本发明属于除尘器，涉及一种除尘器风机叶轮故障诊断方法。
背景技术：
1、在工业除尘系统中，风机叶轮作为关键部件，其运行稳定性直接影响到除尘效率和系统的可靠性。风机叶轮的动平衡破坏常常导致设备振动异常、噪声增大、运行效率下降，甚至可能引发设备损坏或停机。因此，及时、准确地诊断风机叶轮的动平衡问题是确保除尘器正常运转和延长设备使用寿命的关键。
2、现有的叶轮故障诊断方法主要依赖于人工检查和简单的振动监测，但这些方法往往难以准确定位和定量分析叶轮的动平衡问题。因此，需要一种有效的故障诊断方法，以提高故障检测的准确性和效率。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于解决上述问题，提供一种除尘器风机叶轮故障诊断方法。
2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种除尘器风机叶轮故障诊断方法，在煤矿除尘器风机的前轴承、后轴承和叶轮周围安装振动传感器，实时采集风机的振动信号，并对振动信号分别进行时域分析、频域分析、包络分析、相位分析和振动模式分析，提取特征，先在试验条件下建立风机叶轮动平衡是否破坏的判断标准，再以该判断标准为依据，对实际工况下风机的振动信号进行分析，当振动信号的特征符合判断标准时，则风机叶轮动平衡被破坏。
4、进一步，所述时域分析为对时域信号进行分析，提取振动信号的峰值、均方根值(rms)、峭度(kurtosis)特征，其判断标准为：
5、峰值：在正常状态下，振动信号的峰值在0.3g～0.5g之间，当动平衡破坏时，峰值增加，超过1g；
6、均方根值(rms)：正常状态下，均方根值在0.15g～0.2g之间，动平衡破坏时，rms值增加，超过0.4g；
7、峭度(kurtosis)：正常状态下，峭度值在4～5之间，动平衡破坏时，峭度值超过10。
8、进一步，所述频域分析为使用快速傅里叶变换(fft)将时域信号转换为频域信号，生成频谱图，其判断标准为：
9、基频幅度：在正常状态下，基频幅度在0.8g～1g之间，动平衡破坏时，基频幅度超过2g。
10、谐波成分：正常状态下，谐波成分幅度不超过基频幅度的50％，动平衡破坏时，谐波成分幅度超过基频幅度的100％。
11、进一步，所述包络分析为对振动信号进行包络解调，提取低频成分；对包络信号应用fft，生成包络频谱图，其判断标准为：
12、包络基频幅度：在正常状态下，包络基频幅度在0.1g～0.2g之间，动平衡破坏时，包络基频幅度超过0.4g；
13、低频成分：在正常状态下，包络频谱中的低频成分无明显异常峰值，动平衡破坏时，低频异常峰值的幅度超过正常值的2倍。
14、进一步，所述相位分析为对前轴承、后轴承、叶轮周围的不同测量点的振动信号相位角进行分析，其判断标准为：
15、相位差异：在正常状态下，相位差异在5°～10°之间，动平衡破坏时，相位角差异超过15°；
16、一致性：正常状态下，各测量点的相位角变化应一致，动平衡破坏时，不同测量点的相位角变化不一致，显示出明显的异常。
17、进一步，所述振动模式分析为分析各测量点振动信号的时域和频域特征，提取振动模式，其判断标准为：
18、振动模式的规则性：正常状态下，振动模式呈现规律的周期性变化，频率成分稳定，动平衡破坏时，振动模式出现明显的不规则变化，多频率成分，表现为非周期性或不规则波动；
19、额外频率成分：正常状态下，振动模式中的频率成分与风机的转速和其谐波一致，动平衡破坏时，振动模式中出现额外的频率成分或不规则的频率谱。
20、本发明的有益效果在于：
21、本发明通过系统化的振动数据分析，能够准确检测和诊断煤矿除尘器风机叶轮的动平衡破坏问题。与传统的人工检查和简单振动监测方法相比，具有以下优势：
22、高精度：通过多种分析手段(时域、频域、包络、相位等)综合判断动平衡问题，提高了故障诊断的准确性。
23、全面性：涵盖了从数据采集到故障分析、调整的全过程，确保了诊断的全面性和可靠性。
24、及时性：能够实时监测和分析风机运行状态，及时发现和处理潜在故障，减少设备停机时间。
25、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
1.一种除尘器风机叶轮故障诊断方法，其特征在于：在煤矿除尘器风机的前轴承、后轴承和叶轮周围安装振动传感器，实时采集风机的振动信号，并对振动信号分别进行时域分析、频域分析、包络分析、相位分析和振动模式分析，提取特征，先在试验条件下建立风机叶轮动平衡是否破坏的判断标准，再以该判断标准为依据，对实际工况下风机的振动信号进行分析，当振动信号的特征符合判断标准时，则风机叶轮动平衡被破坏。
2.根据权利要求1所述的除尘器风机叶轮故障诊断方法，其特征在于，所述时域分析为对时域信号进行分析，提取振动信号的峰值、均方根值、峭度特征，其判断标准为：
3.根据权利要求1所述的除尘器风机叶轮故障诊断方法，其特征在于，所述频域分析为使用快速傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，生成频谱图，其判断标准为：
4.根据权利要求1所述的除尘器风机叶轮故障诊断方法，其特征在于，所述包络分析为对振动信号进行包络解调，提取低频成分；对包络信号应用傅里叶变换，生成包络频谱图，其判断标准为：
5.根据权利要求1所述的除尘器风机叶轮故障诊断方法，其特征在于，所述相位分析为对前轴承、后轴承、叶轮周围的不同测量点的振动信号相位角进行分析，其判断标准为：
6.根据权利要求1所述的除尘器风机叶轮故障诊断方法，其特征在于，所述振动模式分析为分析各测量点振动信号的时域和频域特征，提取振动模式，其判断标准为：
