设备振动频谱分析思路
机械振动系统的频域分析与优化设计
机械振动系统的频域分析与优化设计引言机械振动是工程领域中一个重要的研究课题，振动问题不仅会影响机械设备的正常运行，还可能导致设备的破坏和性能损失。
因此，对机械振动进行准确的分析和优化设计具有重要意义。
本文将介绍机械振动系统的频域分析和优化设计方法，以提高机械设备的工作效率和安全性。
一、机械振动系统的频域分析1. 频域分析的基本原理机械振动信号可以分解为不同频率的分量，通过频域分析可以获得振动系统在不同频率下的响应情况。
频域分析主要包括傅里叶变换和功率谱密度分析两种方法。
傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，功率谱密度分析则能够定量地描述不同频率分量的强度。
2. 振动信号的频域特性机械振动信号的频域特性可以通过频谱图来展示。
频谱图可以直观地显示出振动系统在不同频率下的能量分布情况，从而帮助我们了解振动问题的根源。
此外，通过频域分析还可以计算得到振动信号的有效值、峰值、峰峰值等重要参数，以评估振动系统的工作状态。
3. 振动系统的模态分析振动系统的模态分析是频域分析的一个重要应用。
模态分析可以确定振动系统的自然频率、振型形状以及振动模态的阻尼特性。
对于复杂的机械结构，模态分析可以帮助我们寻找振动问题的原因，并为优化设计提供宝贵的信息。
二、机械振动系统的优化设计1. 优化设计的目标与方法机械振动系统的优化设计旨在降低振动幅值、提高振动系统的工作效率和可靠性。
常见的优化设计方法包括结构优化设计、材料参数优化和控制系统优化等。
在优化设计过程中，需要考虑多个因素的综合影响，如材料特性、结构刚度、质量分布和阻尼等。
2. 结构优化设计结构优化设计是振动系统优化设计中的一项重要内容。
在结构优化设计中，可以通过改变结构的几何形状、布置位置或者加强某些部位的刚度等手段来降低振动幅值。
优化设计还可以利用有限元分析和参数化建模等技术手段，对振动系统进行全局优化，以获得最佳设计方案。
3. 材料参数优化材料参数优化是振动系统优化设计的另一个重要内容。
振动信号的频谱分析与故障诊断
振动信号的频谱分析与故障诊断频谱分析是一种常用的信号处理技术，可以对振动信号进行分析和故障诊断。
本文将介绍频谱分析的原理和应用，并探讨其在故障诊断中的作用。
一、频谱分析的原理频谱分析是将一个信号分解成一系列频率成分的过程。
它基于傅里叶变换原理，将时域上的信号转换为频域上的频谱。
通过频谱分析，可以更直观地了解信号的频率特性和频率成分。
在振动信号处理中，频谱分析可以帮助我们获取振动信号的频率谱。
频率谱可以用图形表示，横轴表示频率，纵轴表示振幅。
通过分析频率谱，可以发现信号中的主要频率成分，从而进行故障诊断和分析。
二、频谱分析的方法1. 傅里叶变换（Fourier Transform）傅里叶变换是将信号从时域转换到频域的重要方法。
它将一个连续时域的信号转换为一个连续频域的频谱。
傅里叶变换可以精确地表示信号的频谱信息，但对计算机实现来说，计算量较大。
2. 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）为了克服傅里叶变换的计算复杂度，人们提出了快速傅里叶变换算法。
FFT是一种高效的离散傅里叶变换方法，可以在计算机上快速计算信号的频谱。
FFT广泛应用于振动信号处理中，可以实时获得信号的频谱特征。
三、频谱分析在故障诊断中的应用1. 故障特征提取频谱分析可以帮助我们提取振动信号中的故障特征。
不同的故障在频谱上表现出不同的频率成分和振幅分布。
通过比较正常信号和故障信号的频谱特征，可以判断故障类型和程度。
2. 故障诊断频谱分析可以根据特定故障的频率特征，对故障进行诊断。
例如，对于轴承故障，通常会在频谱上出现与旋转频率相关的峰值，通过检测这些峰值可以判断轴承是否发生故障。
3. 故障监测与预警通过对振动信号进行实时频谱分析，可以实现故障的监测与预警。
当频谱中出现异常的频率成分时，说明设备可能存在故障隐患，及早发现并采取措施进行维修，可以避免设备故障进一步恶化。
四、频谱分析的局限性频谱分析虽然是一种有效的振动信号处理方法，但也存在一定的局限性。
转动设备常见振动故障频谱特征及案例分析
转动设备常见振动故障频谱特征及案例分析一、不平衡转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障，它是旋转机械最常见的故障。
结构设计不合理，制造和安装误差，材质不均匀造成的质量偏心，以及转子运行过程中由于腐蚀、结垢、交变应力作用等造成的零部件局部损坏、脱落等，都会使转子在转动过程中受到旋转离心力的作用，发生异常振动。
转子不平衡的主要振动特征：1、振动方向以径向为主，悬臂式转子不平衡可能会表现出轴向振动；2、波形为典型的正弦波；3、振动频率为工频，水平与垂直方向振动的相位差接近90度。
案例：某装置泵轴承箱靠联轴器侧振动烈度水平13.2 mm／s，垂直11.8mm ／s，轴向12.0 mm／s。
各方向振动都为工频成分，水平、垂直波形为正弦波，水平振动频谱如图1所示，水平振动波形如图2所示。
再对水平和垂直振动进行双通道相位差测量，显示相位差接近90度。
诊断为不平衡故障，并且不平衡很可能出现在联轴器部位。
解体检查未见零部件的明显磨损，但联轴器经检测存在质量偏心，动平衡操作时对联轴器相应部位进行打磨校正后振动降至2.4 mm／s。
二、不对中转子不对中包括轴系不对中和轴承不对中两种情况。
轴系不对中是指转子联接后各转子的轴线不在同一条直线上。
轴承不对中是指轴颈在轴承中偏斜，轴颈与轴承孔轴线相互不平行。
通常所讲不对中多指轴系不对中。
不对中的振动特征：1、最大振动往往在不对中联轴器两侧的轴承上，振动值随负荷的增大而增高；2、平行不对中主要引起径向振动，振动频率为2倍工频，同时也存在工频和多倍频，但以工频和2倍工频为主；3、平行不对中在联轴节两端径向振动的相位差接近180度；4、角度不对中时，轴向振动较大，振动频率为工频，联轴器两端轴向振动相位差接近180度。
案例：某卧式高速泵振动达16.0 mm／s，由振动频谱图(图3)可以看出，50 Hz （电机工频）及其2倍频幅值显著，且2倍频振幅明显高于工频，初步判定为不对中故障。
机械振动信号的频谱分析与故障检测研究
机械振动信号的频谱分析与故障检测研究引言：机械振动是指机械结构在运动或静止状态下，由于内部或外部因素的作用，产生的物体振动。
振动信号分析是一种常见的方法，通过对振动信号的频谱分析，可以获取结构的相关信息，从而实现故障的检测与诊断。
一、频谱分析的原理1.1 傅里叶变换傅里叶变换是用来分析信号的频谱分布的一种数学方法。
通过将时域信号转换为频域信号，可以从频谱图中获得不同频率成分的信息。
1.2 快速傅里叶变换（FFT）快速傅里叶变换是对傅里叶变换的一种改进算法，能够高效地计算离散信号的频谱。
FFT广泛应用于振动信号的频谱分析中。
二、机械振动信号的频谱特征2.1 故障频率不同的机械故障会在振动信号中产生特定的频率成分，称为故障频率。
通过对振动信号的频谱分析，可以准确地定位故障频率，进而诊断故障类型。
2.2 频谱峰值频谱分析可以获得不同频率成分的振动幅值，这些振动幅值呈现在频谱图中的峰值形式。
通过观察频谱峰值的位置、高度和宽度等参数，可以判断故障的严重程度和类型。
三、机械振动信号频谱分析在故障检测中的应用3.1 轴承故障检测轴承是机械设备中常见的易损件，其故障会导致严重的后果。
通过对轴承振动信号进行频谱分析，可以鉴别出轴承的故障类型，例如内圈、外圈和滚珠故障等，并及时采取维修措施，避免发生更大的损失。
3.2 齿轮故障检测齿轮是传动系统中的重要组成部分，其故障会导致传动失效和严重的振动问题。
频谱分析可以识别齿轮传动中的故障频率，如齿轮啮合频率、谐波频率等，从而指示齿轮的磨损、损伤或松动，实现齿轮系统的故障预警和维护。
3.3 机械结构故障检测机械结构的故障常常表现为共振频率的变化。
通过对结构振动信号的频谱特征进行分析，可以判断结构的固有频率是否发生变化，进而判断结构的稳定性和可靠性。
四、振动信号频谱分析的发展趋势与挑战4.1 多维频谱分析传统的振动信号频谱分析主要针对单一变量进行，未能充分利用多维数据的信息。
频谱分析的理论基础及振动案例分析
频谱分析的理论基础及振动案例分析频谱分析是一种通过将信号中各频率成分分离出来，并定量描述其幅度、相位等特征的方法。
其理论基础主要涉及信号的傅里叶变换、功率谱密度以及频谱分析方法等方面。
振动案例分析是频谱分析的一个应用领域，用于研究物体的振动特性以及故障诊断等。
下面将分别对频谱分析的理论基础及振动案例分析进行更详细的讨论。
首先，频谱分析的理论基础涉及信号的傅里叶变换。
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的变换方法，用于分析信号的频率成分。
对于一个连续的实际信号x(t)，其傅里叶变换可以表示为：X(f) = ∫[x(t) * exp(-2πift)]dt其中，X(f)为信号在频率为f时的复数幅度。
通过计算信号x(t)在不同频率上的傅里叶变换，就可以得到信号的频谱分布情况。
功率谱密度也是频谱分析的重要理论基础。
信号的功率谱密度描述了信号在不同频率上的功率分布情况。
对于一个随机平稳信号x(t)，其功率谱密度可以通过自相关函数R(τ)进行计算，即：S(f) = Lim(T -> ∞) [1/(2T)] * ，F{∫[x(t) * exp(-2πift)]dt}，²其中，F{}表示傅里叶变换，S(f)为信号在频率为f时的功率谱密度。
功率谱密度可以用来反映信号在不同频率上的能量分布情况，从而了解信号的频谱特性。
频谱分析方法包括离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)等。
DFT是将连续信号的傅里叶变换转化为离散信号的变换方法，通过对信号进行采样和截断来获得有限长度的离散信号，进而进行频谱分析。
FFT是DFT的一种高效实现方法，能够快速计算信号的频谱。
振动案例分析是频谱分析的一个重要应用领域，主要用于研究物体的振动特性以及故障诊断。
在实际工程中，振动往往是由于机械结构的不平衡、不稳定或者故障引起的。
频谱分析方法可以通过分析振动信号的频谱特性，进一步判断振动是否正常以及故障的类型和原因。
频谱分析方法
频谱分析方法频谱分析方法是在设备故障诊断中最常使用的方法。
常用的频谱是功率普和幅值谱。
功率谱表示振动功率随振动频率进行分布的情况，物理意义比较清楚；幅值谱表示对应于各频率的谐波振动分量所具有的振幅，应用时比较直观。
幅值谱上谱线高度就是该频率分量的振幅大小。
频谱分析的目的就是将构成信号的各种频率成分都分解开来，以便于识别振源。
1.进行频谱分析首先要了解频谱的构成成分，依据故障的推理方式的不同，对频谱的构成成分的了解可按不同的层次进行。
（1）. 按高、中、低三个频段进行分析，初步了解主故障发生的部位；（2）. 按：工频、超谐波、次谐波、进行分析，用以确定故障的范围：对中、平衡、松动类故障均与工频（也称：基频、转频）的整数倍或分数倍有着密切的关联；（3）. 按频率成分的来源进行分析。
如：零部件共振的频率成分、随机噪声干扰成分、非线性调制生成的和差频成分等等；（4）. 按特征频率进行分析。
振动特征频率是各振动零部件有故障时必定产生的的频率成分。
如：不平衡必定产生工频，气流在叶片间流动必定产生通过频率，齿轮啮合时有啮合频率，过临界转速时有共振频率，零部件受冲击时会被激发出固有频率等等。
2. 对主振成分进行频谱分析时，首先要关注幅值较高的谱峰，因为其量值对振动的总水平影响较大。
如：工频成分突出，往往是不平衡所致，要加以区别的是轴弯曲、共振、角不对中、基础松动、定/转子同心度不良等故障。
2倍频为平行不对中、转轴有横裂纹。
（0.42～0.48）倍频过大，为涡动失稳。
（0.5～0.8）倍频是流体旋转脱离。
特低频是喘振。
整数倍频是叶片故障。
啮合成分高是齿轮表面接触不良。
谐波丰富是松动。
边频是调制。
分频是流体激振、摩擦等等。
3. 做频谱对比发现异常时、在分析和诊断过程时应注意从它们的发展变化（趋势）中得出准确的结论,单独一次测量往往很难对故障做出准确的判断。
有些振动成分虽然较大，但很平稳、不随时间变化，对机器运行不构成威胁。
振动量测和频谱分析
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• 頻窗 (Window)
常見的Window • Hanning Window • Flat Top Window • Force Window • Exponential Window
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常見訊號的頻譜圖
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頻譜分析儀常見的基本設定
1X
2X
3X
4X
•動不平衡 基本特徵: 1倍頻的振動量很高,且振動量隨著轉速的增加而變大, 從頻譜圖 中其他倍頻都很小, 甚至沒有 引起的原因: 組裝不良, 材質不均勻, 或零組件已經變形或磨損等
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振動診斷基本原則
•軸不對心 基本特徵: 軸的支撐面或連接面不面, 1倍頻及/或2 倍頻的振動量很高,且軸向振動 特別大,軸向與徑向的振動相位差180度 引起的原因: 組裝不良,造成心軸Offset/ Angular Misalignment, 及軸承的不對心
軸承異常
頻譜分析
成頻譜，以便 進一步了解振 動的構成原因
頻率
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振動相位
「振動相位」是指振動訊號相對於某一參考訊號之間 的角度而言。
「振動相位差」是指兩種振動訊號之間的角度差。
0º
振動訊號與光纖參考訊號落後90 º
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振動相位
A，B兩組振動訊號相90°的情況
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何時需量相位?
量測軸相對於 軸承座的振動
加到軸承上的力
量測軸承座的絕對振動 轉動力
垂直方向(Vertical)
軸向振動量測 建議位置 軸 向 ( axial)
不好的位置
水 平(方Ho向rizontal)
加速規
振动测量及频谱分析
振动测量及频谱分析振动测量及频谱分析是一个在工程领域中广泛应用的技术领域。
振动测量能够对物体的振动行为进行准确测量，并通过频谱分析来分析振动信号的频率分布及能量大小。
本文将从振动测量的原理、频谱分析的方法和应用领域等方面来进行介绍。
一、振动测量的原理振动测量是利用传感器将物体的振动变化转化为电信号，再通过相应的测量仪表来实现对振动的测量。
常用的振动传感器有加速度传感器、速度传感器和位移传感器。
加速度传感器是最常见的振动传感器，它通过感受物体的加速度来测量振动。
速度传感器则通过测量物体的速度来间接测量振动，位移传感器则直接测量物体的位移变化。
振动测量通常可以采用两种方式进行：点测法和场测法。
点测法是通过将传感器直接固定在被测物体上来测量振动，适用于机械系统中的部件振动测量。
场测法则是将传感器固定在离被测物体一定距离的固定点上，通过测量传感器所在点的振动来间接测量被测物体的振动。
场测法适用于较大物体或结构的振动测量。
二、频谱分析的方法频谱分析是将振动信号转换为频谱图以进行分析的方法。
常用的频谱分析方法有傅里叶变换、功率谱密度分析和包络分析等。
1.傅里叶变换：傅里叶变换是一种将时域信号转化为频域信号的方法。
通过傅里叶变换，可以得到振动信号的频率分布特性。
傅里叶变换可以表示为：\[ X(f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t)e^{-j2\pi ft} dt \]其中，X(f)是频域上的信号，x(t)是时域上的信号，f是频率。
2.功率谱密度分析：功率谱密度分析是一种分析振动信号频率分布密度的方法，它描述了频域上各个频率的能量大小。
功率谱密度可以通过直接对振动信号进行傅里叶变换得到，也可以通过相关函数计算得到。
3.包络分析：包络分析是一种分析振动信号包络曲线的方法。
在振动信号中，常常会存在着多个频率分量，包络分析可以将各个频率分量分离出来，得到振动信号的主要振动频率。
三、频谱分析的应用领域1.机械故障诊断：通过振动测量及频谱分析可以检测机械系统中的振动异常，进而判断机械系统的故障类型和严重程度。
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频谱分析
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 振动原因 不平衡 不对中 油膜涡动 油膜振荡 次同步不稳定 轴裂纹 叶片故障 滚动轴承损坏 滑动轴承损坏 机械松动 电磁力不平衡 联轴节故障 动静部件摩擦 齿轮啮合不良 共振 主导频率 振动现象 转速的1倍频为主导频率 有初始性、渐进性和突发性三种 转速的2倍频为主导频率，同时伴有较大的轴向振 有初始性及渐进性 动 转速的二分之一倍频为主导频率 振值不稳，上下波动严重 引起整台机组的强烈振动，具有较大 整个频率范围内的强振动为主导频率 的破坏性 转速的二分之一倍频为主导频率 某一点或某一轴承有不稳定的振动 转速的1倍频为主导频率 初期振动不明显 叶片的振动频率为主导频率 振动具有突发性 轴承处有较大的噪声，轴承外壳温度 滚动轴承各部件的振动频率为主导频率 高 转速的二倍频、三倍频为主导频率 轴瓦温度高 转速的12345倍频率为主导频率 振动能量很大 转速的1倍频率为主导频率 振动时伴随着不均匀的噪声 2倍频为主导频率 联轴节处可能有异常响声 较轻的摩擦1倍频为主导频率，严重的摩擦较宽范 有的设备可听见动静部件摩擦产生的 围内的振动为主导频率 尖叫声 高频段振动频率为主导频率 齿轮箱温度高，噪声大 较宽的频率范围内的振动频率为主导频率 振动的能量很大