振动检测与故障诊断技术
振动测试与故障诊断 课件
疲劳剥落 磨损 塑性变形 腐蚀 断裂 胶合
疲劳剥落
在滚动轴承中，滚道和滚动体表面既承 受载荷，又相对滚动。由于交变载荷的作 用，首先在表面一定深度处形成裂纹，继 而扩展到使表层形成剥落坑，最后发展到 大片剥落。这种疲劳剥落现象造成了运行 时的冲击载荷，使振动和噪声加剧。
磨损
滚道和滚动体间的相对运动及杂质异物 的侵入都引起表面磨损，润滑不良加剧了 磨损。磨损导致轴承游隙增大，表面粗糙， 降低了机器运行精度，增大了振动和噪声。
特征：啮合频率附近的1X 边频带 齿轮啮合侧隙会在啮合频 率附近产生轴转速频率边 频带，当存在这个问题的 时候，齿轮啮合侧隙波峰 和齿轮的固有频率波峰将 随着载荷的增加而减弱。
齿轮不对中
齿轮不对中时的频谱图
特征 ：齿 轮啮 合频 率谐波 附近的1X边频带 不对 中齿 轮会 在啮 合频率 处产 生带 有边 频带 的啮合 频率 振动 ，但 是有 啮合频 率的 谐波 是很 常见 的 ，在 二倍 和三 倍啮 合频 率处谐 波的蜂值还比较高。因此， 设置较高的频率范围 (Fmax) ， 使 所 有 要 测 量 的 频率 都能 看到 ，是 很重要 的。
五、振动测量实践
振动测量参数 传感器类型 传感器选择 传感器安放 测量参数设定
振动测量参数
振动测量的基本参数有：加速度、速度和位移
图中显示了振动测 量的基本参数:加速 度、速度和位移。
三者的相位关系是： 位移与加速度有180度 的相位差，与速度有 90度的相位差。
传感器类型
根据测量参数的不同，测量中用到的传 感器有以下几类：
断裂
载荷过大或疲劳会引起轴承零件的破裂。 热处理、装配引起的残余应力、运行时的 热应力过大业会引起断裂。
机械振动信号分析与故障诊断
机械振动信号分析与故障诊断一、引言机械设备在日常运行中常常会出现各种各样的故障问题，其中振动问题是比较常见的一种。
通过对机械振动信号的分析与诊断，可以提前预知机械设备的潜在故障，从而采取相应的维修措施，保证设备运行的可靠性和安全性。
本文将主要介绍一些常见的机械振动信号分析方法和故障诊断技术。
二、机械振动信号的特点机械设备在运行过程中会产生各种各样的振动信号，这些信号包含了丰富的信息，能够反映出机械设备的工作状态和故障状况。
机械振动信号的特点主要包括以下几个方面：1. 频谱特性：机械振动信号的频谱分布通常是不均匀的，其中包含了各种不同频率的分量。
通过对振动信号的频谱进行分析，可以确定频谱分量的大小和分布情况。
2. 时域特性：振动信号的时域特性主要包括振动波形的幅值、时间和频率等参数。
通过对振动信号的时域分析，可以了解振动信号的动态变化。
3. 能量特性：机械振动信号的能量分布通常是不均匀的，其中一部分能量是由于机械设备本身的运动引起的，另一部分能量则是由于机械故障引起的。
通过对振动信号的能量特性进行分析，可以判断机械设备是否存在故障问题。
三、机械振动信号分析方法为了对机械设备进行故障诊断，需要采用一些有效的机械振动信号分析方法。
下面介绍几种常用的方法：1. 频谱分析法：频谱分析法是一种将振动信号转换为频谱图的方法。
通过对振动信号进行傅里叶变换，可以得到振动信号的频谱分布情况。
通过分析频谱图，可以确定机械设备的主要频率分量和故障频率分量。
2. 小波分析法：小波分析法是一种将振动信号分解成不同频率的分量的方法。
通过小波分析，可以得到振动信号的时间-频率分布情况。
与频谱分析相比，小波分析具有更好的时间-频率分辨率。
3. 瞬时参数分析法：瞬时参数分析法是一种分析振动信号的瞬时变化的方法。
通过对振动信号的瞬时参数进行分析，可以了解到机械设备的动态变化和故障情况。
四、机械故障诊断技术机械故障诊断技术主要是通过对机械振动信号的分析，判断机械设备是否存在故障问题，并确定故障的类型和位置。
利用振动信号分析故障诊断方法研究
利用振动信号分析故障诊断方法研究引言：振动信号是一种常见的故障诊断手段，通过对机械或电气设备产生的振动信号进行分析，可以有效地判断设备的工作状态和潜在故障。
近年来，随着科学技术的发展，振动信号分析在工业领域得到了广泛的应用。
本文旨在探讨利用振动信号分析进行故障诊断的方法及其研究意义。
一、振动信号分析的原理振动信号是机械设备在运行过程中由于内部结构、运动部件等原因所产生的振动，其特征包括振动频率、振幅、相位等。
振动信号分析的核心原理是通过对振动信号的频谱分析，确定故障特征频率，从而判断设备是否存在故障。
二、常见的振动信号分析技术1. FFT频谱分析快速傅里叶变换(FFT)是一种基于傅里叶变换的频谱分析方法，通过FFT分析振动信号的功率谱密度，可以得到频率信息。
利用频谱分析技术，可以检测设备内部的故障频率，如轴承的谐波频率、齿轮的啮合频率等。
2. 小波分析小波分析是一种时频分析方法，通过对振动信号进行小波变换，可以同时获得时域和频域的信息。
小波分析相对于FFT分析更具优势，可以有效地提取出瞬时频率、瞬时幅值等特征，对非平稳信号的分析具有较好的效果。
3. 非线性分析振动信号中包含了丰富的非线性特征，如共振、周期倍频、离散谱等，通过对振动信号进行相空间重构、Lyapunov指数计算等非线性分析方法，可以有效地判断设备是否存在故障。
三、利用振动信号分析故障诊断的应用振动信号分析在工业领域具有广泛的应用，可以用于早期故障预测、设备状态监测、故障诊断等方面。
1. 早期故障预测通过对设备产生的振动信号进行分析，可以提前检测到设备存在的潜在故障，并采取相应的维护措施。
例如，在风力发电机组中，通过监测主轴箱的振动信号可以判断主轴箱内轴承是否存在异常磨损，从而预测轴承故障的发生时间。
2. 设备状态监测振动信号可以反映设备的实时工作状态，通过对振动信号的监测与分析，可以及时了解设备的运行情况。
例如，在石油钻机上安装振动传感器，可以实时监测钻杆的振动情况，通过对振动信号的分析，可以判断钻具是否受损，避免钻具折断等事故的发生。
振动信号分析与故障诊断
振动信号分析与故障诊断振动信号是在很多机械设备中常见的一个现象。
通过分析振动信号，可以获取各种设备的运行状态和性能指标，进而进行故障诊断和预测。
振动信号分析与故障诊断在工业生产中具有重要的应用价值。
振动信号分析是指对振动信号进行处理、提取特征，并进行分析和诊断。
振动信号携带了机械设备的运行状态信息，包含了频域、时域和幅值等多维度的数据。
通过对振动信号进行分析，可以获得设备的各种振动特征，如振动频率、振动幅值、振动模态等。
振动信号分析的方法包括频谱分析、时频分析、小波分析等。
其中，频谱分析是最为常用的方法之一。
频谱分析通过将时域的振动信号转化为频域信号，可以清晰地展示出不同频率分量所占的比例。
通过观察频谱图，可以得出关于故障频率或共振频率的信息。
振动信号的故障诊断是指通过分析振动信号的特征和变化，判断设备是否存在故障，并确定故障的类型和原因。
常见的故障类型包括轴承故障、齿轮故障、偏心故障等。
不同类型的故障在振动信号中表现出不同的特征，如频率的变化、幅值的异常等。
轴承故障是振动信号中常见的故障类型。
轴承故障通常表现为频谱中出现明显的多个高频峰。
通过分析这些高频峰的特点，可以确定轴承故障的类型，例如滚珠疲劳、滚道剥皮等。
另外，轴承故障还会引起振动信号的幅值增大和频率的变化。
齿轮故障是振动信号中另一常见的故障类型。
齿轮故障通常表现为频谱中出现特定的频率分量，称为齿轮特征频率。
通过分析这些特征频率的变化和幅值的异常，可以判断齿轮故障的类型，如齿面磨损、齿根断裂等。
振动信号分析与故障诊断的应用范围广泛。
在制造业中，振动信号分析可以用来监测和评估设备的性能和健康状况。
通过对振动信号进行实时监测和分析，可以及时发现设备的故障和异常，采取相应的维修和保养措施，避免因故障带来的生产停顿和损失。
在航空航天领域，振动信号分析与故障诊断可以应用于航空发动机、飞机结构和飞行控制系统等。
通过对振动信号进行监测和分析，可以判断航空设备的性能和可靠性，并提前做好维修和更换的准备，确保航空器的安全运行。
机械振动监测与故障预警
机械振动监测与故障预警在现代工业生产中，机械设备的正常运行是保证生产顺利进行的关键。
然而，长时间的运行以及环境的侵蚀会导致机械设备出现磨损和故障，进而影响到生产效率和品质。
因此，机械振动监测与故障预警技术应运而生，它可以实时监测机械的振动状态，并通过分析，提前预警机械故障，为设备维护提供依据，降低设备故障率，提高生产效率。
机械振动监测技术的基础是通过传感器检测机械设备振动信号，并将其转化为电信号进行处理和分析。
传统的振动监测方法多采用加速度传感器进行测量，这种传感器可以感应到机械设备产生的振动信号，从而形成振动波形图和频谱图。
通过对振动波形图的观察和对频谱图的分析，可以了解到机械设备的振动情况，预测设备的健康状态，从而及时采取维护措施。
近年来，随着传感器技术的发展，越来越多的新型传感器被应用于机械振动监测中，比如压电传感器、光纤传感器等，这些传感器可以更加精确地检测振动信号，提高监测的灵敏度和准确性。
机械故障预警是机械振动监测技术的重要应用之一。
通过对设备振动信号的实时监测和分析，结合历史故障数据和振动谱图库，可以实现对机械设备的故障预警。
在故障预警系统中，振动特征参数是判定设备故障的重要指标之一。
比如，峰值指标可以反映机械设备的振动强度；频谱指标可以反映设备振动的频率分布；尖峰指标可以反映设备振动信号的峰值出现的次数等。
基于这些指标，可以建立起合理的故障模型，实现对设备故障的精确预测和判断。
同时，机器学习算法的应用也为机械故障预警提供了新的思路。
通过分析振动信号的特征参数，利用机器学习算法建立模型，可以更加准确地预测设备的故障，提高故障诊断的准确率和效率。
机械振动监测与故障预警技术的应用领域非常广泛。
在制造业中，机械设备的故障往往会导致生产线的停工和损失，通过振动监测和故障预警技术可以及时发现设备故障，降低生产中断的风险。
在交通运输领域，飞机、火车等大型交通工具的安全非常重要，通过对机械设备振动的监测，可以避免设备故障导致的安全事故。
汽轮机振动分析与故障诊断
汽轮机振动分析与故障诊断摘要：汽轮发电机组是电力系统中的一个重要组成部分，它的结构和工作环境比较复杂，所以它的安全性要求比较高。
长期以来，汽轮机的故障率高，严重地影响了机组的正常运转。
随着科学技术的不断发展，智能化的计算机系统的广泛运用，为汽轮发电机组的振动故障自动分析提供了技术支撑。
关键词：汽轮机；发电机组；振动故障；故障检测1.汽轮机振动故障检测与诊断分析的目的目前，由于社会用电量的稳定需要和电力市场改革后对于机组稳定性要求更高，发电企业因设备故障导致的机组非计划停运而带来的经济损失是巨大的。
所以，他们必须制定一套能够保证设备正常运转的快速诊断程序。
相对于其他故障，运用先进的技术方法可以快速地对汽轮机的振动故障进行快速的判断和定位，为管理者和使用者提供了方便。
因此，在维护技术不断发展的今天，加速对汽轮机振动进行快速诊断和分析是非常必要的。
在机组运行中，最常见的故障就是汽轮机组的异常振动。
由于大机的叶片、叶轮等转动构件的受力超出了容许的设计范围，从而引起机组的损伤。
所以，设备的振动水平应控制在一定的容许值之内。
2.振动故障检测原理与分析技术的步骤2.1振动信号采集针对汽轮机故障，首先要在机组正常工作时，对其进行振动信号的检测。
振动信号是660 MW汽轮发电机组振动故障的主要载体，也是故障诊断的主要手段。
通过对振动信号的采集，可以从历史信息库中依据设备的工作特性，对故障发生的部位及原因进行客观、真实的分析。
2.2信息处理660 MW汽轮发电机组是一种大功率的机械设备，其工作时难免会产生大量的噪声，从而影响到检测系统对其检测结果的准确性。
为此，要对系统采集的噪声信号进行科学地降噪，排除异常的干扰，提取有效的信号进行分析。
2.3故障分析与诊断这是对机组振动故障进行分析的关键步骤，在此阶段，要对所搜集到的资料进行归纳、整理，并利用特征值判断出该装置的工作状态是否在合理的范围之内。
如果有什么不正常的地方，我们就得对资料库做进一步的分析。
设备故障的振动诊断技术介绍及其应用
设备故障的振动诊断技术介绍及其应用设备故障的振动诊断技术是一种通过分析设备振动特征来判断设备工作状态和健康状况的技术。
它基于振动信号的特性和规律，结合数据采集、信号处理和分析技术，可以及时准确地诊断设备故障，预测设备寿命，指导设备维护和保养工作。
该技术的主要应用包括但不限于以下几个方面：1. 故障诊断：通过监测和分析设备振动信号，可以准确地诊断各种设备故障，如轴承失效、不平衡、松动等，为设备维修提供准确的依据。
2. 故障预测：振动诊断技术不仅可以发现设备已经存在的故障，还可以通过对振动信号的趋势分析和预测，提前预知设备可能出现的故障和故障发展的趋势，从而及时采取措施，避免事故发生。
3. 设备健康监测：通过对设备振动信号进行连续监测和分析，可以实时监测设备的运行状态和健康状况，及时发现和解决设备运行中的问题，保障设备的正常运行。
4. 设备维护管理：振动诊断技术可以为设备的定期维护和保养提供科学的依据和管理手段，有助于合理安排设备维修计划，降低维修成本，延长设备使用寿命。
总之，设备故障的振动诊断技术是一种非常有效的设备健康管理技术，可以帮助企业实现设备的智能化监控和管理，提高设备的可靠性和使用寿命，为企业的生产运营提供有力的支持。
设备振动诊断技术是一门对设备振动进行监测、分析和诊断的技术。
它基于振动信号的特性和规律，通过采集设备振动信号，利用信号处理和分析技术，可以判断设备的运行状态，预测设备健康状况，诊断设备故障，并为设备维护提供科学的依据。
这一技术的广泛应用，可以有效地提高设备的可靠性和使用寿命，减少由于设备故障而导致的生产事故或停工，以及维护管理成本。
下面将详细介绍设备振动诊断技术的原理、方法和应用。
一、原理设备的振动信号是由于设备在运行过程中产生的，其中蕴含了丰富的信息。
通过分析设备振动信号的频率、振幅、相位等特性，可以获得关于设备工作状态、结构状况和健康状况的信息。
设备振动信号包含了来自设备各个部件的振动信号，例如轴承、齿轮、驱动系统等。
振动信号的故障诊断与预测技术研究
振动信号的故障诊断与预测技术研究引言：振动是一种常见的物理现象，它在许多机械系统中都是不可避免的。
然而，振动也可能是机械系统存在故障的一个先兆。
因此，准确诊断和预测振动信号中的故障是至关重要的。
本文将探讨振动信号的故障诊断与预测技术的研究进展。
I. 振动信号的基本特征振动信号具有一些基本的特征，如频率、幅值和相位等。
其中，频率是振动信号中最基本的特征之一。
通过分析振动信号的频率，可以判断系统是否存在故障。
例如，当机械系统中的轴承损坏时，频率分析能够显示出明显的峰值。
此外，振动信号的幅值和相位也可以提供有关系统状态的重要信息。
II. 振动信号分析方法为了诊断和预测振动信号中的故障，许多分析方法已被开发和应用。
其中，时域分析、频域分析和小波分析是最常用的方法之一。
时域分析是一种基本的振动信号分析方法，它主要关注振动信号在时间维度上的变化。
通过观察振动信号的波形和时域统计量，如均值和标准差，可以获得关于系统故障的信息。
然而，时域分析无法提供频率和相位等更详细的信息。
频域分析通过将信号转换到频域来分析振动信号。
傅里叶变换是频域分析的常用方法之一，它可以将振动信号从时域转换为频域。
通过分析振动信号在频域上的频谱图，可以准确地识别出系统中存在的故障。
小波分析是一种在时域和频域上进行分析的方法。
它通过将振动信号分解成不同频率的小波分量，可以同时获得时间域和频域上的信息。
III. 振动信号的故障诊断故障诊断是利用振动信号分析来确定机械系统是否存在故障的过程。
通过诊断振动信号中的故障，可以及时采取相应的维修措施，避免更大的损失。
故障诊断的方法有很多种，如频域分析、时频域分析、小波分析和人工智能等。
这些方法不仅可以识别出故障的存在，还可以确定故障的类型和位置。
IV. 振动信号的故障预测振动信号的故障预测是根据历史振动数据来预测未来可能发生的故障。
通过振动信号的长期监测和分析，可以发现潜在的故障迹象，从而提前采取维修措施，减少停机时间和维修成本。
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振动检测是状态检测的手段之一，任何机械在输入能量转化为有用功的过程中，均会产生振动；振动的强弱与变化和故障有关，非正常的震动感增强表明故障趋于严重；不同的故障引起的振动特征各异，相同的振动可能是不同的故障；振动信号是在机器运转过程中产生的，就可以在不用停机的情况下检测和分析故障；因此识别和确定故障的内在原因需要专门的一起设备和专门的技术人才。
1、机械振动检测技术
机械运动消耗的能量除了做有用功外，其他的能量消耗在机械传动的各种摩擦损耗之中并产生正常振动，其他的能量消耗在机械传动的各种摩擦损耗之中并产生正常振动，如果出现非正常的振动，说明机械发生故障。
这些振动信号包含了机械内部运动部件各种变化信息。
分辨正常振动和非正常振动，采集振动参数，运用信号处理技术，提取特征信息，判断机械运行的技术状态，这就是振动检测。
所以由此看来，任何机械在输入能量转化为有用功的过程中，均会产生振动；振动的强弱与变化和故障有关，非正常的震动感增强表明故障趋于严重；不同的故障引起的振动特征各异，相同的振动可能是不同的故障；振动信号是在机器运转过程中产生的，就可以在不用停机的情况下检测和分析故障；因此识别和确定故障的内在原因需要专门的一起设备和专门的技术人才。
2、振动监测参数与标准
振动测量的方位选择
a、测量位置（测点）。
测量的位置选择在振动的敏感点，传感器安装方便，对振动信号干扰小的位置，如轴承的附近部位。
b、测量方向。
由于不同的故障引起的振动方向不同，一般测量互相垂直的三个方向的振动，即轴向（A向）、径向（H 向、水平方向）和垂直方向（v向）。
例如对中不良引起轴向振动；转子不平衡引起径向振动；机座松动引起垂直方向振动。
高频或随机振动测量径向，而低频振动要测量三个方向。
总之测量方向和数量应全面描述设备的振动状态。
测量参数的选择
测量振动可用位移、速度和加速度三个参数表述。
这三个参量代表了不同类型振动的特点，对不同类型振动的敏感性也不同。
a、振动位移
选择使用在低频段的振动测量（<10HZ），振动位移传感器对低频段的振动灵敏。
在低频段的振动，振动速度较小，可能振动位移很大，如果振动产生的应力超过材料的许用应力，就可能发生破坏性的故障。
b、振动速度
选择使用在中频段的振动测量（10~1000hz）。
在大多数情况下转动机械零件所承受的附加载荷是循环载荷，零件的主要失效形式是疲劳破坏，疲劳强度的寿命取决于受力变形和循环速度，既和振动位移与频率有关，振动速度又是这两个参数的函数，振动能量与振动速度的平方成正比。
所以将振动速度作为衡量振动严重程度的主要指标。
c、振动加速度
选择使用在高频段的振动测量（>1000hz）。
当振动频率大于1000hz时，动载荷表现为冲击载荷，冲击动能转化为应变能，使材料发生脆性破坏。
多用于滚动轴承的检测。
以上三这三个参量可以互为辅助性的补充和参考。
振动判定标准
a、绝对判断标准。
此类标准是对某机器长期使用、维修、测试的经验总结，由行业协会或国家制订图表形式的标准。
使用时测出的振动值与相同部位的判断标准的数值相比较来做出判断。
一般这类标准是针对某些类型重要回转机械而制订的。
例如国际通用标准ISO02372和ISO3945。
b、相对判断标准。
对于同一设备的同一部位定期进行检测，按时间先后作出比较，以初始的正常值为标准，以实测振动值超过正常值的多少来判断。
c、类比判断标准。
在相同工作条件下，多台相同规格的运行设备，对各台设备的同一部位进行振动测量，根据结果判断，如果某台设备的振动值超过其余设备的振动值一倍以上，视为异常。
此方法是在无标准可参考的情况下采用。
以上的各种判断标准要根据不同设备、不同使用条件、不同的环境选择合适的标准。
还要以总结实践经验和参照维修数据进行分析，丰富和修正使用的标准。
d、振动判断的显示。
一般采用统一的颜色来表示设备的运行振动状态：
深绿色：良好
浅绿色：合格
浅红色：容许值
深红色：劣化状态。
3、振动的测定和分析技术。
振动的测量可以使用便携式状态检测仪对转动设备进行简易监测，对转动设备的振动测量还可通过其他仪器进行精密监测。
传感器：振动的测定是由安装在轴承处（或需要测量的部位）的振动传感器来测得振动信号。
传感器的类型有几种，根据不同的需要采用。
主要有：涡流传感器（测量位移）、磁电传感器（测量速度）、加速度传感器。