压缩机振动信号频谱分析与故障诊断
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。
压缩机震动频谱分析
出现缺损。转子质量偏心是由转子的制造误差、装配 误差、材质的非均匀性等原因造成的，称为初始不平 衡；转子部件缺损是指转子在运行中由于腐蚀、磨 损、介质结垢及转子受疲劳力的作用，使转子的零部
作者简介：谢三毛，男，１ ９ ６ ５ 年生，江西吉安人，副教授， 从事机械设备故障诊断教学与研究工作。
４ 结论
通
通过拾取离心压缩机水平方向的振动信号，并利
用
用 ＦＦＴ 频谱分析方法对振动信号进行频谱分析、比
较，有效地诊断出离心式压缩机的转子不对中故障，
以及由此造成离心式压缩机的不平衡振动。ＦＦＴ 频谱
分析方法是简单有效的，为离心式压缩机的管理与维
修提供了科学根据，并为类似于离心式压缩机的机械
设备故障诊断提供了一条简单有效的诊断方法 。
２ ＦＦＴ 频谱分析法
目前，频谱分析方法是在计算机上用快速傅立
叶变换来实现的，因此又称为 ＦＦＴ 分析法。频谱图是
频谱分析方法提取诊断信息的一种表达方式。频谱图
有：幅值谱、相位谱、功率谱等，以下主要介绍幅值
谱分析方法。
设 X（f ） 为振动信号 x（t） 的傅立叶变换，即
∫ X ( f ) =
基座松动和转子不平衡相伴生，表现为非线性的 振动特征。其振动形式以纵向振动为主。其振动特征 为：
（１） 频率特征 振动频率除基频成分 fｒ 外，还伴 有高次谐波成分 ３ fｒ、５ fｒ 及分数谐波等，并且 ３ 倍 频成分要大于 ２ 倍频成分。当增速时振幅变化有跳跃 现象，即突然增大或减小；
88888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888
压缩机运行状态的监测以及常见故障诊断方法分析
压缩机运行状态的监测以及常见故障诊断方法分析【摘要】压缩机在工业生产中扮演着重要的角色，因此对其运行状态的监测和常见故障的诊断显得至关重要。
本文首先介绍了压缩机运行状态监测方法，包括振动分析、温度监测和压力检测等。
接着详细探讨了常见的压缩机故障诊断方法，帮助用户及时发现并解决问题。
振动分析可检测机械部件的磨损状况，温度监测有助于判断系统是否过热，而压力检测则能检测到系统是否有漏气等问题。
在对本文所介绍的监测和诊断方法进行了总结，并展望了未来压缩机监测技术的发展方向，为相关领域的研究工作提供了一定的参考价值。
通过本文的学习，读者可以更好地了解压缩机运行状态的监测以及常见故障的诊断方法，从而提高设备运行效率和减少故障风险。
【关键词】压缩机、运行状态、监测、故障诊断、振动分析、温度监测、压力检测、总结、展望、研究背景、研究目的。
1. 引言1.1 研究背景压缩机作为工业生产中常用的设备之一，其运行状态的监测和故障诊断显得尤为重要。
在生产过程中，压缩机若出现故障或异常，不仅会影响生产效率，还可能导致设备损坏和生产线停机，给企业带来经济损失。
对压缩机的运行状态进行监测和故障诊断，可以及时发现问题并进行修复，保障设备的正常运行。
随着科技的发展，压缩机监测技术不断进步，涵盖了各种监测方法和故障诊断手段。
通过振动分析、温度监测和压力检测等多种手段，可以全面了解压缩机的运行状态，及时识别并解决潜在的故障问题。
对压缩机运行状态的监测和常见故障诊断方法的研究具有重要的意义，可以提高设备的可靠性和稳定性，确保生产过程的顺利进行。
1.2 研究目的研究目的：压缩机是工业生产中常用的设备之一，其运行状态直接影响到生产效率和设备的使用寿命。
对压缩机的运行状态进行监测和故障诊断具有重要意义。
本文旨在总结压缩机运行状态监测方法和常见故障诊断方法，为压缩机的运行管理提供参考。
通过分析压缩机的振动情况、温度变化以及压力波动等指标，可以及时发现并解决压缩机的故障问题，保障生产设备的正常运行。
基于振动测试的往复式压缩机的故障诊断
基于振动测试的往复式压缩机的故障诊断往复式压缩机是一种常见的压缩机类型，通常被用于高压和高流量的气体压缩。
在使用过程中，往复式压缩机可能会出现一些故障，例如噪声、震动、温度升高等。
本文将探讨如何利用振动测试来诊断往复式压缩机的故障。
首先，振动测试是一种常用的非侵入式测试方法，它可以测量设备运行中的振动幅值、频率和相位等信息，以此来分析设备的状况。
在往复式压缩机中，振动测试可以帮助我们确定机器的工作状态、部件的磨损程度、以及可能存在的故障原因。
当我们进行振动测试时，需要注意以下一些关键参数:1. 测试位置：通常在旋转机械中，振动测试最佳的位置是轴承座，而在往复式压缩机中，最佳的测试位置通常是机器的振动基础或者整机支承底座。
2. 测试工具：采用合适的测试仪器和传感器，如加速度计和振动仪等，可以有效地记录机器的振动信号。
3. 参考标准：在进行振动测试时，我们需要对测试结果进行分析和对比。
这通常需要参考相关的标准或者预设的故障诊断参数。
利用振动测试来诊断往复式压缩机的故障，我们需要关注以下几个方面：1. 振动幅值变化：当往复式压缩机的负载情况发生变化时，机器的振动幅值会相应地改变。
如果振动幅值逐渐上升，可能表明机器出现了故障，需要进行诊断。
例如，如果排气压力下降，可以导致往复式压缩机输出气体的压力不足，从而增加机器的负载，引起机器振动幅值的变化。
2. 频率分析：通过频率分析可以判断机器振动是否存在谐波，以及生成谐波的位置和部件。
例如，当往复式压缩机气缸内的气体压缩不均匀时，可能会产生振动谐波。
3. 相位分析：相位分析可以帮助我们确定机器不同部件的运动速度和相互关系。
这有助于找出造成振动的具体部件，例如摆杆等。
需要注意的是，振动测试只能辅助诊断，不能完全替代其它故障测试方法。
在进行往复式压缩机的故障分析时，应该结合其它测试方法，如温度监测、压力传感器和噪声测试等。
这样才能全面了解机器的工作状态，找出并解决故障，确保设备运转平稳和可靠。
隔膜式压缩机的振动故障诊断与解决方案研究
隔膜式压缩机的振动故障诊断与解决方案研究隔膜式压缩机在各种工业领域中得到广泛应用，但在使用过程中难免会出现振动故障。
振动问题不仅会影响设备的正常运行，还可能导致其他机械故障，甚至损坏整个压缩机系统。
因此，进行振动故障诊断和解决方案的研究对确保压缩机性能和可靠性非常重要。
首先，要进行振动故障的诊断，需要仔细观察和分析振动的特征。
振动可以分为两种类型：自由振动和迫振动。
自由振动是指在没有外部激励力作用下的振动，常见的原因可能是机械不平衡或松动连接。
迫振动是指由外部激励力引起的振动，可能是由于传动系统的问题或流体力学现象引起的。
通过使用振动传感器和振动分析技术，可以获取振动数据并分析其频率、幅值和相位，以确定振动的来源。
一旦确定了振动的来源，接下来就可以提出解决方案来解决振动故障。
针对不同的振动故障原因，可以采取不同的措施。
例如，在机械不平衡的情况下，可以通过动平衡来校正不平衡，或者重新调整部件的位置以实现平衡。
在松动连接的情况下，可以检查并紧固连接件。
如果振动是由于传动系统问题引起的，可以检查传动带或链条的张紧度，或者更换磨损的传动零件。
对于流体力学引起的振动，可以通过改变流体流量或调整供气或供液压力来解决问题。
除了以上的常规解决方案之外，还可以考虑采用其他技术来进一步提高振动故障的诊断和解决效果。
例如，使用红外热成像技术可以检测机械部件的温度分布，从而发现潜在的故障点。
噪声分析技术可以用于识别流体动力学问题引起的振动。
振动信号的频谱分析可以帮助确定振动的频率成分，从而更准确地找到振动的根本原因。
此外，定期的维护和保养也是预防和解决振动故障的重要措施。
定期检查和清洁设备，及时更换磨损的零件，润滑机械部件，可以减少机械故障的发生，从而降低振动的风险。
总之，隔膜式压缩机振动故障的诊断和解决方案研究是确保设备性能和可靠性的关键。
通过仔细观察和分析振动的特征，确定振动的来源，并采取相应的解决措施，可以降低振动故障的发生。
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。
基于振动频谱分析的注气压缩机故障诊断
收稿日期：2005-04-18基金项目：国家自然科学基金资助项目（50105015，50375103）北京市科技新星计划资助项目（2003B33）北京市教育委员会共建项目建设计划（编号XK114140478）教育部霍英东青年教师教育基金（编号91051）作者简介：于晓红（1980-），女，辽宁大连人，在读博士生，主要从事机械故障诊断的研究工作。
文章编号：1001-3482（2005）05-0019-05基于振动频谱分析的注气压缩机故障诊断于晓红，张来斌，王朝晖（石油大学（北京）故障诊断实验室，北京102200）摘要：针对油田在用的16SGT-MH6型注气压缩机的工作原理及特点，提出并讨论了利用振动频谱分析技术来提取压缩机故障特征的方法，采集关键部件的振动信号作为原始信号，利用智能诊断系统进行数据分析与处理，实现对压缩机的状态监测与故障诊断。
该技术已在塔里木油田分公司所属作业区应用42台次，故障诊断准确率达85%左右。
关键词：注气压缩机；振动频谱；故障诊断；特征提取中图分类号：TB535 文献标识码：AFault diagnosis of refrigerator compressor on the vibrating spectral analysisYU Xiao-hong ，ZHANG Lai-bin ，WANG Zhao-hui（China University of Petroleum （Beijing ），Laboratory of Fault Diagnosis ，Beijing 102200，China ）Abstract ：The method with the art of vibrating spectral analysis to get characters of compressor fault is brought up and discussed ，which is according to the working principle and character of 16SGT-MH6refrigerator compressor used in oil field.Firstly it gathers vibrating signals in pivotal parts ，and these signals will be used as original sig-nals.Then we will analyze and dispose these datas specially with intelligent system of fault diagnosis.Consequently we achieve the result of estate inspection and fault diagnosis of the compressor.The method has been applied 42times in workstations of Talimu oil field ，and the nicety rate reaches 85%.Key words ：vibrating spectral analysis ；refrigerator compressor ；fault diagnosis ；getting character目前，油田在用的16SGT-MH6型注气压缩机为往复式压缩机，是油田生产举足轻重的关键性设备，油田每年都投入大量的人力、物力和财力对注气压缩机组进行定期的维护、保养和大修，一旦出现故障，每天损失在X 50Y 100万元以上，严重的机械故障还会直接导致爆炸、火灾等恶性事故，将危及现场人员和设备的安全。
压缩机运行状态的监测以及常见故障诊断方法分析
压缩机运行状态的监测以及常见故障诊断方法分析压缩机在工业生产和制造过程中广泛应用，用于压缩气体、提供动力或制冷等。
为了确保压缩机的正常运行，必须对其运行状态进行监测，并及时诊断和解决常见故障。
本文将对压缩机运行状态的监测方法以及常见故障诊断方法进行分析。
一、压缩机运行状态的监测方法1. 监测振动：通过安装振动传感器或加速度计等设备，可以实时监测压缩机的振动情况。
异常的振动可能是由于轴承磨损、不平衡或松动的零件等问题引起的。
2. 监测温度：通过温度传感器或红外线测温仪等设备，可以监测压缩机内部和外部的温度变化。
异常的温度升高可能是由于冷却系统故障、润滑不良或部件磨损等原因引起的。
3. 监测压力：通过安装压力传感器或流量计等设备，可以实时监测压缩机的压力变化。
异常的压力波动可能是由于进气阀或排气阀失效、气体泄漏或过载等原因引起的。
二、常见故障诊断方法1. 声音诊断法：通过监听压缩机产生的噪音，可以初步判断故障类型。
异常的噪音可能与轴承磨损、齿轮间隙过大或气缸密封不良等问题有关。
4. 油液诊断法：通过对压缩机油液的颜色、浑浊度和粘度等指标进行分析，可以发现油液污染、水分进入或磨损颗粒沉积等问题。
异常的油液颜色变黑或浑浊度增加可能与部件磨损或油液老化有关。
5. 电流诊断法：通过监测压缩机的电流变化，可以初步判断电机故障、电源问题或负载变化等情况。
异常的电流波动可能与电机过载、电源电压不稳定或线路连接松动有关。
以上仅是常见的压缩机故障诊断方法，具体应根据不同的压缩机类型和故障现象选择合适的监测和诊断方法。
厂家和专业技术人员可以根据实际情况，结合压缩机的使用年限、工作负荷和维护保养情况等因素，制定相应的监测和维护计划，以确保压缩机的正常运行和延长使用寿命。
机械振动信号的频谱分析与故障识别
机械振动信号的频谱分析与故障识别振动是机械设备运行过程中常见的现象，但当机械设备发生故障时，振动信号会发生变化，成为故障的重要指示。
为了准确判断机械设备故障原因，频谱分析成为一种常用的方法。
本文将探讨机械振动信号的频谱分析方法及其在故障识别中的应用。
一、频谱分析的基本原理频谱分析是将信号在频率域上进行分解，将信号分解成一系列频率成分的方法。
在机械振动信号的分析中，通常使用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号。
傅里叶变换将振动信号分解成一系列正弦波，每个正弦波表示一种特定频率的振动成分。
通过分析每个频率成分的振幅和相位，就可以了解机械设备的振动状况和故障特征。
二、频谱分析在故障诊断中的应用1. 轴承故障诊断轴承是机械设备中常见发生故障的部件。
轴承故障通常表现为高频振动成分的增加。
通过频谱分析可以清晰地观察到高频部分的振动信号，进而判断轴承的磨损程度和故障类型。
2. 齿轮故障诊断齿轮传动是机械设备中常见的传动方式，但齿轮在长时间运行后容易出现故障，如齿面磨损、断齿等。
这些故障会产生特定的频率成分，通过频谱分析可以直观地观察到对应的频率峰值，进而确定齿轮故障的位置和类型。
3. 泵故障诊断泵是常见的机械设备之一，其内部复杂的运动机构容易受到外界因素的影响。
频谱分析可以帮助识别泵的不同故障类型，例如轴承故障、叶片磨损等。
三、频谱分析方法频谱分析有多种方法，常见的有傅里叶变换、快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等。
1. 傅里叶变换傅里叶变换是一种精确的频谱分析方法，但计算量较大，不适用于实时监测。
可以通过将信号分段，再进行傅里叶变换来解决这一问题。
2. 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种将信号进行快速傅里叶变换的算法，通过采样和插值的方法，可以有效地降低计算时间。
FFT广泛应用于机械振动信号的频谱分析，尤其适用于实时监测和故障诊断。
3. 小波变换小波变换是一种时频分析方法，在处理非稳态信号方面比傅里叶变换更具优势。
压缩机运行状态的监测以及常见故障诊断方法分析
压缩机运行状态的监测以及常见故障诊断方法分析压缩机是工业生产过程中常用的设备之一，它的运行状态的监测以及常见故障诊断方法对于保证生产效率和设备的正常运行非常重要。
压缩机的运行状态监测主要包括以下几个方面：1. 压缩机的振动监测：通过安装振动传感器，实时监测压缩机的振动情况。
如果振动超过正常范围，通常说明压缩机存在问题，可能需要进行维护或维修。
2. 压缩机的温度监测：通过安装温度传感器，实时监测压缩机的工作温度。
如果温度异常升高，可能是因为冷却系统故障、润滑油不足等原因引起的，需及时查找原因并进行处理。
3. 压缩机的压力监测：通过安装压力传感器，实时监测压力的变化。
根据不同的工况要求和操作手册中的参数，对压力进行监测，确保工作压力在合理范围内，避免故障的发生。
4. 压缩机的电流监测：通过安装电流传感器，实时监测电机的工作电流。
根据压缩机的额定电流值，对实际电流进行监测，如果电流异常偏高，可能是电机过载或者故障的表现。
常见的压缩机故障诊断方法包括以下几种：1. 观察法：通过观察压缩机的运行状态，包括外观、声音、振动等方面，判断是否存在异样。
如果发现压缩机表面有油迹，可能是因为密封件破损，需要更换。
2. 检查法：对压缩机的关键部件进行检查，包括电机、冷却系统、润滑系统等。
通过检查是否存在损坏、松动、积碳等情况，判断是否存在故障。
3. 测试法：利用专业的测试工具对压缩机的各项参数进行测试，如振动测试、温度测试、压力测试等。
通过测试结果，判断压缩机是否正常工作。
4. 经验法：根据经验判断，将故障归结于常见的故障原因，如电机过载、冷却不良、润滑不足等。
根据故障表现和经验进行初步判断，并进行相应的维修措施。
对于压缩机的故障诊断，还需要结合压缩机的使用环境、工作负载以及设备的维护情况进行分析。
定期对压缩机进行保养和维护，可以有效地提高设备的工作效率并延长使用寿命。
合理选择压缩机的型号和规格，根据实际需求进行调整和优化，也是防止故障发生的重要措施。
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（１）通过傅立叶变换将时域信号变换到频域， 从各频段的谱分量中可以得到表征信号不同来源及 不同特征的各个组成部分。但往复机械的转速低，
（４）：４７９—４８０． ［７］ 龚沛曾，陆慰民，杨志强．ＶｉｓｕａＩ Ｂａｓｉｃ程序设计简
明教程．２版．北京：高等教育出版社，２００３：２２９．
振动冲击大，属于非平稳信号，无法直接从频域的
基于频谱分析的往复式压缩机故障诊断系统在 设计上完全基于ｗｉｎｄｏｗｓ编程，使用ＶＢ语言，程 序可读性强，是进行压缩机维护及故障诊断的有效 工具，在对压缩机气阀实测信号进行故障诊断时达 到了预期效果，即初步确定了压缩机的故障状态。
通过笔者的研究，得到以下结论：
号处理程序库》编委会．振动数字信号处理程序 库．北京：科学出版社，１９８８：２４２—２４４． ［５］ 蔡熹耀，李志荣．频谱细化技术与功率倒频谱在振 动信号分析中的应用．洛阳工业高等专科学校学 报，１９９９，９（３）：６． ［６］ 谢明，丁康．基于复解析带通滤波器的复调制 细化谱分析的算法研究．振动工程学报，２００２，１５
对模型式（８）作ｚ变换，并令ｚ＝扩矾，得
时间序列｛髫＋｝的自回归谱心］
ｓ。∽１＝－—∑机—ｅ印≠帆＆Ｉ ２一（９）
自回归谱反应了一个时间序列在频域中的组成 情况，它是机械设备故障诊断巾极为行之有效的工 具之一。
往复式压缩机故障诊断实例
以下将以实例说明应用“往复式压缩机振动 信号频谱分析软件”对往复式压缩机气阀进行诊 断的过程。分析所用数据采自１２．２０／８空气压缩 机，转速为２０ ｍ３／ｍｉｎ；加速度传感器安置于阀盖 上，采样频率为２０ ｋＨｚ，数据长度为４ ０９６。
的傅立叶变换足灭（∞），则有
Ｐ』专ｆ ｚ２（￡）ｄｔ＝ Ｊ Ｊ．。
劫■ｃ训２幽＝射》训…、
由此可见，要得到一个时域信号的功率谱桁Ｊ＿ Ｓ；（∞）有２个途径，一个是先求出自相关闭数 尺，（ｒ），再进行傅立叶变换求出ｓ，（∞）；另，·个 途径是先求出傅立叶变换幅值谱ｘ（∞），再由式 （７）求出５。（∞）。笔者的软件设计中采用后者。
９
Ｓ７ 兰４
２
７
Ｓ５ 蔓３
ｌ
，／ｋＨｚ ｂ．弹簧失效
，／ｋＨ／ ｃ．阀片折断
图２空气压缩机振动信号幅值谱
７８７“１９Ｈ？
７７．１
Ｃ５７．８
ｎ掷艘伪№１川１１２№
ｈ ｊ【『：震ｋＪ“。ｌ。山 吨３８．５ １９。２
ｋ．ｋ。．Ｊｊｊ
，／ｋＨｚ
图３正常工况功率谱 ２．自回归谱分析 图４为空气压缩机不同状态下振动信号自回 归谱。
７ Ｓ０４．２５０
，子０４．０４器７ ８６ｊ．Ｕｊｙ ７ ８６，．４２９ ７甚０５．Ｓ２Ｕ
ｆ｝Ｈｚ
，苎６０．ＺＩＵ
图５正常工况细化谱图 通过分析对比ｉ＿｝｝Ｉ鬈Ｉ上能量分布的变化情况来识 别压缩机气阀的状态，有时能量分布的变化情况不 容易观察出来，就无法进行ｊＥ确的故障诊断，这是 频谱分析的不足之处。同时，诊断时只能得出设备 的故障状态，并不能判断故障的部位。这是因为尚 未把频谱上的每个频率分量与被监测设备的零部件 对照联系起来。
１．幅值谱及功率谱分析 图２为空气压缩机不同状态下振动信号幅值 谱。从图中可以看出，在发生故障以后，谱的能量 分布发生了变化，尤其是在阀片折断后，幅值谱发 生了显著变化。在弹簧失效时，幅值谱的能量分布 也发生了一定变化，而这种变化与阀片折断时的谱 图是不同的。在气阀弹簧失效时，最大幅值出现在 ３ ９３５．５４ Ｈｚ处，谱峰也有所增多，出现较大幅值 的频率位置也较正常信号有所偏移。阀片折断时， 振动能量最大幅值出现在５ ４９８．０４ Ｈｚ处，出现较
万方数据
一６６～
石 油机械
２００８年第３６卷第８期
程序的功能，运行程序时可以方便地查找错误…。
测量等手段。
参考文献
文待及图ｌ ｌ墼堡圈［星五ｌ Ｉ翌墅
瓣莛ｌ ｌ黧辫ｌ｜黼Ｉｌ黼 墅笪堡Ｉ Ｉ 去均值 ｌ Ｉ时域波形ｌ ｆ
删除文件Ｉ Ｉ ＦＦ．ｒ变换Ｉ Ｉ功率谱圈Ｉ １１诺崔；彳管 保俘图形Ｉ ｌ建立ＡＲ模型Ｉ ｌ自同归谱图Ｉ ｌ……一。 打印图形ｌ ｌ细仆锌新ｌ ｌ细化谱图ｌ ｌ
数字信号髫（凡）为
２督一
２ｆｎ
茗（ｎ）＝茗ｏ（ｎ）ｅ１了’咿＝省ｏ（ｎ）ｅ１箴希４ （３）
根据离散傅立叶变换的频移性质，戈（ｎ）的
离散频谱为
Ｘ（七）＝墨（后＋Ｒ）
（４）
频移信号髫。（ｎ）通过低通滤波器后，在时域以 丁，Ｄ进行同步选抽（Ｄ为放大倍数），频域上频谱
周期从Ｂ缩短为Ｆ。／Ｄ。频率细化法获得的分辨率
万方数据
２００８牟第３６卷第８期
王江萍等：往复式压缩机振动信号频谱分析与故障诊断
一６５一
大幅值的频率位置又出现了变化。 图３为同一信号的正常功率谱，与幅值谱相
比，频率结构基本相同，但其谱峰更尖锐，更加突 出了最主要的频率分量。因此，在实际应用中更多 的采用功率谱分析。
８·
弓６－ 兰４
２．
∥ｋＩ｛２ ａ．正常：Ｉ：况
振动信号的频域分析方法
频谱分析中常用的有幅值谱和功率谱。另外， 自回归谱也常用来作为必要的补充。频率细化技术
木基金项目：陕西省自然科学基金项目“石油钻井过程安全预警与多源信息融合智能监控技术研究”（２００６Ｅ１２）；中国石油天然气集 团公司石油科技中青年创新基金项目“钻井安全诊断及主动防范系统网络控制技术平台构建”（０５Ｅ７０４０）；陕西省教育厅专项科研计划项 目“基于信息融合的钻井过程事故智能监控与预警技术”（０７ＪＫ３６５）。
采样（选抽）、快速傅立叶变换等处理步骤。
假定要求以给定的频率分辨率△，分析信号中
心频率为凡的频谱，为获得分辨率△Ｆ，输入信号
的时间记录长度应为丁，＝１／△Ｆ，输入采样点数
Ⅳｄ，其中Ｍ＝Ｌ／瓦＝Ｆ。／△Ｆ（瓦为采样周期，几
为采样频率）。设数字信号‰（ｎ）的离散频谱为
凰（｜ｊ｝），对‰（厅）以ｅ一口”Ⅳ７进行复调制，得到
万方数据
一６４一
石 油机械
２００８年第３６卷第８期
（ＺＯＯＭ技术）用于提高局部频段频谱分析的分辨 率一。，笔者采用这４种谱分析方法对压缩机的振动 信号进行频谱分析及故障诊断。
１．离散傅立叶变换及快速傅立叶变换Ｉ ＦＦＴ） 算法
傅立叶变换是一种将信号从时域变换到频域的 变换形式。离散傅立叶变换（Ｄ耵）是连续傅立叶 变换在离散系统中的表现形式，而快速傅立叶变换 （Ｆ耵）算法一。是快速计算ＤＦＴ的一种高效方法。
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往复式压缩机的振动分析
作为一种典型的往复机械，往复式压缩机的振 动主要由曲柄连杆机构运动引起的振动、气体的脉 动、各部件之间的周期性撞击等组成，各种振动都 会使机体产生周期性脉动‘２｜。图ｌ所示的阀盖振动 信号中含有冲击成分，冲击源主要是进、排气阀以
时阅／ｍ５
图１ 往复式压缩机阀盖振动信号
设时域离散信号为菇（ｎ），，ｌ＝０，ｌ，…，Ⅳ一１，其 傅立叶变换为ｘ（七），则
，ｖ—ｌ
ｘ（后）＝ｙ戈（ｎ）ｅ啦删Ⅳ七＝ｏ，ｌ，…，Ⅳ一１（１）
茁（几）＝专∑ｘ（Ｊ｜｝）∥删ｎ＝ｏ，１，…，Ⅳ一１（２） 』Ｖ正０
２．基于复调制的高分辨率傅立叶分析方法
基于复调制的高分辨率傅立叶分析方法是一种
频率细化技术，包括数字频移、数字低通滤波、重
４．自回归模型及自回归谱 任何一个时刻七上的数值可表示为过去｜｜｝一ｍ 个时刻上数值的线性组合加上Ｊ｜｝时刻的白噪声，即 髫Ｉ＝咖１髫＾一ｌ＋咖２茄＾一２＋咖３ｘ＾一３＋…＋币ｍ菇Ｉ—ｍ＋口Ｉ
（８） 其中｛口。｝ （七＝ｌ，２，…）是白噪声，满足 眈‘＝ｏ，Ｄ吼＝口：，眈‘口ｉ＝ｏ（｜｜｝≠ｉ）。ｍ叫做阶 次，常数系数咖；（ｉ＝ｌ，２，…，ｍ）称为自回归 系数，且ｍ＞Ｏ、咖。≠０，模型式（８）称为ｍ阶自 回归模型，记为ＡＲ（ｍ）。
２９８ ￡２２３ 的１４９
７４ ０
，／ｋＨ２ ａ．正常工况
厂／ｋＨｚ ｂ，弹簧失效
，／ｋＨｚ ｃ．阀片折断
图４空气压缩杌振动信号自回归谱
从图中可以看出，谱的能：１１分以ｊ变化趋势与幅 值谱、功率谱是相同的。与幅ｆｍ普及功率谱相比， 自回归谱谱峰更加尖锐，频率定位也较幅值谱和功 率谱准确、清晰。除此之外，自【口１归谱还有一大优 点，即在保证获得足够信息的前提Ｆ所需的采样数 目可以大大减少
张琳，朱瑞松，尤一匡，等．往复压缩机监测与 诊断技术研究现状与展望．化工进展，２００４，２３ （１０）：１ ０９９一ｌ １０２． ［２］ 王江萍．机械设备故障诊断技术及应用．西安：西
图６软件功能模块
北丁业大学出版社，２００ｌ：１４７—１５６．
［３］ 杨志伊，郑 文．设备状态监测与故障诊断．北
结
论
京：中国计划出版社。２００６：４０—４５． ［４］ 中国电子仪器仪表学会信号处理学会《振动数字信
一定的频率撞击阀座所产生的激励，周期性、间歇 性的进、排气引起管道内气体压力脉动所产生的气 体压力波等综合响应。振动能量是许多冲击信号在 所测点叠加的结果，各信号相位不同，传到测点的 时间也不同。因此，叠加的结果可能使振动本应减 弱的部分在某些频率上的能量变得很大或使振动本 应加强的部分在某些频率上的能量变得很小。正常 信号的脉动特征在设备出现故障时会有所改变，其 表现形式是谱图的能量分布及峰值的变化。
关键词 往复式压缩机频谱分析 幅值谱 功率谱傅立叶变换 故障诊断
引
言
往复式压缩机是工业工程中使用最广泛的机器 之一。由于自身结构特点和运行工况的复杂性，压 缩机工作时必然会产生振动，其内部零部件的性能 状态信息通过一定的传递途径反映到壳体表面的振 动信号中，故利用振动信号对压缩机进行不解体故 障诊断是行之有效的方法之一…。笔者将从频域 分析角度人手，对压缩机的振动信号作分析处理， 进而提取反映其工作状况的特征信息，对压缩机的 工作状态作出准确判断。将机械设备故障诊断常用 的频谱方法进行有机综合，以幅值谱和功率谱作为 基本分析方法，以自回归谱和频率细化技术作为必 要补充，分析能够说明问题，具有实际应用价值。