第5章 旋转机械常见故障诊断分析案例1
设备状态监测与故障诊断技术第5章-旋转机械故障诊断技术
2020/10/16
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
一、转子不平衡
不平衡是旋转机械最常见的故障。引起转子不平衡的原因 有：结构设计不合理，制造和安装误差，材质不均匀，受 热不均匀，运行中转子的腐蚀、磨损、结垢、零部件的松 动和脱落等。
旋转机械故障诊断技术是近些年来国内外开展广泛研究，发 展比较成熟的故障诊断技术，具有一定的代表性，因此书的 重点部分，也是难点部分。
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第五章 旋转机械故障诊断技术
学习目标：
掌握旋转机械典型故障，如转子不平衡、转子不对中、共振、 机械松动、转子摩擦、滑动轴承故障、转轴裂纹、流体动力 激振、拍频振动等的机理和特征；
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实例三：转子不平衡故障的诊断
电机
齿轮箱 喂入轮
图5.4 喂入机传动示意图
图5.5 喂入机轮不平衡速度谱图
在涤纶短纤维生产工艺流程中有这样一台瓶颈设备——喂入 机，纤维丝束从喂入轮绕过，由于其结构和用途的特殊性，喂入 轮不平衡现象频发。它们的共同频谱特征是：喂入轮转速频率占 绝对优势。
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第一节 旋转机械典型故障的机理和特征
2．转子偏心：皮带轮、齿轮、轴承和电动机框架等旋转中心与 几何中心线偏离时出现偏心。最大的振动出现在两个转子中心 连线方向上 。
3．轴弯曲：弯曲的轴引起大的轴向振动，如果弯曲接近轴的中 部，占优势的振动出现在转子转速频率，如果弯曲接近力偶， 则占优势的振动出现在2倍转速频率。用千分表可以证实轴的 弯曲。在汽轮发电机组中，通常是在盘车时和盘车后测量晃动 度的大小来判断转子是否存在初始弯曲。源自频振动幅值大。同时会出现较小
旋转机械故障诊断不对中护理课件
旋转机械维护与保养的案例分析
案例一 案例Βιβλιοθήκη 案例三CHAPTER人工智能在旋转机械故障诊断中的应用
人工智能技术 智能传感器 远程监控与诊断
旋转机械故障诊断技术的创新与发展
01
02
03
振动分析法
油液分析法
无损检测技术
提高旋转机械维护与保养水平的建议
定期检查与保养
01
建立完善的维护档案
02
培训与提高技能
旋转机械维护与保养的常规措施
定期检查
按照规定的时间间隔对旋转机械进行全面检 查，包括外观、紧固件、润滑系统等。
清洁与除尘
定期清洁机械表面，去除灰尘和杂物，保持 设备整洁。
更换磨损件
对达到磨损极限的零部件进行更换，如轴承、 密封件等。
润滑管理
根据设备要求定期添加或更换润滑油，确保 轴承、齿轮等运动部件得到良好润滑。
CHAPTER
旋转机械维护与保养的重要性
保障设备正常运行
定期维护和保养可以确保旋转机 械正常运行，避免因小问题积累 导致大故障。
提高设备使用寿命
正确的维护和保养可以有效延长 旋转机械的使用寿命，降低更换 和维修成本。
确保生产安全
旋转机械在生产线上通常是关键 设备，维护和保养不到位可能引 发安全事故，对人员和财产造成 威胁。
• 旋转机械故障诊断概述 • 旋转机械不对中故障诊断 • 旋转机械维护与保养 • 旋转机械故障诊断与维护的未来展望
CHAPTER
旋转机械故障定义与分类
要点一
总结词
旋转机械故障是指旋转机械在运行过程中出现的异常现象， 这些异常现象可能导致机械性能下降、效率降低或设备损 坏。根据不同的分类标准，旋转机械故障可以分为多种类 型，如按故障发生部位可分为轴承故障、转子故障等；按 故障性质可分为磨损故障、疲劳故障等。
国内外旋转机械故障案例
国内外旋转机械故障案例一、国内旋转机械故障案例。
1. 电厂汽轮机振动故障。
我有个朋友在电厂工作，他们那儿的汽轮机有次出了大问题。
这汽轮机就像个巨大的、爱闹脾气的大家伙。
正常的时候，它稳稳地转着发电，可那次突然开始剧烈振动。
就像一个平时很沉稳的人突然开始疯狂跳舞一样。
工程师们赶紧检查，发现是叶片断了一片。
你想啊，汽轮机的叶片就像风扇的扇叶一样，少了一片那肯定转得不平稳了。
原来是那片叶片有制造缺陷，长期运行后就扛不住压力断了。
这一断可不得了，整个汽轮机就像瘸了腿的马，不但振动得厉害，还影响发电效率。
后来费了好大劲儿才把断叶片取出来，换上新的叶片，又重新做了动平衡调试，这汽轮机才又正常工作了。
2. 工厂里的离心风机故障。
在一个生产化肥的工厂，有一台离心风机。
这风机每天呼呼地转，把生产过程中的废气排出去。
有一天，工人发现风机的声音不对劲儿，就像人感冒了喉咙里有痰一样，呼呼噜噜的。
维修师傅一检查，发现是风机的轴承磨损严重。
这轴承啊，就像风机的关节一样，关节磨损了，转起来就不顺溜了。
原来是风机长时间运行，而且工厂环境比较恶劣，有很多灰尘和小颗粒进到轴承里，就把轴承给磨坏了。
维修师傅只好把旧轴承拆下来，换上新的轴承，还对风机的密封系统进行了改进，防止灰尘再进去捣乱。
3. 水轮机的转轮故障。
有个水电站的水轮机出了故障。
这水轮机就像一个巨大的水车，靠水流的力量转动来发电。
水轮机的转轮是关键部件，就像水车的轮子一样。
这次转轮出现了裂纹。
为啥呢？因为这个水电站的水流有时候不太稳定，一会儿大一会儿小，就像人的情绪忽高忽低一样。
转轮长期受到这种不稳定水流的冲击，金属材料就疲劳了，慢慢就出现了裂纹。
要是不及时处理，这裂纹越来越大，转轮可能就会坏掉。
工程师们用了一种特殊的焊接技术，把裂纹修复了，还对水轮机的运行参数进行了调整，让它能更好地适应不稳定的水流。
二、国外旋转机械故障案例。
1. 美国某飞机发动机故障。
听说美国有架飞机的发动机出过事。
旋转机械故障相关诊断技术（3篇）
旋转机械故障相关诊断技术摘要：旋转机械故障诊断技术在现代工业中扮演着重要的角色，能够帮助工程师及时发现故障，减少生产停机时间，提高设备的可靠性和性能。
本文将介绍一些常见的旋转机械故障诊断技术，包括振动分析、红外热像仪、声波分析、油液分析和电机电流分析等。
这些技术可以用来检测旋转机械的各种故障，包括轮毂偏心、轴承故障、轴传动故障等，并且可以提供及时的故障定位和诊断。
关键词：旋转机械、故障诊断、振动分析、红外热像仪、声波分析、油液分析、电机电流分析一、引言旋转机械在许多行业中广泛应用，包括电力、石化、矿山等。
故障的发生会导致设备停机，给企业带来巨大的经济损失。
因此，旋转机械的故障诊断技术对于保证设备安全稳定运行具有重要意义。
二、振动分析振动分析是一种常用的旋转机械故障诊断技术。
通过安装振动传感器，采集旋转机械的振动信号，然后通过信号处理和分析，可以检测出旋转机械的各种故障，如轮毂偏心、轴承故障、轴传动故障等。
振动分析主要通过分析振动频谱和振动图形来判断故障类型和严重程度。
三、红外热像仪红外热像仪是一种可以检测旋转机械工作状态的先进技术。
它使用红外线摄像头获取旋转机械的红外热图像，通过分析热图像的表面温度分布，可以发现旋转机械的异常情况，如轴承温升、轮毂过热等。
红外热像仪可以在设备正常运行时进行在线监测，大大提高了故障诊断的效率。
四、声波分析声波分析是一种通过分析旋转机械发出的声波信号，来判断故障类型和严重程度的技术。
通过布置合适的声音传感器，可以采集旋转机械的声波信号，在分析和处理声波信号的过程中，可以发现旋转机械的故障源，如齿轮磨损、轴承故障等。
声波分析的优点是适用于高速旋转机械，可以在线监测机械的故障。
五、油液分析油液分析是一种通过检测旋转机械的油液中的污染物、金属磨粒等物质，来判断机械的故障情况的技术。
油液分析可以通过采集机械的油液样品，进行化学分析和物理性质测试，从而判断机械的故障类型、故障源和故障严重程度。
旋转机械故障诊断-不平衡
水龙
五、不平衡的故障诊断
2、力偶不平衡
轴的两端相位差为180°； 1X RPM总是占主导位置； 第一临界转速一下，振幅的变化与速度平方成正比； 同样也会引起轴向振动； 平衡需要在180°的两个平面进行。
水龙
五、不平衡的故障诊断
水龙
3、动不平衡
轴的两端径向相位差为0°～180°之间任意角度； 1X RPM总是占主导位置； 两轴承水平方向相位差与垂直方向相位差相匹配； 当不平衡较为突出时，单个轴承上水平方向与垂直方向相位差大致为
旋转机械设备不平衡故障与分析
分析系统
水龙
1
概述
水龙
目2
不平衡类型
CONTENTS
录3
4
不平衡的机理分析 转子动平衡原理
5
不平衡的故障诊断
6
故障原因与治理措施
7
现场动平衡
8
不平衡故障诊断实例
一、概述
水龙
不平衡是质量和几何中心线不重合所导致的一种故障状 态（质心不在旋转轴上），不平衡带来的后果是增加附 加载荷。其表现为振值随运行时间的延长而逐渐增大。
于零，运行初 的推移，振动 然后稳定
期振动值就处 逐步增大
F2
F1
FB
F2
F2
F1
a l
F1
A
B
F2
b l
F2
a
b
l
F2
l
b l
F2
这样在把空间力系的平衡转化为两个平面汇交力系的平衡问题后，在选定的（A、B）平 衡面离心力汇交点上施加等效的校正力- FA和- FB ，使两平面内的惯性力之和分别为零， 该转子即达了新的平衡状态。
旋转机械故障诊断-滚动轴承
保持架旋转频率
fc
1 2
(1
d D
cosα) fr
fc 0.4 fr
轴承不良间隙或滚道磨损量增大都会激励起轴承的振动
水龙
振幅被调制 振幅未调制 振幅被调制
※ 激励起轴承组合构件的固有频率振动——加速度增大 ※ 轴承轴颈偏心严重 —— 引发的“甩转”振动越大，注意：可能有超量程位移值 ※ 减小轴承游隙是降低或消除滚动体承载刚度变化所引发振动的有效措施
cos2 α) fr
—— 滚动体的自转频率； —— 滚动体在保持架上的通过频率； —— 滚动体通过内圈或外圈的频率。
水龙
fb-1
t
fc1
三、轴承故障特征频率分析
3、轴承故障特征频率分析 ——保持架损伤 振动特征
保持架损伤的形式
※ 保持架摩擦
保持架与内滚道摩擦 保持架与外滚道摩擦
※ 保持架断裂卡死
加工装配
素
运Байду номын сангаас故障
轴系 传递
外 部
轴系平衡
因 素
轴系对中
激励
轴承和轴承座及
外壳组成的系统
传感器拾取的 综合振动信号
结构特点 滚动体数目、列数差异；滚动体在不同运转部 位发生的载荷差异等——使承载刚度发生变化 加工装配 加工波纹度；粗糙度；形位误差；装配误差 运行故障 轴承表面疲劳损伤；磨损；腐蚀
轴系不平衡力 轴系不平衡离心力使轴承产生强迫振动，
脉冲信号幅值强度作周期 变化，fi脉冲信号幅值被 调制，调制频率为： ■ 转频fr 或保持架频率fc
※ 频率结构为：
■ nfi ±fr (n=1,2,...)或
■ nfi ±fc (n=1,2,...)
旋转机械检测诊断流程图
振动分析
比较历史振动数据，以识别长期趋势和变化。
ABCD
振动分析
分析振动的频率、幅值和相位，以确定异常的原 因和位置。
振动分析
根据振动分析结果，制定相应的维修和调整计划。
油液分析
油液分析
采集旋转机械的润滑油样本，进行油 液分析。
油液分析
检测油液的粘度、酸碱度、金属颗粒 等参数，以评估润滑系统和机械部件 的磨损情况。
随着人工智能和机器学习技术的快速 发展，智能化检测诊断技术在旋转机 械领域的应用将更加广泛。
详细描述
通过集成传感器、大数据和机器学习 算法，实现对旋转机械的实时监测和 故障预测，提高设备运行效率和安全 性。
在线监测与远程诊断技术应用
总结词
在线监测和远程诊断技术将进一步提高旋转机械的运维效率 和可靠性。
神经网络诊断法
总结词
利用神经网络的自学习、自组织和适应性等 特点，对旋转机械的故障进行智能诊断。
详细描述
神经网络诊断法是一种新兴的故障诊断方法 。它通过训练神经网络对大量的故障样本进 行学习，使其具备对旋转机械故障进行智能 诊断的能力。这种方法能够自动提取故障特 征，进行分类和识别，提高诊断的准确性和 可靠性。同时，神经网络还具有较好的泛化 能力，能够处理复杂的、非线性的故障情况
专家系统诊断法
总结词
利用专家知识和经验构建诊断系统，通 过推理和判断，对旋转机械故障进行诊 断。
VS
详细描述
专家系统诊断法是一种基于人工智能的故 障诊断方法。它通过收集和整理专家在旋 转机械领域的经验和知识，构建一个庞大 的知识库，并利用推理引擎进行故障诊断 。这种方法能够提供更加准确和快速的诊 断结果，尤其适用于复杂和不确定的故障 情况。
旋转机械故障诊断[1]
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旋转机械故障诊断[1]
➢ 轴系不对中故障特征：
① 时域波形在基频正弦波上附加了2倍频的谐波。 ② 轴心轨迹图呈香蕉形或8字形。 ③ 频谱特征：主要表现为径向2倍频、4倍频振动成份，
有角度不对中时，还伴随着以回转频率的轴向振动。 ④ 在全息图中2、4倍频椭圆较扁，并且两者的长轴近似
垂直。
➢（4）消除措施
① 设计时使转子避开油膜共振区； ② 增大轴承比压，减小承压面； ③ 减小轴承间隙； ④ 控制轴瓦预负荷，降低供油压力； ⑤ 选用抗振性好的轴承结构； ⑥ 适当调整润滑油温； ⑦ 从多方面分析并消除产生的因素。
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旋转机械故障诊断[1]
• 6．1．3 转子的不平衡振动机理
2)当轴承座螺栓紧固不牢时，由于结合面上存在间隙， 使系统发生不连续的位移。
上述两顶因素的改变，都属于非线性刚度改变，变化 程度与激振力相联系，因而使松动振动显示出非线性特征 。松动的典型特征是产生2×及3×、4×、5×等高倍频的 振动。
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旋转机械故障诊断[1]
➢连接松动故障的振动特征：
轴弯曲振动的机理和转子质量偏心类似，因而都要产 生与质量偏心类似的旋转矢量激振力，与质心偏离不同点 是轴弯曲会使轴两端产生锥形运动，因而在轴向还会产生 较大昀工频振动。
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旋转机械故障诊断[1]
➢ 转轴弯曲故障的振动信号特征：
（轴弯曲故障的振动信号与不平衡基本相同。）
① 时域波形为近似的等幅正弦波； ② 轴心轨迹为一个比较稳定的圆威偏心率较小的椭圆，
③ 两者的振动随油温变化明显。
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旋转机械故障诊断[1]
➢（3）油膜涡动与油膜振荡的振动特点
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第5章旋转机械常见故障诊断分析案例积累典型设备诊断案例在设备监测诊断工作中具有重要作用。
首先它为设备诊断理论提供支撑。
常见的设备故障有成熟的理论基础，一个成功的案例通常是诊断理论在现场正确应用和诊断人员长期实践的结果。
典型诊断案例具有强大的说服力，一次成功而关键的诊断足可以改变某些人根深蒂固的传统观念，对现场推广设备诊断技术具有重要意义。
其次它为理论研究提供素材。
在医学上，由典型的特例研究发现病理或重大理论的案例很多。
设备故障的情形多种多样，现场疑难杂症还比较多，有许多故障很难用现有理论解释，只能作为诊断经验看待，这种经验有没有通用参考价值，需要在理论上进行说明。
另外，有许多案例无法在试验室模拟，而它们在不同的现场又常常出现，因此典型案例为同行提供了宝贵经验和经过证实的分析方法。
诊断人员可以参考相似案例的解决方案解决新的问题，提供快速的决策维护支持，并为基于案例的推理方法提供数据基础。
典型案例分析的重要性还表现在它是监测诊断人员快速成长的捷径。
目前实用的振动诊断方法、技术和诊断仪器已经相当完善，而许多企业在诊断技术推广应用方面存在困难除了思想观念方面的原因外，更主要的原因是缺乏专业人才。
研究案例的一般做法是，从新安装设备或刚检修好的设备开始，可以选择重点或典型设备进行监测，根据不同设备制定不同的监测方案和监控参数，定期测试设备的振动，包括各种幅值、振动波形和频谱等。
如果设备出现劣化迹象或异常，要缩短监测周期，倍加留心振动波形和频谱的变化，注意新出现的谱线及其幅值的变化，在检修之前做出故障原因的判断。
设备检修时要到现场，了解第一手资料，全程跟踪设备拆检情况，掌握设备参数（如轴承型号，必要时测量有关尺寸、齿轮齿数、叶片数、密封结构、联轴器和滑动轴承形式等），做好检修记录（有时需要拍照记录），比较自己的判断对在哪里，错在哪里，进行完善的技术总结。
几个过程下来，水平自然有很大提高。
总之，添置几件诊断仪器是很容易的事，诊断成果和效益的产生不是一朝一夕的事，需要柞大量艰苦、细致的工作，长期积累设备的状态数据，对此应有应清醒地认识。
表5－1为某钢铁公司多年来162例典型故障的原因或部位分布情况。
可见转子不平衡、轴承故障、基础不良、不对中和齿轮故障是主要原因。
5.1 转子动平衡故障诊断、现场校正方法与实例分析5.1.1 转子不平衡的几种类型与诊断【左经刚，设备故障的相位分析诊断法，中国设备管理，2001年第5期】转子不平衡通常是由于转子质量中心线与旋转中心线存在物理差异引起的。
按照两线的物理位置可以将转子不平衡分为四种类型：静不平衡或力不平衡、力矩不平衡或偶不平衡、准静不平衡和动不平衡。
静不平衡或力不平衡（5-1）：转子中央平面内存在不平衡质量，使轴的质量中心线与旋转中心线偏离，但两线平行。
对于两端支撑的简支型转子，两轴承处的振动幅值和相位接近。
图5-1 静不平衡力矩不平衡或偶不平衡（图图5-2）：转子两端平面存在质量相等、相位相差180度的不平衡质量，使轴的质量中心线与旋转中心线相交于重心处。
力矩不平衡一般发生在宽径比较大的转子上。
对于简支型转子，两轴承处的振动幅值接近，但相位相差180度。
图5-2 力矩不平衡准静不平衡（图5-3）：是静不平衡和力矩不平衡的组合。
但静不平衡质量于力矩不平衡质量之一在一条与轴心线平行的直线上，使轴的质量中心线与旋转中心线相交但不交于重心处。
对于简支型转子，两轴承处的振动幅值存在差异，相位相差180度或相等。
图5-3 准静不平衡动不平衡（图5-4）：是静不平衡和力矩不平衡的随机组合，轴的质量中心线与旋转中心线不平行也不相交。
对于简支型转子，一般情况下两轴承处的振动幅值接近，但相位相差在0度~180度之间。
图5-4 动不平衡一般情况下，叶轮的宽度与直径之比大于5时易产生力矩不平衡，小于5时易产生动不平衡。
静不平衡可采用单面平衡法校正；力矩不平衡应采用双面平衡法校正；动不平衡采用单面法或双面平衡法校正。
转子不平衡故障具有如下振动特征：（1）振动波形接近正弦波、波形对称、连续；（2）轴心轨迹近似圆形；（3）振动频率以1X转频振动为主，高次谐波较小；没有其它显著频率；（4）振动以径向为主，一般水平方向幅值大于垂直方向的幅值；（5）水平方向和垂直方向的1X转频振动幅值差别不大（3：1以内）；（6）轴线方向1X转频振动幅值明显小于水平方向和垂直方向；（7）振动幅值随转速增加而大幅度增加；（8）振动相位一般稳定（波动范围在20°以内）。
要特别强调使用相位信息进行确认。
对于静不平衡或力不平衡故障，两轴承测点水平方向振动同相位、垂直方向振动也同相位；同一轴承垂直和水平测点相位差为90°（±30°）。
对于力矩不平衡故障，两轴承测点水平方向振动反相位、垂直方向振动也反相位；同一轴承垂直和水平测点相位差为90°（±30°）。
对于一般的动不平衡故障，两轴承座同方向振动相位差约为±30°，同一轴承垂直和水平测点相位差约为90°（±30°）。
（9）若转动频率的谱线能量占70%～80%或更高，而其它频率谱线成分所占比例只有20%～30%，其幅值(速度、位移)超过正常的3～4倍。
在排除了其它原因后，可认为振动是由转子不平衡引起的。
在诊断转子不平衡故障时，必须关注联轴器的故障问题。
联轴器故障通常造成旋转件之间同心度变差、质量偏移、张角等，因此联轴器故障常常引起转子不平衡、轴系不对中的故障特征。
根据一些诊断经验，联轴器故障所引起的振动主要表现为轴的转频振动，有时有较丰富的高次谐波，有时不一定有明显的高次谐波。
一般情况下振动表现为径向。
由于诊断中，人们往往把注意力集中在与之相连的转子上，因而通常把联轴器的故障排除在诊断视线之外，常常判断为转子不平衡和不对中。
从维修的经济性考虑，应充分注意到联轴器故障的可能性。
对于悬臂式转子，根据测试诊断经验，当转子平衡状况较好时，在垂直径向、水平径向和轴线方向，近转子侧轴承振动和远转子侧轴承振动都比较小，振动值接近。
当转子存较严重不平衡时，在垂直径向和水平径向，近转子侧轴承振动比远转子侧轴承振动大30%~40%，轴线方向两轴承振动相当或有一定差异，径向振动一般远大于轴向振动。
当转子存在非常严重不平衡时，在垂直径向和水平径向，近转子侧轴承振动比远转子侧轴承振动大50%~100%，轴线方向两轴承振动相当或有一定差异，径向振动一般远大于轴向振动。
相位方面两轴承测点轴向同相位振动，而水平径向相位可能不稳定。
5.1.2 转子动平衡故障的确认在动平衡前首先要排除是否存在潜在性的结构振动问题，这是关系到平衡是否成功的关键因素之一。
结构振动的主要问题有：严重机械松动、结构共振以及基础不良等。
为检查是否存在结构振动问题，建议分别测量两端轴承垂直和水平方向在转频上的振动幅值、以及相位，如图1，图中显示的数据是较为典型动不平衡振动模式。
不平衡力是径向力，它应该分别在垂直和水平方向产生同样的振幅。
此外，轴承座从上到下，水平方向振幅应该越来越小，而不是相当或变大。
通过这些数据分析，可以发现是否存在结构松动等。
图1图2 参考图2，首先注意到各点振幅相对差异较大，后轴承测点水平和垂直振幅比值超过3倍。
其次后轴承测点水平和垂直径向相位差为182°，接近0°或180°，而不是接近90°，因此很可能存在转速下结构共振的问题。
在接近共振区运行的转子会出现相位不稳定、振幅很大的特点，而且经常出现轴承等零部件的损坏等故障。
5.1.3 现场动平衡质量分解13mm/s@156°15mm/s@169° 9mm/s@51° 11mm/s@72°5.5mm/s@155°16.5mm/s@274° 6.1mm/s@71° 4.9mm/s@92°21000011.0F W ）（n R =g 4.4010001500100*011.05%*2000W 2==）（5.1.3 转子动不平衡现场校正方法5.1.3.1 单面平衡法静不平衡指的是不平衡量处于单个平面里。
当转子仅由安装在完全平衡过的轴上的单个薄盘构成或纯粹是静不平衡问题时才属于单面平衡。
工业现场的许多转子如大量的风机转子，其动不平衡问题都可以通过单面平衡校正【J.S.米切尔 著.机器故障的分析与监测,机械工业出版社,1990；施维新】。
其平衡步骤(如图5-5)为：a ． 在工作转频下，测试初始不平衡量A(幅值和相角)；b ． 加上试重W 后，测试新的不平衡量B(幅值和相角)；引入单位效果矢量α，其方向角为零度，定义为α=(B －A)/W ，则平衡条件为：α²P =－A （5－1）解式5－1可得校正质量P(幅值和相角)。
图5-5 单面平衡法过程加试重W 的大小及方位的确定是现场平衡工作的重要技巧。
试重加上后应引起振动有足够大的变化，但不应造成设备损坏(如果加放的位置不当)，可以称之为“30——30规则”，即通常要求振幅变化在30％以上或相位的变化量30度以上。
一般认为，试重引起的不平衡力约等于转子重量的10%，试重W 可按下式计算：式中： W ——试加重量，gR ——加试重处的半径，cmn ——旋转体转速，r/minF ——单个轴承承受的试重引起的不平衡力，约等于转子重量的5%（低速时为10%～20%），kg例如，转子质量＝2000kg ，加重半径＝100cm ，转子转速＝1500 r/min ，则试重W 为： （5－2）5.1.2.2 双面平衡法当叶轮的宽度与直径之比＞5时易产生力偶不平衡，这时宜应采用双面平衡法。
双面平衡法中影响系数法矢量运算法应用最广泛，其运算原理如下【袁宏义等著.设备振动诊断技术基础.国防工业出版社,1991；屈梁生、何正嘉编著.机械故障诊断学.上海科学技术出版社,1986】平衡步骤为：a）测得转子的原始不平衡下左、右侧面的不平衡量幅值V10 、相角P10和幅值V20 、相角P20；b）在左侧面R1处加试重P1,测得左、右侧面新的不平衡量V11 、P11和V21、P21；c）取下试重P1,在右侧面R2处加试重P2,测得左、右侧面新的不平衡量V12 、P12和V22、P22；d）据上述参数计算左、右侧面的校正质量和相位角。
若定义K11=(V11-V10)/P1 K21=(V21-V20)/P1K12=(V12-V10)/P2 K22=(V22-V20)/P2(上式中P1和P2的方向角为0°)则得平衡方程为:K11·MC1+K12·MC2=-V10 (5－3)K21·MC1+K22·MC2=-V20 (5－4 式中MC1和MC2分别为左、右侧面的校正质量,包括幅值和相位。