机械故障的振动分析及诊断

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振动信号的机械故障诊断与预测模型研究

振动信号的机械故障诊断与预测模型研究

振动信号的机械故障诊断与预测模型研究引言随着机械设备的广泛应用,机械故障对生产效率和设备寿命造成了严重影响。

因此,精确的机械故障诊断与预测模型的研究对于提高设备可靠性和降低维护成本具有重要意义。

振动信号作为一种常见的故障特征量,具有信息量丰富和非侵入性的特点,被广泛应用于机械故障诊断与预测中。

本文将探讨基于振动信号的机械故障诊断与预测模型的研究。

一、振动信号的特征提取方法特征提取是振动信号分析的关键步骤,其目的是从原始信号中提取有效的特征以描述机械故障状态。

常见的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征。

1.1 时域特征时域特征是指在时间上对信号进行分析的方法,包括均值、标准差、峰值等。

时域特征能够反映信号的整体特征和波形特征,但对于频率信息不敏感。

1.2 频域特征频域特征是指将信号转换到频率域进行分析的方法,包括功率谱密度、频谱峰值等。

频域特征能够反映信号的频率分布和能量集中情况,适用于故障频率分析。

1.3 时频域特征时频域特征是指对信号进行时间和频率联合分析的方法,包括短时傅里叶变换、小波变换等。

时频域特征可以提取信号的瞬时频率、瞬时幅值等动态特征,适用于瞬变故障的检测与诊断。

二、机械故障诊断模型的研究机械故障诊断模型旨在通过分析振动信号提取的特征,判断机械设备的故障类别和故障程度。

常见的机械故障诊断模型包括基于统计学方法、人工智能方法和深度学习方法。

2.1 基于统计学方法的机械故障诊断模型基于统计学方法的机械故障诊断模型采用概率统计和统计模型建立对应的故障诊断规则。

其中,最常用的方法是基于支持向量机(SVM)和贝叶斯分类器的模型。

这些方法适用于数据量较小且特征明显的故障诊断,但对于复杂故障的诊断效果较差。

2.2 基于人工智能方法的机械故障诊断模型基于人工智能方法的机械故障诊断模型利用神经网络、遗传算法等方法进行故障识别与分类。

这些方法能够处理大规模数据和复杂故障,但对训练数据和参数设置较为敏感。

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

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。

机械振动信号的故障诊断方法

机械振动信号的故障诊断方法

机械振动信号的故障诊断方法引言:在机械设备运行过程中,振动信号是一种常见的故障指示现象。

通过分析和诊断振动信号,可以及早发现机械故障,采取正确的维修和保养措施,确保设备的正常运行。

本文将探讨涉及机械振动信号的故障诊断方法,旨在提供有关该领域的深入了解。

一、频谱分析法频谱分析法是最常用的机械振动信号分析方法之一。

通过将振动信号转换为频谱图,可以清晰地观察到不同频率分量的振动强度,从而判断设备是否存在故障。

频谱分析法的基本原理是将时域信号转换为频域信号。

常见的频谱分析方法包括傅里叶变换、小波分析等。

傅里叶变换能够将振动信号转化为频谱图,显示出信号中各个频率分量的振动幅值。

小波分析则更加适用于非平稳信号的分析,能够更好地捕捉到故障信号中的瞬态、突变等特征。

二、特征提取法特征提取法是通过提取振动信号的某些指标或特征参数,来判断机械设备是否存在故障。

常用的特征参数包括峰值、裕度、脉冲指标、峭度等。

这些参数可以用来描述振动信号的振动幅值、尖锐程度、频率分布等属性。

特征提取法的优点是简单明了,能够直观地了解机械设备的振动特征。

然而,对于复杂的振动信号和多种故障模式,单一的特征参数可能并不能提供足够的信息,因此需要结合其他方法进行综合分析。

三、模式识别法模式识别法将机械故障诊断问题归纳为模式分类问题,通过建立适当的分类器,判断设备的故障类型。

常见的模式识别方法包括神经网络、支持向量机、随机森林等。

模式识别法的优点是能够针对复杂的机械故障模式进行自动化分析和诊断,发现常规方法可能无法察觉到的故障特征。

然而,模式识别法需要大量的训练数据和适当的特征提取方法,才能取得较好的诊断效果。

四、频域分析法频域分析法是对振动信号进行频域特性分析的一种方法。

通过计算信号的功谱密度谱或功率谱密度谱,可以获取信号在不同频率上的能量分布情况。

频域分析法能够清晰地展示出不同频率分量在振动信号中的贡献程度,从而判断故障模式的频率范围。

例如,对于轴承故障常见的故障频率,可以通过频域分析法准确判断设备是否存在轴承故障。

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

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。

机械振动信号分析及诊断

机械振动信号分析及诊断

机械振动信号分析及诊断引言机械振动是工业生产中常见的现象,它可能是机器运行正常的表现,也可能是机器存在故障的信号。

因此,对机械振动信号进行分析和诊断具有重要意义。

本文将探讨机械振动信号的分析方法以及如何通过分析振动信号进行故障诊断。

一、机械振动信号的特点机械振动信号具有以下几个特点:1. 多频率成分:机械振动信号通常由多个频率的成分组成。

这是由于机械系统中存在多种运动模式和受力情况引起的。

因此,要准确地分析机械振动信号,必须考虑到多频率成分的影响。

2. 非线性特性:机械系统中的振动通常是非线性的,这意味着振动信号的幅度与其频率之间存在复杂的关系。

非线性特性对信号分析和诊断提出了更大的挑战,需要使用适当的分析方法来处理。

3. 随机性:机械振动信号通常是随机的,即其幅度和相位是不确定的。

这是因为机械系统中存在多种随机因素,如摩擦、磨损、材料不均匀性等。

因此,在对机械振动信号进行分析时,需要采用适当的统计方法来描述其特征。

二、机械振动信号的分析方法为了准确地分析机械振动信号,需要使用一些专门的信号分析方法。

以下介绍几种常用的方法:1. 频谱分析:频谱分析是将时域信号转换为频域信号的一种方法。

通过计算信号的频谱,可以得到信号的频率成分和它们的幅度。

频谱分析可用于确定振动信号中的主要频率成分,并帮助判断故障类型。

2. 小波分析:小波分析是一种时频分析方法。

与传统的傅里叶变换只能提供信号的频率信息不同,小波分析能够提供信号在时间和频率上的局部信息。

这对于分析非平稳信号和瞬态信号非常有用。

3. 统计特征分析:由于机械振动信号具有随机性,因此可以使用统计方法来描述其特征。

通过计算信号的均值、方差、相关系数等统计特征,可以得到信号的一些重要信息,如振动幅度的稳定性、信号的相干性等。

三、机械振动信号的故障诊断机械振动信号分析的最终目的是进行故障诊断。

通过对信号进行分析,可以判断机械系统是否存在故障,并确定故障类型。

机械振动信号的特征分析与故障诊断

机械振动信号的特征分析与故障诊断

机械振动信号的特征分析与故障诊断引言近年来,随着科技的不断发展,机械设备的应用越来越广泛。

然而,由于长时间工作和不良工作环境等因素,机械设备的故障率也逐渐增加。

因此,进行机械设备的故障诊断和预测对于提高设备的可靠性和工作效率至关重要。

本文将探讨机械振动信号的特征分析与故障诊断。

一、机械振动信号的特征分析1. 振动信号的采集机械设备中的振动信号通常通过加速度传感器进行采集。

采集的数据可以是时域信号,也可以进行傅里叶变换得到频域信号。

2. 时域分析时域分析是对振动信号在时间上的变化规律进行分析。

通过观察振动信号的波形、幅值和频率等特征,可以初步判断出机械设备的工作状态。

例如,当振动信号呈现规律性的周期性波形时,说明机械设备正常运行;而当出现突然的幅值变化或频率变化时,可能存在故障。

3. 频域分析频域分析是将振动信号从时间域转换到频率域进行分析。

通过傅里叶变换等方法,可以得到振动信号的频谱图。

频谱图可以清晰地显示振动信号在不同频率上的分布情况。

根据不同频率上的峰值和频率分布情况,可以分析出机械设备的工况和故障情况。

例如,当频谱图中出现特定频率的峰值时,可能说明存在共振或传动系统故障。

二、机械振动信号的故障诊断1. 故障特征提取在进行机械设备的故障诊断时,首先需要从振动信号中提取故障特征。

根据机械设备的不同类型和工作方式,故障特征可能具有多种形式。

例如,对于滚动轴承故障,常用的特征包括脉冲特征、包络谱特征和细节系数特征等。

2. 故障诊断方法针对不同类型的故障,可以采用不同的诊断方法。

常见的故障诊断方法包括模式识别、神经网络和支持向量机等。

这些方法可以通过对机械振动信号进行特征提取和分析,建立故障诊断模型进行故障判断。

3. 故障诊断系统为了实现机械设备的在线故障诊断和预测,可以搭建故障诊断系统。

故障诊断系统将振动传感器、数据采集模块、信号处理模块和故障诊断模型等部件进行集成,实时监测和分析机械设备的振动信号,并输出故障诊断结果。

机械振动信号处理与故障诊断分析

机械振动信号处理与故障诊断分析

机械振动信号处理与故障诊断分析振动信号是机械运行中普遍存在的一种信号,它包含了机械系统的瞬态、稳态和周期随机特征信息。

通过对机械振动信号的处理和分析,可以有效地诊断出机械系统中存在的故障,并提供正确的维修措施。

本文将探讨机械振动信号处理与故障诊断分析的方法和应用。

一、振动信号的采集与处理振动信号的采集是进行信号处理与故障诊断的基础。

常见的振动传感器有加速度传感器、速度传感器和位移传感器。

其中,加速度传感器是最常用的一种。

传感器通过与机械系统的连接,将振动信号转换为电信号,并进一步传输到振动分析仪器中进行处理。

振动信号处理的目标是从庞杂的信号中提取出有用的信息,一般包括时域分析、频域分析和时频域分析三个方面。

时域分析主要通过计算信号的幅值、均值、方差等统计量来描述信号的时域特征;频域分析则通过对信号进行傅里叶变换,将信号转换到频域进行频谱分析;时频域分析则结合了时域和频域的信息,可以更直观地观察信号的瞬态特征。

二、故障特征分析与诊断在振动信号处理的基础上,进一步分析振动信号中存在的故障特征,从而诊断出机械系统中的故障。

常见的故障特征有以下几个方面。

1. 频谱分析:通过对振动信号进行频谱分析,可以观察到频谱图中的峰值和频率分布情况。

不同类型的故障在频谱图上呈现出不同的特征频率,比如齿轮啮合频率、轴承特征频率等。

通过对频谱图的分析,可以快速确定故障类型。

2. 波形分析:振动信号的波形可以直观地反映机械系统中的运动状态。

对波形进行分析,可以观察到振动信号的峰值、波形变化规律等。

比如,当齿轮齿面出现磨损时,振动信号的波形将发生变化,出现明显的振动峰值。

3. 轨迹分析:轨迹分析是通过对振动信号进行相位图分析,展示机械系统中不同零件的运动轨迹。

通过观察轨迹图的变化,可以找到故障信号与正常信号的区别。

比如,当轴承发生故障时,轨迹图可能呈现出明显的离心现象。

4. 频率变化分析:随着故障的发展,机械系统中的故障频率也会发生变化。

振动分析和故障诊断分析解析

振动分析和故障诊断分析解析


100密 尔

振 动 速 度 (英 寸 /秒 )

振 动 加 速 度 (g)
高频区域
高 频 段 力 指 示 器
疲劳指示器
当量烈度轮廓
应力指示器
对数频率
2020/3/16
其中:
振 动 加 速 度 (g) 峰 值 振 动 速 度 (英 寸 /秒 ) 峰 值 振 动 位 移 (密 尔 ) 峰 峰 值 频 率 (转 /分 )
机器振动测量和评价的有关标准
ISO10816-2:50MW以上大型汽轮发电机组振动速度 评定区域边界
2020/3/16
机器振动测量和评价的有关标准
ISO10816-3:300KW以上50MW以下大型机组振动烈度区域分类
2020/3/16
机器振动测量和评价的有关标准
ISO10816-3:15KW-300KW中型机器振动烈度区域分类
• 振动加速度传感器固定对频响的影响
2020/3/16
振动监测中的一些技术细节要点
• 仪器频率响应特性
2020/3/16
0. 5赫兹
4赫兹
绝对振动(瓦振) 相对振动(轴振)
电涡流式传感器 在 滑动轴承内对准轴
绝对振动

轴承
非接触式传 感器
相对振动
2020/3/16
双芯或四芯电缆提供(24伏)直流电源操作信
制频率等间隔的分布的
2020/3/16
滤波问题
高通滤波 低通滤波 带通滤波
未滤波的原始信号
滤波器
滤波器
滤波器
滤波后的信号
带阻滤波
滤波器
滤波器
2020/3/16
振动参数
1.振动位移 2.振动速度 (国际标准和国家标
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松 动 , 1/2X, 1/3X 等 成 分,随负荷变化较大 乌 金 脱 落 , 1/2X 及 谐 频 ,幅值小于松动谱 瓦 块 损 坏 , 1/3X 涡 动 , 调油温有效
油膜振荡
滑 动 轴 承 损 坏 及 松 动 频 谱
齿 轮 故 障 (1)
正常的频谱出现所有转轴 的1X和啮合频率(GMF)。 齿轮啮合频率的两侧有转 速边带,其峰值较小。
不 对 中 A
角 不 对 中
典型的频谱 相位关系
角不对中产生较大的轴向振动,频谱成分为 1X 和2X;还常见1X、2X或3X都占优势的情况。
如果 2X 或 3X 超过 1X 的 30 %到 50 %,则可认为是 存在角不对中。
联轴节两侧轴向振动相位相差180度。
不 对 中 B
平 行 不 对 中
正常齿轮的频谱
齿磨损:齿轮固有频率出 现,且有磨损齿轮所在轴 的转速边带 磨损明显时,啮合频率附 近也会出现较高峰值的边 带。
齿轮磨损时的频谱
齿 轮 故 障 (2)
齿轮偏心:啮合频率附 近有较高幅值的边带往 往说明齿轮偏心、游隙 或轴不平行。 啮合频率峰值随负载的 增大而增大。 齿轮不对中:几乎总是 激起啮合频率二次或更 高 谐 次 的 振 动 , 且 2X 或 3X 啮合 频 率 处 峰 值较大 ;它们都有转速的边带 频率。
振动分析的过程:问诊→
诊断:引起振动的原因和部位
• •
监测别 频谱分析、峰值能量谱分析 频响特性与相干分析 瞬时频率变化与相位分析
措施:给出结论
• •
继续运行;还能运行多久? 维修、检查;部位?
不同设备故障的振动特点
不 平 衡
常 见 的 设 备 故 障
典型的频谱

相 位 关 系



平行不对中的振动特性类似角不对中,但 径向振动较大。 频谱中 2X 较大,常常超过 1X ,这与联轴节 结构类型有关。 角不对中和平行不对中严重时,会产生较 多谐波的高谐次(4X~8X)振动。 联轴节两侧相位相差也是180度。
不 对 中 C
轴 承 不 对 中
典型的频谱
转 子 摩 擦
严 重 摩 擦
• • • • 轴径和滑动轴承钨金干摩 电动机转子与定子接触 叶轮与扩压器口接触 汽轮机叶片与静叶
轻 微 摩 擦
• • • •
轴与汽封摩擦 联轴器罩摩轴 皮带摩擦皮带罩 叶片摩擦外罩
典型的摩擦波形


转子在转动过程中与定子的摩擦会造成严重的设备故障 在摩擦过程中, 转子刚度发生改变从而改变转子系统的固有频率 , 可能造成系统共振。 往往会激起亚谐波振动 (1/2X, 1/3X.), 严重时出现大量的谐频 (1/2X, 1.5X, 2.5X...),并伴随有噪音。

典型的频谱 相位关系


振动特征类似动不平衡,振动以 1X 为主,如果弯曲 靠近联轴节,也可产生 2X 振动。类似不对中、通常 振幅稳定,如果 2X 与供电频率或其谐频接近,则可 能产生波动。
轴向振动可能较大,两支承处相位相差180度。
振动随转速增加迅速增加,过了临界转速也一样。

典型机械故障的 振动分析及诊断
振动的基本概念
cx kx f ( t ) mx
惯性力 阻尼力 弹性力 干扰力
表征振动的三个要素:
振动幅值、频率(周期)、相位
有阻尼的强迫振动及其特性
W/Wo
W/Wo
现场设备实际的振动波形
振动信号的采集与处理
快速富里叶 分析(FFT) 原理
力 偶 不 平 衡
典型的频谱
相位关系




同频占主导,相位稳定。振幅按转速平方 增大。需进行双平面动平衡。 偶不平衡在机器两端支承处均产生振动, 有时一侧比另一侧大 较大的偶不平衡有时可产生较大的轴向振 动。 两支承径向同方向振动相位相差180。
质 量 不 平 衡 C
动 不 平 衡
典型的频谱 相位关系
偏 心 转 子 轴 弯 曲 不 对 中 松 动 转子与定子摩擦 滑 动 轴 承
力不平衡 力偶不平衡 动不平衡 悬臂转子不平衡
角不对中 平行不对中 轴承不对中 联轴节故障 结构框架/底座松动 轴承座松动 轴承等部件松动 齿轮磨损 齿轮偏心 齿轮不对中
滚 动 轴 承
齿 轮 故 障
质 量 不 平 衡 A
齿轮偏心的频谱
齿轮不对中时的频谱
两支承处轴向振动相位接近。
往往是力不平衡和力偶不平衡同时出现
偏 心 转 子
典型的频谱
相 位 关 系
当旋转的皮带轮、齿轮、电机转子等有几何偏心 时,会在两个转子中心连线方向上产生较大的 1X 振动;偏心泵除产生 1X 振动外,还由于流体不平 衡会造成叶轮通过频率及倍频的振动。 垂直与水平方向振动相位相差为0或180。 采用平衡的办法只能消除单方向的振动。
• 位移:不易用于轴承的 监测。 • 加速度:可早期发现轴 承的故障征兆 ,应与速 度联用。 • 使用包络技术或gSE
振动监测的最终目的是通 过跟踪轴承状态了解何时 需要更换轴承.
滚 动 轴 承 故 障 谱 特 征 (1)


第一阶段: 轴承故障出现在超声段 20 ~ 60KHz, 它们可用 gSE 、高频 (HFD)g 来测量、评定。例如: 某轴承在第一阶段的尖峰能 量值为 0.25gSE( 实测数值与 测试位置和机械转速有关)。 第二阶段: 轻微的轴承故障开始“敲击” 出轴承元件的固有频率段, 一般在500~2KHz范围内;本 阶段后期表现为,在固有频 率附近出现边频(例: 0.25gSE ~0.5gSE )
C.
轴承在轴承座内松动或部件配合松动
包括如下几方面的故障 •轴承在轴承座内松动 •轴承内圈间隙大 •轴承保持架在轴承盖内松动 •轴承松动或与轴有相对转动

振动特征: • 常常出现大量的高次谐频,有时10X,甚至20X,松 动严重时还会出现半频及谐频 (0.5X, 1.5X..) 成 分。 • 半频及谐频往往随不平衡或不对中等故障出现。 • 振动具有方向性和局部性。 • 振动幅值变化较大,相位有时也不稳定。
用振动分析方法监测设备状态
分析方法





幅值分析:振动总值(振动水平、列度)、变化 趋势、机械动态特性 频谱分析:引起设备振动原因的具体分析 相位分析:设备振动原因的进一步确认、共振 (相频特性)、动平衡分析 波形分析:振动总值(峰值、峰峰值…)、周期、 拍节 峰值能量谱分析:轴承、齿轮…
振动分析的过程:问诊→
监测→ 诊断→ 措施
问诊:了解设备背景,列出可能引起振动的原因
• •

设备结构(传动链参数,如齿轮齿数、轴承型号、皮带轮直径 等)、设备的动态特性等信息; 设备运行工况,过程参数:温度、压力、转速、负荷 设备维修档案
监测: 确定振动监测和分析方案

• •

测试的工况(转速、负荷);测点位置;测试参数(振动位移、 速度、加速度);绝对振动、相对振动 测试振动的方向(H/V/A) 数据类型(幅值、频谱、波形、相位) 信号检测类型:峰值、峰峰值、有效值

振动特征: • 类似不平衡或不对中,频谱主要以1X为主。 • 振动具有局部性,只表现在松动的转子上。 • 同轴承径向振动垂直,水平方向相位差0或180度。 • 底板连接处相邻结合面的振动相位相差180度。 • 如果轴承紧固是在轴向,也会引起类似不对中的轴向 振动。
B.
由于结构/ 轴承座晃动或开裂引起的松动
润 滑 油 不 足 引 起 的 频 谱
滚 动 轴 承
有资料显示仅有 10 %~ 20 %的轴承达到或接近设计 寿命 . 其余部分因为如下 各种原因达不到设计寿命:
润滑不当, 使用错误的润滑 剂;润滑剂或轴承内混入赃 物或杂质;运输或存放不当 ;选型不当、安装错误等.
监 测 参 数 的 选 择
滚 动 轴 承 故 障 谱 特 征 (2)

第三阶段:
轴承出现磨损故障频率和 谐波出现; 磨损发展时 出现更多故障频率谐波, 并且边带数目增多,振动 尖峰能量值继续增大。

第四阶段:
这一阶段甚至影响 1X 分量, 并引起其它倍频分量 2X、 3X等的增大。轴承故障频 率和固有频率开始“消失” 被随机振动或噪音代替, 高频量和尖峰能量值很大。





有资料表明现有企业在役设备30 %- 50 %存 在不同程度的不对中,严重的不对中会造成 设备部件的过早损坏,同时会造成能源的浪 费。 不对中既可产生径向振动,又会产生轴向振 动;既会造成临近联轴节处支承的振动,也 会造成远离联轴节的自由端的振动。不对中 易产生 2X 振动,严重的不对中有时会产生类 似松动的高次谐波振动。 相位是判断不对中的最好判据。
滚 动 轴 承 故 障 频 谱
滚 动 轴 承 故 障 前 后gSE 谱
滑 动 轴 承



滑动轴承摩擦后期通常出现一系列 倍频成分(多达10X~20X)。 老的滑动轴承往往产生垂直方向比 水平方向振幅更大的振动。 间隙过大的滑动轴承可能会导致不 平衡、不对中等引起的振动更大。
摩擦/间隙过大的频谱
包括如下几方面的故障 • 结构或轴承座开裂 • 支承件长度不同引起的晃动 • 部件间隙出现少量偏差时( 尚无碰撞) • 紧固螺丝松动。

振动特征: • 主要以2X为特征(主要是径向2X超过1X的50%) • 幅值有时不稳定 • 振动只有伴随其它故障如不平衡或不对中时才有表现, 此时要消除平衡或对中将很困难。 • 在间隙达到出现碰撞前,振动主要是 1X 和 2X ;出现碰 撞后,振动将出现大量谐频。
力 不 平 衡
典型的频谱 相位关系
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