基于振动分析的内燃机故障诊断分析(通用版)
基于振动分析的内燃机故障诊断分析
基于振动分析的内燃机故障诊断分析鉴于内燃机在结构和工作原理上比较的简单，而且激励源和零部件也特别的多，因此，当内燃机消失了故障的时候，一般症状都比较简单，故障信号也比较难检测，在进行诊断的时候便特别的困难。
本文主要是从振动的角度对内燃机的故障进行了分析，首先，分析了内燃机的振动结构和振动特性，然后从振动分析的角度，探讨了如何对内燃机发生的故障进行诊断的问题。
内燃机在工业、农业等所需的机械设备中，属于比较重要的机械之一，尤其是在船舶、石油钻井、铁路、汽车以及农业等方面得到了广泛的应用。
从某种意义上来说，内燃机运行状态的优劣，直接的关系着整个机组的运行状态。
所以，提高对内燃机运行状态的检测水平和故障诊断率，对于系统的平安、稳定运行来说，意义重大。
下面就从振动分析的角度，对内燃机的结构和振动特性以及故障的诊断问题等进行分析。
内燃机的振动结构和振动特性由于内燃机在运行的时候，在各种力的激励下，很简单产生振动的现象，再经过不同的传递路径传递到内燃机的表面。
因此，当内燃机的零件产生变化的时候，内燃机的表面振动现象也会呈现出不同的振动特性。
在此基础上，专家们讨论出了在从内燃机的振动特性进行内燃机故障的诊断。
内燃机属于热能动力机械范畴，在人们长期的实践和创新中，内燃机的主运动系统已经形成了由连杆、活塞和曲轴组成的结构牢靠、生命力强的曲柄连杆结构为主的系统。
再加上其他的帮助系统，便组成了内燃机的结构。
根据气缸的排列形式，内燃机主要有V型内燃机和直列式内燃机两种。
通常状况下，内燃机的结构一般由八大系统、四大结构组成。
八大系统指的是启动系统、掌握系统、燃气系统、点火系统、冷却系统、报警系统润滑系统和增压系统。
四大结构指的是曲柄连杆机构、调速机构、配气机构和链条链轮的传动机构等。
在内燃机里，由曲柄、连杆、活塞所组成的主动力结构，是内燃机的主要结构，在这个结构中，其作用力的来源主要有两方面，一方面是汽缸里气体的压力，另一方面是曲柄连杆的主要动力系统结构在运动过程中产生的惯性力。
振动分析在内燃机故障诊断中的应用
参考文献
［ ］ ａ ｉ ｉ． ｉ ｔＬ ｊ， ｏ ｅ ａｔ ｇ１ ９，２： ５ １ Ｋ ｎｃ Ｄ Ｐ ｅａ （３Ｍ ｄ ｍＣ ｓｉ ，９ ０ （１５ ｋ ． ｎ ［ ］ ｕ ｉｅ １Ｄ ３ ３ ８ ７ １８ ， ２ Ｋ ｍｋ．ｔ ． Ｅ ８ ５ ０ ． ９ ９ ａ （ ］ 弋涛 等 ．Ｊ ．机 械 工程 材 料 ，９ ３ （ ）４ ． ３杨 （］ １９ ，３ ：９ ［ ］ 胜 山 ． Ｊ．铸 造 设 备 研 究 ，９ ６ （ ）４ ． ４冯 ［］ １ ９ ，４ ：６
文献 标识码 ： Ａ
试验 以 及机 体 的振 动测 量 ，他 们 发现 发 动机 的振 动
级 提 供 了 有 关 发 动 机 状 况 的 可 靠 信 息 ， 并 证 明 在 许
是 旋 转 型 机 械 。事 实 上 ， 检 测 到 机 器 振 动 级 的 变 化 多 情 况 下 振 动 特 性 能 用 来 确 定 振 源 。 当 时 ， 能 预 见 即 将 出 现 的 机 器 的 失 效 ， 是 振 动 特 性 ２ 试 验 方 法 就 这 分 析 方 法 的 精 要 所 在 。在 正 常 运 转 工 况 期 间 ， 过 检 通
选 用 或 设 计 一 种 合 适 的 振 动 仪 和 分 析 方 法 ，便 能 检 介 于 ２、 ３缸之 间 。 高出 曲轴 箱几 个厘米 ； 另外 两点 靠 测 到 由外加 激 励或 系统 参 数 变化 引起 的非 正常 运转 近 轴 承 后 座 ，相 对 于 气 缸 轴 线 ７ 。 ２ ０ ，从 三 个 方 ０和 ４ 。 向 对 每 个 点 进 行 测 量 。 通 过 放 大 器 对 传 感 器 信 号 进 探 功 试 验 有 三 个 主 要 的 目的 ：① 对 非 正 常 运 转 行 放 大 ， 时 用 一 个 低 通 滤 波 器 过 滤 高 频 ， 将 模 拟 同 并 提 供 预 警 ； 能 检 查 到 故 障 的 源 点 ； 能 对 故 障 的 严 信 号 用 Ａ／ ② ③ Ｄ转 换 器 转 换 成 数 字 信 号 储 存 在 一 台 ５ ６ ８ 重 程 度 提 供 一 种 估 计 着 科 技 的 进 步 ， 振 随 在 动 频 谱 和 非 正 常 运 转 工 况 的 相 应 源 点 之 间 建 立 ｒ 多 种 可 靠 的 相 关 性 ， 如 Ｅ ＨＬ ＭＡ Ｓ Ｅ Ｎ （９ ５ 和 ＤＡ ＩＳ １９ ） 括 了对 各 种 旋 转 １９ ） Ｖ Ｅ （９Ｌ ＵＲＡＬ ＭＡＣＨＩ Ｔ ＮＥＲＹ ２ ２ ５ ００ ．
振动分析和故障诊断PPT课件
滚动轴承故障四个阶段
第三阶段：滚动轴承宏观 故障阶段，出现磨损故障 频率和谐波出现，（有 FFT,BSF,BPFO,BPFI 及 其 谐波的出现）；同时边带 频率的数量增加． 第四阶段：轴承故障的最 后阶段，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”被随机的宽 带高频噪音地平代替，高 频量和尖峰能量值很大。
微 • 联轴器罩摩轴
摩 • 叶轮与扩压器口接触 擦 • 汽轮机叶片与静叶
摩 • 皮带摩擦皮带罩 擦 • 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,可能激 起一个或多个共振。
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。（类似粉笔在黑板上拖动时产 生的宽带噪声）
1.磨擦或间隙故障 2.油膜涡动 3.油膜振荡
1.保持架故障 2.滚动体故障 3.外环故障 4.内环故障
10
十.流体动力机械故障
1.叶片通过频率 2.紊乱 3.气穴
十一.齿轮故障
1.齿轮负载
2.齿轮偏心和齿轮侧隙反弹
常 十二.交流电机故障
3.齿轮不对中 4.齿断或齿裂
5.齿轮组合状态问题
见 十三.交流同步电机定子 6.齿轮摆动故障 7.齿轮轴承松动
的 线圈松动
1.定子偏心，铁芯片短路或松动
设
十四.直流电动机及其控
2.转子偏心（动偏心） 3.转子故障（断条等）
4.相位故障（接头松动）
备 制故障
【通用】振动故障诊断.doc
第二章振动故障诊断振动故障诊断这一名称国外早在40多年前就已提出，但由于当时测试技术和振动故障特征知识的不足，所以这项技术在70年代前未有明显发展。
我国提出振动故障诊断也有20多年的历史，由于国内机组振动的特殊性，因而在振动故障诊断方法，故障机理研究方面，具有独特的见解，经过40多年现场故障诊断的实践，在机组振动故障特征方面我们积累了丰富的知识，已扭转了振动故障原因难于查明的局面。
故障诊断从目的来分，可分为在线诊断和离线诊断，前者是对运行状态下的机组振动故障原因作出粗线条的诊断，以便运行人员作出纠正性操作，防止事故扩大，因此诊断时间上要求很紧迫，目前采用计算机实现，故又称自动诊断系统。
系统的核心是专家经验，但是如何将分散的专家经验系统化和条理化，变成计算机的语言，是目前国内外许多专家正在研究的一个问题，因此不能将这种诊断系统误解为能替代振动专家，即使将来，也是振动专家设计和制造诊断系统，为缺乏振动知识和经验的运行人员服务，而不是替代振动专家的作用。
离线诊断是为了消除振动故障而进行的诊断，这种诊断在时间要求上不那么紧迫，可以将振动信号、数据拿出现场，进行仔细地分析，讨论或模拟试验，因此称它为离线诊断。
在故障诊断深入程度上要比在线诊断具体得多，因此难度大，本章要讨论的是离线故障诊断技术。
第一节机组振动故障诊断的思路和方法2.1.1直观寻找振动故障2.1.1.1振动故障直观可见性由于是采用肉眼或一般的测量直观去寻找，因此能找到的振动故障必然是直观可见的故障，例如轴承座松动、台板接触不好、转子上存在自由活动部件等，对于直观不能发现的故障，例如转子不平衡，系统共振，汽轮发电机转子存在热弯曲等故障，即使多次寻找，也无法查明。
2.1.1.2发现故障的偶然性即使对于直观可见的故障，也不是通过1—2次解体检查就能发现的，这是由于寻找本身带有较大的盲目性，因此能发现故障往往带有较大的偶然性，例如某厂一台国产100MW机组，新机启动发生发生2、3瓦振动大，经两次揭缸检查，都未能找到故障原因，而且经多次启停观察振动，都不能解说其故障原因，正在一筹莫展之际，一个运行人员无意间用听棒在2、3瓦之间听到异音，再次揭缸才发现高压转子4公斤重的中心孔堵头脱落掉在波形节联轴器内。
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。
燃机电厂燃气轮机振动故障诊断与处理方法研究
燃机电厂燃气轮机振动故障诊断与处理方法研究燃机电厂燃气轮机振动故障诊断与处理方法研究1. 引言在燃机电厂的运行过程中，燃气轮机的振动故障是一种常见的问题。
振动故障不仅会影响燃气轮机的正常运行，还可能导致设备的损坏和生产事故的发生。
因此，研究燃气轮机振动故障的诊断与处理方法具有重要意义。
2. 燃气轮机振动故障的类型和原因2.1 不平衡振动不平衡振动是由于燃气轮机旋转部件的质量分布不均匀导致的。
它会引起燃气轮机的振动加速度和振动力的增大，从而影响轴承的寿命和工作状态。
2.2 惯性振动惯性振动是由于旋转部件的质量和几何失衡引起的。
几何失衡会导致轴向力和径向力的不平衡，从而引起燃气轮机的振动。
这种振动故障的主要原因是零件装配不准确、制造工艺不合理等。
2.3 磨损振动燃气轮机长时间运行后，其中的零部件会因磨损而变形或失效，进而引起振动问题。
这种振动多出现在轴承、齿轮等摩擦副件中，需要及时检修和更换。
3. 燃气轮机振动故障的诊断方法3.1 振动信号采集与分析通过在燃气轮机上安装振动传感器，采集振动信号，并利用专业的振动分析仪器对信号进行处理和分析，可以确定振动故障的类型、位置和严重程度。
3.2 故障模式识别根据振动信号的频谱特征，结合燃气轮机的工作状态，进行故障模式识别。
通过分析不同频率和幅值的振动信号，可以判断出故障类型，如不平衡、惯性或磨损。
3.3 声音诊断技术通过对燃气轮机工作时产生的声音信号进行采集和分析，可以获取有关故障的信息。
例如，齿轮啮合不良会产生齿轮破碎的声音。
根据声音信号的频谱特征，可以判断出故障的类型和位置。
4. 燃气轮机振动故障的处理方法4.1 动平衡校正对于不平衡问题，可以通过动平衡校正来解决。
根据振动分析结果，确定不平衡存在的位置和大小，通过增加或减少适当的平衡质量，达到旋转部件的平衡状态。
4.2 调整轴承间隙部分振动故障可能是由于轴承的间隙过大或过小引起的。
调整轴承的间隙，使其满足设计要求，并保证轴承的正常工作状态，可以解决振动问题。
213456834_某型燃气轮机振动故障分析
- 57 -工 业 技 术0 引言燃气轮机是一种长寿命、高可靠性、高效率和高经济性的产品，其结构复杂、运行环境恶劣且辅助系统较多，极易产生多种类型的故障[1]。
燃气轮机在运行过程中，各部件都会产生振动，因此振动故障是一种常见的燃气轮机故障形式，也一直是影响燃气轮机寿命的关键因素[2]。
燃气轮机振动的大小直接关系到其能否在大修期或寿命期内安全可靠地运行，并直接影响机组的安全运行。
燃气轮机振动是一个比较复杂的问题，造成振动的原因很多，因此振动的分析及排故一直是燃气轮机研制时最棘手的问题。
1 某型燃气轮机简介某型燃气轮机是一型中档功率航改燃机，由燃气发生器、动力涡轮、排气蜗壳以及支撑系统等组成。
其中，燃气发生器主要由进气机匣、5级低压压气机、9级高压压气机、短环形燃烧室、1级高压涡轮和1级低压涡轮组成。
动力涡轮接在燃气发生器之后，与燃气发生器为刚性连接，与排气蜗壳是柔性连接，排气蜗壳有自身的支撑系统。
燃气轮机振动测量位置一共有4处，包括进气机匣径向振动、中介机匣径向振动、涡轮后机匣径向振动以及动力涡轮径向振动，具体振动测量位置如图1所示。
2 振动现象及分析2.1 振动现象描述机组在带载11100kW 状态下运行时（带载运行453h56min），控制系统出现涡轮后机匣振动超限一级报警（＞30mm/s），同时发现进气机匣、中介机匣振动有明显上升趋势。
约2min 后，动力涡轮进、出口温度开始升高，同时高压转速也缓慢下降，在随后的1min 时间里，转速降低了约50r/min。
运行人员立即采取减载措施，情况没有好转，同时发现进气机匣振动值、中介机匣振动、涡轮后机匣振动、动力涡轮径向振动和后腔回油温度均超限。
为避免情况进一步恶化，机组紧急停机。
2.2 现场检查情况停机并经初步判断后，现场采取了手动盘高低压转子、接取并送检滑油性质、检查滑油滤及屑末信号器以及孔探检查流道件等措施，检查情况如下：对高、低压转子进行手动盘车，2个转子均无法转动；接取的油样中，只有后腔回油的油样颜色呈墨黑色且沉淀后有黑色粉末状杂质，如图2所示；检查金属屑末报警器，除动力涡轮回油屑末报警器有少量屑末外，其他未见异常；对压气机、燃烧室和涡轮可视部分进孔探检查，未见明显异常。
基于振动信号的内燃机故障诊断与状态监测
基于振动信号分形理论的发动机状态监测与故障分析纯属交流，谢绝他用摘要提出利用多重分形谱参数来表征发动机振动信号特征的新方法。
运用多重分形理论对实测的发动机缸体振动信号进行分析，计算了振动信号的多重分形谱参数, 并探讨多重分形谱参数与发动机运行状态之间的内在联系。
结果表明:多重分形谱参数能定量刻画振动信号的特征。
随着发动机工作状态的不同，信号的多重分形谱参数也发生变化。
发动机振动越剧烈,多重分形谱参数越大，其能够反映发动机的真实运行状态，可以作为发动机状态监测和故障诊断的特征参量。
关键词：振动信号、状态监测、故障分析、分形理论、谱参数1.简介设备故降诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的工作状态，确定其整体和局部是否正常，及时发现故障及其产生的原因，并能够预报故障发展趋势的。
目前，它已成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术。
故障诊断学是以可靠性理论、信息论、控制论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为技术手段，结合各种诊断对象(系统、设备、机器、装置、工程结构、工艺过程等)的特殊规律而逐步形成的一门新兴学科。
它大体上由三部分组成：第一部分为故障诊断物理、化学过程的研究，例如以电气、机械部分失效的腐蚀、蠕变、疲劳、氧化、断裂和磨损等理化原因的研究；第二部分为故障诊断信息学的研究，它主要研究故障信号的采集、选择、处理与分析过程：如通过传感器采集设备运行中的信号(如振动、转速、压力等)再经过时频域上的分析处理来识别和评价设备所处的状态或故障；第三部分为诊断逻辑与数学原理方面的研究，主要是通过逻辑方法、模型方法、推论方法及人工智能方法，根据已观测的设备故障表征来确定下一步的检测部位，最终分析判断故障发生的部位和产生故障的原因。
振动信号是设备状态信息的载体，它蕴含了丰富的设备异常或故障的信息，而振动特征是设备运行状态好坏的重要标志。
利用振动信号对设备进行论断，是设备故障诊断中最有效、最常用的方法之一。
燃气轮机燃烧器加速度振动大原因分析及排查方法
燃气轮机燃烧器加速度振动大原因分析及排查方法1. 引言1.1 燃气轮机燃烧器加速度振动大的影响燃气轮机燃烧器加速度振动大是一个常见但危害严重的问题，会对燃气轮机的运行产生不利影响。
振动大会导致燃气轮机燃烧器的零部件产生过度磨损，加剧设备的损耗，降低运行效率。
振动大还会引起燃烧过程的不稳定，影响燃烧效率，导致燃气轮机性能下降，甚至发生燃烧器失效的情况。
振动大还会加速燃气轮机其他部件的磨损和疲劳，可能引发更严重的故障，影响设备的安全运行。
燃气轮机燃烧器加速度振动大还可能对周围环境产生负面影响，如产生噪音和振动，影响设备的稳定性和安全性，甚至可能引发火灾等安全事故。
及时排查和解决燃气轮机燃烧器加速度振动大问题具有重要意义，可以保障设备的正常运行，延长燃气轮机的使用寿命，确保生产过程的稳定性和安全性。
1.2 燃气轮机燃烧器加速度振动大的危害性加速度振动大会导致燃气轮机燃烧器的性能下降。
振动会使燃烧器结构发生变形，影响气体流通，导致燃烧效率降低，增加燃油消耗。
这不仅会增加能源成本，还会影响燃气轮机的运行稳定性。
振动大会引起燃气轮机燃烧器部件的损坏。
频繁的振动会导致燃烧器零部件的疲劳破坏，甚至出现裂纹和断裂，严重影响燃气轮机的安全运行。
振动还会加速部件的磨损，缩短燃气轮机的使用寿命。
加速度振动大还会影响燃气轮机的环境适应能力。
振动引起的燃烧器故障可能会导致燃气轮机的停机维修，影响供热、供电等服务。
特别是在一些关键领域，如航空航天、军事等，振动引起的故障可能带来严重的安全风险。
燃气轮机燃烧器加速度振动大的危害性不容忽视。
及时排查和解决振动大问题对于保障燃气轮机安全稳定运行、延长使用寿命具有重要的意义。
只有有效地管理和控制振动问题，燃气轮机才能发挥最佳性能，为各行业提供持续稳定的能源支持。
2. 正文2.1 燃气轮机燃烧器加速度振动大原因分析燃气轮机燃烧器加速度振动大是燃气轮机运行过程中常见的问题，可能导致燃气轮机故障和安全隐患。
基于振动信号的发动机故障诊断方法分析
基于振动信号的发动机故障诊断方法分析随着现代技术的不断发展，发动机故障诊断方法也在不断完善，其中基于振动信号的故障诊断方法被广泛应用于发动机领域。
振动信号是一种反映机械系统运行状态的重要信号，通过对振动信号进行分析可以有效地检测发动机内部的故障，提高发动机的可靠性和性能。
本文将对基于振动信号的发动机故障诊断方法进行详细分析。
首先，基于振动信号的发动机故障诊断方法主要包括信号采集、信号处理和故障诊断三个步骤。
在信号采集阶段，通过加速度传感器或振动传感器等设备对发动机进行实时监测，获取振动信号数据。
在信号处理阶段，通过数字信号处理技术对采集到的振动信号数据进行滤波、去噪、特征提取等处理，提取出有效的特征参数。
在故障诊断阶段，利用人工智能、模式识别、神经网络等方法对特征参数进行分析和判断，识别出发动机的故障类型和位置。
其次，基于振动信号的故障诊断方法在实际应用中具有许多优点。
首先，振动信号反映了机械系统内部的运行状态，对发动机故障有很强的敏感性和准确性。
其次，基于振动信号的故障诊断方法可以实现在线监测和实时诊断，及时发现和处理发动机的故障。
另外，振动信号采集方法简单、成本低廉，适用于不同类型的发动机和不同工况下的故障诊断。
然而，基于振动信号的发动机故障诊断方法也存在一些挑战和局限性。
首先，振动信号受到环境噪声和干扰的影响，可能会导致信号的失真和误判，影响故障诊断的准确性。
其次，振动信号的特征参数提取较为复杂，需要针对不同类型的故障设计不同的特征提取方法，增加了故障诊断的难度。
此外，基于振动信号的故障诊断方法通常需要大量的实验数据和专业知识来支撑，对操作人员的要求较高。
综上所述，基于振动信号的发动机故障诊断方法在提高发动机可靠性和性能方面具有重要意义，但也面临着一些挑战和难点。
为了更好地解决这些问题，可以结合其他传感器信息进行多参数融合分析，提高故障诊断的准确性和可靠性；利用人工智能和深度学习技术对振动信号进行智能化处理和分析，实现自动化故障诊断和预测。
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基于振动分析的内燃机故障诊
断分析(通用版)
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基于振动分析的内燃机故障诊断分析(通
用版)
鉴于内燃机在结构和工作原理上比较的复杂，而且激励源和零部件也非常的多，因此，当内燃机出现了故障的时候，一般症状都比较复杂，故障信号也比较难检测，在进行诊断的时候便非常的困难。
本文主要是从振动的角度对内燃机的故障进行了分析，首先，分析了内燃机的振动结构和振动特性，然后从振动分析的角度，探讨了如何对内燃机发生的故障进行诊断的问题。
内燃机在工业、农业等所需的机械设备中，属于比较重要的机械之一，尤其是在船舶、石油钻井、铁路、汽车以及农业等方面得到了广泛的应用。
从某种意义上来说，内燃机运行状态的优劣，直接的关系着整个机组的运行状态。
所以，提高对内燃机运行状态的检测水平和故障诊断率，对于系统的安全、稳定运行来说，意义重
大。
下面就从振动分析的角度，对内燃机的结构和振动特性以及故障的诊断问题等进行分析。
内燃机的振动结构和振动特性
由于内燃机在运行的时候，在各种力的激励下，很容易产生振动的现象，再经过不同的传递路径传递到内燃机的表面。
因此，当内燃机的零件产生变化的时候，内燃机的表面振动现象也会呈现出不同的振动特性。
在此基础上，专家们研究出了在从内燃机的振动特性进行内燃机故障的诊断。
内燃机属于热能动力机械范畴，在人们长期的实践和创新中，内燃机的主运动系统已经形成了由连杆、活塞和曲轴组成的结构可靠、生命力强的曲柄连杆结构为主的系统。
再加上其他的辅助系统，便组成了内燃机的结构。
按照气缸的排列形式，内燃机主要有V型内燃机和直列式内燃机两种。
通常情况下，内燃机的结构一般由八大系统、四大结构组成。
八大系统指的是启动系统、控制系统、燃气系统、点火系统、冷却系统、报警系统润滑系统和增压系统。
四大结构指的是曲柄连杆机构、调速机构、配气机构和链条链轮的传
动机构等。
在内燃机里，由曲柄、连杆、活塞所组成的主动力结构，是内燃机的主要结构，在这个结构中，其作用力的来源主要有两方面，一方面是汽缸里气体的压力，另一方面是曲柄连杆的主要动力系统结构在运动过程中产生的惯性力。
惯性力主要包括离心的惯性力、往复的惯性力和连杆的惯性力等三个方面。
从动力学来看，内燃机的激振源非常的多，主要有燃烧激振源、活塞敲击激振、气门落座冲击、进排气阀在开启和节流时的冲击等。
研究表明，内燃机的表面振动的时候，其特征首先表现在具有时域性和频域性的特征，其次，具有循环的周期性和循环间具有波动性，再次，在振动的时候还表现出非平稳时变的特征。
基于振动分析，进行内燃机故障的诊断
从振动特性的角度来看，在进行内燃机故障诊断的时候，具体的信号分析的方法主要有时域分析法、频域分析法以及人工神经网络法等。
首先，时域分析法指的是通过对检测到的时间历程上的信号，
在进行运算的基础上，其运算的结果仍在时域的范畴。
一般来说，时域分析法主要包括时域的统计分析法、相关分析法以及包络分析法等。
在对信号进行时域统计的时候，可以得到振动信号在时域上的统计参数，该参数获得的方法主要有方差标准差法、均值法、最小值和最大值法、偏斜度法以及峰-峰值法等。
通过这种方法，我们可以总结出内燃机在整个循环中的正常信号，当点火过早和失火的时候发出的故障信号以及进气阀发生泄漏时的故障信号等。
通过对各时域参数进行调查发现，正常时候的均方值较故障的时候大，正常时候的最大值较失火故障或点火过早的故障时较大，但是会比进气阀泄漏时候的最大值偏小，正常时候的最小值会比失火故障或点火过早的故障时偏小，但是会比进气阀泄漏的时候的最小值偏大。
其次，频域分析法指的是将时间定义为横坐标，当横坐标上的时域信号经过傅立叶转换成可以分解的频率信号的时候，我们可以从中得到关于原时域的信号频率的幅值以及相位信息等的一种分析法。
对内燃机来说，通过对内燃机振动信号中的每个频率成分分析的基础上，总结出内燃机的零件在正常运行时候的频率特征，然后
再通过频率成分上的变化，来诊断内燃机是否出现了故障。
当气门出现漏气故障的时候，燃爆段缸盖的表面振动信号的时域参数呈现出不稳定的变化，而且没有明显规律，但是，高频带功率谱和总功率谱在比值上呈稳定增大状态。
一般来说，频率分析的方法主要有功率谱的分析法、幅度谱的分析法等。
再次，人工神经的网络方法。
由于内燃机是一个比较复杂的系统，因此，从振动信号分析出的振动特征有可能会包含着多种故障，也有可能一个故障表现在多个的故障特征中。
因此，在对内燃机进行故障诊断的时候，很难建立起比较准确的模型。
针对这一问题，人们研制出了人工神经网络的方法。
这种方法具有自组织、自学习和联想记忆等功能，可以很好的处理振动信号中反应出的不确定的信息，为内燃机故障的诊断提供一条准确而便捷的方法。
人工神经网络法中运用较为广泛的是BP神经网络诊断法，其具体算法和特征见参考文献。
综述所述，由于内燃机在故障诊断的时候，涉及的学科非常的多，而且技术较为复杂，内容偏多，这就要求相关技术人员加大对
内燃机的振动信号特征的研究力度，提高对内燃机故障机理的研究技术，及时、准确的诊断出内燃机的故障，为解决故障做好充分的准备。
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