振动检测与故障诊断分析
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。
振动分析和故障诊断分析解析
• 状态监测 • 设备(资产)健康监测 • 设备(资产)健康管理 • 提高设备可用率 • 减少维修成本 • 延长设备寿命
机器状态检修
机器状态检修的基础是振 动频谱中包含机器零部件 的机械状态信息
振 振动故障分析诊断的任务：从某种意义上
动 讲，就是读谱图，把频谱上的每个频谱分
故 量与监测的机器的零部件对照联系，给每 障 分 条频谱以物理解释。
1H1zHz
1 Hz
10 Hz 10H1z00 Hz 100H1KzHz 11K0HK Hzz
10 Hz 对LOG数FR频EQ率U1E0N0CYHz
10KHz
1KHz
LOGARITHMIC SCALE
10 KHz
振动监测中的一些技术细节要点
• 简 谐 振 动 位 移 ， 速 度和 加 速 度 三 者关系
– 数学算法把一个复杂的函数分解成一系列 简单的正弦和余弦波
振动信号的采集与处理
合成波
快速傅
里叶分
析 (FFT)
幅 值
原理
分解的波
用频谱图表示
时域
x Ai sin(it i )
i 1
频域
振动监测中的一些技术细节要点
正弦波 方波
三角波 脉冲
振动监测中的一些技术细节要点
轴承内环故障频率BPFI
2.绝对振动标准ISO10816-1~6 机械振动----在非旋转部件上测量和评价机器
振动 第一部分 总则 第二部分 陆地安装的功率超过50MW的大型汽轮发电机组 第三部分 额定功率大于15KW额定转速在120 15000转/分在现场测量的工业 机器 第四部分 不包括航空器类的燃气轮机组 第五部分 水力发电厂和泵站机组 第六部分 额定功率超过100KW的往复式机器
振动检测与故障诊断技术
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。
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。
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。
设备故障的振动识别方法及其实例分析
设备故障的振动识别方法及其实例分析引言在工业生产和设备运行过程中，设备故障是不可避免的问题。
而振动识别方法是一种常用的故障诊断手段，通过监测设备振动信号来判断设备的健康状态。
本文将介绍振动识别方法的基本原理，并通过实例分析来说明其在故障诊断中的应用。
振动识别方法的基本原理振动信号是指设备在运行过程中由于不平衡、机械间隙、磨损等原因产生的机械振动信号。
振动识别方法通过对振动信号进行采集、处理和分析，来判断设备的工作状态和存在的故障。
振动信号的采集振动信号的采集可以通过加速度传感器或振动传感器来实现。
这些传感器会将振动信号转化为电信号，并传送给振动分析设备进行后续处理。
振动信号的处理振动信号的处理包括滤波、特征提取和特征选择等步骤。
滤波主要是通过去除噪声和干扰信号，提取出设备故障产生的特征信号。
特征提取是指通过数学方法将振动信号转化为一组特征参数，用于描述设备的振动特性。
常用的特征参数有时间域特征（如均值、方差、峰值等）、频域特征（如功率谱密度、频率谱等）和小波变换特征等。
特征选择是指从提取的特征参数中选择出与设备故障相关性较高的特征进行分析。
常用的特征选择方法有相关性分析、方差分析和主成分分析等。
振动信号的分析振动信号的分析可以通过传统的统计分析方法和机器学习方法来实现。
传统的统计分析方法包括峰值分析、频谱分析、相关性分析等。
这些方法通过对特征参数的分析，来判断设备是否存在故障。
机器学习方法则是通过建立模型来实现振动信号的分类和识别。
常用的机器学习方法有支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
这些方法可以通过训练样本集来学习设备的正常工作状态和不同故障状态的振动特征，从而实现振动信号的自动分类和识别。
振动识别方法的实例分析以下是一个通过振动识别方法进行设备故障诊断的实例分析。
假设有一台电机，在运行过程中产生了明显的振动。
我们通过加速度传感器采集了电机的振动信号，并对振动信号进行了滤波和特征提取。
振动故障诊断要点
振动故障诊断要点振动故障是机械设备常见的故障类型之一，通过振动故障诊断可以帮助工程师找出故障的原因并采取相应的维修措施。
下面是振动故障诊断的要点：1.基本振动概念：了解振动的基本概念和参数，如振动的幅值、频率、相位和加速度等。
这些参数可以帮助工程师判断振动的严重程度和类型。
2.振动特征分析：振动特征分析包括频谱分析、时域分析和轨迹分析等。
频谱分析可以将振动信号转化为频谱图，从而找出频率和幅值异常的情况。
时域分析可以观察振动信号的波形，判断是否存在常见的故障类型。
轨迹分析可以观察旋转机械中旋转部件的运动轨迹，如转子不平衡和轴承故障。
3.振动测量与工具：了解振动测量的原理和方法，掌握常见的振动测量仪器，如加速度计、速度计和位移计等。
这些测量工具可以帮助工程师获取准确的振动数据，并用于故障诊断。
4.振动故障类型：了解振动故障的常见类型，如轴承故障、齿轮故障、不平衡和磨损等。
每种故障类型都有其特定的振动特征，通过分析这些特征可以判断故障的类型和位置。
5.振动诊断方法：根据振动特征和振动测量数据，结合机械设备的工作原理和结构特点，采用不同的振动诊断方法。
常见的方法包括单点测量、多点测量、滤波和波形诊断等。
通过综合应用这些方法，可以准确判断振动故障的原因。
6.振动故障分析：进行振动故障诊断后，需要对振动数据进行进一步的分析。
这包括对振动频谱进行解释和比较，对不同的振动特征进行关联分析，以及对振动故障的可能原因进行推断和验证。
7.故障预防和维护：通过振动故障诊断可以及时找出故障的原因，从而采取相应的维修措施。
然而，更好的方法是在设备正常运行期间进行故障预防和维护工作，包括定期检查和维护设备、定期校准和保养振动测量仪器等。
8.振动故障诊断的案例分析：通过分析实际案例，学习振动故障诊断的方法和技巧。
实际案例可以帮助工程师理解振动故障的原因和机理，并提高振动故障诊断的能力。
振动故障诊断是机械设备维修中重要的一环，能够帮助工程师快速准确地找出故障的原因，避免设备损坏和停机时间的增加。
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概述
对旋转设备而言，绝大多数故障都
是与机械运动或振动相密切联系的，振
动检测具有直接、实时和故障类型覆盖
范围广的特点。
因此，振动检测是针对
旋转设备的各种预测性维修技术中的核
心部分，其它预测性维修技术：如红外
热像、油液分析、电气诊断等则是振动
检测技术的有效补充。
相关仪器-----测振仪
VIB05
来自中国祺迈KMPDM的VIB05多功能振动检测仪是
基于微处理器最新设计的机器状态监测仪器，具备有振动
检测，轴承状态分析和红外线温度测量功能。
其操作简单，
自动指示状态报警，非常适合现场设备运行和维护人员监
测设备状态，及时发现问题，保证设备正常可靠运行。
振动测量
VIB05可测量振动速度，加速度和位移值。
当保持振
动速度读数时，仪器立即比较内置的ISO10816-3振动标准，自动指示机器报警状态。
轴承状态检测
VIB05可测量轴承状态BG值和BV值，它们分别代表高频振动的加速度和振动速度有效值。
当保持轴承状态读数时，仪器按内置的经验法则自动指示轴承报警状态。
振动检测仪是测量物体振动量大小的仪器，在桥梁、建筑、地震等领域有广泛的
应用。
振动检测仪还可以和加速度传感器组成振动测量系统对物体加速度、速度和位
移进行测量。
VIB07
来自中国祺迈KMPDM的VIB07多功能振动检测仪是基
于微处理器最新设计的机器状态监测仪器，具备有振动检测，
轴承状态分析和红外线温度测量功能。
其操作简单，自动指
示状态报警，非常适合现场设备运行和维护人员监测设备状
态，及时发现问题，保证设备正常可靠运行。
主要特点
1、测振仪设计先进，具有功耗低、性能可靠、造型美
观、使用携带极为方便的特点。
2、按国标制造，测量值与国际振动烈度标准(ISO2372)比对可直接判断设备运行状态。
3、高可靠性的环形剪切加速度传感器，性能远远优于压缩式传感器。
4、具有高低频分档功能，在振动测量时，便于识别设备故障类型。
5、备有信号输入功能，配接温度传感器，即可测量温度。
6、备有信号输出功能，选配专用耳机，兼具设备听诊器功能；配接示波器、可用来监测、记录振动信息。
7、按振动传感器与主机的连接方式分为一体式和分体式供您选择。
8、适用于各类机械的振动、温度测量。
动平衡仪-----KMBalancer现场动平衡仪
现场动平衡分析仪KMBALancer是KMPDM
祺迈公司的产品。
它嵌入式计算机技术和动平衡技
术，兼备现场振动数据测量、振动分析和单双面动
平衡等诸多功能，简捷易用。
是工矿企业预知保养
维修，尤其是风机、电动机等设备制造厂和振动技
术服务机构最为理想之工具。
它是美国尖端科技产
品。
功能
完善的应用功能
KMbalancer可进行单面和双面不平衡校正，并提供单双通道的振动分析，动平衡快速采集，
矢量分解合成计算 ISO许用不平衡查询手动输入模拟动平衡等实用功能。
出色的仪器性能
微软Windows CE操作系统，稳定高效；
400MHz主频的高性能嵌入式微处理器，具有强大的数据处理能力；
高密度的FPGA芯片，提供精确的数据采集控制；
低噪音电路板制作工艺和高达1024倍的硬件增益，使振动信号的分辨率可达0.001um,平衡精度优于国家标准。
高达1G的数据存储容量，可存储1000组现场平衡过程记录；
采用低功耗硬件设计智能电量管理和大容量锂电池组，使KMbalancer在一次充电后可连续工作7小时以上。
极佳的易用性
6万5千色QVGA真彩TFT屏。
全中文操作指示。
按键带自动感应背光，在昏暗的环境下也能操作自如。
动平衡过程采用引导式操作，使得精密的动平衡不再是专家才可以完成的任务。
通过振动可检测的设备故障类型
对中不良；平衡不良；机械松动；齿轮啮合类故障；轴承损伤；润滑不良或受污染；发电机转子/定子故障；共振；轴弯曲；叶片频率
祺迈KMPdM振动检测与故障诊断服务内容
制定振动检测计划和实施规范
设定振动检测参数和标准
数据库设置和管理
现场数据采集
数据分析与报告制作
定期回顾（仅适用于长期合同）
服务
在客户实施的振动预测性维修项目中，祺迈
KMPdM服务工程师的职责不仅是帮助我们的客
户掌握相关软硬件设备的使用，更重要的是，
我们有足够的能力和丰富的经验去帮助客户有
效地掌握振动分析技术。
当然，您也可以委托祺迈Kmpdm进行振动数
据的采集和分析，不需要为拥有振动检测系统
而进行固定资产投入和雇佣这方面的专业人员，
减少因人员变动对预测性维修项目的影响风险。
祺迈KMPdM服务工程师不仅装备有最先进的离线或在线的振动监测系统，功能强大的分析软件。
我们的可靠性服务工程师有全球统一的执业标准，他们都通过了美国无损检测协会振动分析方面的培训和相应级别的认证。
更重要的是，他们长期工作于各种现场，有丰富的诊断经验，还有祺迈KMPdM强大的应用工程师和专家团队的支持。
我们可以承接临时性的振动检测与故障诊断服务合同，也可以与客户签订长期的外包服务合同。
对旋转设备而言，绝大多数故障都是与机械运动或振动相密切联系的，振动检测具有直接、实时和故障类型覆盖范围广的特点。
因此，振动检测是针对旋转设备的各种预测性维修技术中的核心部分，其它预测性维修技术：如红外热像、油液分析、电气诊断等则是振动检测技术的有效补充。
振动是使机械设备及组件加速劣化、产品质量不良的主因之一，量测振动如同量测温度、电流、压力等数值一样重要，只有探究振动产生的真正原因，并加以改善，才能延长设备寿命、提升产品质量。