电机振动的频谱分析
电机运行中故障诊断的振动频谱与技术分析
机 运行故障诊断中的应用入手， 对 电机运行 中故障诊断技 术进行了 分析。 【 关键 词】电机运行； 故障诊断； 震动频谱 ； 技 术分析
在 电机 的 日 常故 障诊断过 程 中， 电机 故障诊 断人 员通常会采用较为 发现 电机出现 的故 障主要在 电气 方面 并为更深一步 的电机 故障处 理与 常规 的 故障 处理 技术 对电机 设备的 故障 进行有 效地诊 断与处 理 。 但是 检修奠 定了良好基础 并为 电机精 密诊 断提 供了依据 。 另外， 当电机 的振 在某 些较 为特殊 的 电机 运行 故障 中比较 常规 的故 障处理方 法无法取得 动频谱 图中有出现突 出部 分时 则意味 着电机 的转 子中存在断 条并且 振 较为 良好 的诊 断与处理 效果 ， 因此振 动频 谱 与相 关技 术 的应 用对 于 电 机故 障 的识 别诊断 就显得 极为 重要 同时对 于促 进 电机故 障诊 断、 处 理 水平的提 升也有重要影响 。 动频谱的突 出部分 愈 明显则说明电机中的断条数量越 多， 在这一过程中 电机的特 征频 率为４ ８ ． ８ ＨＺ ， 而正常的 电机 特征 频率为５ ０ ＨＺ ， 既 断条故 障的 电机特 征频率 误差 为２ ． ４ ％。 除 此之外 ， 当电机 出现 断 条故障时 电 机 故障处 理人 员通过 振动频 谱分析 可以对 电流频谱 中会 出现特 征分 量
振 动 频 谱在 电机 运 行故 障诊 断中 的应 用 诊 断频谱 技术 在一些特 殊 的电机故 障诊断与处 理过程 中有着 良好 的运用 ， 这主要 体现 在电机 的电气故 障与机械 故障 诊断过 程中。 以下从 几个方面出发， 对振 动频谱在 电机 运行故 障诊断 中的应 用进行 了 分析。 １ ． 振动频谱在 电气故 障的中应用
基于FFT的超声电机面内振动信号频谱分析
笔者 在南京 航 空航 天 大 学 精 密 驱 动研 究 所 攻 读
硕 士期 间根据 Ｐ ｌｔ 公 司 的面 内振 动测 量仪 Ｌ Ｖ ６ ｏ ｅ ｙｃ Ｓ０５
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两组 ，ｎ为偶 数是 一组 ，ｎ为奇 数是 一组 ，这 样 ，式 （） １ 的求 和也就 分为两部 分 ，即
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３６ ０ Ｆ参 与研 发 超声 电机 定 子 的面 内超声 振 动测 试
Ａｎ ｌ ｓｓ ｏ ｐｅ ｔｕｍ ｎ－ ｌ ｎｅ Ｖｉ ｒ ｔｏ ｆ ｒ Ｕｌｒ ｓ ｎ ｃ ｍ ｏ ｏ ｓ ｄ ｏ ａ ｙ ｉ ｆＳ ｃ ｒ ｉ ｐ ａ ｂ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ａ ｏ ｉ ｔ ｒ Ｂａ ｅ ｎ ＦＦＴ
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对采 集到 的时 间 信 号 序列 做 频 谱 分 析 可采 用 傅 立 叶变换 ，对 于一 组 离 散 的 时域 周 期 信 号 序列 采 用 离 散傅立 叶变换 （ Ｙ＇，Ｎ点 序列 （ ） ＤＩ ） ｎ ，其 Ｄ Ｔ变 Ｆ
图2频谱分析一万方数据基于ffr的超声电机面内振动信号频谱分析白永明参考文献234图3频谱分析二l两次测量的结果如表l两次测试谱图中对应峰值点的频率均误差小于0304结论利用自行研发的超声电机面内振动频谱测试系统采用fft数据处理方法分析定子振动的各阶频谱取得了较理想的结果
振动测量及频谱分析
振动测量及频谱分析振动测量及频谱分析是一个在工程领域中广泛应用的技术领域。
振动测量能够对物体的振动行为进行准确测量，并通过频谱分析来分析振动信号的频率分布及能量大小。
本文将从振动测量的原理、频谱分析的方法和应用领域等方面来进行介绍。
一、振动测量的原理振动测量是利用传感器将物体的振动变化转化为电信号，再通过相应的测量仪表来实现对振动的测量。
常用的振动传感器有加速度传感器、速度传感器和位移传感器。
加速度传感器是最常见的振动传感器，它通过感受物体的加速度来测量振动。
速度传感器则通过测量物体的速度来间接测量振动，位移传感器则直接测量物体的位移变化。
振动测量通常可以采用两种方式进行：点测法和场测法。
点测法是通过将传感器直接固定在被测物体上来测量振动，适用于机械系统中的部件振动测量。
场测法则是将传感器固定在离被测物体一定距离的固定点上，通过测量传感器所在点的振动来间接测量被测物体的振动。
场测法适用于较大物体或结构的振动测量。
二、频谱分析的方法频谱分析是将振动信号转换为频谱图以进行分析的方法。
常用的频谱分析方法有傅里叶变换、功率谱密度分析和包络分析等。
1.傅里叶变换：傅里叶变换是一种将时域信号转化为频域信号的方法。
通过傅里叶变换，可以得到振动信号的频率分布特性。
傅里叶变换可以表示为：\[ X(f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t)e^{-j2\pi ft} dt \]其中，X(f)是频域上的信号，x(t)是时域上的信号，f是频率。
2.功率谱密度分析：功率谱密度分析是一种分析振动信号频率分布密度的方法，它描述了频域上各个频率的能量大小。
功率谱密度可以通过直接对振动信号进行傅里叶变换得到，也可以通过相关函数计算得到。
3.包络分析：包络分析是一种分析振动信号包络曲线的方法。
在振动信号中，常常会存在着多个频率分量，包络分析可以将各个频率分量分离出来，得到振动信号的主要振动频率。
三、频谱分析的应用领域1.机械故障诊断：通过振动测量及频谱分析可以检测机械系统中的振动异常，进而判断机械系统的故障类型和严重程度。
电机振动测量方法
电机振动测量方法引言电机是工业生产中常用的动力设备之一，而电机振动的大小和稳定性直接影响到电机的性能和寿命。
因此，电机振动测量是电机维护和故障诊断中非常重要的一项工作。
本文将介绍几种常用的电机振动测量方法。
一、接触式测量方法接触式测量方法是通过将振动传感器安装在电机的外壳表面，直接接触到电机振动信号，然后将信号放大并转换成电压信号进行测量和分析。
这种方法简单易行，适用于大部分电机振动测量场景。
1. 接触式加速度测量方法接触式加速度测量方法是最常用的一种电机振动测量方法。
该方法通过将加速度传感器安装在电机外壳表面，测量电机振动的加速度信号，然后通过放大器将信号转换成电压信号进行测量和分析。
这种方法可以直接反映电机振动的强度和频率特征。
2. 接触式速度测量方法接触式速度测量方法是通过将速度传感器安装在电机外壳表面，测量电机振动的速度信号，然后通过放大器将信号转换成电压信号进行测量和分析。
这种方法可以更加准确地反映电机振动的速度特征。
二、非接触式测量方法非接触式测量方法是通过将振动传感器安装在电机附近，不直接接触电机表面，通过测量电机周围的振动信号来间接获得电机振动信息。
1. 感应式测量方法感应式测量方法是利用感应原理，通过感应电机振动引起的磁场变化来测量电机振动信号。
该方法无需直接接触电机，避免了传感器与电机之间的摩擦，减少了测量误差。
2. 光学测量方法光学测量方法是利用光学传感器测量电机振动引起的光强变化来获得电机振动信号。
该方法具有高灵敏度、不受电磁干扰的特点，适用于高精度振动测量。
三、信号处理和分析电机振动信号的处理和分析是电机振动测量的重要环节。
通过对振动信号进行滤波、放大、采样和频谱分析等处理，可以获得电机振动的频率、幅值、相位等信息，进而判断电机的运行状态和存在的故障。
1. 滤波振动信号中包含了很多不同频率的成分，为了提取出感兴趣的频率成分，需要对信号进行滤波处理。
常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
变频器驱动异步电机振动频谱特征分析
５ 煤泥 水处 理技 术 的发展 方 向
得 了较 好 的煤 泥 水 沉 降效 果 。
６ 结 语
综 上所 述， 由于复合药剂在煤泥水 处理 中， 发挥着重要作用 ， 应用 空 间较大 ， 具 有 良好 的应用 前景和发展 前景， 因此在 分析复合性 药剂在煤 目前 国内外对煤 泥水处理 的研 究主要 集中在研 制高效 的絮凝药 剂 泥水处理中的应用时 ，需要 明确煤泥水 的性质 及其对选煤工艺的影 响， 及 其使用 方法 、 开发新式 的药剂添加 方法及设备 、 开发新 的煤 泥回 收工 选择适合 于洗煤工艺 的复合性药剂 ， 强化细颗粒煤泥水 的沉 降， 加强对 艺等方面 。 煤泥水 处理 系统的设计和 改造 ，这样才 能保证煤炭 企业更好 更快 的发 展， 带来巨大的经济效益 。 ５ ． １ 研制高效絮凝剂 随着人们环 保意识的增 强， 寻找和 开发一种较 安全 、 经 济的新 型药 参 考 文 献 剂成为研究领域 中首要 任务。生物絮凝剂 （ ＭＢ Ｆ ） 是利用生物技术 ， 通 过 １ 】 宛如意． 梅林水厂污泥脱水 自控技术ｆ Ａ １ ． 中国电工技术学会水工业 电工 微生物 的发酵 、 抽提 ， 精制 而得到 的一种具有生物 分解性和 安全性 的新 ［ Ｃ １ ． ２ ０ ０ １ ： ２ ３ ～ ２ ４ ． 型水处理剂。与传统的絮凝剂相 比， 生物絮凝剂具有易被微生物降解、 无 专委会第一届第二次年会暨技术交流会 论文集ｆ ２ ］ 李 祥春 ， 聂 百胜 ． 煤 吸 附水 特性 的研 究 ｆ Ｊ １ ＿ 太 原 理 工大 学学 报 ． ２ ０ ０ ６ ， 毒无害、 安全性高、 高效 、 无二次污 染、 适用范围广 、 具有除浊和脱 色性能 【
Ｕ 为逆变环节 的直流侧 电压 。根据式 （ ４ ） 可得到相电压 Ｕ ａ 中的基波 电压峰值 以及 ｋ次谐波 电压的峰值分别为：
电机震动的测量方法
电机震动的测量方法电机震动是指电机运行时产生的机械振动。
电机震动会导致电机和机器设备的损坏，影响设备的正常运行。
因此，对电机震动的测量和监测十分重要。
本文将介绍电机震动的测量方法。
1.传感器测量法：传感器是目前最常用的电机震动测量方法之一、传感器能够直接测量电机震动，并将其转化为电信号进行分析和判读。
主要使用的传感器包括加速度传感器、速度传感器和位移传感器。
- 加速度传感器（Accelerometer）是最常见的电机震动传感器。
它能够测量电机震动的加速度，通过与电机振动频率的关系，进而分析和判读电机的状态。
加速度传感器常常安装在电机轴承处，能够直接感知到电机的振动。
- 速度传感器（Velocity transducer）能够测量电机震动的速度。
与加速度传感器相比，速度传感器不易受到高频振动的干扰，因此在一些特定场合下更加适用。
- 位移传感器（Displacement sensor）测量电机震动的位移，可以直接反映电机的振动情况。
位移传感器能够精确度量电机振动的幅值，对于分析电机问题有较高的准确性。
2.振动计测量法：振动计是利用机械传动原理进行测量的设备。
它可以将电机振动转换成旋转角度或位置，进而判断电机的振动情况。
-机械式振动计是一种简单而有效的电机震动测量设备。
它通常由旋转惯性装置和振动表盘组成。
当电机运行时，旋转惯性装置会受到振动影响，进而使得振动表盘移动。
振动表盘的读数可以反映电机的振动程度。
-电子式振动计是一种采用电子技术进行测量的设备。
它通过电子传感器测量电机振动的角度或位置，转化为电信号进行分析和判读。
电子式振动计具有高精度、自动记录和数字化等优点。
3.频谱分析法：频谱分析是电机震动测量中常用的一种方法。
通过测量电机振动信号的频谱，可以分析电机振动的频率成分和振幅分布，从而得到电机的振动特征。
- 傅里叶变换（Fourier Transform）是频谱分析的基础方法。
它能够将时域的振动信号转换为频域的频谱分布图，直观地反映不同频率成分在整个振动信号中所占比例。
生活中的频谱分析案例
生活中的频谱分析案例
一、频谱分析的基本理论
我们可以将信号看作为许多简谐信号之和，每一个简谐信号称作该信号的一个频率成分。
傅立叶原理是进行信号分析的理论基础
[2.12.4.15.16]。
二、振动案例分析
利用频谱分析理论对一台风机进行振动试验，转速3750r/min，频率60HZ，按照经验，共测量2个位置，一个是电机，一个是齿轮箱，每个位置测量水平，垂直，轴向这三个方向的振动。
以下为测得的几张频谱图：如图2.1-2.6所示。
从以上几张速度频谱图可以看出，电机的水平方向（H）测得的振动值最大，达到6.3左右，已处于故障状态，故更换同一型号的电机，重新测试，得到的频谱图如图2.7-2.12所示：各种振动值均在允许的范围内，风机运行正常。
电机在60Hz运行过程中的故障频谱分析
电机在60Hz运行过程中的故障频谱分析摘要：电机超速运行是为了考核转子机械强度与装配质量，验证电机超速后，各部件有无永久变形和不妨碍电机正常运行的其它缺陷，对一合电机的振动情况进行数据采集，概述了该电机在６０Ｈｚ运行过程中所出现的振动状况、参数和特征，利用频谱分析对其振动原因进行推理和分析。
关键词：电机；６０Ｈｚ运行；故障；频谱分析1概述频谱是一种典型的动态信号分析方法，是将电流信号从时域转换到频域上，通过对电流频率的成分和频率的结构组成进行分析，将各次谐波电流按照高低排列成频谱图，对特征电流谐波进行分析，判断电机运行状态的一种监测诊断方法。
电流频谱诊断是一种不停机不拆电机就可进行电机运行状态的在线诊断技术，通过对电流谐波的分析实现对电机运行的状态量化评价和劣化部位的定位，在数据采集和管理的基础上进一步对电机进行趋势管理。
2诊断原理电机设备是基于电磁理论将电能转换为机械能的动力设备，由电路系统、磁路系统、绝缘系统和机械系统等组成。
系统间相互独立并关联，影响电流成分的因素主要是电路（绕组）和磁路（铁芯）。
故障形成的过程和表现形式存在多样性，如电机绕组过流、过热引起的局放、匝间短路、绝缘老化和电机转子偏心等情况引起的电流成分的改变。
电流频谱诊断原理是通过对电机的各次谐波含有率与总谐波失真率进行处理比较，对电机运行状态和劣化程度的评估和判断，对电机中的各次数谐波电流的含有率进行标准化处理，根据各次数谐波函数对各次谐波的含有率进行运算后得出各次数的诊断计算值，并计算出判定基准值，将判定基准与数据标准化后的指数值进行分析对比，就可对电机的运行情况进行判断评估。
3电流谐波产生的机理谐波电流是以基本频率为基数的整倍频电流，具有一定的规律性，电机中的谐波电流是因电磁场和空间位置的相对变化所产生的。
谐波电流作用在基波上形成复合波形，按照傅里叶级数进行波形的展开，则可分解为不同频率的正弦波电流，分解为各次谐波电流。
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电机 、发 电机 及 振 动加 速 度 传 感 器 的 相 关 参 数 在 表 １ 表 和
２中 给 出 。
表 １ 电机 、 电 机 参数 发
为 了分 析异 步 电机 在 变 频 器 驱 动 下 的 电机 振 动 特 征 ，我 们 对 电 机 一 电机 组 进 行 了振 动 采 集 实 验 。 个 系 统 由振 动发 生 装 发 整 置 、 动 检 测 装 置 、 动 数 据 采 集 装 置 、 动调 节 反 馈装 置 组 成 ， 振 振 振 其结构框图如图 １ 示。 所
Ｏ ＮＩ ｍ ｐａ ｙ ｔ ｒｙ ｏｕ ｓ ｃ ｒ ｍ ａ ａｌｓｉ ｆ ｏｏｒＳ ｉ ａ ｉ ｄａ ａ ｏ ｓ ｆ ｃｏ ｎ ｏ ｃａ ｒ ｔａ ｐｅ ｔｕ ｎ ｙ ｓ ｍ ｔ ｖｂｒｔ ｏ ｏｎ ｔ ｆ ｍｏｏ ｈ ｔ ｏｐ ａ ｉ ａｎ ｅ ｅ ｇｅ ｃｙ ｔ ａ ａｌｚ ｅｒｔ ｏｎ ｄ ｍ ｒ ｎ ｓｏｐ．ｎ ｙ —
加速度 范 （ ／ ｍｓ）
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电源恒 电流 （ ｍＡ）
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Ｉ振动数据采集装 ｌ ｊ振动渊 反锁效
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４ ８
电机 振 动 的频 谱 分 析
电机振动的频谱分析
Ｓ ｅ ｔａ ａｙ ｉ ｏ ｂｒｔ ｎ Ｍｏ ｏ ｐ ｃ ｒ ｌＡｎ ｌｓｓ ｆ Ｖｉ ａ ｉ ｔ ｒ ｏ
姜 威 威 （ 大连交通大学电气信息学院， 辽宁 大连 １ ６ ２ ） １ ０ ８
耿 森 润 （ 东华大学信息科 学与技术学院， 上海 ２ １ ２ ） ０ ６ ０
ｉ ｈ ｅ ａｎｃａｌｒ ｓ ｓ ｎｄ ｅｌ ｔｏ ａ ｅ ｉ ｒ ａ ｏｎ ｗｈｃｈ ｃａ ｓ ｔｅ ｖｉ ａ ｉ ｏ ｍｏ ｏ ｉ ｒ ｎｇ ｔ ｅ ｍ ｃｈ ｉ ｅａ ｏｎ ａ ｅｃ ｒｍ ｇｎ ｔｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｕ ｅ ｈ ｂｒ ｔ ｏｎ ｆ ｔ ｒ ｎ ｆｅｑｕ ｎｃ ｏｍｐａｒ ｇ ｏ ｓｕ ｅ ｙｃ ｉ ｔ ｍ ｎ ｕ ｔｅ ｖｉ ａ ｉ ｃ ａｒ ｔ ｓ ｉｓ ｏ ｔｅ ｐ ｈ ｂｒｔ ｏｎ ｈ ａｃｅ ｔ ｆ ｈ ｍｏ ｏ ｃ ｔｒ Ｋｅ ｗｏ ｄ ａｃ ｉｅ ｂｒ ｔ ｄａａ，ＡＢ Ｅ ， ｅｃ ｒｍ Ａｎ ｙｓｓｖｂｒｔ ａ ａ ｔ ｒ ｔ ｓ ｙ ｒ ｓ： ｑｕｒ Ｖｉ ａ ｉ ｏｎ ｔ Ｌ ＶＩＷ Ｓｐ ｔｕ ａｌ ｉ，ｉ ａ ｉ ｃｈ ｒ Ｃ ｅ ｉ ｉ ｏｎ ｓｃ
行 提取 。 １ 电机 振 动 数 据 采 集 系统 简 介
现对 电机 转 速 的控 制 。 根据 具 体 速 度 设 定 ， 过 Ｌ ｂ ＩＷ 编 程 通 ａ ＶＥ 计 算 得 到 一 个 数 字 量 ， 该 模 块 转 换 得 到 一 个 ０ ２ ｍＡ 之 间 的 经 ￣０
模 拟 量 。 该 电流 信 号 控 制变 频 器 ， 用 然后 变 频 器 通 过 改 变输 入 异
李 文 （ 大连交通大学软件学院， 宁 大连 １６ ２ ） 辽 ０８ １
摘 要
详 细介 绍 了 电机 振 动 数 据 采 集 系统 的构 成 ， 实验 中采 用将 电机 加 速 到 不 同 转速 ， 然 切 断 电 源 ， 集 电机 急 停 数 据 ， 突 采 然 后 利 用 Ｎ 公 司的 Ｌ ｂ Ｅ 对 电机 平 稳 运 行 和 急停 振 动 数 据 进 行 频 谱 分析 ，在 频 率 上 分 析 引起 电机 振 动 的机 械 原 因和 电 Ｉ ａ ＶｌＷ
磁 原 因 ， 比 总结 出电机 据 采 集 ，ａ ＶＥ ， 谱 分 析 ， 动 特 征 振 Ｌｂ ｌ 频 Ｗ 振
Ａｂ ｔａｃ ｓｒ ｔ Ｔｈｓ ａｐｅ ｉｔ ｉ ｐ ｒ ｎｒ ｏｄｕ ｅｓ ｈ ｓｒｃｔ ｅ ｆ ｃ ｔ ｅ ｔｕ ｕｒ ｏ ｍｏｔ ｉ ａｔ ｄ ａ ｃ ｏｒｖｂｒ ｉ ｏｎ ａｔ ａ ｑｕｉ ｔ ｎ ｙ ｔｍ ｉ ｄｅｔｉａ ｃｅｅ ａｅ ｈ ｍ ｏｏｒｔ ｈ ｄｉ ｓｉｏ ｓ ｓｅ ｉ ｎ ａｌ ｃ ｌｒ ｔ ｔｅ ． ｔ ｏ ｔｅ ｆ — ｆ ｒ ｎ ｓ ｅｄ ｎ ｈｅ ｅ ｅ ｔ ｐｅ ｉ ｔ ｅｘ ｅｒ ｅ ｔｓ ｄｄｅ ｙ ｃｕ ｏｆ ｈ ｐｏ ｒｔ ａ ｐ ｉ ｎ ，ｕ ｍ ｎｌ ｔ ｆ ｔｅ ｗｅ ， ｏ ｃｑｕｒ ｅ ｉ ｅ ｍｅｒ ｇｅｎ ｙ ｔ ｐ ｃ ｓｏ ｄａ ａ ｆ ｔ ｏ ｍｏｔｒｔ ｅ ｕ ｅ ｈ Ｌ ＶｌＷ ｏ ．ｈ ｎ ｓ ｔｅ ａｂ Ｅ
本 文 对 基 于 Ｌ ｂ ｌＷ 测 控 平 台 采 集 的 交 流 感 应 电 机 的 振 ａ ＶＥ 动 数据 进 行 频 谱 分 析 ，介 绍 了 机 械 振 动 和 电磁 振 动 两 种 振 源 影 响 下 的频 谱 特 征 的提 取 。 文 中首 先 对 电机 振 动 数 据 采 集 系 统 进 行 了简 要 介 绍 ， 出 了 实验 设 计 方 案 ， 后 对 采 集 到 的 振 动 数 据 给 然 利用 Ｌ ｂ ｌＷ 软 件 进 行 频 谱 分 析 ， 后 对 电磁 振 动 频 谱 特 征 进 ａ ＶＥ 最
电机 扳动 数 采集 系统
ｌ １Ｏ ４Ｏ ｌ１Ｏ ４Ｏ
表 ２ 传 感 器 参数 表
电压灵敏 度 （ ｇ） 分辨率 （ ｄ 一 ｍＹ／ ｎｓ）
９ ７ ８ｌ ９ ｌ ９ ７ １ ０８ ０ ４ ９ ５ ５９ ００ １ ０ ００ ０１ ００ ０】 ００ ０１