机械故障诊断技术2_机械振动及信号
振动基本知识及故障诊断

高压转子 中压转子
低压转子
发电机转子
200MW 汽轮发电机组轴系
发电机转子型 n1 =1002 r/min
中压转子型 n2 = 1470 r/min
高压转子型 n3 = 1936 r/min
低压转子型 n4 = 2014 r/min
发电机转子型 n5 = 2678 r/min
轴系各阶振型中,一般有一个转子起主导作用。
ωd为阻尼自由振动的圆频率
d n 12
d
2 T
阻尼比:
Mi、Mi+1分别为阻尼自由振动的相邻超调量。
四、单自由度系统强迫振动
(一)谐激励的强迫振动
外 加 作 用 力 : f(t)F0sin(t) dd2 t2 y2nd dyt2ny2nY0sin(t)
Y0为质量块上作用有静力F0时的静位移 Y0 =F0 /k
位移、速度、加速度都是同 频率的简谐波。
三者的幅值相应为A、A、 A 2。
相位关系:加速度领先速度 90º; 速度领先位移90º。
复杂振动的幅值参数
峰峰值 正峰值
xrms
负峰值
各幅值参数随时间变化, 彼此间无明确定关系
若干幅值参数的定义
瞬时值 (Instant value) 振动的任一瞬时的数值。
位,是为该阶共振状态。 共振峰大小决定于该阶阻尼值和激励的位置。 作用在某阶节点上的激励力,不能激起该阶振动。
中篇:振动测试
一、振动基本量的测量
1.振动幅值测量——位移、速度和加速度
平均绝对值
正峰值
有效值 峰峰值
负峰值
简谐振动各幅值参数是常数,彼此间有确定关系
峰值 xp=A; 峰峰值 xp-p=2A
合振动:xA co 0s t ()
机械振动信号的特征提取方法

机械振动信号的特征提取方法引言机械振动信号是通过振动传感器采集到的机械系统振动情况的物理信号。
通过对振动信号的分析和处理,可以获取有关机械系统运行状态的重要信息,如故障诊断、健康监测等。
本文将介绍一些常用的机械振动信号的特征提取方法。
一、时域分析时域分析是将振动信号表示为时间序列的形式,并从中提取特征。
常见的时域特征包括振动信号的均值、方差、峰值、峭度等。
这些特征能够反映振动信号的整体情况,但对于复杂的振动信号来说,时域特征的信息有限。
二、频域分析频域分析是将振动信号通过傅里叶变换等方法转换到频域中,并从频谱中提取特征。
在频域中,我们可以观察到信号在不同频率上的能量分布情况。
常见的频域特征包括频谱峰值、主频、频带宽度等。
频域分析能够提供振动信号的频率信息,从而有助于判断机械系统的故障类型。
三、小波分析小波分析是一种同时进行时域分析和频域分析的方法。
通过将振动信号与不同的小波基函数进行卷积,可以得到时间和频率同时局部化的小波系数。
常见的小波分析方法有离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)。
小波分析能够提取振动信号中的瞬态特征、频率变化和时变特性,对于故障诊断和趋势预测具有较好的效果。
四、能量分析能量分析是一种从振动信号的角度出发的特征提取方法。
通过计算振动信号在不同频率区间上的能量,可以获取振动信号在不同频率范围内的能量密度谱。
能量分析对于振动信号的周期性和谐波成分有一定的敏感性,能够用于检测机械系统的机械故障或电动机的故障。
五、熵分析熵分析是一种用于评估信号非线性特性的特征提取方法。
通过计算振动信号的样本熵、近似熵等,可以揭示振动信号的复杂度和随机性。
熵分析能够用于检测机械系统的非线性振动和故障。
结论机械振动信号的特征提取是机械故障诊断和健康监测的重要手段。
时域分析、频域分析、小波分析、能量分析和熵分析是常用的特征提取方法。
综合运用这些方法能够获取到机械系统振动信号的丰富信息,进而实现对机械系统运行状态的监测和故障诊断。
机械设备故障诊断技术及方法

机械设备故障诊断技术及方法
机械设备故障诊断技术及方法包括以下几种:
1.经验诊断法:基于经验推理,通过对已知故障的分析,对新问题进
行判断和诊断。
但该方法受限于经验的丰富性和专业性。
2.故障树分析法(FTA):将机械设备的故障按照原因和后果的逻辑
关系绘制成树状结构,以便确定故障的根本原因和可能的组合条件。
3.事件树分析法(ETA):与FTA类似,但是从事件的发生过程角度
切入。
通过对事件的因果关系进行分析,以确定故障的可能原因。
4.信号处理法:通过采集机械设备运行过程中的各种信号,比如温度、压力、振动等,进行分析和处理,以确定故障原因。
该方法适用于那些难
以进行物理实验的设备。
5.模型建立法:建立机械设备运行模型,并通过模型分析来确定故障
原因。
该方法需要丰富的模型知识和数据。
综上所述,机械设备故障诊断技术及方法各有优缺点,选用合适方法
需要根据具体情况灵活运用。
振动诊断技术综述

振动诊断技术综述振动诊断技术可以追溯到19世纪初期的机械故障排除。
随着科学技术的不断发展,振动诊断技术也得到了迅速发展。
振动诊断技术是利用机械振动信号分析技术,对机器设备的故障状态进行判别和诊断的一种方法。
它是一种非常常见的无损检测方法,可以帮助工程师及时发现机器设备的故障,回避严重的后果。
振动诊断技术可以根据不同的应用和场合,分成不同的分类。
第一种分类是定期振动检测。
这种检测方法是针对机器设备定期进行振动检测,来确定它们的运行状态。
这种方法通常可以通过记录并分析机器设备的振动信号来识别故障信息。
如果振动信号发生了变化,就可以通过分析变化的振动信息来诊断出设备的故障。
第二种分类是故障诊断。
这种方法主要是针对机械故障诊断做出的。
它可以通过分析机械振动信号来判断机械设备是否发生故障,故障类型以及故障严重程度。
通过对振动信号的分析,我们可以确定故障的类型,然后根据类型来采取针对性的措施。
第三种分类是状态监测。
这种方法可以说是振动诊断技术中最重要的一种应用。
它可以检测设备的运行状态,预测故障的发生以及判断是否需要进行保养维护。
通过状态监测,设备的寿命可以被大大延长,同时节省了维护成本。
振动诊断技术是复杂的技术系统,其中包括了很多不同的技术方法。
它涉及到机械振动、材料力学、信号处理、人工智能等多个领域知识。
从振动检测、故障诊断到状态监测,振动诊断技术依赖于多种技术手段支持,必须在实践中尝试和实施。
总之,振动诊断技术在现代工程中发挥着至关重要的作用。
它可以保障设备的安全可靠,提高生产效率和质量,减少维护成本以及环保化产业。
因此,振动诊断技术将会越来越普及和深入到现代工程中。
《机械设备故障诊断技术》(设备故障诊断)

机械设备故障诊断技术
1.1.1 设备故障诊断的含义和特性
2. 设备故障诊断的特性
(1)多样性
化工过程装置 静设备:如换热器、传质容器、反应器、变换器、塔设备等 动设备:如旋转机器和往复机器等 设备结构不同,工艺参数各异,制造安装差异 使用环境不同,产生各种故障
如离心式、轴流式压缩机、烟气轮机:
工艺气体粉料(催化剂),转子不平衡、振动、摩擦、磨损故障
3.7 高速旋转机械不稳定自激振动故障的分析方法
4 往复式压缩机的故障分析和管道振动 4.1 往复式压缩机的故障类型与故障原因; 4.2 示功图及阀片运动规律的测量与故障分析
4.3 压缩机的气流压力脉动与管道振动
5 齿轮故障诊断 5.1 齿轮常见故障;
5.2 齿轮故障振动的诊断;
5.3 齿轮故障噪声的诊断
机械设ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ故障诊断技术
1.1.1 设备故障诊断的含义和特性
1. 设备故障诊断的含义 应用现代测试技术、诊断理论方法 识别诊断设备故障机理、原因、部位和程度 根据诊断结论,确定设备维修方案和防范措施
设备故障:设备丧失工作效能程度,设备丧失规定性能状态
诊 断:用测试分析技术和故障识别方法
确定故障性质、程度、类别和部位,研究故障机理的学科
1.2 设备故障的类型和状态监测技术
2 故障诊断的信号处理方法 2.1 信号处理基础知识; 2.2 旋转机械常用的振动信号处理图形; 2.3 信号的时频分析
3 旋转机械故障诊断 3.1 转子不平衡故障诊断;3.2 转子不对中故障诊断;3.3 滑动轴承故障诊断
3.4 转子摩擦故障诊断; 3.5 浮动环密封故障诊断;3.6 叶片式机器中流体激振故障诊断
机械设备故障诊断技术
机械故障诊断概述

机械故障诊断概述1. 引言机械故障诊断是指通过分析和判断机械设备出现故障的原因和位置,以便进行修复和维护的过程。
随着工业自动化程度的提高,机械设备的复杂性也在增加,因此机械故障的诊断变得越来越重要。
本文将概述机械故障诊断的基本概念和流程,并介绍常用的机械故障诊断方法。
2. 机械故障诊断流程机械故障诊断通常包括以下几个步骤:2.1 数据采集在机械设备出现故障时,需要采集相关的数据,包括振动、温度、噪声等。
这些数据可以通过传感器或监测设备来获取。
2.2 数据预处理获取到的原始数据通常包含噪声和无用信息。
在进行故障诊断之前,需要对数据进行预处理,包括滤波、降噪等操作,以提高后续分析的准确性。
2.3 特征提取特征提取是机械故障诊断的关键步骤之一。
通过对预处理后的数据进行特征提取,可以提取到与故障相关的特征量,例如频率、振幅、峰值等。
2.4 故障诊断模型构建在故障诊断模型构建阶段,可以使用机器学习或统计方法来构建故障诊断模型。
常用的方法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
2.5 故障诊断与分析根据构建好的故障诊断模型,对特征提取后的数据进行故障诊断与分析。
通过与已知故障模式进行比对,可以确定机械设备的故障原因和位置。
2.6 故障修复与维护诊断出机械设备的故障原因后,需要进行相应的修复和维护工作。
这包括更换损坏的部件、调整参数、进行润滑等。
3. 常用的机械故障诊断方法3.1 振动分析法振动分析是一种常用的机械故障诊断方法。
通过分析机械设备的振动信号,可以判断出设备是否存在故障,并定位故障的位置。
常用的振动分析方法包括时域分析、频域分析和时频域分析。
3.2 声音分析法声音分析法是通过分析机械设备的声音信号来进行故障诊断的方法。
通过分析声音信号的频谱和时域特征,可以判断机械设备是否存在故障。
3.3 热像分析法热像分析法是一种通过红外热像仪来进行故障诊断的方法。
通过观察机械设备表面的温度分布情况,可以判断设备是否存在异常或故障。
机械系统振动信号的特征参数提取与分析

机械系统振动信号的特征参数提取与分析随着机械工程技术的发展,机械系统振动信号的特征参数提取与分析也日益成为了工程领域的研究热点。
机械系统振动信号的特征参数提取与分析可以帮助工程师诊断和预测机械设备的状态,从而提前进行维护和修复,避免设备故障和生产事故的发生。
一、振动信号特征参数的提取振动信号特征参数的提取是对原始振动信号进行处理和分析,以获得更有价值的信息。
常见的振动信号特征参数有以下几种:1. 频率特征参数:包括振动信号的谱线频率、主频率以及共振频率等。
通过分析频率特征参数,可以确定机械系统的运动状态和周期性变化情况。
2. 振幅特征参数:反映了振动信号的振幅大小和幅值变化的规律。
振幅特征参数的提取可以帮助工程师了解机械系统的振动幅度是否超过了正常范围。
3. 相位特征参数:相位特征参数描述了振动信号中的相对相位差异。
通过分析相位特征参数,可以判断机械系统中是否存在相位不一致或相位错位的情况。
4. 能量特征参数:能量特征参数是振动信号能量与时间的关系。
通过分析能量特征参数,可以评估机械系统的能源消耗情况和能源利用效率。
二、振动信号特征参数的分析振动信号特征参数的分析可以帮助工程师判断机械系统的工作状态和存在的问题,并在必要时采取相应的维修和改进措施。
振动信号特征参数的分析方法多种多样,其中常用的分析方法有以下几种:1. 频谱分析:通过将振动信号从时域转换为频域,得到信号的频率成分和频率分布情况。
常用的频谱分析方法包括傅里叶变换、小波变换和短时傅里叶变换等。
2. 自相关分析:自相关分析可以揭示振动信号中的周期性变化和共振现象。
通过计算振动信号的自相关函数,可以得到信号的周期性特征和自相关时间。
3. 概率分析:概率分析可以用于评估振动信号特征参数的分布情况和变化规律。
常用的概率分析方法包括统计特征、功率谱估计和相关性等。
4. 熵分析:熵分析可以评估振动信号的随机性和复杂性。
通过计算振动信号的熵值,可以得到信号的信息量和不确定性。
机械振动信号的特征提取与分析

机械振动信号的特征提取与分析机械振动信号的特征提取与分析是一项重要的技术,它可以帮助我们了解机械设备的工作状态并及时发现问题。
在工业生产中,常常会出现各种振动信号,例如机械设备的运行振动、故障振动以及环境噪音等。
通过对这些信号的分析,我们可以判断设备的运转情况,识别设备故障,并采取相应的措施来保障生产安全和设备的正常运行。
在对机械振动信号进行特征提取与分析之前,首先需要采集信号数据。
信号采集系统通常由传感器、数据采集卡和计算机组成。
通过传感器对机械设备振动进行感知,并将振动信号转化为电信号。
数据采集卡将电信号转化为数字信号,并通过计算机进行存储和处理。
特征提取是对振动信号进行初步处理的重要步骤。
振动信号具有复杂的波形,其中蕴含了很多信息。
通过对信号进行特征提取,可以提取出信号的主要特点和特征参数,为后续的进一步分析和判断提供依据。
常用的特征参数包括频率特征、能量特征、幅度特征和相位特征等。
这些参数能够反映振动信号的频率分布、振幅大小以及相位差异等信息。
频率特征是对信号频谱进行分析得到的,可以帮助我们了解振动信号在频域上的特点。
频率特征包括主频和谐波频率等,通过分析不同频率成分的大小和分布,可以识别出信号中的异常频率,并判断是否存在故障。
能量特征是对信号能量分布的描述,常用的能量特征参数有均方根、峰值等。
幅度特征是对信号振幅的描述,可以反映出信号的幅值大小和振动的强度。
相位特征是反映信号相位关系的参数,可以帮助我们了解振动信号的相位差异和相位变化情况。
特征提取之后,我们需要对提取出的特征参数进行分析和判断。
常用的分析方法包括统计分析、时域分析和频域分析等。
统计分析主要通过计算特征参数的均值、标准差、变异系数等统计量来描述信号的分布特征。
时域分析是通过对信号波形的观察和分析,了解信号在时间轴上的变化规律和特点。
频域分析是通过将时域信号转化为频域信号,在频域上观察和分析信号的频谱特征。
通过对机械振动信号的特征提取与分析,我们可以得到信号的特征参数和分析结果。
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按振动规律分类
这种分类,主要 是根据振动在时间 按振动的动力学特征分类
(1)自由振动与固有频率
这种振动靠初始激励一次性获得振动能量,历程有限,一般不会 对设备造成破坏,不是现场设备诊断所需考虑的目标。描写单自由度 线性系统的运动方程式为: d 2 x(t ) m kx(t ) 0 dt 2 通过对自由振动方程的求解,我们导出了一个很有用的关系式: 无阻尼自由振动的振动频率为:
物体在持续的周期变化的外力作用下产生的振动叫强迫振动,如 不平衡、不对中所引起的振动。
由图2—3所见,衰减自由振动随时间 推移迅速消失,而强迫振动则不受阻 尼影响,是一种振动频率和激振力同 频的振动。从而可见,强迫振动过程 不仅与激振力的性质(激励频率和幅 值)有关,而且,与物体自身固有的 特性(质量、弹性刚度、阻尼)有关, 这就是强迫振动的特点。
m
d x dx c kx Fo sin t dt dt 2
( 惯 性 力 ) ( 阻 尼 力 ) ( 弹 性 力 ) ( 激 振 力 )
2
图2-2强迫振动力学模型
图2-3 强迫振动响应过程 a)强迫振动 b)衰减振动 c)合成振动
(3) 自激振动
自激振动是在没有外力作用下,只是由于系统自身的原因所产生的 激励而引起的振动,如油膜振荡、喘振等。自激振动是一种比较危险的 振动。设备一旦发生自激振动,常常使设备运行失去稳定性。 比较规范的定义是:在非线性机械系统内,由非振荡能量转变为振 荡激励所产生的振动称为自激振动。
第二章 机械振动及信号
在冶金、化工、机械等企业中旋转机械设备 约占80%,这些旋转设备主要包括发电机、电动 机、透平制氧机、鼓风机、大型轧钢机等,在众 多的诊断技术中,没有任何技术能比振动信号分 析对机器设备状况提供更深刻的了解。另外,由 于旋转机械设备在运行中易出现不对中或受外力 作用而产生振动的现象,其大小与安装质量和使 用中的故障有直接关系。由此可见,振动分析及 测量在诊断旋转机械中有着重要的地位。
设备状态信号的物理表现
从根本上讲,所有设备的作用都是能量转换与传 递,设备状态愈好,转换与传递过程中的附加能量 损耗愈小。随着设备的劣化,附加能量损耗快速地 增大。附加能量损耗中包括的各种物理量构成设备 的状态信息中的重要部分。 以传递力和运动的设备,如齿轮箱、轧钢机、切 削、挤压设备等,附加能量损耗的初始形式也以力 和运动表现出来,这就是振动、摩擦。附加能量损 耗的二次形式是发热,由此将损耗的能量散发出去。 设备状态信息中主要的物理量是力和运动,它也 有多种形式,包含作功的力、作功的运动(位移、 速度等)、损耗的力和运动,以振动及摩擦热的形 式表现。
按振动频率分类
低频振动:f<10 Hz 机械振动(按频率分类) 中频振动:f=10~1000Hz 高频振动:f>1000Hz
在低频范围,主要测量的振幅是位移量。这是因为在低频 范围造成破坏的主要因素是应力的强度,位移量是与应变、应 力直接相关的参数。 在中频范围,主要测量的振幅是速度量。这是因为振动 部件的疲劳进程与振动速度成正比,振动能量与振动速度的平 方成正比。在这个范围内,零件的疲劳破坏为主要表现,如点 蚀、剥落等。 在高频范围,主要测量的振幅是加速度。它表征振动部 件所受冲击力的强度。冲击力的大小与冲击的频率与加速度值 正相关。
振动信号的描述
构成一个确定性振动有3个基本要素,即振幅s,频率f(或ω )和相 位φ 。即使在非确定性振动中,有时也包含有确定性振动。振幅、频率、 相位,这是振动诊断中经常用到的三个最基本的概念。 简谐振动可以用下面函数式表示:
S A sin(t )
图2—4 简谐振动的时域图像
速度比位移的相位超前90º ,加速度比位移的相位超前180º 。比速 度超前90º 。
自激振动有如下特点: 1)随机性。因为能引发自激振动的激励(大于阻尼力的失稳力)一般都是偶然 因素引起的,没有一定规律可循。 2)振动系统非线性特征较强,即系统存在非线性阻尼、元件(如油膜的粘温特 性,材料内摩擦)、非线性刚度元件(柔性转子、结构松动等)才足以引发 自激振动,使振动系统所具有的非周期能量转为系统振动能量。 3)自激振动频率与转速不成比例,一般低于转子工作频率,与转子第一临界 转 速相符合。只是需要注意,由于系统的非线性,系统固有频率会有一些变化。 4)转轴存在异步涡动。 5)振动波形在暂态阶段有较大的随机振动成分,而稳态时,波形是规则的周期 振动,这是由于共振频率的振值远大于非线性影响因素所致;与一般强迫振 动近似的正弦波(与强迫振动激励源的频率相同)有区别。
一般所进行的振动测量大致有以下两方面的内容:
1.振动基本参数的测量,测量振动构件上某点的 位移、速度、加速度、频率和相位,用于识别该 构件的运动状态是否正常。
2.结构和部件的动态特性测量,这种测量方式以 某种激振力作用在被测体上,使被测件产生受迫 振动,测量输入(激振力)和输出(被测体振动响应), 从而确定被测体的固有频率、振型等动态参数。
自由振动、强迫振动、自激振动这三种振动在设备故 障诊断中有各自的主要使用领域。 对于结构件,因局部裂纹、紧固松动等原因导致结构 件的特性参数发生改变的故障,多利用脉冲力所激励的自 由振动来检测,测定构件的固有频率、阻尼系数等参数的 变化。 对于减速箱、电动机、低速旋转设备等机械故障,主 要以强迫振动为特征,通过对强迫振动的频率成分、振幅 变化等特征参数分析,来鉴别故障。 对于高速旋转设备以及能被工艺流体所激励的设备, 除了需要监测强迫振动的特征参数外,还需监测自激振动 的特征参数。
必须特别说明一个与振动幅值有关的物理量即速度有效值Vrms,亦 称速度均方根值。这是一个经常用到的振动测量参数。因为它最能反映 振动的烈度,所以又称振动烈度指标。 频率f:振动物体(或质点)每秒钟振动的次数称为频率,用f表示, 单位为Hz。 振动频率在数值上等于周期T的倒数,即:
f 1 T
式中 T——周期,即质点再现相同振动的最小时间间隔(s或ms)。 频率还可以用角频率ω来表示,即:
2f
相位 : 相位 由转角ωt与初相角φ两部分组成 振动信号的相位,表示振动质点的相对位置。不同振动源产生的 t 振动信号都有各自的相位。由几个谐波分量叠加而成的复杂波形,即 使各谐波分量的振幅不变,仅改变相位角,也会使波形发生很大变化, 甚至变得面目全非。 相位测量分析在故障诊断中亦有相当重要的地位,一般用于谐波 分析,动平衡测量,识别振动类型和共振点等许多方面。
n
k m
式中:m—物体的质量、k—物体的刚度
这个振动频率与物体的初始情况无关,完全由物体的力学性质决 定是物体自身固有的称为固有频率,这个结论对复杂振动体系同样成立。 它揭示了振动体的一个非常重要的特性。许多设备强振问题,如强迫共 振、失稳自激、非线性谐波共振等均与此有关。
(2) 强迫振动和共振