齿轮振动的简易诊断方法
旋转机械故障诊断
旋转机械故障诊断
旋转机械故障诊断主要是通过观察和分析机械运行过程中
的异常现象来判断故障原因。
以下是一些常见的旋转机械
故障诊断方法：
1. 震动分析：通过测量机械运行时的振动幅值和频率，分
析振动的特点和变化趋势，判断故障位置和类型。
常见的
故障类型包括不平衡、轴承损坏和轴承松动等。
2. 温度监测：通过测量机械的各个部件的温度，判断是否
存在过热的情况。
过高的温度可能是由于摩擦、润滑不良
或散热不良等原因引起的故障。
3. 声音分析：通过对机械工作过程中产生的声音进行分析，判断是否存在异响或噪音。
噪音可以是由于轴承损坏、齿
轮磨损或螺栓松动等引起的。
4. 润滑油分析：通过对机械润滑油的化学成分和物理性质
进行分析，判断是否存在金属粉末、水分或杂质等异常。
这些异常可能是由于零件磨损或润滑油质量不佳引起的故障。
5. 可视检查：通过对机械各个部件的外观进行检查，观察
是否存在磨损、裂纹或松动等现象。
这可以帮助诊断轴承、齿轮和联接件等部件的故障。
以上是常见的旋转机械故障诊断方法，诊断时可以结合多
种方法综合分析，准确判断和定位故障原因，以便及时进
行修复或更换有问题的部件。
基于EEMD和THT的齿轮故障诊断方法
Ｅ ＭＤ 方 法Ｃ４ 过 对 非 线性 、 平 稳 信 号 的 分 ａ］ －通 非 解获 得一 系列 表征 信号 特征 时间 尺度 的 固有 模态 函 数 （ｎｒ ｓ ｄ ｕ ｃｉｎ 简 称 Ｉ ） 使 得 各 个 ｉｔｉ ｉ ｍｏ ｅｆｎ ｔ ， ｎｃ ｏ ＭＦ ，
平稳信 号 。 际 中齿轮故 障的振动信号 多为非平稳 信 实 号 ， 平 稳信 号 的分析方 法有 很 多 ， 括短 时傅 里 叶 非 包
Ｈｕｎ ａ ｇ变换的齿轮箱故 障诊 断方法 ， 方法首先运 用Ｅ ＭＤ方法 ， 该 Ｅ 将振动信 号分解成不 同特 征时间尺度的单分量
固有 模 态 函数 ， 后 用 Ｔ ａ ｅ 能 量 算 子 计 算 各 固有 模 态 函数 的 瞬 时频 率 和 瞬 时 幅 值 ， 到 ＴｅｇｒＨｕ ｎ 换 时 频 然 ｅｇ ｒ 得 ａｅ— ａｇ变
即原始 数据 可表 示 为一组 固有模 态 函数分 量 和一个 残余项 的和 。
１ ２ Ｅ Ｍ Ｄ 方 法 ． Ｅ
Ｅ ＭＤ 方 法 的特 性 为 ：． ＭＤ 是 一 种 自适 应 ａＥ
的信号 分析 方法 ， 能有效 提取非 线性 、 它 非平 稳 信号
第 ３ 卷第 ４ ｌ 期
２ １ 年 ８月 ０１
振 动 、 试 与诊 断 测
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｂ ａ ｉｎ， ａ ｕ ｅ ｎ ｏ ｒ ａ ｆＶｉｒ ｔｏ Ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ＆ Ｄｉｇ ｏ ｉ ａ ｎ ｓｓ
Ｖ ｏ ．３ Ｏ． １ １Ｎ ４ Ａｕ ｇ． ２ １ ０１
基 于 Ｅ ＭＤ 和 Ｔ Ｅ ＨＴ 的齿 轮 故 障诊 断 方法 。
谱 。齿 轮箱 齿轮裂纹故障振动 试验信号 的研 究结果表 明， ａ ｅ— ａ ｇ变换时频 谱优于 Ｈｉ ｅｔ ａ ｇ变换时频 Ｔｅｇ ｒＨｕ ｎ ｌ ｒ— ｎ ｂ Ｈｕ
基于小波-倒频谱的齿轮故障诊断方法及应用
基于小波-倒频谱的齿轮故障诊断方法及应用摘要: 利用振动信号采集到的齿轮故障信息，依据点蚀的故障机理和频谱特征，采用小波分解将信号分解在不同频带，选择故障所处频带重构信号，对故障进行诊断。
结合倒频谱方法有效地识别故障特征频率。
结果表明小波分析与倒频谱相结合是齿轮故障检测中一种有效的诊断方法。
关键词: 齿轮；故障；小波分析；倒频谱1 引言随着现代机械对齿轮传动的要求日益提高，减速器在国民经济生产中发挥越来越重要的作用，因此其故障诊断一直是学者们研究的热点。
当齿轮存在局部故障时，由于振动产生瞬态的冲击信号，啮合频率及其谐波被调制频率紧紧包围而形成密集边频带，同时由于受噪声的干扰，故障信息往往淹没于强大的噪声中。
这给诊断带来一定的困难。
采用基于傅里叶变换的传统信号处理方法，分别仅从时域或频域给出信号的统计平均结果，无法同时兼顾信号在时域和频域的全貌和局部变化特征，而这些局部化特征恰恰是故障的表征。
解调分析传统的方法包括Hilbert变换和检波解调法，它们形成包络信号进行带通滤波时都需要依靠经验来确定带通滤波器的中心频率和带宽，这在主观上给分析结果带来较大的影响。
由于小波变换具有时频局部化和多分辨特性，从根本上克服了傅里叶分析以单个变量描述信号的缺点，因此小波技术适合于处理非平稳信号[1-3]。
但是小波由于受Heisenberg测不准原理的限制，使其不可能在时域和频域都有很高的分辨率，使得单单采用小波技术对诊断密集边频带准确性和可靠性有一定的局限。
基于小波-倒频谱分析的方法则利用小波多分辨特性，消除背景噪声检测微弱的故障信号，结合倒频谱技术可以分离和提取出密集边频中的故障特征成分，因此是齿轮故障检测中一种有效的诊断方法。
2 小波-倒频谱方法原理2.1 小波技术分解原理如果函数满足以下容许条件：3 齿轮故障诊断的实例应用图1 . db5小波5层分解图（a）为点蚀小波五层分解图（b）为正常信号小波五层分解图从图1中我们发现，正常信号的细节信号有一定的周期性，而点蚀故障信号由于其突变的冲击脉冲作用存在着一定的周期性，导致了其与原有的周期发生耦合作用，而减弱了原有周期性。
旋转机械的振动信号分析及故障诊断方法研究
旋转机械的振动信号分析及故障诊断方法研究随着工业技术的不断发展，旋转机械在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
旋转机械在运行时会产生各种各样的振动，而振动信号的分析和故障诊断对机械的安全运行和有效维护都起着至关重要的作用。
本文将探讨旋转机械的振动信号分析及故障诊断方法研究。
一、振动信号的数据采集在进行振动信号的分析和故障诊断之前，首先需要进行数据采集。
通常采用振动传感器进行数据采集。
振动传感器可以测量振动的振幅、频率等参数。
为了获得更加准确的数据，通常需要进行多个位置的振动信号采集，这样可以更加全面地了解振动情况。
二、振动信号的分析方法1.频谱分析法频谱分析法是振动信号分析中最常用的方法之一。
它是将信号在频谱上分解成不同频率的组成部分，从而了解不同频率在振动中所占的比例和重要性。
通过频谱分析法，可以找出导致振动的主要频率，从而更加准确地判断故障原因。
2.时域分析法时域分析法是另一种常见的振动信号分析方法。
它是将信号在时间轴上进行分析，了解信号的波形和振动幅值。
通过时域分析法可以观察到信号的整体趋势，同时也可以观察到信号中的瞬时事件，对于一些短暂的故障往往可以通过时域分析法来判断出来。
3.功率谱密度法功率谱密度法是将信号在频谱上进行分析，并计算每个频率下的能量，从而了解信号在不同频率下的能量分布。
通过功率谱密度法，可以发现振动信号中的周期性成分，比如叶轮、齿轮等周期性振动成分。
三、故障诊断方法1.需要比较振动信号在进行故障诊断时，通常需要先与正常的振动信号进行比较，对比两者的相似之处和差异之处，从而判断机械是否出现故障。
2.需要进行特点分析机械故障的振动信号通常会具有一些特定的特点，比如特定频率下的明显能量峰值、周期性振动等，需要通过对信号的特点进行分析，从而得出故障原因。
3.需要进行多因素综合分析机械振动信号的故障往往是由多个因素综合作用造成的，因此进行故障诊断时需要考虑到各种因素，比如机械的运行状态、环境温度、操作方式等，从而更加准确地进行故障诊断。
汽轮发电机组振动故障诊断及案例
汽轮发电机组振动故障诊断及案例汽轮发电机组是一种常见的发电设备，其振动故障的诊断对于设备的正常运行至关重要。
本文将介绍汽轮发电机组的振动故障诊断方法，并列举相关的案例分析，以提供参考和借鉴。
1. 振动故障的定义振动是指物体在运动过程中产生的周期性的机械波动，而振动故障则是指汽轮发电机组在运行过程中产生的异常振动现象。
振动故障可能导致设备的损坏、性能下降甚至停机，因此需要及时诊断和处理。
2. 振动故障的诊断方法振动故障的诊断可以采用多种方法，常见的包括：(1) 振动信号的采集与分析：通过在汽轮发电机组上安装振动传感器，采集振动信号，并通过信号分析软件对振动信号进行频谱分析、波形分析等，以判断故障类型和严重程度。
(2) 振动信号的比较与参照：将汽轮发电机组的振动信号与正常工况下的参考振动信号进行比较，通过比对差异来诊断故障。
(3) 振动特征参数的提取与分析：通过对振动信号进行特征参数提取，如振动幅值、频率、相位等，进一步分析故障类型和原因。
(4) 振动信号与其他信号的关联分析：将振动信号与其他信号，如温度、压力等进行关联分析，找出振动故障的可能原因。
3. 振动故障的案例分析3.1 轴承故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现明显的振动，经过诊断发现是轴承故障导致的。
通过更换轴承，振动问题得到解决。
3.2 不平衡故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现严重的振动，经过诊断发现是转子不平衡导致的。
通过进行动平衡处理，振动问题得到解决。
3.3 轴间不对中故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现振动，经过诊断发现是轴间不对中导致的。
通过调整轴间对中，振动问题得到解决。
3.4 齿轮故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现振动，经过诊断发现是齿轮故障导致的。
通过更换齿轮，振动问题得到解决。
3.5 基础刚度不足故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现振动，经过诊断发现是基础刚度不足导致的。
通过增加基础刚度，振动问题得到解决。
汽轮发电机组振动故障诊断及案例
汽轮发电机组振动故障诊断及案例汽轮发电机组是一种常见的发电设备，但在运行过程中可能会出现振动故障，影响发电机组的稳定运行。
振动故障诊断是保证汽轮发电机组正常运行的重要环节，下面将列举一些常见的振动故障及其诊断案例。
1. 振动源失衡故障：振动源失衡是引起汽轮发电机组振动的常见原因之一。
失衡会导致旋转部件的质量分布不均匀，引起振动。
诊断方法可以通过在转子上安装动平衡仪，测量转子在不同位置的振动幅值，确定失衡位置。
2. 轴承故障：轴承是汽轮发电机组重要的支撑部件，若轴承出现故障会导致振动增大。
常见的轴承故障有磨损、断裂等。
诊断方法可以通过振动信号分析，观察振动频谱图，确定轴承故障类型。
3. 齿轮啮合故障：汽轮发电机组中的齿轮传动系统是重要的动力传递装置，若齿轮啮合不良或损坏，会引起振动。
诊断方法可以通过振动信号分析，观察齿轮啮合频率和频谱图，确定齿轮啮合故障。
4. 沉降及基础故障：汽轮发电机组的基础和支撑结构若出现沉降或损坏，会导致振动增大。
诊断方法可以通过测量基础的竖向位移，判断是否存在沉降或基础故障。
5. 振动传感器故障：振动传感器是汽轮发电机组振动监测的重要设备，若传感器本身存在故障，会导致振动信号异常。
诊断方法可以通过更换传感器或检查传感器连接线路，判断传感器是否故障。
6. 风扇故障：汽轮发电机组中的风扇若出现故障，会引起振动。
常见的故障有叶片脱落、叶片失衡等。
诊断方法可以通过观察风扇转速、振动信号等，判断风扇是否故障。
7. 调节阀故障：汽轮发电机组中的调节阀若存在故障，会导致汽轮机转速不稳定，进而引起振动。
诊断方法可以通过检查调节阀的工作状态、振动信号等，判断调节阀是否故障。
8. 润滑系统故障：汽轮发电机组的润滑系统若存在故障，会导致部件摩擦增大，引起振动。
诊断方法可以通过检查润滑系统的工作状况、油液清洁度等，判断润滑系统是否故障。
9. 高温故障：汽轮发电机组中的高温部件若存在故障，会引起振动。
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。
振动诊断汇总
频谱分析法
总结词
频谱分析法是一种通过分析振动信号的频率成分来诊断机械故障的方法。
详细描述
频谱分析法通过将振动信号分解成不同频率的分量，并分析这些分量的幅值和 相位，以识别不同频率下的振动特征。这些特征可以与已知的故障模式进行比 对，从而确定故障类型和位置。
波形分析法
总结词
波形分析法是一种通过分析振动信号的时域波形来诊断机械 故障的方法。
案例三：压缩机的振动诊断
总结词
压缩机的振动诊断通常涉及压缩机的机械系统和控制系 统，需要综合考虑气体动力学、热力学和机械应力等因 素。
详细描述
在压缩机运行过程中，由于气体的压缩、膨胀以及机械 传动系统的运转，可能导致压缩机壳体和轴承的振动。 诊断时，需对压缩机的进排气系统、轴承、润滑系统等 进行检查，同时分析振动的频率和幅值。常见故障包括 轴承磨损、转子不平衡、气体脉动等。根据诊断结果， 可进行相应的维修或更换部件。
通用机械的振动诊断
总结词
通用机械如泵、风机等在工业领域中应用广泛，通过振动诊断技术可以检测其运行状态 和故障。
详细描述
通用机械在运行过程中也会产生振动，这些振动信号与机械的运行状态密切相关。通过 测量和分析这些振动信号，可以判断机械的运行状态和故障类型，如叶轮磨损、轴承松
动等。通过及时发现并处理这些问题，可以延长机械的使用寿命，提高生产效率。
04 振动诊断案例分析
CHAPTER
案例一：离心泵的振动诊断
总结词
离心泵的振动诊断是工业中常见的故障排查 案例，主要涉及对泵体、轴承和驱动系统的 检查。
详细描述
离心泵在运行过程中，由于流体动力学、机 械应力、不平衡力等因素，可能导致泵体和 轴承的振动。通过振动频谱分析、波形分析 等手段，可以定位问题所在，如轴承磨损、 转子不平衡等，进而采取相应措施进行维修
齿轮故障的常见形式与原因
齿轮故障的常见形式与原因一、齿轮故障的常见形式齿轮由于构造型式、材料与热处理、操作运行环境与条件等因素不同，发生故障的形式也不同，常见的齿轮故障有以下几类形式。
(1)齿面磨损光滑油缺乏或油质不清洁会造成齿面磨粒磨损，使齿廓改变，侧隙加大，以致由于齿轮过度减薄导致断齿。
一般情况下，只有在光滑油中夹杂有磨粒时，才会在运行中引起齿面磨粒磨损。
(2)齿面胶合和擦伤对于重载和高速齿轮的传动，齿面工作区温度很高，一旦光滑条件不良，齿面间的油膜便会消失，一个齿面的金属会熔焊在与之啮合的另一个齿面上，在齿面上形成垂直于节线的划痕状胶合。
新齿轮未经磨合便投人使用时，常在某一部分产生这种现象，使齿轮擦伤。
(3)齿面接触疲劳齿轮在实际啮合过程中，既有相对滚动，又有相对滑动，而且相对滑动的摩擦力在节点两侧的方向相反，从而产生脉动载荷。
载荷和脉动力的作用使齿轮外表层深处产生脉动循环变化的剪应力，当这种剪应力超过齿轮材料的疲劳极限时，接触外表将产生疲劳裂纹，随着裂纹的扩展，最终使齿面剥落小片金属，在齿面上形成小坑，称之为点蚀。
当“点蚀〞扩大连成片时，形成齿面上金属块剥落。
此外，材质不均匀或部分擦伤，也容易在某一齿上首先出现接触疲劳，产生剥落。
(4)弯曲疲劳与断齿在运行过程中承受载荷的轮齿，如同悬臂梁，其根部受到脉冲循环的弯曲应力作用最大，当这种周期性应力超过齿轮材料的疲劳极限时，会在根部产生裂纹，并逐步扩展，当剩余部分无法承受传动载荷时就会发生断齿现象。
齿轮由于工作中严重的冲击、偏载以及材质不均匀也可能会引起断齿。
断齿和点蚀是齿轮故障的主要形式。
齿轮故障还可分为部分故障和分布故障。
部分故障集中在一个或几个齿上，而分布故障那么在齿轮各个轮齿上都有表达。
二、齿轮故障的原因产生上述齿轮故障的原因较多，但从大量故障的分析统计结果来看，主要原因有以下几个方面：1．制造误差齿轮制造误差主要有偏心、齿距偏向和齿形误差等。
偏心是指齿轮〔一般为旋转体〕的几何中心和旋转中心不重合，齿距偏向是指齿轮的实际齿距与公称齿距有较大误差，而齿形误差是指渐开线齿廓有误差。
齿轮传动系统的故障诊断方法研究论文
齿轮传动系统的故障诊断方法研究论文齿轮传动系统的故障诊断方法研究内容提要: 在机械设备运转过程中,齿轮传动系统通过主、从动齿轮的相互啮合传递运动和能量,这个过程将产生一定形式的机械振动。
而诸如磨损、点蚀、制造误差、装配误差等齿轮和齿轮传动系统的各种缺陷和故障必然引起机械振动状态(或信号)发生变化。
因此,在齿轮传动系统的振动信号中,蕴涵有它的健康状态 (故障与无故障)信息,监测和分析振动信号自然就可以诊断齿轮和齿轮传动系统的故障。
关键词: 齿轮故障;故障诊断;振动;裂纹目录引言 1第一章影响齿轮产生振动的因素 21.1 振动的产生 21.2 振动的故障 2第二章齿轮裂纹故障诊断 42.1 裂纹产生的原因 42.2齿轮裂纹分类、特征、原因及预防措施42.2.1淬火裂纹 42.2.2磨削裂纹 42.2.3疲劳裂纹 52.2.4轮缘和幅板裂纹 6第三章齿轮故障诊断方法与技术展望73.1 齿轮故障诊断的方法73.1.1 时域法73.1.2 频域法73.1.3 倒频谱分析83.1.4 包络分析83.1.5 小波分析方法83.2 齿轮故障诊断技术的展望9结论10致谢11参考文献12引言随着科学技术的不断进步,机械设备向着高性能、高效率、高自动化和高可靠性的方向发展。
齿轮由于具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑等优点,是改变转速和传递动力的最常用的传动部件,是机械设备的一个重要组成部分,也是易于故障发生的一个部件,其运行状态对整机的工作性能有很大的影响。
在机械设备运转过程中,齿轮传动系统通过主、从动齿轮的相互啮合传递运动和能量,这个过程将产生一定形式的机械振动。
而诸如磨损、点蚀、制造误差、装配误差等齿轮和齿轮传动系统的各种缺陷和故障必然引起机械振动状态(或信号)发生变化。
因此,在齿轮传动系统的振动信号中,蕴涵有它的健康状态(故障与无故障)信息,监测和分析振动信号自然就可以诊断齿轮和齿轮传动系统的故障。
第一章影响齿轮产生振动的因素1.1 振动的产生在齿轮的传动啮合过程中,影响齿轮产生振动的原因很多,有大周期的误差也有小周期的误差。
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齿轮振动的简易诊断方法
齿轮的简易诊断包括噪声诊断法、振平诊断法以及冲击脉冲（SPM）诊断法等，最常用的是振平诊断法。
振平诊断法是利用齿轮的振动强度来判别齿轮是否处于正常工作状态的诊断方法。
依据判定|考试大|指标和标准不同，又可以分为肯定值判定法和相对值判定法。
1．肯定值判定法
肯定值判定法是利用在齿轮箱上同一测点部位测得的振幅值直接作为评价运行状态的指标。
用肯定值判定法进展齿轮状态识别，必需依据不同的齿轮箱，不同的使用要求制定相应的判定标准。
制定齿轮肯定值判定标准的主要依据如下：
(1)对特别振动现象的理论讨论；
(2)依据试验对振动现象所做的分析；
(3)对测得数据的统计评价；
(4)参考国内外的有关标准。
实际上，并不存在可适用于一切齿轮的肯定值判定标准，当齿轮的大小、类型等不同时，其判定标准自然也就不同。
按一个测定参数对宽带的振动做出推断时，标准值肯定要依频率而转
变。
频率在1kHz以下，振动按速度来判定；频率在1kHz以上，振动按加速度来判定。
实际的标准还要依据详细状况而定。
2．相时值判定法
在实际应用中，对于尚未制定出肯定值判定标准的齿轮，可以充分利用现场测量的数据进展统计平均，制定适当的相对判定标准，采纳这种标准进展判定称为相对值判定法。
相对判定标准要求将在齿轮箱同一部位测点在不同时刻测得的振幅与正常状态下的振幅相比拟，当测量值和正常值相比到达肯定程度时，判定为某一状态。
比方，相对值判定标准规定实际值到达正常值的 1.6~2倍时要引起留意，到达2.56~4倍时则|考试大|表示危急等。
至于详细使用时是根据1.6倍进展分级还是根据2倍进展分级，则视齿轮箱的使用要求而定，比拟粗糙的设备（例如矿山机械）一般使用倍数较高的分级。
实际中，为了到达效果，可以同时采纳上述两种方法，以便比照比拟，全面评价。