振动信号在电动机电气故障诊断中的应用
基于振动信号的电气故障诊断系统的应用分析
３２ 灰 色 关 联 法 ．
以极大地提高诊断 的实时性 和准确性 。 由于 传统 的监 测方法 与 电力 系统 的电 气连 接 ，在操 作上存 在危 险性 ，一 种
新 的监 测 方 法 被 人 们 所 重 视 ，即 变 压
障诊 断的方法 主要是 以智能 化方 法为
主 ，通 常 是 由专 家 根 据 状 态 监 测 所 得
到 的各测量值 及运算 处理结 果所 提供 的信 息 ，以及 所掌握 的关 于设备 的知
识 和 经 验 ， 进 行 推 理 判 断 ，从 而 提 出
随着 电力系统 自动化 水平 的提 高 ，越
２ 电 气 系统 故 障 诊 断 的
必要 性
加 强 电气 系 统 的 故 障 诊 断 ，对 电 力 系统 安 全 运 行 具 有 显 著 的 价 值 。 以
故 障 进 一 步 扩 大 有 很 大 帮 助 。 将 在 线 数 据 引 入 到 变 压 器 的 故 障 诊 断 中 ， 可
பைடு நூலகம்
行 的 。人 工神经 网络 主模块 根据各 分 模 块分析结 果进行 横 向和纵 向 的 、历 史 和现行 的综合 分析判 断 ；由前 向通 道 传播至 主模块 各节点 ，经激 活 函数
电气 系统 中最易损 伤的变 压器 的故 障 诊 断为例 ，从停 电进 行 常规 的预 防性
器振 动监测法 。通过 粘在 变压 器身 上 的振 动加速度 传感器 获取 变压 器 的振
变 压器故 障 的灰色 诊断是应 用灰
圃 ２７ 总 ８ ） ０． 第８ ０（ 期 ７
维普资讯
振动信号的频谱分析与故障诊断
振动信号的频谱分析与故障诊断频谱分析是一种常用的信号处理技术，可以对振动信号进行分析和故障诊断。
本文将介绍频谱分析的原理和应用，并探讨其在故障诊断中的作用。
一、频谱分析的原理频谱分析是将一个信号分解成一系列频率成分的过程。
它基于傅里叶变换原理，将时域上的信号转换为频域上的频谱。
通过频谱分析，可以更直观地了解信号的频率特性和频率成分。
在振动信号处理中，频谱分析可以帮助我们获取振动信号的频率谱。
频率谱可以用图形表示，横轴表示频率，纵轴表示振幅。
通过分析频率谱，可以发现信号中的主要频率成分，从而进行故障诊断和分析。
二、频谱分析的方法1. 傅里叶变换（Fourier Transform）傅里叶变换是将信号从时域转换到频域的重要方法。
它将一个连续时域的信号转换为一个连续频域的频谱。
傅里叶变换可以精确地表示信号的频谱信息，但对计算机实现来说，计算量较大。
2. 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）为了克服傅里叶变换的计算复杂度，人们提出了快速傅里叶变换算法。
FFT是一种高效的离散傅里叶变换方法，可以在计算机上快速计算信号的频谱。
FFT广泛应用于振动信号处理中，可以实时获得信号的频谱特征。
三、频谱分析在故障诊断中的应用1. 故障特征提取频谱分析可以帮助我们提取振动信号中的故障特征。
不同的故障在频谱上表现出不同的频率成分和振幅分布。
通过比较正常信号和故障信号的频谱特征，可以判断故障类型和程度。
2. 故障诊断频谱分析可以根据特定故障的频率特征，对故障进行诊断。
例如，对于轴承故障，通常会在频谱上出现与旋转频率相关的峰值，通过检测这些峰值可以判断轴承是否发生故障。
3. 故障监测与预警通过对振动信号进行实时频谱分析，可以实现故障的监测与预警。
当频谱中出现异常的频率成分时，说明设备可能存在故障隐患，及早发现并采取措施进行维修，可以避免设备故障进一步恶化。
四、频谱分析的局限性频谱分析虽然是一种有效的振动信号处理方法，但也存在一定的局限性。
电动机振动故障及检修总结
电动机振动故障及检修总结电动机振动故障及检修总结电动机的振动故障及检修在工业领域普遍存在的振动式衡量设备装态的重要指标之一，当机械内部发生异常时，设备就会出现振动加剧现象。
振动诊断就是以系统在某种激励下的振动响应作为诊断信息的来源，通过对所测得的振动参量（振动位移、速度、加速度）进行各种处理，借助一定的识别策略，对机械设备的运行状态作出判断，进而对于有故障的设备给出故障部位、故障程度以及故障原因等方面的信息。
由于振动诊断具有诊断结果准确可靠，便于实时诊断等诸多优点，因而它成为应用最为广泛、最普遍的诊断技术之一。
特别是近年来，随着振动信号采集、传输以及分析仪器技术性能的提高，更进一步地促进了振动诊断技术在机械故障诊断中的应用。
1、电动机振动的危害电动机产生振动，会使绕组绝缘和轴承寿命缩短。
振动力促使绝缘缝隙扩大、外界粉尘和水份侵入其中，造成绝缘电阻降低和泄露电流增大，甚至形成绝缘击穿等故障。
另外，电动机产生振动，又会使冷却管振裂，焊接点振开；同时会造成负载机械的损伤，降低工件精度；会造成所有遭到振动的机械部分的疲劳，会使地脚螺栓松动或断掉，最后电动机将产生很大噪声。
2、振动原因电动机的振动原因大致分为：①电磁原因；②机械原因；③机电混合原因。
①电磁原因1）电源方面：电压不平衡，三相电动机单相运转（比如熔丝烧断一根）/2）定子方面：定子铁芯变椭圆、偏心、松动、单边磁拉力，绕组故障（断线、对地短路、击穿），三相电流不平衡，三相阻抗不平衡，绕组接线有误。
3）转子方面：转子铁芯变椭圆、偏心、松动、鼠笼缺陷（如缩孔、断笼）等。
②机械原因1）电动机本身方面：①机械不平衡，转轴弯曲，滑环变形；②气隙不均；③定转子铁芯磁中心不一致；④轴承故障（如磨损超限、变形、配合精度不够）；⑤机械结构强度不够；⑥基础安装不良，强度不够，共振，地脚螺丝松动等。
2）与联轴器配合方面：①连接不良，定中心不准；②联轴器不平衡，负载机械不平衡，系统共振等。
基于振动信号分析技术在矿用电机故障诊断中的应用与研究
・３ ７・
基 于振动信号分析技术在矿 用 电机故 障诊 断 中 的应 用 与研 究
Ａｐ ｐｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｏ ｆ Ｖｉ ｂｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｉ ｇｎ ａ ｌ Ａｎａ ｌ ｙｓ ｉ ｓ Ｔｅ ｃ ｈｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｎ Ｍｉ ｎ ｅ Ｍ ｏｔ ｏｒ Ｆａ ｕ ｌ ｔ Ｄｉ ａｇ ｎｏ ｓ ｉ ｓ
中图分类号 ： Ｔ Ｈ１ ７
文献标 识码 ： Ａ
文章编 号： １ ０ ０ ６ — ４ ３ １ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ８ — ０ ０ ３ ７ — ０ ３
ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ， ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏｒ ｆ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｍｉＨ Ｅ Ｙ ａ ｎ ； 邹 兆东②Ｚ Ｏ Ｕ Ｚ ｈ ａ ｏ — ｄ ｏ ｎ ｇ ； 曹晓玲①Ｃ Ａ Ｏ Ｘ ｉ ａ ｏ — ｌ ｉ ｎ ｇ
（ ① 新 疆 工 程 学 院机 械 工 程 系 ， 乌鲁 木 齐 ８ ３ ０ ０ ９ １ ； ② 新 疆 油 田公 司 ： ｉｅ 作 业 区 ， ｆ 克拉 玛 依 ８ ３ ４ ０ ０ ０ ） （ （ ￣ ） Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ｌ ａ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， Ｘｉ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， Ｕ ｒ ｕ ｍ ｑ ｉ ８ ３ ０ ０ ９ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
基于振动信号分析技术在矿用电机故障诊断中的应用与研究
基于振动信号分析技术在矿用电机故障诊断中的应用与研究作者：贺艳等来源：《价值工程》2013年第08期摘要：矿用电机的安全运行是矿山生产安全的重要保证，为及早排除矿用电机在运行过程中的隐患，及时诊断出电机故障原因。
针对矿用电机封闭式和防爆式的特点，采用了在线监测方式，通过对电机轴承及电机轴转子不平衡造成的故障进行振动检测，对振动信号进行分析研究，并与轴承故障特征频率及转子旋转故障特征频率比对分析，找到了故障原因，为矿用电机的故障诊断提供了科学依据和先进方法。
Abstract： The safe running of mine motor is an important part of safe production in mine， so it is important to remove the potential risk of mine motor and timely diagnose the failure as soon as possible. According to the characteristics of the closed and explosion proof mine motor， the online monitoring is used to take vibration detection for the imbalance of motor bearing and rotor and analyze the vibration information， and compare the bearing failure characteristic frequency and the rotation of the rotor fault characteristic frequency， try to find fault reason， providing scientific basis and advanced method for fault diagnosis of mine motor.关键词：振动信号分析技术；矿用电机；轴承；转子不平衡Key words： vibration signal analysis technology；mining motor；bearing；rotor imbalance中图分类号：TH17 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）08-0037-030 引言矿山生产强调的是安全，在矿山生产设备运行过程中，防患于未然，将问题解决在事故发生之前是每个矿山生产过程中的重要工作，要保证设备的安全运行，每个环节都不容忽视，尤其是矿用电机的安全运行，电动机相当于生产系统的心脏，一旦发生故障，将造成重大损失。
基于振动频谱分析的电动机故障诊断
２ 频谱分析的特点
振动信号是由一系列简谐振动分量 ，其他分量
和随机噪声迭加而成。 频谱分析的 目的 ， 是将信号中 所有这些成分都分解开来 ， 变成各种振幅、 频率和相 位 的简谐振动， 振动信号中原有 的简谐振动分量 ， 经
过分解 自 然还是简谐振动 ， 振动信号 中的其他成分 ， 也可 以分解为简谐振动分量 的组合 。 常用的频谱是幅值谱 ，幅值谱表示对应于各频 率的简谐振动分量所具有的振幅。 对于转子来说 ， 振
而造成严重的经济损失。 因此 ， 对公司内大量处于关 键部位且位置分散的电动机进行状态监测与故障诊
断工作是非常必要 的。 而要及时、 准确判断电动机是 否发生故障、 故障部位 以及故障程度 ， 则需要故障分 析人 员在充 分熟悉 被 监测设 备 的基 础 上掌 握扎 实 的 振动理论知识和一定的频谱分析能力。
ｍｏ ｉ ｒ ａ ｄ ｆ ｕ ｔ ｄ ａ ｎ ｓｓ ｏ ｅ ｍｏ ｏ ．Ｔ ｉ ｍｅ ｏ ｒｖ ｄ ｄ ｉ ｏ ｔｎ ａ ｅ ｏ ｑ ｉｍｅ ｔ ｎｔ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｏ ｉ ｆ ｔ ｔｒ ｈ ｓ ｇ ｈ ｓ ｔ ｄ ｐ ｏ ｅ ｍｐ ｒ ｔ ｂ ｓ ｓ ｆ ｒ ｅ ｕ ｐ ｎ ｈ ｉ ａ
ｉ ｅ ｃ ｍｐ ｎ ， ｖｂ ａｉ ｎ ｓｇ ａｓ ｏ ｅ ｍｏ ｏ ｓ ｗｅ ｅ ｃ ｌ ｃｅ ｙ ｐ ｒ ｂ ｅ ｅｅ ｔ ｒ ．Ｔ ｅ ｖ — ｎ ｔ ｏ ａ ｙ ｉ ｒ ｔ ｉｎ ｌ ｆ ｔ ｔｒ ｒ ｏｌ ｔ ｄ ｂ ｏ ｔ ｌ ｄ ｔ ｃｏ ｓ ｈ ｉ ｈ ｏ ｈ ｅ ａ
往往是转速频率的整数或分数倍 ， 以， 所 应用振幅谱 更直观。振幅谱上谱线的高度就是转子振动中该频 率分量 的幅值大小 。 在转子振动频谱上 ，不 同的频率分布往往对应
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。
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。
电机运行故障的检测与诊断方法
电机运行故障的检测与诊断方法电机是现代工业中不可或缺的设备，与各种机械设备相结合，用于驱动和控制系统的运行。
然而，在实际应用中，电机可能会发生各种运行故障，这给生产和运营带来了巨大的困扰和损失。
因此，如何及时、准确地检测和诊断电机的运行故障成为了一项重要的任务。
首先，基于物理检测方法的电机故障检测可以利用振动、声音、温度等参数进行诊断。
电机的振动频谱分析是一种常用的检测方法，通过检测电机运行时的振动信号，可以判断电机是否存在故障。
例如，当电机的轴承损坏时，振动信号的频谱会发生变化，从而提示轴承损坏的可能性。
同时，声音信号的检测也可以提供有关电机内部工作状态的信息。
另外，通过测量电机的温度变化，可以判断电机是否存在过载、短路等故障。
其次，基于电气参数的电机故障检测可以利用电流、电压、功率因数等参数进行诊断。
电流波形分析是一种常用的电气参数检测方法，通过监测电机的电流波形，可以判断电机是否存在回路故障、相间短路等问题。
另外，利用电压波形的变化可以判断电机是否存在电压不平衡、电压谐波等故障。
此外，监测电机的功率因数变化也可以用来判断电机是否存在功率不足或过载等问题。
此外，基于信号处理的电机故障检测方法也是一种常用的手段。
通过对电机工作过程中产生的信号进行处理和分析，可以提取出有关电机故障的特征信息。
例如，利用小波变换可以分析电机的振动信号，提取出与故障相关的频率成分。
此外，采用傅里叶变换等频谱分析方法，可以对电流、电压信号进行频谱分析，从而获取故障的诊断信息。
除了以上提到的方法，还有一些高级技术应用于电机故障的检测和诊断中。
例如，神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，可以通过学习和训练的方式进行电机故障的自动诊断。
另外，模糊逻辑也可以应用于电机故障诊断中，通过建立模糊规则库，根据输入的故障特征，输出相应的诊断结果。
总之，电机运行故障的检测和诊断方法涵盖了物理参数检测、电气参数检测、信号处理等多个领域。
三相异步电动机故障诊断方法及应用
三相异步电动机故障诊断方法及应用三相异步电动机是目前最常见的工业电机之一，它广泛应用于各种机械设备中。
故障对于异步电动机的运行正常性和工作效率起着至关重要的作用。
因此，开展三相异步电动机故障诊断方法的研究是非常必要的。
本文将介绍几种常见的故障诊断方法及其应用。
一、三相异步电动机故障诊断方法1.振动分析法振动分析法是通过分析电机在运行过程中产生的振动信号，来判断电机的运行状况和故障情况。
通过观察振动信号的频谱图和波形图，可以判断电机是否存在轴承故障、不平衡、松动等问题。
通过振动分析法可以快速发现电机的故障，并采取相应的维修措施。
2.温度检测法温度检测法是通过测量电机的工作温度来诊断电机的故障情况。
不同的故障会导致电机工作温度的升高或降低。
例如，电机内部绕组短路会导致电机的工作温度升高，而电机轴承摩擦不良会导致电机的工作温度降低。
通过监测电机的工作温度可以及时发现电机的故障，并采取相应的措施进行维修。
3.震动加速度法震动加速度法是通过检测电机在工作过程中产生的震动信号，来诊断电机的故障情况。
通过在电机上安装加速度传感器，可以实时监测电机的震动信号，并对信号进行分析。
不同类型的故障会导致电机产生不同频率和振幅的震动信号。
通过对震动信号的分析可以判断电机的故障情况，并采取相应的措施进行修复。
二、三相异步电动机故障诊断方法的应用1.工业生产线在工业生产线中，三相异步电动机广泛应用于各种机械设备中，例如输送带、搅拌机和压缩机等。
通过采用振动分析法、温度检测法和震动加速度法等故障诊断方法，可以实时监测电机的工作状况，并及时发现电机的故障问题。
这样就可以避免因电机故障导致的生产线停工和损失，提高生产效率。
2.建筑行业在建筑行业中，三相异步电动机广泛应用于各种设备中，例如风机、水泵和空调等。
通过采用振动分析法和温度检测法等故障诊断方法，可以实时监测电机的工作情况，及时发现电机的故障问题。
这样就可以提前采取维修措施，避免因电机故障导致的设备停工和损失。
设备故障的振动诊断技术介绍及其应用
设备故障的振动诊断技术介绍及其应用设备故障的振动诊断技术是一种通过分析设备振动特征来判断设备工作状态和健康状况的技术。
它基于振动信号的特性和规律，结合数据采集、信号处理和分析技术，可以及时准确地诊断设备故障，预测设备寿命，指导设备维护和保养工作。
该技术的主要应用包括但不限于以下几个方面：1. 故障诊断：通过监测和分析设备振动信号，可以准确地诊断各种设备故障，如轴承失效、不平衡、松动等，为设备维修提供准确的依据。
2. 故障预测：振动诊断技术不仅可以发现设备已经存在的故障，还可以通过对振动信号的趋势分析和预测，提前预知设备可能出现的故障和故障发展的趋势，从而及时采取措施，避免事故发生。
3. 设备健康监测：通过对设备振动信号进行连续监测和分析，可以实时监测设备的运行状态和健康状况，及时发现和解决设备运行中的问题，保障设备的正常运行。
4. 设备维护管理：振动诊断技术可以为设备的定期维护和保养提供科学的依据和管理手段，有助于合理安排设备维修计划，降低维修成本，延长设备使用寿命。
总之，设备故障的振动诊断技术是一种非常有效的设备健康管理技术，可以帮助企业实现设备的智能化监控和管理，提高设备的可靠性和使用寿命，为企业的生产运营提供有力的支持。
设备振动诊断技术是一门对设备振动进行监测、分析和诊断的技术。
它基于振动信号的特性和规律，通过采集设备振动信号，利用信号处理和分析技术，可以判断设备的运行状态，预测设备健康状况，诊断设备故障，并为设备维护提供科学的依据。
这一技术的广泛应用，可以有效地提高设备的可靠性和使用寿命，减少由于设备故障而导致的生产事故或停工，以及维护管理成本。
下面将详细介绍设备振动诊断技术的原理、方法和应用。
一、原理设备的振动信号是由于设备在运行过程中产生的，其中蕴含了丰富的信息。
通过分析设备振动信号的频率、振幅、相位等特性，可以获得关于设备工作状态、结构状况和健康状况的信息。
设备振动信号包含了来自设备各个部件的振动信号，例如轴承、齿轮、驱动系统等。
基于振动信号的电力变压器故障诊断系统的开发
收 稿 日期 ：２ １ －８０ ０ ２０ — ９
器测 量振 动 信 号 。Ｃ ．Ｄ １３是 一 个 集 成 Ｉ 的加 ＡＹ ．０ ｃ 速度 振 动传感 器 ， 通过 内部 敏 感 芯 体输 出一 个 与 加
基 金 项 目 ：国 家 电 网 公 司 总 部 ２ １ 重 点科 技 项 目（ 同号 ： ０ １ ８ ０２ ５ ） ０ １年 合 ２ １－ １ —２ １ ０
向对 象 的程 序设 计语 言 ， 它是 为生成 在 ． Ｅ ｒｍ ． Ｎ Ｔ Ｆａ ｅ
ｗｒ ｏｋ上运 行 的多种 应 用程 序 而 设计 的 ， 它可 以实 现
试验 超标 总 台 次 比 例最 高 ，０ ４年 占 ６ ． ％ ，０ ５ ２０ ０ １ ２ ０ 年 占 ６ ． ％ 。但 是 变 压 器 油 中气 体 色 谱 分 析 主 ８５ 要针对 于诊 断变 压 器 的过 热 和 放 电 等故 障 ， 于如 对
象 的。基 于 以上 优 点 考 虑 采 用 Ｖ ｓａ Ｃ 作 为 开 发 ｉ ｌ ＃ ｕ 平 台。 硬件 部分 由压 电式 加 速度 振 动 传 感 器 、 据 采 数 集卡 、 控机 等组 成 。本 文 主 要 对振 动 信 号 进 行 分 工
反 映以及 成本 费用偏 高等 问题都 制 约着在 线监 测装
制 的诊 断系统 能够 实时在 线对 变压 器 的振动 信号进 行数 据采 集及 分 析 ，并 进 行 诊 断 ， 出 变 压 器 运行 得
本 系统采 用 Ｃ — Ｄ １ ３型 的 加 速 度 振 动 传 感 Ａ Ｙ 一０
状态信 息 ： 正常 、 障 ， 障 类 型 ， 进行 故 障预 警 。 故 故 并
振动信号特征提取与故障诊断应用研究
振动信号特征提取与故障诊断应用研究振动信号是机械运行状态监测的重要手段之一。
在工业生产和机械设备维护中，振动信号的特征提取和故障诊断关系到机械运行的安全性、可靠性和经济效益。
因此，振动信号特征提取与故障诊断应用研究是机械工程领域的重要研究课题之一。
一、振动信号特征提取振动信号特征提取是指从振动信号中提取有效信息，用于刻画机械设备的运行状态。
振动信号的特征提取包括时域分析、频域分析和时频域分析等方面。
1. 时域分析时域分析是指对振动信号进行统计分析，获取信号的平均值、峰值、均方根值、峰峰值、波形因子等特征参数。
时域分析相对来说比较简单，可以直观地反映振动信号的特征。
但是，时域分析无法清晰地揭示振动信号的频率内容信息。
2. 频域分析频域分析是指将振动信号转换为频率域，分析信号的频率和幅值。
通过对信号的快速傅里叶变换（FFT）等方法进行频域分析，可以得到信号的功率谱密度和频率响应特征参数。
频域分析是对时域分析的补充，可以从频域层面上清晰地反映振动信号的频率成分。
3. 时频域分析时频域分析是指将振动信号转换为时间-频率二维平面，分析信号的时域和频域变化。
时频域分析是频域分析和时域分析的结合，可以全面、准确地反映振动信号的特征。
时频域分析方法有小波变换和自适应谱估计等。
二、故障诊断应用研究振动信号特征提取是故障诊断的基础。
在更精细化的振动信号特征提取基础上，结合机械故障诊断的专业知识，可以实现精准诊断和预测机械故障的可能性和严重性。
如下为一些常见故障的振动信号特征和诊断方法。
1. 轴承故障轴承故障通常表现为信号在特定频率上产生异常的谐波分量，如分界频率、特征频率等。
其中，针对不同类型的轴承故障，相应的特征频率也会有所不同。
比如，滚动体轴承的特征频率通常是轴承公转频率和滚动体旋转频率之间的差值。
2. 齿轮故障齿轮故障通常表现为信号中频率为齿轮减速器共振频率的谐波分量。
由于不同齿轮故障的特征频率差异较小，所以齿轮故障的诊断需要结合时域、频域和时频域特征综合分析。
振动检测技术在设备故障诊断中的应用
振动检测技术在设备故障诊断中的应用振动信号处理技术在动设备振动监测与诊断中的应用.标签：动设备；振动信号；频谱分析；监测与诊断设备的运转一定会产生振动.即使是机器在最佳的运行状态，因微小的缺陷及外界激励，也会产生振动.例如，汽轮机、离心压缩机、压缩机、鼓风机、电机、发电机、泵及各种齿轮变速器等在运行时，必然会产生振动和噪声.据目前多方资料统计，机械设备由于振动引起的故障，占总的机械故障率的60%-70%。
所以通过振动信号测量、监视和分析，分析设备运行状态，是降低设备振动和噪音、提高设备寿命、保证生产系统平稳、节能降耗的最佳途径。
1 振动产生的原因动设备的主要是由转子、支承转子的轴承、定子、机器壳体、联轴节等部件组成，此外还有齿轮传动件、叶轮叶片及密封等.动设备转速范围一般为每分钟几千转至几十万转。
动设备部件和机体的振动有两类振源引起：一类是由于转子的动、静不平衡，零部件配合失当，零部件配合间隙过大等引起的机械强迫振动，其中包括周期振动、冲击振动、随机振动等，同时也引起噪声.大多数振动都具有周期性的特征频率，振动以转子转速为相应函数，属于不同转速时的强迫振动；别一类振动是由设备自身结构自激振动或环境振动引起的振动、例如：流体的喘激振动、轴承的油膜振动、部件本身的响应振动，结构的局部振动等.这类振动的特点是与动设备的转速、转速阶数无直关系.转子、轴承、壳体、联轴节、密封和基础等部分的结构及加工和安装方面的缺陷，使设备在运行时引起振动，振动又往往是机器破坏的主要原因，所以对动设备的振动测量、监视和分析是非常重要的.由于振动这个参数比起其它状态参数（例如润滑油或内部流体的温度、压力、流量或电机的电流等）更能直接地、快速准确地反映机组运行状态，所以振动一般作为对机组状态进行诊断的主要依据.动设备振动检测、监视及故障诊断是一门综合性的学科，在理论上它涉及到转子动力学、轴承、流体力学等.2 动设备的振动分类2.1动设备振动按振动频率分为：振动频率为转速频率的倍数，即振动频率为nXr/sec（X为转速频率），振动与转速频率成一定比例关系的振动频率，例如：38～49%Xr/sec，及低頻振动（5Hz以下的振动）、高频振动（10KHz以上的振动）.2.2按振动发生的部位分为：转子、轴承、壳体、基础、阀、管道等结构.2.3按振幅方位分为：轴向振动、径向振动、扭转振动.2.4按振动原因分为：转子不平衡、不对中、滑动轴承与轴颈偏心、机器零件松动、摩擦、滚动轴承损坏、传动皮带损坏、油膜涡动和油膜振荡、电气方面的原因引起的振动、介质引起的振动等.3 振动信号处理技术在动设备故障诊断中的应用3.1概况设备为两级双吸卧式离心泵，其技术参数：泵型号250AYSⅡ160×2，流量500m3/h，转速3 000r/min，单级扬程160m。
振动信号分析方法在故障诊断中的应用
振动信号分析方法在故障诊断中的应用振动信号是机器设备运行时所产生的一种普遍存在的物理现象，而振动信号分析方法则是对这些信号进行分析、对比和评价的一种技术手段。
近年来，随着计算机技术和信号处理技术的不断发展，振动信号分析方法已经成为了机器设备故障诊断的重要工具之一。
本文将介绍振动信号分析方法在故障诊断中的应用。
一、振动信号的特点振动信号具有以下特点：1、高频性：机器设备的振动信号通常是高频的，一般在几百 Hz 到几千 Hz 范围内。
2、非线性：机器设备的工作状态和负载情况都会影响振动信号的特性，使得振动信号变得不稳定和复杂。
3、非平稳性：机器设备的振动信号随着时间的变化而变化，表现为非平稳信号。
4、信噪比低：机器设备振动信号的信噪比较低，需要利用信号处理技术提高信噪比。
这些特性使得振动信号的分析和识别比较困难。
二、振动信号分析方法振动信号分析方法主要有以下几种：1、时域分析：时域分析方法是将振动信号转化为时间序列，进行时间域上的分析。
常用的时域分析方法有均值、方差、峰值、波形等。
2、频域分析：频域分析是将振动信号作为一个频率函数，进行频域上的分析。
常用的频域分析方法有快速傅里叶变换、功率谱密度、频谱等。
3、时频域分析：时频域分析是将振动信号同时考虑在时间域和频域上的变化，能够更好地反映信号的非平稳性和非线性性质。
常用的时频域分析方法有小波变换、时频分析等。
4、特征提取：特征提取是从原始振动信号中提取出有代表性的特征值，从而实现对故障的识别和分类。
常用的特征提取方法有时域参数、频域参数、时频域参数等。
三、振动信号分析方法在故障诊断中的应用主要分为以下两个方面：1、故障检测：通过对机器设备产生的振动信号进行时域分析、频域分析和时频域分析等方法，可以提取出有代表性的特征值，进而对设备是否存在故障进行检测。
例如，当机器设备内部出现故障时，会产生一系列不同于正常运行状态的振动信号，经过信号处理和分析后，可以检测出故障的存在。
电机振动信号处理及其在故障诊断中的应用
电机振动信号处理及其在故障诊断中的应用在现代工业中，电机是非常重要的设备。
但随着使用寿命的增加，电机故障的出现也越来越常见，这给生产造成了很大的麻烦。
针对这种情况，研究人员开展了大量工作，以便提高电机故障的检测、诊断效率。
其中，电机振动信号处理及其在故障诊断中的应用是研究的重点之一。
1. 电机振动信号的产生和性质电机振动信号是由电机内部产生的机械振动所引起的。
在电机运行时，磁场和电流会产生转矩，从而引起电机的旋转。
但由于电机内部存在着各种物理现象，如电磁作用、磁畸变、不均衡、惯性等，因此电机在运行过程中会产生振动。
这些振动使得电机在空气中产生声音，同时也会在机体表面产生振动信号。
这些信号包含着电机内部的许多信息，因此研究这些信号具有重要的意义。
电机振动信号的性质一般分为以下几类：（1）频率：电机振动信号的频率主要与电机内部工作的相互作用和转子的结构特点有关。
（2）振幅：电机振动信号的振幅和电机内部的物理状态有关，如不均衡、松动等。
（3）相位：电机振动信号的相位则反映了电机内部各部分的相互作用情况。
2. 电机振动信号处理方法电机振动信号处理是指对电机振动信号进行合理的采集、处理和分析的过程。
通常来说，电机振动信号处理可以分为以下几步。
（1）采集振动信号：为了获得电机的振动信号，需要安装合适的传感器在电机表面进行振动信号采集。
目前最常用的传感器是加速度传感器和速度传感器。
加速度传感器可以测量振动信号的加速度，而速度传感器则可以测量振动信号的速度。
（2）信号去噪：电机振动信号中常常存在噪声，这会影响信号的分析和诊断。
因此，在进行信号处理之前，需要对信号进行去噪处理。
常用的去噪方法包括小波去噪、中值滤波、均值滤波等。
（3）分析电机振动特征：分析电机振动信号的特征是电机故障诊断的重要步骤。
主要包括频谱分析、时域分析、幅值分析等。
（4）建立诊断模型：根据分析结果，可以建立故障诊断模型。
常用的方法包括神经网络、支持向量机等。
振动信号处理在机械故障诊断中的应用
振动信号处理在机械故障诊断中的应用随着工业生产技术的不断发展，机械设备的使用频率越来越高，从而也增加了机械故障的几率。
早期的机械故障诊断主要依靠人力进行检测，但由于人工检测结果存在一定的主观性和误差性，往往难以准确判断机械设备是否发生了故障。
因此，越来越多的研究者开始探索新型的技术手段去提高机械故障的诊断的准确性和精度。
其中，振动信号处理技术在机械故障诊断领域中应用越来越广泛。
本文将深入探讨振动信号处理在机械故障诊断中的应用。
1. 振动信号处理的基本原理振动信号处理是一种通过对机械设备振动加速度信号进行分析、处理，来获得机械设备运动状态、异常、故障等信息的技术手段。
振动信号处理的基本原理是将机械设备在工作状态下所产生的振动信号，通过加速度传感器进行传感，获取到机械设备振动信号数据，并通过信号处理算法提取这些数据中所包含的故障特征，进而实现机械故障的诊断。
振动信号处理的主要技术包括振动特征提取、频谱分析、时域分析、小波变换等。
2. 振动信号处理在机械故障诊断中的应用2.1 振动信号处理在轴承故障诊断中的应用轴承是机械设备中十分重要的零部件，一旦轴承发生故障，就会导致整个机械设备运行不正常，严重时甚至会造成机械设备的损坏和停机。
振动信号处理在轴承故障诊断中应用的主要方法是通过分析轴承产生的振动信号，来判断轴承是否存在问题。
轴承故障所产生的振动信号通常具有以下几种特征：1）振动频率呈现周期性变化；2）振动幅值随时间增长逐渐增大；3）振动信号呈现出非线性特征等等。
基于这些特征，可以通过振动信号处理算法提取出轴承所具有的故障特征，并进一步对轴承进行保养或者更换。
2.2 振动信号处理在齿轮箱故障诊断中的应用齿轮箱是机械设备中重要的传动装置，常用于各种旋转机械设备中。
由于齿轮传动的特殊性质，齿轮箱容易出现各种故障，如齿轮损伤、颤振等等。
传统的齿轮箱故障诊断主要依靠人工观察，但往往无法准确判断故障类型和严重程度。
风机叶片振动信号处理方法在故障诊断中的应用
风机叶片振动信号处理方法在故障诊断中的应用随着工业技术的不断发展，风机作为重要的工业设备，在工业生产中扮演着关键的角色。
然而，由于长期运行和负荷变化等原因，风机叶片的振动问题经常出现，对风机的正常运行和安全性产生了一定的影响。
因此，研究叶片振动信号处理方法并将其应用于风机故障诊断变得尤为重要。
本文将系统介绍风机叶片振动信号处理方法在故障诊断中的应用，以提供一种可行的解决方案。
以下是本文的主要内容：一、风机叶片振动原因的分析风机叶片振动的原因可以归结为以下几个方面：风机失衡、叶片损坏、轴承故障等。
我们将分别分析这些原因，并加以解决。
1. 风机失衡风机在运行过程中，如果叶片的质量分布不均匀或安装不当，就会导致风机失衡问题。
失衡会引起叶片振动，并随着时间的推移越来越严重。
通过在风机旋转速度等参数的基础上进行振动信号的分析和处理，可以准确判断风机失衡的程度和原因，并及时采取修复措施。
2. 叶片损坏风机叶片由于长期受到气流的冲击和负荷的变化，可能会出现裂纹、断裂或损坏等问题。
这些叶片的损坏会导致振动信号的异常，通过对振动信号进行采样和处理，可以检测到叶片损坏的位置和程度，为维修提供重要的参考依据。
3. 轴承故障风机的轴承是风机正常运行的关键组件，如果轴承损坏或磨损严重，就会产生明显的振动信号。
通过对振动信号进行频谱分析和滤波处理，可以判断轴承的故障类型，并根据判断结果进行相应的维修或更换工作。
二、风机叶片振动信号处理方法针对风机叶片振动信号的处理，我们可以采用以下方法：1. 信号采集与传输首先，需要在风机叶片上安装加速度传感器等设备，用于采集振动信号。
然后，通过无线传输或有线传输等技术将采集到的振动信号传输到监测终端或计算机上，以供后续处理和分析。
2. 信号预处理对传输过来的振动信号进行预处理，包括滤波、滚动平均、去噪等。
这些预处理方法可以有效地去除信号中的噪声和杂乱信息，提取出有用的振动特征。
3. 信号特征提取与分析通过对预处理后的信号进行特征提取和分析，可以得到叶片振动的频率谱、幅值谱等特征参数。
声振分析与系统故障诊断技术
声振分析与系统故障诊断技术声振分析与系统故障诊断技术是一门研究利用声音和振动信号来判断设备和系统是否存在故障的科学。
这项技术主要针对机械设备、电子设备、车辆以及各种工业设施中的故障进行分析和诊断，旨在帮助工程师和技术人员迅速准确地找出问题所在，以便及时采取措施进行修复。
声振分析和系统故障诊断技术的发展，对于提高设备和系统的可靠性、降低维修成本以及提高生产效率具有重要意义。
首先，声振分析是一种全面的故障诊断方法。
通过观察设备和系统在工作过程中产生的声音和振动信号，可以了解到其运行状态和是否存在故障。
例如，当机械设备出现异常噪音时，可以通过声振分析技术来判断是由于零部件磨损、装配不当还是其他原因所引起的。
通过分析不同频率和幅度的振动信号，可以准确地定位故障点，缩小故障范围，从而减少故障排查和维修的时间和成本。
其次，声振分析技术具有高灵敏度和高精度的特点。
声音和振动信号是机械设备和系统运行状态的重要指标，不同故障产生的声音和振动信号具有不同的特征。
声振分析技术通过对振动信号的频谱分析和信号特征提取，可以精确地识别不同故障的特征频率和振幅，从而帮助工程师和技术人员确认设备和系统存在的故障类型。
同时，声振分析技术还可以监测设备和系统的运行状态，提前预警可能的故障，从而避免严重的损失和事故的发生。
此外，声振分析和系统故障诊断技术还具有非破坏性的特点。
传统的故障排查和维修通常需要对设备和系统进行拆卸和检查，这样不仅会增加人力和物力资源的消耗，还会可能对设备和系统造成二次损坏。
而声振分析和系统故障诊断技术可以通过无接触的方式获取设备和系统的声音和振动信号，不需要对设备和系统进行拆卸，避免了可能的后果。
然而，声振分析和系统故障诊断技术也存在一些挑战和限制。
首先，对于复杂系统的故障诊断，需要考虑多个因素的综合影响。
例如，在工业生产过程中，不同的设备和系统可能相互影响，产生交叉噪声和干扰信号，这将给故障诊断带来困难。
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是 否 故 障及其 故 障部位 ， 具体 流 程如 图 １所示 ］ 。 根据 振动 信 号 特 征 ， 将加速度包 络 ｇ Ｅ值 作 为 评
判 轴 承故 障所 产 生 的 高频 信 号 的参 数 ， 并制定 出 行 业 内认 可 的 ｇ Ｅ值 标 准 ， 可 以直 接 通 过 观 察 ｇ Ｅ 值 来判 断 轴承 所处 的故 障状 态 。
１ 包 络解调 技 术简 介
包 络解调 技术 以其 高信 噪 比和 故 障特征 明显 的优 势广 泛应 用 于轴承 的早 期故 障诊 断 。该 技术 是通 过对 故 障振动 信号 进行 滤波 及包 络检 波 等处
理， 然后 进行 解调 、 分 离 调 幅和 载 波 的 信 息 ， 根
据 幅值包 络谱 中的轴承 故 障特征 频率 来判 断轴 承
动信 号 ， 提取 了各 测 点 不 同方 向 振 动烈 度 和 主要
频 率成 分 （ 表１ ） 。根 据 Ｉ Ｓ ０ ２ ３ ７ ２和 Ｉ Ｓ ０ ３ ９ ４ ５机 械 振动 标 准 可 知 ， 其振动烈度应 小于 ４ ． ５ ｍｍ ／ ｓ ， 结 合 两 次 采集 振 动 数 据 及 其 频谱 分 析 ， １ 一 ４ 轴 承 均 达标 。根据加 速 度包 络 ｇ Ｅ值 评 判 轴 承 故 障 制 定 的标 准 ， 其报 警值 为 ４， 危 险值 为 １ ０ 。对 照文 献 ［ ４ ］ 可知， １ 轴承 ｇ Ｅ值 两 次 均 严 重 超 标 ， ２ 轴 承 ｇ Ｅ值 第一 次报 警 ， 第 二 次超 标 。根 据 上述 标 准 可
知， １ 、 ２ 轴 承均存 在早 期故 障 。
｝ 国家 重点 基础 研究 发 展 计 划 项 目 （ ２ ０ １ ２ Ｃ Ｂ ０ ２ ６ ０ ０ ４ ） 。 ・ ｝ 陈宗衍 ， 男， １ ９ ８ ８年 ３月 生 ， 硕 士研 究 生 。 北 京 市 ， １ ０ ０ ０ ２ ９ 。
性， 采 用 包络 解 调 技 术 厦 频 谱 细 化 等 方 法 仔 细 研 究 振 动 谱 和 电 流 谱 特 征 ， 初 步判定 轴承 故障 形式 为 电 蚀 。由 于 生产 任 务 紧 ， 建 议 厂 方 继 续运 行 ， 加 强 监 测 密度 ， 一 直 持 续 到 备 机 运 行 。拆 机 解 体 后 ， 验 证 了对
油 浆泵 机组 是保 证石 油化 工行 业安 全 生产 的
关键 设 备 ， 其 中电 动机 是 提 供 连 续 动 力 的 主要 设 备， 一 旦发 生故 障 ， 损 失难 以估 量 。 电动机 的故 障 形 式有 多种 ， 其 中轴 承 的故 障率 占 电动 机 故 障 的 ４ ｌ ％ … 。轴承 处于 故 障 萌 芽 阶段 时 ， 温度 、 噪声 、 振 动速 度总 量 和频 谱 均 正 常 ， 但 尖 峰 能 量 总 量 和 频谱 有 所征 兆 ， 振 动信 号 中往 往 伴 随 着 电 动 机周 围环 境 的各种 电信 号 的 干 扰 ， 混 有 大量 的 背景 信 号很 难识 别 。 因此 ， 信 号 的准 确 处 理 成 为 故 障诊
断 的关键 。 图１ 包络 解调 技 术流 程
某 厂油 浆泵 曾 多 次 发生 冲刷 故 障 ， 后 通 过 补 焊修复， 其 服役 状 态 下 布置 简 图如 图 ２所 示 。 近 期油 浆 泵 电动机 频 繁 发 生 轴 承 故 障 ， 电 动机 同步 转速 为 １ ５ ０ ０ ｒ ／ ｍ ｉ ｎ ， 功率为 ３ ５ ５ ｋ Ｗ， 轴 承 型 号 为 ６ ３ ２ ２ ， 其 内径 为 １ ｌ Ｏ ｍ ｍ， 外径为 ２ ４ ０ ａ ｒ ｍ， 厚 度 ５ ０ ａｍ， ｒ 滚 子 数 为 ８个 。期 间更 换 多 种 大 品 牌 轴 承， 故 障仍然 存在 ， 分 别于 ２ ０ １ ２年 ８月 １ ５日和 ２ ０ 日采 集 了 电动 机 和油浆 泵 在工作 状 态下前 后 轴承 的水 平方 向和 竖 直 方 向测 点 处 的速 度 、 加 速 度 振
第４ ０卷
第 ３期
化
工
机
械
３ ８ ３
振 动 信 号 在 电动 机 电气 故 障诊 断 中的应 用
陈 宗衍 料 张 淼 杨 国安 高 攀
（ １ ． 北京化工大学 ； ２ ． 中石化北京燕山分公司炼油一厂）
摘
要
针 对 某厂 油 浆 泵 电 动机 轴 承 多次 异 常 振 动 进 行 诊 断 ， 鉴 于 电动 机 具 有 机 械 、 电 气组 合 的 双 重 特
故障的判 别。 为 厂 方提 出 了整 改 方 案 ， 电动 机 再 次运 行 ， 性 能 良好 。 关 键 词 油浆 泵 电动 机 中图 分 类 号 Ｔ Ｑ Ｏ ５ １ ． ２ １ 轴 承 故 障 包络 分 析 定子 电 流 频 谱 细 化 电蚀 微 振 磨 损 文 献 标 识 码 Ｂ 文章编号 ０ ２ ５ ４ － ６ ０ ９ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ － ０ ３ ８ ３ － ０ ５
４ ． ３ 轴承 电蚀 由通过 油 膜 的 电流 引 起 。 电流 流 入旋 转 的轴承 就会 导致轴 承发 生 电蚀 故 障 。绝缘
ａ ．２ ４ ． ９ ２ Ｈ ｚ 和４ ９ ． ８ ４ Ｈ ｚ两 频 率 近 似 等 于 电
是断 开 电流 的有 效 方 法 。为 使 电流 不 流 入 轴承 ， 可考 虑采 取抑 制 电压 产生 、 增加 电流 旁路 、 轴承周
３ ８ ６
化工Biblioteka 机械 ２ ０ １ ３正
从 １ 轴承 的 水平 振 动速 度 谱 中可 以看 出 ， 在 频率 为 ２ ４ ． ９ ２ 、 ４ ９ ． ８ ４ 、 １ ０ ０ ． Ｏ ０ 、 ２ ２ ８ ． ３ ６ Ｈ ｚ ４处存 在
明显 的峰值 ， 其中 ：
出现 此类 故障 ， 微振磨 损 故障 的可能性 很 小 。