005,振动信号的分析方法

振动信号的分析方法

在对设备进行监测和故障诊断中，大多都采用对设备进行振动状态监测，所以对振动信号进行有效地分析，使用不同的分析方法来获得振动信号的特性参数，这种方法是机械设备实现故障诊断的主要措施。常用的振动信号分析方法有时域分析法，频域分析法，阶次跟踪分析法，经验模态分析法和包络解调分析法，下面逐个对这五种分析方法进行详细说明。

1时域分析法

振动时域参数分析是对风力发电机组进行故障检测和诊断的简易方法，时域波形是经过DSP数据处理器去噪处理后的信号，包含较多的信息量。在时域诊断中，采用的参数有:均值、均方根值、峭度值、峰值、脉冲因子、裕度系数……通过监测这些特征参数是否超过设定的_值来诊断传动部件是否发生机械故障。幅域参数一般分为有量纲和无量纲2种类型的指标。均值、均方根值等为有量纲的时域参数。无量纲的时域参数包含偏态系数、波形因子、峰态系数、脉冲因子、裕度系数……现对时域分析中所涉及的主要釆用的参数进行简要介绍。

(1)均值:平均值又可称为直流分量，是用来评价信号是否稳定。表征了振

动信号变化的中心波动，是信号的常量分量，其表达式为

其中，n为总的采样点数;表示振动信号的样本函数。

(2)均方根值:均方根值，也叫方均根值，它是对信号先平方，再求取平均值后开方得到的，是对没有规律的信号比较有用。其表达式为

(3)峭度:峭度值是可以直接体现概率密度的一种可靠参数，概率密度函数分布形态偏移越大，峭度值的绝对值就越大。

峭度值可以反映概率密度图形的对称性。概率密度函数分布形态偏移越大，峭度值的绝对值越大。

除此之外，还有几种比较常见的时域参数，

2频域分析法

时域振动信号的频谱分析是目前所知的研究故障特征方法中基础的方法之一，可以在频谱中，获得比较全面的故障信息。在频域中，主要从幅值频谱、功率频谱、倒频谱3个基本的频谱进行分析。频谱的功能是用来分析原始信号中轴承内圈、外圈的固有频率和故障频率，以及齿轮箱齿轮互相哨合产生的哨合频率;倒频谱的功能是用于容易地获得频谱的边频带中的周期成分，并确定故障发生的

位置。

1.幅值谱分析

幅值频谱就是对传感器釆样所得的原始信号经处理后的振动信号进行一次

傅立叶变换(FFT)，计算并画出该时域振动信号的频率图谱，傅立叶变化的表达式为：

一个周期信号经过傅立叶变换后，得到的幅值谱是一个离散的信号，该频谱是由信号的基波和各次谐波组成的;非周期信号经过傅立叶变换后变成了一个连续的信号，信号连续地分布在一定的频率范围之内。幅值谱可以代表谐波频率时域信号的有效值，是时域信号各谐波的幅值随频率的一种线性分布。

2.功率谱分析

功率谱，就是在频域中表现对信号功率的分布，即体现出振动信号能量的大小情况。功率谱包括互功率谱和自功率谱2种频谱，它的频谱包含的信息和幅值谱是一样的，因为它是幅值的平方，所以比幅值谱的突出频率更加清晰。基于幅值谱的自功率谱的表达式如下所示。

由上式可知，功率谱其实就是时域信号在谐波频率幅值的平方，这样得到的频谱是主要的频率显的更加突出。

3.倒频谱

倒频谱，又叫二次频谱。它可以有效地检测出复杂频谱中的周期成分。倒频谱通常用在机械振动中，为了对故障进行检测和诊断，所以它在振动信号分析方面应用的较多。

功率倒频谱可以定义为对功率谱作对数运算后，再进行对运算的结果进行反傅里叶变换而得的频谱，即:

倒频谱有以下特点。

(1)

通过倒频谱分析，能够识别出信号中不同频率分量，找到对诊断来说比较重要的周期成分。

(2)倒谱能分离谐波和边频带分量。

3包络解调分析法

包络解调分析是指硬件设备采集的振动信号进行解调后产生包络线，并对其进行傅里叶变换后作频谱分析，这种方法对由机械冲击造成的高频响应信号的处理非常有用。对信号进行包络分析的主要目的就是对高频信号的能量变化进行相应的分析。包络谱主要用于分析齿轮箱齿和轴承故障冲击激起的高频共振，及时检测到它们的早期故障问题。振动信号经过滤波，低频信号被滤掉，剩余部分经过包络解调，低频调制信号可以从这部分高频信号中提取出来，低通滤波后，可得较清晰的低频信。这种信号分析的方法可以抵抗低频信号的干扰，提高信噪比，使故障特征信号更加明显地显示出来，从而为机械设备的故障诊断分析提供有利的帮助。