介绍几种最新检测技术

为１６。
图７为＆ＳＴ频谱，测量的目的是监测低速轴ｌＸ振动，可以预见该振动很小。图７是应 用ＳＳＴ技术获得的频谱的一部分，分析频宽为１０Ｈｚ，谱线数为４００。图中可以清晰看出低速 轴１．１Ｈｚ谱线（Ｏ．７６ｍｉｌｓ Ｐ—Ｐ）。
图６齿轮箱振动波形
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图７应用Ｓｓｒ技术得到的频谱
图８是采用数字积分技术获得的频谱（没有使用ＳＳＴ技术），显然没有出现１Ｘ振动谱
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图２大型风机的常规振动频谱
图３大型风机的ＰｅａｋＶｕｅ频谱
图４齿轮箱上的常规振动频谱
图５齿轮箱上的ＰｅａｋＶｕｅ振动频谱
２低速测量ＳＳＴ技术（Ｓｌｏｗ
２．１简介
Ｓｐｅｅｄ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）
低速设备的振动问题一直是比较棘手的问题。使用振动加速度传感器监测低速机械振动 时，转频上的振动幅值一般很低。通常低幅值的信号淹没在由它们和幅值较大的高频率信号 组成的合成信号中。监测系统面临的问题是：从合成信号中提取出低幅值信号（要求测试系 统有高的动态范围），并且把感兴趣的低幅值信号与由电噪声或温度瞬变等引起的其他低幅 值信号分开。以下将分别讨论传感器、信号线、数据采集器和分析方法上的要求。
一个加速度的电噪声水平是其品质的表现，它可以在某个参考温度下确定。如果温度瞬 间变化，电噪声水平会增加（剪切型比压缩型的性能要好得多）。
由于多数机器表面温度会增加，在使用便携式数据采集器测量时，温度瞬变的效果在许 多场合会出现。允许传感器达到热平衡的时间应是充裕的，因此每次测量电噪声引起的幅值 可以由ＳｓＴ技术确定。
形和频谱。
实践中使用ＰｅａｋＶｕｅ方法时，高通频率的设置与解调或包络分析时相同。对于齿轮振动 的分析，高通滤波频率下限可以设定为３．２５倍齿轮啮合频率。
１．２
ＰｅａｋＶｕｅ技术的优点
解调分析（包络分析）过程是：高通滤波；包络检波处理；低通滤波和频谱分析。 相比之下，ＰｅａｋＶｕｅ技术具有以下优点： １）ＰｅａｋＶｕｅ可以被设置为类似于在中频范围（１００。５００Ｈｚ）的解调方法。 ２）从信号处理过程可知，ＰｅａｋＶｕｅ保持了冲击事件中的实际信号值，因而是可以进行趋 势管理的参数。
定振源。这就是其可以诊断轴承中、前期故障的主要原因。
３．２．２进行冲击脉冲测试轴承时，不受其他振动信号的影响
设备轴承一旦有问题时，就会发生冲击，会产生其固有频率的振动，一般其频率在３０
。４０ｋＨｚ。冲击脉冲传感器经过特殊机械和电路方面的处理，使其在３２ ｋＩ－Ｉｚ发生共振，然后 通过高通滤波，将低频振动滤掉，只保留高频的信号，对高频的冲击信号作分析处理。因
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低频的动态力。 ２．２．２数据采集器 对数据采集器的性能要求是：
（１）输入阶段电噪声水平低于传感器内部的电噪声，以使数据采集器对测量不加限制。
（２）动态范围１００—１２０ｄＢ。获得这样动态范围最简单的方法是在输入阶段应用模拟积分 器，并应用１６位的Ａ／Ｄ变换器。
（３）校正因使用模拟积分器造成的信号扭曲。 ２．２．３分析方法 信号通过模拟积分器后由加速度转换为速度。由于积分器必须使用高通滤波而引起低频 成分被消弱。根据统计结果传感器的电噪声水平可以确定下来。积分过程是确定性的行为， 它把统计的噪声水平由加速度单位转化为速度单位。根据获得的噪声水平，可以建立一个统 计的门槛值（选择可信度水平为９５％），据此可以认为一个特殊的分量（其值超过门槛值） 是振动引起的。被认为是振动引起的分量将被校正。
３冲击脉冲频谱分析技术
３．１冲击脉冲频谱
通过冲击脉冲传感器采集冲击脉冲信号（传感器共振频率固定为３２ｋＩ－Ｉｚ，是冲击信号的 理想载波）。通过对冲击信号作包络分析，取得包络信号，再对包络信号进行快速傅里叶变
换，将以时间为横坐标的包络信号，转换成以频率为横坐标的频域信号（图９），通过对该 信号的各频率成分进行分析，对照设备运行的特征频率，查找故障源。
３．２冲击脉冲频谱的优点 ３．２．１诊断轴承的中、前期故障，延长预警时间
由于冲击信号能量低，尤其轴承中、前期故障，常常被淹没在背景噪声中，采用普通振 动传感器提起冲击脉冲信号是不可能的。采用专用的冲击脉冲传感器，通过硬件和软件的共 同作用，保持传感器频率在３２ｋＨｚ共振，同振动信号相比，所获得的信号被放大５．７倍。 针对放大了的信号进行分析，可得到原脉冲信号的周期和相应的幅值。比照轴承的频率，确
参考图ｌ中上图的时域波形，图中等间隔的 垂直直线代表ＭＤ变换器采样时获取的数据点。 图１中下图的信号（波形）是从上图的信号构造 的，每个恒定值对应于上图中同一采样时刻的峰 值。
图１普通振动波形与ＰｅａｋＶｕｅ采样波形
对于一般的采样过程，采样时间间隔通常由分析带宽决定，遵循采样定理。对绝大多数
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・
２．３典型案例分析 案例低速齿轮箱的诊断
这是一个减速齿轮箱，由一台直流电动机驱动。第一级齿轮齿数比为１８：８８，第二级齿 轮齿数比为１７：５４。输出轴转速为６０ｒ／ｍｉｎ。使用的传感器为剪切型低噪声加速度传感器，灵
敏度为５００ｍＶ／ｇ。
图６为最大分析频率为１０００Ｈｚ，采样点数为１０２４的波形。信号的最大值略大于１９。据 此自动量程功能为Ａ／Ｄ变换器设定为满刻度峰值２９。在该分析案例中，Ａ／Ｄ变换器的位数
线，即１．１Ｈｚ谱线。这是因为Ａ／Ｄ变换的动态范围不足，无法检测到如此小的振动造成的。
图６显示宽带振动信号的振动加速度峰值略高于ｌｇ，而Ａ／Ｄ变换器可能的满量程为２～３９ （假设为２．５９）。如果使用２．５９作为Ａ／Ｄ的范围，则图８中１ｘ分量（１．１ Ｈｚ是一９５ｄＢ；２Ｘ 分量是一８８ｄＢ）。，
图８应用数字积分得到的结果
设备诊断技术的新发展
——介绍几种最新检测技术
马汉元胡立新
１０００３７西马力检测仪器公司 摘要ＰｅａｋＶｕｅ（Ｐｅａｋ Ｖａｌｕｅ）专利技术是近年来国外发展起来的一项新信号采集与处理技
术，它可以有效诊断滚动轴承和齿轮的早期故障。大量监测实践表明，与传统的共振解调技 术相比，它具有显著的优点，能发现更多的设备问题。低频的ＳＳＴ技术是诊断极低速设备的 好方法，利用它可以可靠诊断转速为每分钟几转的滚动轴承故障。ＳＰＭ公司２０００年推出的 冲击脉冲频谱分析技术，将冲击脉冲技术发挥到极致。 关键词ＰｅａｋＶｕｅ技术 滚动轴承故障 早期诊断 低频ＳＳＴ技术 冲击脉冲频谱 随着科学技术的发展，电子技术和硬件制作水平的大幅度提高，出现一大批先进的检测 工具和检测方法。尤其是进入２０世纪以来，设备故障诊断技术取得长足的进展。尤其是在 设备振动分析技术方面，先后出现了ＰｅａｋＶｕｅ技术，冲击脉冲频谱分析技术，低频ＳＳＴ技 术，为设备故障诊断增添了新鲜活力。
１）高通滤波。应力波是短时的瞬态事件，特点是分布频带很宽。对于冲击监测，加速
度传感器获得的信号要进行高通滤波（１ｋＨｚ以上），通过高通滤波重点考虑冲击引起的特征 振动；把冲击引起的特征振动与诱发的常规振动信号分离开。 ２）包络检波处理。
３）高速采样处理，得到峰值波形。对峰值波形采样并进行肿处理，得到Ｐ浏ｃｖｕｅ波
２．２测试系统的要求 ２．２．１传感器和信号线
测量系统最基本的限制是传感器和信号线。要求传感器具有高灵敏度、好的低频性能 （０．１Ｈｚ）和最好温度特性。根据低速测量要求，传感器的灵敏度要达到０．５～１．０ Ｖ／ｇ频响高
于１０ ｋＨｚ。
传感器和数据采集器之间的信号线要求：①最小的电噪声；②作用于传感器上的动态力 最小。例如，传感器侧盘绕的信号线很容易造成进入低频摆动模式，这样将传感器作用一个
产生短暂的（＜１０ｍｓ）应力波，应力波频带较宽 （大约ｌｋＨｚ到５０ｋＨｚ以上）。应力波的频率会随 着冲击状态的变化而变化，如当缺陷发展时（如
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锋利的边缘磨损撕裂后），应力波的频率会降低。
上述各部分显示了ＳＳＴ技术的情况，图６是低速度振动混合器在１６．５ｒ／ｍｉｎ和大约
１０ｍｉｌｓ
Ｐ—ｐ情况下使用ＳＳＴ技术得到的结果。也比较了使用ＳＳＴ技术和数字积分技术得到的
不同结果。可见使用ＳＳＴ技术可以检测低速设备振动，而数字积分会遗漏低速振动成分。这
是因为与直接的数字积分相比，ＳＳＴ技术显著提高了分析信号的动态范围。
Baidu Nhomakorabea
・弱・
试。
Ｉ）从振动的速度频谱图中可以看到轴承外环的故障频率，但是除了轴承的故障频率外， 还存在很多其他故障频率，最高谱线不是轴承故障频率，不能作出轴承问题是主要振源的结
论。
２）从振动包络频谱图中可以看到轴承外环的故障频率，但是除了轴承的故障频率外， 同样存在很多其他故障频率，最高谱线不是轴承故障频率，也不能作出轴承问题是主要振源 的结论。 ３）从冲击脉冲频谱图中可以看到轴承外环的故障频率，但是除了轴承的故障频率外， 其他故障频率很低，只有轴承故障频率很突出，完全可以作出轴承故障的结论。 ３．２．４采用冲击脉冲频谱方法分析减速器问题，很容易分清是齿轮闻题还是轴承问题 减速器检测的问题一直是比较头疼的问题，主要是其振动频谱图太复杂，给诊断人员带 来困难。冲击脉冲频谱分析法给诊断人员带来方便，大大简化诊断人员分析工作，诊断人员 很快从冲击脉冲频谱图中得出轴承故障的结论，而从振动频谱途中，还需要多方求证，才能 下结论。
・５５・
６００
ｌ
ｌ
４００
ｌ ｆ ｊ
２００
Ｃ
Ｄ
２００
４００ ６００ ８００ １０００
图９
此，进行冲击脉冲测试轴承时，不受其他振动信号的影响。
３．２．３冲击脉冲频谱分析较振动频谱分析、包络分析（共振解调）诊断更准确
针对轴承测试，冲击脉冲频谱分析具有独到的优势，较振动频谱分析、包络分析（共振 解调）诊断轴承故障更加准确、可靠。对于同一台轴承故障的减速机，分别进行三种方式测
ＰｅａｋＶｕｅ⑧是捕捉给定时间间隔里时域波形峰值的振动信号分析方法。当出现金属对金 属的撞击时，会出现应力波。早期的疲劳部落、齿轮和轴承缺陷、摩擦磨损和冲击等都会产
生应力波。高级专利技术ＰｅａｋＶｕｅ（园正是采集和监测这些短暂的应力波，获得应力波的峰值
及其出现的频率，并转换为频谱进行分析。 在监测滚动轴承时，关注的焦点是早期发现 故障，并监控故障的发展情况。当轴承部件出现 剥落时，就会出现金属与金属间的撞击，随之会
分析仪或数据采集器来说，该时间为（２．５彩．嗽）的倒数。一般采样过程得到的是采样一个 点。
对于ＰｅａｋＶｕｅ分析方法，也是应用模拟或数字电路将图ｌ中上图的时域波形信号转换为 下图。然而，ＰｅａｋＶｕｅ采用了高速采样技术，对于高通滤波后的信号每秒钟的采样点数量固 定为１０００００个。之后再对这些峰值（波形）进行采样和处理，得到ＰｅａｋＶｕｅ波形和频谱。 ＰｅａｋＶｕｅ信号处理过程如下：
带谱线。
根据这种情况，择机更换了轴承。检查显示轴承内圈存在磨损，但更明显的是有几个滚 动体严重剥落。
案例２应用ＰｅａｋＶｕｅ技术发现齿轮箱滚动轴承早期缺陷
如果轴承劣化倍确认为主要的故障模式，那么ＰｅａｋＶｕｅ值的趋势有助于发现早期故障。 图４显示了某磨机驱动系统的一个齿轮箱上的常规频谱，通过该图仅可以判断间隙存在问 题。图５为同一测点的ＰｅａｋＶｕｅ频谱。该图上轴承外圈故障频率谱线及其谐波谱线非常清 晰，而且ＰｅａｋＶｕｅ频谱可以很容易地观察边带和谐波的发展情况。
３）ＰｅａｋＶｕｅ并不限于中频范围，它可以监测高速和非常低速（如每分钟几转的滚动轴
承）的冲击故障，因此是低速设备监测的一个好方法。
１．３典型案例分析 案例１应用ＰｅａｋＶｕｅ技术发现风机滚动轴承故障
轴承滚道上的故障相对来讲易于诊断。由于信号传输原因，保持架和滚动体的故障较难 诊断。更难的是如何估计轴承的剩余寿命。回答这些问题边带分析是好工具。ＰｅａｋＶｕｅ提供 了另外一个工具，以帮助诊断缺陷的类型以及严重程度。 图２为一个大型排气风机内侧轴承的常规振动频谱。谱图显示１倍转频振动较高。图３ 为同一轴承的ＰｅａｋＶｕｅ频谱。在该图上可以看到保持架和内圈故障频率，且存在ｌ倍转频边