设备故障的振动识别方法与实例

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设备震动故障诊断

设备震动故障诊断

1)对振动反映敏感
所选测点在可能时要尽量靠近振源,避开或减少 信号在传播通道上的界面、空腔或隔离物(如密封填料 等)最好让信号成直线传播。这样可以减少信号在传播 途的能量损失。 2)适合于诊断目的 3)符合安全操作要求 因为测量时,设备在运行,因此需要注意安全问 题。
4)适合于安置传感器
有足够的空间,有良好的接触,测点部位有足够 的刚度等。
4.设备基础型式及状况
搞清楚是刚性基础还是弹性基础等等。 5.主要资料档案资料 设备原始档案资料、设备检修资料、设 备故障记录档案等。
二. 确定诊断方案 在此基础上,接下来就要确定具体的诊断方案。 诊断方案应包括以下几方面的内容。 1. 选择测点 测点就是机器上被测量的部位,它是获,只有在对诊断对象充分了解 的基础上才能根据诊断目的恰当地选择测点,具体要 求如下:
通常,轴承是监测振动最理想的部位,因为转子 上的振动载荷直接作用在轴承上,并通过轴承把 机器和基础联接成一个整体,因此轴承部位的振 动信号还反映了基础的状况。所以,在无特殊要 求的情况下,轴承是首选测点。如果条件不允许, 也应使测点尽量靠近轴承,以减小测点和轴承之 间的机械阻抗。此外,设备的地脚、机壳、缸体、 进出口管道、阀门、基础等,也是测振的常设测 点。
三. 进行振动测量与信号分析 1. 测量系统
目前,有两种基本的简易振动诊断系统可用于现 场,它们分别代表了 简易诊断发展的不同的发展阶段。 一种是模拟式测振仪所构成的测量系统,一种是以数据 采集器为代表的数字式测振仪所构成的测量系统。 2. 振动测量信号分析
确定了诊断方案以后,根据诊断目的对设备进行 各项相关参数测量。一般来讲,如果现场条件允许,每 个测点都是测量三个方向的振动值。即水平、垂直和轴 向。而且要定点、定时地进行测量,以有利于进行比较。

机械振动信号分析与故障诊断

机械振动信号分析与故障诊断

机械振动信号分析与故障诊断一、引言机械设备在日常运行中常常会出现各种各样的故障问题,其中振动问题是比较常见的一种。

通过对机械振动信号的分析与诊断,可以提前预知机械设备的潜在故障,从而采取相应的维修措施,保证设备运行的可靠性和安全性。

本文将主要介绍一些常见的机械振动信号分析方法和故障诊断技术。

二、机械振动信号的特点机械设备在运行过程中会产生各种各样的振动信号,这些信号包含了丰富的信息,能够反映出机械设备的工作状态和故障状况。

机械振动信号的特点主要包括以下几个方面:1. 频谱特性:机械振动信号的频谱分布通常是不均匀的,其中包含了各种不同频率的分量。

通过对振动信号的频谱进行分析,可以确定频谱分量的大小和分布情况。

2. 时域特性:振动信号的时域特性主要包括振动波形的幅值、时间和频率等参数。

通过对振动信号的时域分析,可以了解振动信号的动态变化。

3. 能量特性:机械振动信号的能量分布通常是不均匀的,其中一部分能量是由于机械设备本身的运动引起的,另一部分能量则是由于机械故障引起的。

通过对振动信号的能量特性进行分析,可以判断机械设备是否存在故障问题。

三、机械振动信号分析方法为了对机械设备进行故障诊断,需要采用一些有效的机械振动信号分析方法。

下面介绍几种常用的方法:1. 频谱分析法:频谱分析法是一种将振动信号转换为频谱图的方法。

通过对振动信号进行傅里叶变换,可以得到振动信号的频谱分布情况。

通过分析频谱图,可以确定机械设备的主要频率分量和故障频率分量。

2. 小波分析法:小波分析法是一种将振动信号分解成不同频率的分量的方法。

通过小波分析,可以得到振动信号的时间-频率分布情况。

与频谱分析相比,小波分析具有更好的时间-频率分辨率。

3. 瞬时参数分析法:瞬时参数分析法是一种分析振动信号的瞬时变化的方法。

通过对振动信号的瞬时参数进行分析,可以了解到机械设备的动态变化和故障情况。

四、机械故障诊断技术机械故障诊断技术主要是通过对机械振动信号的分析,判断机械设备是否存在故障问题,并确定故障的类型和位置。

设备维保中的故障诊断与维修方法案例分析

设备维保中的故障诊断与维修方法案例分析

经过检查,发现数控机床的主轴电机出现 故障,导致机床无法正常工作。
维修方法
经验总结
更换主轴电机,并对机床进行全面检测, 确保机床恢复正常运行。
对于数控机床这类高精度设备,应定期进 行案例二:电梯故障诊断与维修
故障现象
电梯在运行过程中出现抖动,且伴有异响。
发动机在启动后出现异常响声,且功率下降。
经过检查,发现发动机的曲轴轴承出现磨损,导致发动机运行 不稳定。
更换曲轴轴承,并对发动机进行全面检测,确保发动机恢复正 常运行。
对于发动机这类核心部件,应定期进行维护和保养,及时发现 并解决潜在故障,以保证设备的正常运行和延长使用寿命。
04
设备故障预防与管理
02
设备维修方法
预防性维修
定期检查
按照预定的时间间隔对设备进行检查,及时发现潜在的故障或问 题,防止设备在运行过程中出现故障。
预防性维护
根据设备制造商的推荐,定期对设备进行维护和保养,如更换润滑 油、清洗设备等,以保持设备的良好状态。
故障预测
利用先进的故障预测技术,如振动分析、油液分析等,对设备的运 行状态进行监测,预测可能出现的故障。
设备维保中的故障诊断与维修方法案 例分析
目 录
• 设备故障诊断技术 • 设备维修方法 • 故障诊断与维修案例分析 • 设备故障预防与管理 • 设备故障诊断与维修的未来展望
01
设备故障诊断技术
故障诊断的基本概念
故障诊断
通过对设备运行状态进行监测, 识别和判断设备是否存在异常或 故障,并对故障的性质、部位和 程度进行分析的过程。
智能化和自动化技术的应用
智能化故障诊断系统
利用智能化技术对设备进行实时监测和故障诊断,提高故障识别 速度。

机械振动信号的故障诊断方法

机械振动信号的故障诊断方法

机械振动信号的故障诊断方法引言:在机械设备运行过程中,振动信号是一种常见的故障指示现象。

通过分析和诊断振动信号,可以及早发现机械故障,采取正确的维修和保养措施,确保设备的正常运行。

本文将探讨涉及机械振动信号的故障诊断方法,旨在提供有关该领域的深入了解。

一、频谱分析法频谱分析法是最常用的机械振动信号分析方法之一。

通过将振动信号转换为频谱图,可以清晰地观察到不同频率分量的振动强度,从而判断设备是否存在故障。

频谱分析法的基本原理是将时域信号转换为频域信号。

常见的频谱分析方法包括傅里叶变换、小波分析等。

傅里叶变换能够将振动信号转化为频谱图,显示出信号中各个频率分量的振动幅值。

小波分析则更加适用于非平稳信号的分析,能够更好地捕捉到故障信号中的瞬态、突变等特征。

二、特征提取法特征提取法是通过提取振动信号的某些指标或特征参数,来判断机械设备是否存在故障。

常用的特征参数包括峰值、裕度、脉冲指标、峭度等。

这些参数可以用来描述振动信号的振动幅值、尖锐程度、频率分布等属性。

特征提取法的优点是简单明了,能够直观地了解机械设备的振动特征。

然而,对于复杂的振动信号和多种故障模式,单一的特征参数可能并不能提供足够的信息,因此需要结合其他方法进行综合分析。

三、模式识别法模式识别法将机械故障诊断问题归纳为模式分类问题,通过建立适当的分类器,判断设备的故障类型。

常见的模式识别方法包括神经网络、支持向量机、随机森林等。

模式识别法的优点是能够针对复杂的机械故障模式进行自动化分析和诊断,发现常规方法可能无法察觉到的故障特征。

然而,模式识别法需要大量的训练数据和适当的特征提取方法,才能取得较好的诊断效果。

四、频域分析法频域分析法是对振动信号进行频域特性分析的一种方法。

通过计算信号的功谱密度谱或功率谱密度谱,可以获取信号在不同频率上的能量分布情况。

频域分析法能够清晰地展示出不同频率分量在振动信号中的贡献程度,从而判断故障模式的频率范围。

例如,对于轴承故障常见的故障频率,可以通过频域分析法准确判断设备是否存在轴承故障。

航空器振动及故障实例分析

航空器振动及故障实例分析
航空器振动及故障实例分析
目录
• 航空器振动概述 • 航空器振动故障实例分析 • 航空器振动故障预防与维护 • 航空器振动故障研究展望
01 航空器振动概述
振动的定义与分类
总结词
振动的定义是指物体或系统在一定位置附近的往复运动。根据振动的规律和特性,可以将其分为自由振动、受迫 振动和自激振动。
详细描述
开展航空器振动故障的应急预案 制定和演练,提高航空器在出现
振动故障时的应急处置能力。
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自由振动是指系统在无外力作用下的振动,其运动状态仅由系统的初始条件决定。受迫振动则是在外力作用下产 生的振动,其运动状态由外力和初始条件共同决定。自激振动则是由系统自身非线性特性所引起的持续振动,不 需要外力作用。
航空器振动的原因与影响
总结词
航空器振动的原因主要包括发动机工作、气流扰动、机械部件运动等。振动对航空器的结构和性能产 生影响,如疲劳损伤、稳定性降低等。
结合机器学习和深度学习算 法,自动识别和分类航空器 振动故障的模式和特征,提 高诊断的准确性和可靠性。
建立航空器振动故障数据库, 实现故障数据的共享和交流, 促进智能诊断技术的发展和应
用。
提高航空器的可靠性和安全性
加强航空器的设计和制造质量控 制,提高航空器的固有可靠性。
完善航空器的维护和检修制度, 定期进行振动检测和故障排查, 及时发现和排除潜在的振动故障。
效。
机翼振动故障
总结词
机翼振动故障通常表现为机翼变形、疲劳裂纹和结构破坏,对飞行安全构成威胁 。
详细描述
机翼振动故障通常由气动载荷、疲劳载荷和结构应力等多种因素引起。例如,某 航空公司一架波音777飞机在飞行过程中,机翼出现疲劳裂纹,导致机翼变形和 结构破坏。这种故障不仅影响飞行安全,还可能对乘客造成恐慌和不安。

机械振动信号的时频特性分析与识别

机械振动信号的时频特性分析与识别

机械振动信号的时频特性分析与识别引言机械振动信号在工程领域中具有重要的意义。

振动信号是机械设备运行状态的重要指标,可以用来监测设备的健康状况。

在机械振动信号的分析与识别过程中,时频特性分析是一种常用的方法。

本文将从时频特性分析的基本原理、方法和应用案例等方面进行探讨,以加深对机械振动信号时频特性的理解和应用。

一、时频分析的基本原理1.1 傅里叶变换的基本概念傅里叶变换是时频分析的基础。

它将一个信号从时域转换到频域,用复数表示信号在不同频率上的成分。

傅里叶变换的公式为:F(ω) = ∫f(t)e^(-iωt)dt其中,F(ω)表示频域上的信号,ω表示频率,f(t)表示时域上的信号,e^(-iωt)表示复数频率信号。

1.2 短时傅里叶变换的介绍传统的傅里叶变换将整个信号一次性地转换到频域,无法同时提供时域和频域的信息。

为了解决这个问题,短时傅里叶变换被提出。

短时傅里叶变换将信号分为多个小段,并分别进行傅里叶变换,得到每个小段的时频信息。

短时傅里叶变换的公式为:STFT(t,ω) = ∫f(a)w(t-a)e^(-iωt)da其中,STFT(t,ω)表示时频域上的信号,a表示小段的起始时间,w(t-a)表示窗函数。

二、时频分析的方法和应用2.1 小波变换的介绍小波变换是一种基于时域的时频分析方法,可以提供更好的时频分辨率。

小波变换的基本原理是信号经过与小波基函数的卷积,得到不同尺度和位置上的时频信息。

小波变换的公式为:WT(a,b) = ∫f(t)ψ((t-a)/b)dt其中,WT(a,b)表示尺度为b、位置为a的小波变换结果,ψ((t-a)/b)表示小波基函数。

2.2 瞬时频率的计算瞬时频率是信号在时间轴上的频率变化情况。

通过时频分析,可以计算瞬时频率,并据此判断信号的周期性和故障类型。

瞬时频率的计算公式为:IF(t) = dφ(t)/dt其中,IF(t)表示瞬时频率,φ(t)表示信号的相位。

2.3 特征提取与信号识别通过时频分析,可以得到信号在不同频率上的能量分布和瞬时频率的变化情况。

基于 matlab 的机械故障诊断技术案例教程

基于 matlab 的机械故障诊断技术案例教程

基于 matlab 的机械故障诊断技术案例教程机械故障诊断技术是通过分析机械设备的运行状态、振动、声波等数据,以识别和定位故障的技术手段。

在此案例教程中,我们将详细介绍基于MATLAB的机械故障诊断技术。

一、故障诊断技术的基本原理故障诊断技术是通过对机械设备的振动、声音等信号进行分析来判断设备运行是否正常。

在机械故障诊断过程中,需要收集设备的振动和声音数据,并进行合理的处理和分析。

二、使用 MATLAB 进行机械故障诊断的案例在此案例中,我们将以离心泵为例,介绍基于 MATLAB 的机械故障诊断技术的应用。

1. 数据采集:从离心泵中采集振动和声音数据,并将其存储为数值形式的文件。

2. 数据预处理:使用MATLAB 对采集到的数据进行预处理,包括去噪、滤波、降采样等操作,以便后续的信号分析和故障诊断。

3. 特征提取:使用 MATLAB 对预处理后的数据提取特征。

常用的特征包括频域特征、时域特征、小波包特征等。

4. 特征选择:根据实际情况,使用 MATLAB 对提取到的特征进行选择,筛选出与故障相关的特征。

5. 故障诊断模型建立:使用 MATLAB 构建故障诊断模型,可以采用机器学习算法、人工智能技术等。

6. 故障诊断与预测:使用构建好的故障诊断模型,对新的数据进行诊断和预测。

通过与已知故障样本进行比对,可以准确判断设备是否出现故障,并预测故障类型。

三、案例教程中的注意事项在进行机械故障诊断时,需要注意以下几点:1. 数据采集要准确可靠,确保采集到的数据具有代表性。

2. 数据预处理要注意去除噪声、滤除干扰,并保留有用的信号。

3. 特征提取要选择合适的特征,能够准确反映机械设备的运行状态。

4. 模型建立要根据实际情况选择合适的算法和技术,同时需要考虑模型的准确性和计算效率。

5. 故障诊断与预测要结合实际情况进行判断,并及时修复设备故障,避免进一步损坏。

综上所述,通过基于 MATLAB 的机械故障诊断技术案例教程,我们可以学习到使用 MATLAB 进行机械故障诊断的基本原理和方法,帮助我们有效提高设备故障的诊断准确性和效率。

设备故障的振动识别方法及其实例分析

设备故障的振动识别方法及其实例分析

设备故障的振动识别方法及其实例分析引言在工业生产和设备运行过程中,设备故障是不可避免的问题。

而振动识别方法是一种常用的故障诊断手段,通过监测设备振动信号来判断设备的健康状态。

本文将介绍振动识别方法的基本原理,并通过实例分析来说明其在故障诊断中的应用。

振动识别方法的基本原理振动信号是指设备在运行过程中由于不平衡、机械间隙、磨损等原因产生的机械振动信号。

振动识别方法通过对振动信号进行采集、处理和分析,来判断设备的工作状态和存在的故障。

振动信号的采集振动信号的采集可以通过加速度传感器或振动传感器来实现。

这些传感器会将振动信号转化为电信号,并传送给振动分析设备进行后续处理。

振动信号的处理振动信号的处理包括滤波、特征提取和特征选择等步骤。

滤波主要是通过去除噪声和干扰信号,提取出设备故障产生的特征信号。

特征提取是指通过数学方法将振动信号转化为一组特征参数,用于描述设备的振动特性。

常用的特征参数有时间域特征(如均值、方差、峰值等)、频域特征(如功率谱密度、频率谱等)和小波变换特征等。

特征选择是指从提取的特征参数中选择出与设备故障相关性较高的特征进行分析。

常用的特征选择方法有相关性分析、方差分析和主成分分析等。

振动信号的分析振动信号的分析可以通过传统的统计分析方法和机器学习方法来实现。

传统的统计分析方法包括峰值分析、频谱分析、相关性分析等。

这些方法通过对特征参数的分析,来判断设备是否存在故障。

机器学习方法则是通过建立模型来实现振动信号的分类和识别。

常用的机器学习方法有支持向量机(SVM)、决策树、神经网络等。

这些方法可以通过训练样本集来学习设备的正常工作状态和不同故障状态的振动特征,从而实现振动信号的自动分类和识别。

振动识别方法的实例分析以下是一个通过振动识别方法进行设备故障诊断的实例分析。

假设有一台电机,在运行过程中产生了明显的振动。

我们通过加速度传感器采集了电机的振动信号,并对振动信号进行了滤波和特征提取。

简易振动诊断状态

简易振动诊断状态
• 3、峰值系数法 峰值系数Cf 又称为峰值指标,是振动单峰值Xp与有效值Xrms 之比。即Cf=Xp/Xrms 。对反映轴承故障比较敏感,也是检测滚动轴承状态的 一个指标,一般可以按照下列规则判断轴承的故障程度:Cf <5 轴承正常; Cf=5-10 轴承有轻微故障;Cf>10-20轴承故障已发展严重程度。
简易振动诊断状态识别方法
一、有无异常的识别 二、故障类型识别 三、故障程度识别 四、状态发展趋势识别
一、设备有无异常的识别:
可用标准设别法来判断设备状态是否异常
常用的识别标准有四种类型: 采用绝对标准识别 采用相对标准识别 采用类比标准识别 日本石化旭的AMD 振动绝对标准
1、采用绝对标准判别
目前在现场诊断中普遍使用的振动诊断标准有ISO2372和ISO3945等 机械振动标准就是绝对标准。标准中有若干组阈值,把设备分为 “良好”、“允许”、“较差”、“不允许”等几个级别。判断时 就是将实测参数与标准规定值比较,把设备状态归入某一个级别, 作出判断结论。对每个测点的三个方向进行测量,只要任何一个值 超过了标准中的允许值,就判设备为异常。例如,15kW的离心式引 风机在ISO2372标准中规定,当振动值Vrms大于2.8mm/s时,其状 态判为较差,现在测得轴承水平方向的振动值Vrms 6.7mm/s,因此, 这台设备处于异常状态。
3、振动参数动态特征识别法 ---最容易发
现摩擦故障存在
有些设备承载均匀,没有冲击,在稳定的转速运行时, 振动值也是基本稳定的。用VM-63等测振仪测量基本上是不 波动的。如果一旦出现大范围的波动,表示转子的某个部位 发生 了径向或轴向摩擦,比如转子与定子间的摩擦,转子轴 向窜动造成零件端部摩擦,或者滚动轴承内、外圈与其配合 件连接松动而产生不均匀摩擦等等。11#给水泵、罗茨风机 电机。

设备故障的振动识别方法及其实例分析(doc 71页)

设备故障的振动识别方法及其实例分析(doc 71页)

设备故障的振动识别方法及其实例分析(doc 71页)内部学习资料之一设备故障的振动识别方法与实例牛明忠王葆华王桂亮合著上海华阳检测仪器有限公司资料汇编2003年4月前言振动分析是设备故障诊断最重要最常用的方法。

但在设备现场的实际工作中,常常遇到的最困难的也是最关键的问题是,在使用简易诊断仪器〈如振动计〉已经发现设备存在故障的情况下,如何根据各种振动分析仪〈频谱分析仪〉提供的振动波形和频谱,诊断出设备的故障类型、部位及严重程度,以便据此采取相应的措施。

为满足从事设备管理、状态监测、故障诊断和设备维修工作的工程技术人员这方面的需要,我们编写了这本小册子。

本书紧紧围绕设备故障的识别问题,介绍了故障诊断的一般方法和步骤;为了方便查阅,按照故障类型,分别详细地列出了其波形和频谱特征及诊断要点,说明了如何区分不同故障的方法,引用的大量工程实例与方法介绍相互印证,以求具有更大的参考价值。

1.4.4随机信号 (12)2识别故障的一般方法和步骤 (14)2.1搜集和掌握有关的知识和资料 (14)2.2振动数据采集 (14)2.2.1仪器配置 (14)2.2.2参数设置 (15)2.2.3辅助测试 (16)2.3故障分析与诊断 (16)2.3.1注意发展和变化 (16)2.3.2分析振动的频率成分 (16)2.3.3分析振动的方向性和幅值稳定性 (17)2.3.4分析各频率成分的相位 (18)2.3.5边频分析 (18)2.3.6分析波形变化 (19)2.3.7分析轴心轨迹 (20)2.3.8全息谱分析 (23)2.3.9观察随转速的变化 (24)3常见故障的识别及实例 (27)3.l不平衡 (28)实例l 离心压缩机不平衡 (30)实例2 压缩机不平衡 (31)3.2不对中 (32)实例l 压缩机组对中不良 (33)实例2 电机——发电机组对中故障 (35)3.3机械松动 (36)实例l 电机不平衡及支承松动 (38)实例2 发电机组汽轮机支承松动 (39)3.4转子或轴裂纹......................................................(40 )实验裂纹转子的振动特性及诊断....................................( 41) 实例合成气压缩机轴裂纹 (42)3.5滚动轴承 (43)实例l 压缩机轴承损伤 (45)实例2 煤气排送机故障 (47)实例3 挖土机滚动轴承损坏 (48)3.6滑动轴承 (50)实例l 离心压缩机油膜振荡 (52)实例2 二氧化碳压缩机停车事故 (54)3.7齿轮箱 (56)实例l JCF.500齿轮箱的边频分析 (58)实例2 大型水泥磨齿轮箱故障 (60)实例3 立式车床变速箱故障 (61)3.8传动皮带 (62)3.9叶轮、叶片和旋翼 (63)实例叶片断裂故障 (64)3.10电机 (65)实例冷凝液泵驱动电机故障 (68)3.11共振 (70)实例变速风机的共振故障 (70)1振动信号的波形和频谱不同的振动信号具有不同的波形和频谱。

设备故障的振动识别方法与实例下

设备故障的振动识别方法与实例下

a—电机空转;b—连泵满负荷图3-15 78μm振动频谱本机经过两次诊断,终于使初始的200μm剧烈振动降至l6μm的平稳运行。

它证明,凡是1×RPM、3×RPM、5×RPM等奇数倍频分量大时(尤其3×RPM),常常与支承部件松动致使刚性下降有直接关系。

实例2 发电机组汽轮机支承松动(1)故障情况某电厂1号发电机组汽轮机检修后开机,发现后轴承水平方向振动位移达85μm(按IEC1968标准应小于50μm为合格),使机组不能并网发电(表3-8)。

(2)诊断采集和分析后轴承水平方向振动信号(图3-16)。

由谱图和频率结构可以看出,频谱由1×RPM、3×RPM、5×RPM等分量组成,以3×RPM为主,它占通频振动的80.5%。

据此,诊断为支承部件松动。

(3)验证经检查,发现后轴承座一侧的两个地脚螺栓螺母与轴承座无紧力,且有间隙,原因是预留膨胀间隙过大。

把两个螺母略带紧力后,振幅随即明显下降,由原来的85μm降为27μm,其余各点振幅也随着下降。

此时,机组平稳运行,并网发电。

图3-16 汽轮机后轴承水平方向振动波形和频谱3.4 转子或轴裂纹大功率发电机组超寿命运行,有时转子或轴上会出现裂纹,及时确定裂纹的存在,可防止突然断裂的灾难性事故。

3.4.1 频谱和波形特征(1)1×RPM、2×RPM分量随时间进展而逐渐增大,特别是2×RPM分量,它随裂纹深度的增加而明显增大。

这是转子或轴存在裂纹的重要特征。

(2)在转速等于1/2倍或1/3倍一阶临界转速时,由于二次或三次谐波发生共振,频谱中2×RPM 或3×RPM分量的幅值急剧增大。

这是转子或轴存在裂纹的又一特征。

3.4.2 仪器设置(1)最高分析频率:低转速:200Hz。

高转速:400Hz;(2)频谱,波形,速度或加速度显示。

3.4.3 诊断(1)转子或轴裂纹日渐扩展和加深,使1×RPM、2×RPM分量的幅值随时间而稳定地增长,这是存在裂纹与其他产生1×RPM、2×RPM分量的故障之间最大的区别。

振动诊断汇总

振动诊断汇总
详细描述
轴心轨迹分析主要关注转子在旋转过程中的动态行为,通过观察轴心轨迹的形 状、大小和方向等信息,可以判断出转子是否存在不平衡、不对中、碰摩等故 障。这种方法对于诊断旋转机械的故障非常有效。
轴向振动分析
总结词
轴向振动分析是通过测量轴的轴向位移 和振动加速度来诊断旋转机械故障的方 法。
VS
轨道交通的振动诊断主要是通过监测和分析车辆、轨道和 桥梁等结构的振动信号,判断车辆和轨道的磨损状况、桥 梁的稳定性以及线路状况,预防事故发生和提高运输效率 。
04
振动诊断案例
案例一:旋转机械的故障诊断
总结词
通过振动分析,准确诊断出旋转机械的故障 类型和位置,提高设备运行效率。
详细描述
振动诊断的原理
振动诊断基于物理学、动力学和信号 处理原理,通过测量和分析设备或结 构的振动信号,提取有关其运行状态 的信息。
关键参数如振幅、频率、相位和波形 用于评估设备的状态,并识别异常模 式。
振动诊断的流程
数据预处理
包括滤波、放大、去噪等,以 提高信号质量。
状态评估与故障诊断
将提取的特征与已知的正常和 故障模式进行比较,评估设备 的状态并诊断潜在故障。
振动信号的采集
使用传感器采集设备或结构的 振动信号。
特征提取
从振动信号中提取关键参数, 如峰值、均方根值、频率等。
决策与建议
根据诊断结果,制定相应的维 护或维修措施,确保设备安全 、高效运行。
02
振动诊断技术
频谱分析
总结词
频谱分析是振动诊断中常用的方法之一,通过分析振动信号的频率成分,可以识 别出机器的故障类型和部位。
旋转机械是工业领域中常见的设备类型,如 电机、压缩机、涡轮机等。当这些设备出现 故障时,通常会伴随着振动异常。通过对振 动数据的采集和分析,可以准确地判断出故 障的类型和位置,例如轴承磨损、转子不平 衡等,从而及时进行维修和更换,提高设备

电机振动故障诊断方法

电机振动故障诊断方法

电机振动故障诊断方法电机是工业生产中非常重要的设备,它的振动状况对其性能和寿命有着重要的影响。

因此,及早发现和解决电机振动故障对于保证生产线的高效稳定运行至关重要。

本文将介绍几种常见的电机振动故障诊断方法。

1.振动测试仪振动测试仪是一种常用的电机振动故障诊断工具。

该仪器能够监测电机的振动频率、振幅以及相位等参数,并通过分析这些参数的变化来确定电机是否存在故障。

振动测试仪通常配备振动传感器,可以直接测量电机的振动情况。

在测量过程中,可以使用特定的软件对振动数据进行实时监测和分析,从而快速定位和识别电机的振动故障。

2.频谱分析法频谱分析法是电机振动故障诊断中最常用的方法之一、该方法通过将振动信号转换为频谱信号,根据频谱信号的特征来判断电机的工作状态。

频谱分析法可以通过傅里叶变换将振动信号从时域转换为频域,然后根据频域信号的分布情况来判断故障类型。

常见的频谱分析法包括快速傅里叶变换(FFT)和小波变换等。

3.振动特征提取方法振动特征提取方法是一种通过提取电机振动信号的特征参数,来识别电机故障的方法。

该方法通过对振动信号的幅值、频率、相位等特征参数进行提取和分析,可以判断电机是否存在故障。

常用的振动特征提取方法包括包络分析、功率谱分析和相关函数分析等。

这些方法能够提取振动信号中与故障相关的信息,从而准确判断电机的工作状态。

4.模式识别方法模式识别方法是一种通过建立故障模式库,将电机振动信号与已知故障模式进行比较和匹配,从而识别电机的振动故障。

该方法主要包括模式匹配方法和人工神经网络方法。

模式匹配方法通过建立故障模式库,将待诊断电机振动信号与已知的故障模式进行比较,通过匹配度来判断电机是否存在故障。

而人工神经网络方法则是通过训练神经网络,使其能够根据输入的振动信号来识别电机的振动故障。

综上所述,电机振动故障的诊断方法有很多种,包括振动测试仪、频谱分析法、振动特征提取方法和模式识别方法等。

在实际应用中,可以根据具体情况选择适合的方法或结合多种方法来进行电机振动故障的诊断,从而实现对电机的快速定位和故障的及时修复。

设备故障诊断技巧振动、噪声、温度、探伤

设备故障诊断技巧振动、噪声、温度、探伤

噪声测量
噪声:不规则的机械振动在空气中引起的振动波。 声压级、声强级和声功率级,是噪声强弱的客观量度;频率或 频谱表示噪声的成分。也可以用主观的感觉,例如响度进行测量 。 1、噪声的物理量度 声压:声波传播时,空气质点随之振动所产生的压力波 动出现的压强增量(Pa)。 声压级(dB):声压与基准声压之比的以10为底的对数的20倍。 声强:单位时间内,单位面积上的声波能量--声强(W/ ㎡)。 声强级:声强与基准声强之比的以10为底的对数的10倍-声强级(dB)。 声功率:声源在单位时间内辐射出来的总声能--声功率 (W)。 声功率级:声功率与基准声功率之比的以10为底的对数的10 倍--声功率级(dB)。
故障诊断的实施过程
1、状态监测 通过传感器采集设备在运行中的各种信息,将其转变为电信 号或其它物理量,再将获取的信号输入到信号处理系统进行处理 。 2、分析诊断 根据监测到的能够反映设备运行状态的征兆或特征参数的变 化情况或将征兆与模式进行比较,来判断故障的存在、性质、原 因和严重程度以及发展趋势。 3、治理预防 根据分析诊断得出的结论确定治理修正和预防的办法。 状态监测是故障诊断的基础和前提;故障诊断是对监测结果的 进一步分析和处理,诊断是目的。
温度测量法
常用的红外测温仪器有:红外测温仪和外测温仪器的核心是红外探测器,它能将入射的红外辐射转变为 电能或 其它能量。按照辐射响应方式的不同,分为光电探测器和热敏 探测器两类。 红外光学系统有反射式、折射式和折 -反射式。 常用的红外测温仪器有:红外测温仪和红外热像仪。后者可以测量 温度在物体表面或空间的分布情况。被测对象的红外辐射经光学系统汇 聚、滤波、聚焦到红外探测器上,再由光学 --机械扫描系统将对象观测 面上各点的红外辐射通量按时间顺序排列,经过红外探测器转变为电脉 冲,通过视频信号处理送到显示器显示出热像。 2、通过测温测量所能发现的常见故障有轴承损坏、流体系统故障、发 热异常、污染物质积聚、保温材料损坏、电器元件故障、非金属部件的 故障、机件内部缺陷、裂纹探测等。

设备震动故障诊断分析

设备震动故障诊断分析

安装、维修
4. 5. 6. 1. 2.
运行操作
3. 4.
5.
故障来源
1. 2. 3. 4. 5.
主要原因
长期运行,转子挠度增大 旋转体局部损坏、脱落或产生裂纹 零、部件磨损、点蚀或腐蚀等 配合面受力劣化,产生过盈不足或松动等, 破坏了配合性质和精度 机器基础沉降不均匀,机器壳体变形
机器恶劣
表2
1
3) 广泛搜集诊断知识,掌握一些常用设备的故障特征 频率和相应的振幅大小。
3. 确定测量参数 经验表明,根据诊断对象振动信号的频率 特征来选择参数。通常的振动测量参数有加速 度、速度和位移。一般按下列原则选用: 低频振动(<10Hz) 采用位移; 中频振动(10-1000Hz)采用速度;
高频振动(>1000Hz) 采用位移。
通常,轴承是监测振动最理想的部位,因为转子 上的振动载荷直接作用在轴承上,并通过轴承把 机器和基础联接成一个整体,因此轴承部位的振 动信号还反映了基础的状况。所以,在无特殊要 求的情况下,轴承是首选测点。如果条件不允许, 也应使测点尽量靠近轴承,以减小测点和轴承之 间的机械阻抗。此外,设备的地脚、机壳、缸体、 进出口管道、阀门、基础等,也是测振的常设测 点。
三. 进行振动测量与信号分析 1. 测量系统
目前,有两种基本的简易振动诊断系统可用于现 场,它们分别代表了 简易诊断发展的不同的发展阶段。 一种是模拟式测振仪所构成的测量系统,一种是以数据 采集器为代表的数字式测振仪所构成的测量系统。 2. 振动测量信号分析
确定了诊断方案以后,根据诊断目的对设备进行 各项相关参数测量。一般来讲,如果现场条件允许,每 个测点都是测量三个方向的振动值。即水平、垂直和轴 向。而且要定点、定时地进行测量,以有利于进行比较。

机械设备故障诊断与监测的常用方法6篇

机械设备故障诊断与监测的常用方法6篇

机械设备故障诊断与监测的常用方法6篇第1篇示例:机械设备在使用过程中经常会出现各种故障,及时准确地进行故障诊断和监测对于设备的正常运行和维护是至关重要的。

下面将介绍一些机械设备故障诊断与监测的常用方法。

一、视觉检查法视觉检查法是最简单、最直观的故障诊断方法之一。

通过观察设备的外观、运转状况、连接部位是否松动、是否有明显的磨损痕迹等,初步判断设备是否存在问题。

这种方法适用于一些外在明显的故障,比如松动的螺丝、漏油现象等。

二、听觉检查法听觉检查法是通过听设备运行时的声音来判断设备是否存在故障。

比如机械设备在运行时出现异常的响声,可能是由于轴承损坏、齿轮啮合不良等原因引起的。

通过仔细倾听设备运行时的声音,可以初步判断设备存在的故障类型。

三、振动检测法振动检测法是一种通过监测设备在运行时的振动状况来判断设备是否存在故障的方法。

通常情况下,机械设备在正常运行时会有一定的振动,但如果振动异常明显,可能是设备出现了问题。

通过振动检测仪器对设备进行监测和分析,可以准确判断设备的故障类型和严重程度。

四、温度检测法温度检测法是通过监测设备运行时的温度变化来判断设备是否存在故障的方法。

比如设备某个部位温度异常升高,可能是由于摩擦引起的,也可能是由于电气元件故障引起的。

通过红外测温仪等工具对设备表面温度进行监测和分析,可以帮助工程师快速定位故障部位。

五、性能测试法性能测试法是一种通过对设备的各项性能指标进行测试和比较,来判断设备是否存在故障的方法。

比如通过功率测试仪器对设备的电流、电压等参数进行监测,比较实测数值与标准数值是否一致,可以准确判断设备是否存在故障。

六、故障诊断仪器法现代科技的发展,各种先进的故障诊断仪器也被广泛应用于机械设备的故障诊断和监测中。

比如红外热像仪可以通过红外辐射检测设备的热量分布,帮助工程师找出设备故障的根源;声发射仪器可以对设备在运行时的声音进行捕捉和分析;电动机绝缘测试仪器可以对设备的绝缘状态进行监测等。

风电机组振动监测及故障诊断

风电机组振动监测及故障诊断

2
粘结剂
40
3
刚性高的蜡粘合 40
4
绝缘磁座吸合
150
8
频率特性良好,可到达
10kHz
7
频率特性好但不耐温可到
达10kHz
1.5
仅使用于1~2kHz
5
触杆手持测头钉 不限
0.4
仅适用于数百赫兹的频率
CHANG’AN UNIVERSITY
结合本系统测量的实际情况,采用了螺栓固定和胶 水粘合两种方式。如下图分别为为采用螺栓固定和粘结 剂固定的示意图。
changanuniversity各个测点的位置及相应的传感器见下表所示测量对象测试方式传感器位置传感器类型主轴轴承径向轴承座正下方低速加速度传感器主轴轴承轴向轴承座正下方低速加速度传感器第二主轴承径向轴承座正下方低速加速度传感器行星齿轮径向输入齿轮部分轴承座低速加速度传感器行星齿轮径向行星齿轮上方标准加速度传感器二级齿轮径向入口和中间轴之间标准加速度传感器二级齿轮轴向中间轴和高速轴之间标准加速度传感器发电机径向自由端轴承下方标准加速度传感器发电机径向输入端轴承下方标准加速度传感器10主轴径向主轴转速传感器11发电机输入端径向发电机输入端轴转速传感器changanuniversity根据测点测量对象的振动特点系统主要采用了个加速度传感器其中4个低速速度计和个标准传感器
CHANG’AN UNIVERSITY
传感器的选择 择传感器一般从以下几个方面进行考虑: (1)根据测量对象的特点确定传感器类别 (2)传感器的量程要适合 (3)频响范围要合适 (4)灵敏度适度 (5)传感器的稳定性要好 (6)传感器的质量要适合 (7)精度 本系统采用的传感器分为两种: 标准加速度传感器——用以采集高速轴部分的振动信号, 低速加速度传感器——用以采集低频振动信号。
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8
(a)
(b)
图 1-5 齿轮有缺陷时的波形和频谱 a—局部缺陷;b—连续缺陷;fm—啮合频率 范围窄,幅值衰减较快。由上述两种缺陷的调制作用而形成的边带也不同:局部缺陷情况下, 边带范围宽,幅值小,变化平缓;连成片的缺陷情况下,边带范围窄,集中于载波峰附近, 幅值较大,衰减较快。
1.4 宽带频谱——脉冲信号、瞬态信号、随机信号
2.3.1 注意发展和变化 ……………………………………………(16)
3
2.3.2 分析振动的频率成分 ………………………………………(16) 2.3.3 分析振动的方向性和幅值稳定性 …………………………(17) 2.3.4 分析各频率成分的相位 …………………………………(18) 2.3.5 边频分析 …………………………………………………(18) 2.3.6 分析波形变化 ……………………………………………(19) 2.3.7 分析轴心轨迹 ……………………………………………(20) 2.3.8 全息谱分析 ………………………………………………(23) 2.3.9 观察随转速的变化 ………………………………………(24) 3 常见故障的识别及实例 ……………………………………(27) 3.l 不平衡 ………………………………………………………(28) 实例 l 离心压缩机不平衡 ……………………………………(30) 实例 2 压缩机不平衡 …………………………………………(31) 3.2 不对中 ……………………………………………………(32) 实例 l 压缩机组对中不良 ……………………………………(33) 实例 2 电机——发电机组对中故障 …………………………(35) 3.3 机械松动 …………………………………………………(36) 实例 l 电机不平衡及支承松动 ………………………………(38) 实例 2 发电机组汽轮机支承松动 ……………………………(39) 3.4 转子或轴裂纹 ………………………………………………(40 ) 实验 裂纹转子的振动特性及诊断 ………………………………( 41) 实例 合成气压缩机轴裂纹 ……………………………………(42) 3.5 滚动轴承 ……………………………………………………(43)
4
实例 l 压缩机轴承损伤 ………………………………………(45) 实例 2 煤气排送机故障 ………………………………………(47) 实例 3 挖土机滚动轴承损坏 …………………………………(48) 3.6 滑动轴承 …………………………………………………(50) 实例 l 离心压缩机油膜振荡 …………………………………(52) 实例 2 二氧化碳压缩机停车事故 ……………………………(54) 3.7 齿轮箱 ………………………………………………………(56) 实例 l JCF.500 齿轮箱的边频分析 ……………………………(58) 实例 2 大型水泥磨齿轮箱故障 ………………………………(60) 实例 3 立式车床变速箱故障 …………………………………(61) 3.8 传动皮带 …………………………………………………(62) 3.9 叶轮、叶片和旋翼 …………………………………………(63) 实例 叶片断裂故障 …………………………………………(64) 3.10 电机 ……………………………………………………(65) 实例 冷凝液泵驱动电机故障 ……………………………… (68) 3.11 共振 ……………………………………………………(70) 实例 变速风机的共振故障 …………………………………(70)
是最简单的周期性振动,其二次以上的谐波为零。
周期信号的一个例子是方波(图 1-2)。方波的基频是波形中基本方形的重复频率,理
想方波的频谱只包含奇次谐波(一、三、五等次谐波)。如果方波不完全理想,也可能包含
一些较小的偶次谐波。奇次谐波的幅值与谐波次数成反比,即三次谐波幅值是一次谐波幅值
的 1/3,五次谐波幅值是一次谐波幅值的 1/5 等等。
图 1-7 不同脉冲频谱比较 a—一般脉冲;b—窄脉冲;c—很窄的脉冲 的,不同之处是,瞬态信号并不突然停止,而是在一段时间内逐步衰减(图 1-9),一台机 器或一个构件突然受到一次冲击后的振动即是这种瞬态信号,它是对一个脉冲信号的响应。 象脉冲信号一样,瞬态信号的频谱也是宽带连续的。频谱的特点是有一个明显的峰,称 为共振峰,其频率为结构的共振频率。共振频率决定于结构的物理特性,尤其是结构的刚度 和质量。刚度越大,质量越小,其共振频率越高。共振峰的宽度
1.4.2 周期脉冲信号 若脉冲信号以一定的周期重复,波形和幅值不变,则这是周期信号(图 1-8)。它的频 谱中有一系列等间距的峰,基频与相邻谐波的间距等于脉冲重复频率。谐波峰幅度随频率的 增加而减小,整个频谱的形状类似于单个脉冲的频谱形状。 1.4.3 瞬态信号 瞬态信号与脉冲信号类似之处在于,它们都是突然间开始
相应的措施。为满足从事设备管理、状态监测、故障
诊断和设备维修工作的工程技术人员这方面的需要,
我们编写了这本小册子。
本书紧紧围绕设备故障的识别问题,介绍了故障
诊断的一般方法和步骤;为了方便查阅,按照故障类
型,分别详细地列出了其波形和频谱特征及诊断要点,
说明了如何区分不同故障的方法,引用的大量工程实
例与方法介绍相互印证,以求具有更大的参考价值。
2.2 振动数据采集 ………………………………………………(14)
2.2.1 仪器配置 ……………………………………………………(14)
2.2.2 参数设置 ……………………………………………………(15)
2.2.3 辅助测试 ……………………………………………………(16)
2.3 故障分析与诊断 ……………………………………………(16)
1.3 边频——调制的单频信号……………………………………(8)
1.3.1 调幅 ……………………………………………………(8)
1.3.2 调频 ……………………………………………………(9)
1.4 宽带频谱——脉冲信号、瞬态信号、随机信号
…………………………………………………………(10)
l.4.l 脉冲信号 ……………………………………………………(10)
频谱中除了一个主峰外,若还有其他孤立的峰,表明这已不是正弦振动,而是由几个频 率分量合成的振动,每个峰代表一个频率分量。若其他峰比主峰幅度小很多,则可近似的看 作是正弦振动。这种以单一频率为主的振动是处于不平衡状态下一台简单机器的振动,它的 频谱在轴转速处(l×RPM①)出现一个主峰。
有时振动信号中包含直流分量,可以通过交流耦合输入方式(AC 方式)将直流成分滤掉。 直流成分在频谱分析中并不重要,一般不予考虑。
1.4.2 周期脉冲信号 ………………………………………………(11)
1.4.3 瞬态信号 …………………………………………………(11)
1.4.4 随机信号 ………………………………………………………(12)
2 识别故障的一般方法和步骤 …………………………………(14)
2.1 搜集和掌握有关的知识和资料…………………………………(14)
本书承蒙北京航天工程学院研究员袁宏义先生审
阅,在此特致谢意。由于作者水平所限,书中难免有
不妥之处,敬请读者指正。
作者
1994 年 5 月
2


前言
l 振动信号的波形和频谱 ………………………………………(7)
1.1 孤立的谱峰——单一频率信号………………………………(7)
1.2 谐波——一般周期信号………………………………………(7)
调制信号频率,各边频幅值比例
(a)
7
(b) 图 1-3 调幅信号的波形和频谱
a—波形;b—频谱 与调制信号各次谐波幅值比例相同。
在调制信号中不含直流分量的特殊情况下,载波峰幅值可能为零,也就是说,只剩上边 频和下边频。
1.3.2 调频 一个单一频率信号的幅值保持不变,但是频率随时间周期性的变化,称为调频(频率调 制)。最简单的情况是调制信号单一频率的正弦信号(图 1-4),但即使这种最简单的情况, 频谱也十分复杂。载波峰两边等间隔地分布着边频族,相邻边频的间距等于调制频率。
10
图 1-8 周期脉冲的波形和频谱 a—周期脉冲的波形;b—周期脉冲的频谱 决定于结构阻尼大小(即振动能量消耗的快慢)。 对周期脉冲信号的响应是另一种周期信号,其频谱是一系列重复频率的谐波。各次谐波 的幅值等于单个瞬态响应信号对应频谱的幅值。 1.4.4 随机信号 宽带频谱中还有随机信号。随机信号是一种非确定性的信号,这种不确定性是指对每单 个信号的不可预测性和不重复性。例如,由于各种激励和影响因素的复杂和多变,摩擦产生 的振动便是一种随机振动。但是,大量的随机信号存在着统计规律性,即存在着稳定的平均 性质。
1.4.1 脉冲信号 机器运转中常有冲击现象,冲击产生脉冲信号。一个单独的脉冲通常持续很短的时间, 波形很尖的常称为窄脉冲。窄脉冲有频带很宽的连续频谱,没有明显的峰值(图 1-6)。
(a)
(b)
图 1-6 窄脉冲的波形和频谱
a— 窄脉冲的波形;b—窄脉冲的频谱
9
每个实际脉冲的频谱,其幅度随频率的增加而减小,脉冲越窄,减小得越慢(图 1-7)。 所以,从频谱幅值减小的快慢可估计出脉冲的宽窄。第一个凹陷处的频率等于脉冲宽度的倒 数,在此频率的整数倍处还有第二、第三凹陷。
① RPM 代表转速
6
1.3 边频——调制的单频信号
1.3.1 调幅 一个单一频率的振动,其幅值随时间周期性地变化,称为调幅。其单一频率的振动信号 为载波信号。而幅值随时间变化的信号为调制信号。所以,调幅就是由调制信号对载波信号 进行幅值调制。
(a)
(b) 图 1-2 方波的波形和频谱
a—波形;b—频谱 最简单的情况是,调制信号是直流信号加上一个单一频率的信号,其频率与载波信号频 率不同。这种调幅信号的频谱在载波峰两侧各有一个幅值相同的峰,此即边频(图 1-3)。 设载波频率为 fc,调制频率为 fs,则边频的频率为 fc±fs。其中,fc+fs 为上边频,fc-fs 为下 边频,它们与载波峰的频率间隔都是 fs。 如果调制信号是一般的周期信号,它包含多个谐波分量,则每个谐波分量对载波信号调 制的结果都在载波峰两侧产生一对边频,最终组成边频族。最靠近载波峰的一对边频由调制 信号的基频产生,再往外一对由调制信号的二次谐波产生,如此等等。相邻边频的间距等于
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