设备振动频谱分析思路
机械振动系统的频域分析与优化设计
机械振动系统的频域分析与优化设计引言机械振动是工程领域中一个重要的研究课题，振动问题不仅会影响机械设备的正常运行，还可能导致设备的破坏和性能损失。
因此，对机械振动进行准确的分析和优化设计具有重要意义。
本文将介绍机械振动系统的频域分析和优化设计方法，以提高机械设备的工作效率和安全性。
一、机械振动系统的频域分析1. 频域分析的基本原理机械振动信号可以分解为不同频率的分量，通过频域分析可以获得振动系统在不同频率下的响应情况。
频域分析主要包括傅里叶变换和功率谱密度分析两种方法。
傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，功率谱密度分析则能够定量地描述不同频率分量的强度。
2. 振动信号的频域特性机械振动信号的频域特性可以通过频谱图来展示。
频谱图可以直观地显示出振动系统在不同频率下的能量分布情况，从而帮助我们了解振动问题的根源。
此外，通过频域分析还可以计算得到振动信号的有效值、峰值、峰峰值等重要参数，以评估振动系统的工作状态。
3. 振动系统的模态分析振动系统的模态分析是频域分析的一个重要应用。
模态分析可以确定振动系统的自然频率、振型形状以及振动模态的阻尼特性。
对于复杂的机械结构，模态分析可以帮助我们寻找振动问题的原因，并为优化设计提供宝贵的信息。
二、机械振动系统的优化设计1. 优化设计的目标与方法机械振动系统的优化设计旨在降低振动幅值、提高振动系统的工作效率和可靠性。
常见的优化设计方法包括结构优化设计、材料参数优化和控制系统优化等。
在优化设计过程中，需要考虑多个因素的综合影响，如材料特性、结构刚度、质量分布和阻尼等。
2. 结构优化设计结构优化设计是振动系统优化设计中的一项重要内容。
在结构优化设计中，可以通过改变结构的几何形状、布置位置或者加强某些部位的刚度等手段来降低振动幅值。
优化设计还可以利用有限元分析和参数化建模等技术手段，对振动系统进行全局优化，以获得最佳设计方案。
3. 材料参数优化材料参数优化是振动系统优化设计的另一个重要内容。
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。
转动设备常见振动故障频谱特征及案例分析
转动设备常见振动故障频谱特征及案例分析一、不平衡转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障，它是旋转机械最常见的故障。
结构设计不合理，制造和安装误差，材质不均匀造成的质量偏心，以及转子运行过程中由于腐蚀、结垢、交变应力作用等造成的零部件局部损坏、脱落等，都会使转子在转动过程中受到旋转离心力的作用，发生异常振动。
转子不平衡的主要振动特征：1、振动方向以径向为主，悬臂式转子不平衡可能会表现出轴向振动；2、波形为典型的正弦波；3、振动频率为工频，水平与垂直方向振动的相位差接近90度。
案例：某装置泵轴承箱靠联轴器侧振动烈度水平13.2 mm／s，垂直11.8mm ／s，轴向12.0 mm／s。
各方向振动都为工频成分，水平、垂直波形为正弦波，水平振动频谱如图1所示，水平振动波形如图2所示。
再对水平和垂直振动进行双通道相位差测量，显示相位差接近90度。
诊断为不平衡故障，并且不平衡很可能出现在联轴器部位。
解体检查未见零部件的明显磨损，但联轴器经检测存在质量偏心，动平衡操作时对联轴器相应部位进行打磨校正后振动降至2.4 mm／s。
二、不对中转子不对中包括轴系不对中和轴承不对中两种情况。
轴系不对中是指转子联接后各转子的轴线不在同一条直线上。
轴承不对中是指轴颈在轴承中偏斜，轴颈与轴承孔轴线相互不平行。
通常所讲不对中多指轴系不对中。
不对中的振动特征：1、最大振动往往在不对中联轴器两侧的轴承上，振动值随负荷的增大而增高；2、平行不对中主要引起径向振动，振动频率为2倍工频，同时也存在工频和多倍频，但以工频和2倍工频为主；3、平行不对中在联轴节两端径向振动的相位差接近180度；4、角度不对中时，轴向振动较大，振动频率为工频，联轴器两端轴向振动相位差接近180度。
案例：某卧式高速泵振动达16.0 mm／s，由振动频谱图(图3)可以看出，50 Hz （电机工频）及其2倍频幅值显著，且2倍频振幅明显高于工频，初步判定为不对中故障。
机械振动信号的频谱分析与故障检测研究
机械振动信号的频谱分析与故障检测研究引言：机械振动是指机械结构在运动或静止状态下，由于内部或外部因素的作用，产生的物体振动。
振动信号分析是一种常见的方法，通过对振动信号的频谱分析，可以获取结构的相关信息，从而实现故障的检测与诊断。
一、频谱分析的原理1.1 傅里叶变换傅里叶变换是用来分析信号的频谱分布的一种数学方法。
通过将时域信号转换为频域信号，可以从频谱图中获得不同频率成分的信息。
1.2 快速傅里叶变换（FFT）快速傅里叶变换是对傅里叶变换的一种改进算法，能够高效地计算离散信号的频谱。
FFT广泛应用于振动信号的频谱分析中。
二、机械振动信号的频谱特征2.1 故障频率不同的机械故障会在振动信号中产生特定的频率成分，称为故障频率。
通过对振动信号的频谱分析，可以准确地定位故障频率，进而诊断故障类型。
2.2 频谱峰值频谱分析可以获得不同频率成分的振动幅值，这些振动幅值呈现在频谱图中的峰值形式。
通过观察频谱峰值的位置、高度和宽度等参数，可以判断故障的严重程度和类型。
三、机械振动信号频谱分析在故障检测中的应用3.1 轴承故障检测轴承是机械设备中常见的易损件，其故障会导致严重的后果。
通过对轴承振动信号进行频谱分析，可以鉴别出轴承的故障类型，例如内圈、外圈和滚珠故障等，并及时采取维修措施，避免发生更大的损失。
3.2 齿轮故障检测齿轮是传动系统中的重要组成部分，其故障会导致传动失效和严重的振动问题。
频谱分析可以识别齿轮传动中的故障频率，如齿轮啮合频率、谐波频率等，从而指示齿轮的磨损、损伤或松动，实现齿轮系统的故障预警和维护。
3.3 机械结构故障检测机械结构的故障常常表现为共振频率的变化。
通过对结构振动信号的频谱特征进行分析，可以判断结构的固有频率是否发生变化，进而判断结构的稳定性和可靠性。
四、振动信号频谱分析的发展趋势与挑战4.1 多维频谱分析传统的振动信号频谱分析主要针对单一变量进行，未能充分利用多维数据的信息。
频谱分析的理论基础及振动案例分析
频谱分析的理论基础及振动案例分析频谱分析是一种通过将信号中各频率成分分离出来，并定量描述其幅度、相位等特征的方法。
其理论基础主要涉及信号的傅里叶变换、功率谱密度以及频谱分析方法等方面。
振动案例分析是频谱分析的一个应用领域，用于研究物体的振动特性以及故障诊断等。
下面将分别对频谱分析的理论基础及振动案例分析进行更详细的讨论。
首先，频谱分析的理论基础涉及信号的傅里叶变换。
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的变换方法，用于分析信号的频率成分。
对于一个连续的实际信号x(t)，其傅里叶变换可以表示为：X(f) = ∫[x(t) * exp(-2πift)]dt其中，X(f)为信号在频率为f时的复数幅度。
通过计算信号x(t)在不同频率上的傅里叶变换，就可以得到信号的频谱分布情况。
功率谱密度也是频谱分析的重要理论基础。
信号的功率谱密度描述了信号在不同频率上的功率分布情况。
对于一个随机平稳信号x(t)，其功率谱密度可以通过自相关函数R(τ)进行计算，即：S(f) = Lim(T -> ∞) [1/(2T)] * ，F{∫[x(t) * exp(-2πift)]dt}，²其中，F{}表示傅里叶变换，S(f)为信号在频率为f时的功率谱密度。
功率谱密度可以用来反映信号在不同频率上的能量分布情况，从而了解信号的频谱特性。
频谱分析方法包括离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)等。
DFT是将连续信号的傅里叶变换转化为离散信号的变换方法，通过对信号进行采样和截断来获得有限长度的离散信号，进而进行频谱分析。
FFT是DFT的一种高效实现方法，能够快速计算信号的频谱。
振动案例分析是频谱分析的一个重要应用领域，主要用于研究物体的振动特性以及故障诊断。
在实际工程中，振动往往是由于机械结构的不平衡、不稳定或者故障引起的。
频谱分析方法可以通过分析振动信号的频谱特性，进一步判断振动是否正常以及故障的类型和原因。
频谱分析方法
频谱分析方法频谱分析方法是在设备故障诊断中最常使用的方法。
常用的频谱是功率普和幅值谱。
功率谱表示振动功率随振动频率进行分布的情况，物理意义比较清楚；幅值谱表示对应于各频率的谐波振动分量所具有的振幅，应用时比较直观。
幅值谱上谱线高度就是该频率分量的振幅大小。
频谱分析的目的就是将构成信号的各种频率成分都分解开来，以便于识别振源。
1.进行频谱分析首先要了解频谱的构成成分，依据故障的推理方式的不同，对频谱的构成成分的了解可按不同的层次进行。
（1）. 按高、中、低三个频段进行分析，初步了解主故障发生的部位；（2）. 按：工频、超谐波、次谐波、进行分析，用以确定故障的范围：对中、平衡、松动类故障均与工频（也称：基频、转频）的整数倍或分数倍有着密切的关联；（3）. 按频率成分的来源进行分析。
如：零部件共振的频率成分、随机噪声干扰成分、非线性调制生成的和差频成分等等；（4）. 按特征频率进行分析。
振动特征频率是各振动零部件有故障时必定产生的的频率成分。
如：不平衡必定产生工频，气流在叶片间流动必定产生通过频率，齿轮啮合时有啮合频率，过临界转速时有共振频率，零部件受冲击时会被激发出固有频率等等。
2. 对主振成分进行频谱分析时，首先要关注幅值较高的谱峰，因为其量值对振动的总水平影响较大。
如：工频成分突出，往往是不平衡所致，要加以区别的是轴弯曲、共振、角不对中、基础松动、定/转子同心度不良等故障。
2倍频为平行不对中、转轴有横裂纹。
（0.42～0.48）倍频过大，为涡动失稳。
（0.5～0.8）倍频是流体旋转脱离。
特低频是喘振。
整数倍频是叶片故障。
啮合成分高是齿轮表面接触不良。
谐波丰富是松动。
边频是调制。
分频是流体激振、摩擦等等。
3. 做频谱对比发现异常时、在分析和诊断过程时应注意从它们的发展变化（趋势）中得出准确的结论,单独一次测量往往很难对故障做出准确的判断。
有些振动成分虽然较大，但很平稳、不随时间变化，对机器运行不构成威胁。
振动量测和频谱分析
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• 頻窗 (Window)
常見的Window • Hanning Window • Flat Top Window • Force Window • Exponential Window
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常見訊號的頻譜圖
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頻譜分析儀常見的基本設定
1X
2X
3X
4X
•動不平衡 基本特徵: 1倍頻的振動量很高,且振動量隨著轉速的增加而變大, 從頻譜圖 中其他倍頻都很小, 甚至沒有 引起的原因: 組裝不良, 材質不均勻, 或零組件已經變形或磨損等
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振動診斷基本原則
•軸不對心 基本特徵: 軸的支撐面或連接面不面, 1倍頻及/或2 倍頻的振動量很高,且軸向振動 特別大,軸向與徑向的振動相位差180度 引起的原因: 組裝不良,造成心軸Offset/ Angular Misalignment, 及軸承的不對心
軸承異常
頻譜分析
成頻譜，以便 進一步了解振 動的構成原因
頻率
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振動相位
「振動相位」是指振動訊號相對於某一參考訊號之間 的角度而言。
「振動相位差」是指兩種振動訊號之間的角度差。
0º
振動訊號與光纖參考訊號落後90 º
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振動相位
A，B兩組振動訊號相90°的情況
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何時需量相位?
量測軸相對於 軸承座的振動
加到軸承上的力
量測軸承座的絕對振動 轉動力
垂直方向(Vertical)
軸向振動量測 建議位置 軸 向 ( axial)
不好的位置
水 平(方Ho向rizontal)
加速規
振动测量及频谱分析
振动测量及频谱分析振动测量及频谱分析是一个在工程领域中广泛应用的技术领域。
振动测量能够对物体的振动行为进行准确测量，并通过频谱分析来分析振动信号的频率分布及能量大小。
本文将从振动测量的原理、频谱分析的方法和应用领域等方面来进行介绍。
一、振动测量的原理振动测量是利用传感器将物体的振动变化转化为电信号，再通过相应的测量仪表来实现对振动的测量。
常用的振动传感器有加速度传感器、速度传感器和位移传感器。
加速度传感器是最常见的振动传感器，它通过感受物体的加速度来测量振动。
速度传感器则通过测量物体的速度来间接测量振动，位移传感器则直接测量物体的位移变化。
振动测量通常可以采用两种方式进行：点测法和场测法。
点测法是通过将传感器直接固定在被测物体上来测量振动，适用于机械系统中的部件振动测量。
场测法则是将传感器固定在离被测物体一定距离的固定点上，通过测量传感器所在点的振动来间接测量被测物体的振动。
场测法适用于较大物体或结构的振动测量。
二、频谱分析的方法频谱分析是将振动信号转换为频谱图以进行分析的方法。
常用的频谱分析方法有傅里叶变换、功率谱密度分析和包络分析等。
1.傅里叶变换：傅里叶变换是一种将时域信号转化为频域信号的方法。
通过傅里叶变换，可以得到振动信号的频率分布特性。
傅里叶变换可以表示为：\[ X(f) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t)e^{-j2\pi ft} dt \]其中，X(f)是频域上的信号，x(t)是时域上的信号，f是频率。
2.功率谱密度分析：功率谱密度分析是一种分析振动信号频率分布密度的方法，它描述了频域上各个频率的能量大小。
功率谱密度可以通过直接对振动信号进行傅里叶变换得到，也可以通过相关函数计算得到。
3.包络分析：包络分析是一种分析振动信号包络曲线的方法。
在振动信号中，常常会存在着多个频率分量，包络分析可以将各个频率分量分离出来，得到振动信号的主要振动频率。
三、频谱分析的应用领域1.机械故障诊断：通过振动测量及频谱分析可以检测机械系统中的振动异常，进而判断机械系统的故障类型和严重程度。
旋转机械振动及频谱分析
旋转机械振动及频谱分析
旋转机械振动是指由于旋转机械内部的不平衡、错位、传动链条松弛
等原因引起的振动现象。
这种振动不仅会影响机械设备的正常运行，还会
对设备的寿命和工作效率产生不利影响。
因此，对旋转机械振动进行频谱
分析是非常重要的。
频谱分析是振动分析中最常用的一种方法，它将振动信号分解为不同
频率的成分，并通过频谱图来表示。
在旋转机械振动的频谱分析中，通常
使用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号。
通过频谱分析，可以获得机
械振动信号的频率、振幅和相位等信息。
另外，频谱分析还可以判断机械振动是否超过了允许范围。
在设备正
常工作时，机械振动通常都是存在的，但是如果振动超过了设备的允许范围，则可能会导致机械的故障和损坏。
通过频谱分析，可以将机械的振动
信号与设备的允许范围进行对比，及时发现问题并采取相应的修复措施。
在进行频谱分析时，需要注意一些技术和操作细节。
首先，要选择合
适的传感器和采样频率，以确保采集到准确可靠的振动信号。
其次，还需
要选择合适的频谱分析方法和工具，以确保分析结果的准确性和可靠性。
最后，还需要对分析结果进行合理解读和判断，以及采取相应的修复措施。
机械振动信号的频谱分析与故障识别
机械振动信号的频谱分析与故障识别振动是机械设备运行过程中常见的现象，但当机械设备发生故障时，振动信号会发生变化，成为故障的重要指示。
为了准确判断机械设备故障原因，频谱分析成为一种常用的方法。
本文将探讨机械振动信号的频谱分析方法及其在故障识别中的应用。
一、频谱分析的基本原理频谱分析是将信号在频率域上进行分解，将信号分解成一系列频率成分的方法。
在机械振动信号的分析中，通常使用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号。
傅里叶变换将振动信号分解成一系列正弦波，每个正弦波表示一种特定频率的振动成分。
通过分析每个频率成分的振幅和相位，就可以了解机械设备的振动状况和故障特征。
二、频谱分析在故障诊断中的应用1. 轴承故障诊断轴承是机械设备中常见发生故障的部件。
轴承故障通常表现为高频振动成分的增加。
通过频谱分析可以清晰地观察到高频部分的振动信号，进而判断轴承的磨损程度和故障类型。
2. 齿轮故障诊断齿轮传动是机械设备中常见的传动方式，但齿轮在长时间运行后容易出现故障，如齿面磨损、断齿等。
这些故障会产生特定的频率成分，通过频谱分析可以直观地观察到对应的频率峰值，进而确定齿轮故障的位置和类型。
3. 泵故障诊断泵是常见的机械设备之一，其内部复杂的运动机构容易受到外界因素的影响。
频谱分析可以帮助识别泵的不同故障类型，例如轴承故障、叶片磨损等。
三、频谱分析方法频谱分析有多种方法，常见的有傅里叶变换、快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等。
1. 傅里叶变换傅里叶变换是一种精确的频谱分析方法，但计算量较大，不适用于实时监测。
可以通过将信号分段，再进行傅里叶变换来解决这一问题。
2. 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种将信号进行快速傅里叶变换的算法，通过采样和插值的方法，可以有效地降低计算时间。
FFT广泛应用于机械振动信号的频谱分析，尤其适用于实时监测和故障诊断。
3. 小波变换小波变换是一种时频分析方法，在处理非稳态信号方面比傅里叶变换更具优势。
机械振动信号的频谱分析与特征提取研究
机械振动信号的频谱分析与特征提取研究随着机械工程的不断发展，机械振动信号在工业和科学领域中扮演着至关重要的角色。
振动信号可以提供有关机械设备运行状态的重要信息，进而帮助人们进行故障诊断、健康监测和性能优化。
在这篇文章中，我们将探讨机械振动信号的频谱分析与特征提取研究。
首先，我们来了解一下频谱分析。
频谱分析是将信号从时域转换为频域的过程，通过分析不同频率成分的振幅和相位信息，可以了解信号的频率分布情况。
在机械振动信号的频谱分析中，常用的方法包括傅里叶变换、小波变换和自适应滤波等。
傅里叶变换是一种将信号分解为一系列正弦和余弦函数的方法，它可以将振动信号的频谱图可视化，并识别出不同频率的峰值。
小波变换是一种时频分析方法，它可以提供更好的时间局部性，在分析非稳态信号时具有独特的优势。
自适应滤波则可以根据信号的自身特点对其进行滤波和去噪，提高频谱分析的精度和可靠性。
接下来，我们将讨论特征提取的重要性和方法。
特征提取是从振动信号中提取出对问题诊断和分析有用的信息的过程。
通过提取有效的特征，可以简化数据处理的复杂程度，并提高故障诊断和性能分析的准确性。
常见的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征。
时域特征是通过对信号的幅值、均值、方差等进行统计分析，得到与振动信号的时域特点相关的信息。
频域特征则是通过对信号的频谱进行分析，得到与振动信号的频率特征相关的信息，如频率峰值、频带宽度等。
时频域特征则是将时域和频域特征结合起来，以获得更全面和准确的信息。
在机械振动信号的频谱分析与特征提取研究中，我们还需要考虑到实际应用中的一些挑战和难题。
例如，复杂机械系统的振动信号常常受到噪声和干扰的影响，噪声和干扰的存在可能会对频谱分析和特征提取造成不利影响。
因此，我们需要采用适当的滤波方法和技术，对信号进行预处理和去噪，以提高振动信号的质量和可信度。
此外，对于大规模的复杂系统，振动信号的采集和处理也是一个巨大的挑战。
我们需要设计合适的传感器布局和数据采集系统，以确保信号的准确性和一致性，并利用先进的计算机技术和算法，快速高效地进行数据处理和分析。
振动频谱分析基础
振动频谱分析基础振动频谱分析是通过将信号分解成不同频率的成分来研究振动信号的一种方法。
它被广泛应用于机械、航空航天、电力等行业，用于故障诊断、结构健康监测、产品品质评估等方面。
本文将介绍振动频谱分析的基础知识，包括时间域分析、频域分析和谱线类型等内容。
时间域分析是振动频谱分析的起点，它主要研究振动信号在时间轴上的变化。
时间域分析的常用方法有时域图、波形图和轨迹图等。
时域图是通过将振动信号的幅值随着时间的变化绘制成图像来描述信号的特征。
波形图是将振动信号的振动轨迹绘制成图像，可以直观地观察信号的振动形态。
轨迹图则是绘制振动信号的相位随时间的变化，可以用来研究信号的相位关系。
频域分析是振动频谱分析的核心，它通过将信号从时域转换到频域来研究振动信号的频率特性。
频域分析的常用方法有傅里叶变换、快速傅里叶变换（FFT）和功率谱密度分析等。
傅里叶变换是将信号从时域转换到频域的数学方法，可以将信号分解成不同频率的正弦波成分。
FFT是傅里叶变换的一种快速计算方法，可以高效地计算出信号的频谱。
功率谱密度分析则是研究信号能量在不同频率上的分布，可以用来研究信号的频率特性。
在频域分析中，振动信号的频谱可以分为连续谱和离散谱两种类型。
连续谱是指信号在整个频率范围上的分布情况，可以用来分析信号的频带宽度和幅值特性。
离散谱则是指信号在离散频率点上的幅值分布，可以用来研究信号的谐波成分。
在实际应用中，通常使用功率谱来表示振动信号的频谱特性，它是信号在不同频率上的能量密度。
振动频谱分析中的一项重要应用是故障诊断。
通过分析振动信号的频谱可以识别出机械系统中的故障特征，例如轴承故障、齿轮故障等。
不同故障类型会在频谱上产生不同的特征频率，通过识别这些特征频率可以准确地判断故障类型和故障程度。
此外，振动频谱分析还可以用于结构健康监测和产品品质评估等方面，通过对振动信号的频谱进行分析可以得到结构的固有频率和模态参数，评估结构的健康状况和产品的品质水平。
大型机械设备的振动分析研究
大型机械设备的振动分析研究现代工业制造离不开机械设备的应用，而大型机械设备常常被应用于重工业和基础设施建设，其在生产中产生的振动问题是影响设备稳定性和工艺精度的主要因素之一。
振动会导致机械设备强度削弱、噪声和能源浪费增大，严重时还会威胁到安全。
因此，学习和分析大型机械设备的振动问题，对于提高设备的稳定性和性能具有重要意义。
一、振动分析的概念和方法振动分析是振动学中的重要技术方法，它通过对振动源及其传递路径的分析，以及对被测物体的振动响应进行分析，来得出物体在振动过程中的各种状况信息。
通俗地说，振动分析就是通过测量和研究发生在被测体上的振动，来预测其运动状态和工作性能。
振动分析的基本方法包括频域分析和时域分析两种。
其中，频域分析是通过将信号从时域转换到频域，得到频率分量信息的方法。
而时域分析则是直接观察和测量被测物体在时间上的振动变化。
振动分析的应用越来越广泛，特别是在制造业和机械系统的故障分析中被广泛应用。
科学家和工程师们通过振动分析所获得的信号，可以识别出许多机械故障，如轴承的损坏、齿轮的磨损和弯曲等。
二、大型机械设备的振动特征大型机械设备作为重工业和基础设施建设中的重要设备，常常需要在高强度高能耗的环境下工作。
因此，对于其振动特征的深入研究，不仅能发现机械故障的根源，还可以为其稳定工作和延长使用寿命提供重要参考。
根据机械设备振动的物理特性，其振动特征主要包括振动的类型、振动的幅值和频率。
1、振动的类型在大型机械设备振动中，常见的振动类型主要有自由振动、强迫振动和自激振动。
自由振动是指物体在没有外施加作用力的情况下自然运动的振动形态。
强迫振动是指外作用力按照一定的频率对物体施加振动作用，使物体发生与外界振动同频的振动。
自激振动是指在物体自身存在某种非线性机制时，物体在某个阶段内产生的自身振荡现象。
2、振动的幅值振动的幅值是指振动过程中物体运动轨迹从最大值到最小值的距离。
它反映了物体在运动过程中的振幅大小和振动能量强度。
震动信号的频域分析及特征提取研究
震动信号的频域分析及特征提取研究近年来，随着现代化工业的发展以及基础设施建设的不断推进，人类的生产和生活与机械设备紧密相连，振动问题逐渐成为工程领域中的重要难题。
震动信号的频域分析及特征提取研究，正是针对这一问题而展开的一种重要研究方向。
一、震动信号的频域分析频域分析，是指将时域信号转换为频域信号，从而更深入地研究信号的特征及物理本质的一种信号分析方法。
在机械振动领域中，采用的最为广泛的分析方法就是频域分析。
首先，震动信号的频域分析需要进行信号采集、滤波和采样三个步骤。
采集信号时，可以将传感器与被测物体进行关联，传感器直接监测被测器件震动的振幅和频率，并输出模拟信号，通过数据采集卡转换为数字信号。
在提取特定频率成分或减少多余噪声时，需要进行数字滤波来优化信号质量。
采样过程中，需要根据所获取的传感器信号，采取适当的时间间隔进行数据采样和储存。
接下来是FFT（快速傅里叶变换）算法的应用。
FFT是一种将时间域信号转换为频域信号的算法，可以在计算机上对信号进行快速的频域变换，分离出原信号中的各个频率分量及其强度，在频谱图上显示出来，从而得出一个完整的频域图像。
如果需要对原始数据进行降噪、滤波或预测，可以通过傅里叶变换、小波变换等算法对其进行进一步的频域分析。
二、震动信号特征提取震动信号特征提取，是指通过算法分析对振动信号中的各种性质进行计算和统计，从而提取出能反映工件运动特性和机械状态的客观指标。
研究特征提取方法，能够有效地评估机械设备的运行状况，提高机械设备的效率，延长机械的使用寿命。
震动信号的特征参数主要包括时间域参数和频域参数两大类。
时间域参数包括波形形态参数和时域统计参数，既可以从整体上反映振动信号的波形水平，也可以从微观特性上揭示振动噪声的随机性和不规则性；频域参数则包括功率谱特征和频域统计特征，对于振动信号的分析具有极其重要的作用。
在实际特征提取过程中，震动信号往往是一个很复杂的非线性系统。
利用频谱分析解决动设备振动原因
192管理及其他M anagement and other利用频谱分析解决动设备振动原因宋卫东（陕西化建工程有限责任公司，陕西 咸阳 712199）摘 要：机器在运行时，必然会产生各种各样的信息。
当机器的功能逐渐恶化时，就会出现相应的异常信息。
如机器状态变化引起的异常振动、噪声、温度、转速、功率机械信号；机器老化时产生的磨损颗粒、油气成分变化的化学信号和电流、电压、电磁信号等。
由于机器发生故障的原因不同、信息各异，因此，有必要选择最敏感的特征信号进行机器检测和诊断。
在不同的故障情况下，机器有不同的周期信息，人们对异常振动和噪声非常敏感，振动和噪声信号可以实时、直观、准确地显示机器的动态特性和变化。
关键词：频谱；设备振动；分析解决中图分类号：TV213.9 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2021）18-0192-2收稿日期：2021-09作者简介：宋卫东，男，生于1970年，汉族，辽宁本溪人，大专，高级技师，研究方向：化工设备安装和检维修。
机器运动时难免会产生振动，这会降低机器的工作性能，甚至使机器无法正常工作。
各种机械部件和基础都可以看作是一个弹性系统。
在一定的条件基础下，物体在其平衡位置附近的往复运动是机械振动。
由于附加动载荷的作用，部分零件加速磨损、疲劳和断裂，影响使用寿命，甚至造成事故。
1 机械故障诊断技术机械故障诊断技术分为简易诊断和精密诊断。
简易诊断是为了迅速概括机器目前的状态参数是否在允许值范围内及其劣化趋势等，所用的监测仪器为便于携带的点检仪器；精密诊断是最终诊断，其目的是通过监测和数据处理分析确定机器发生异常的原因、部位、程度及发展趋势等，并决定应釆取的治理措施。
利用精密诊断解决动设备使用中的问题。
任何振动信号都由三部分组成:不同的振幅、频率和相位，振动分析的前提是：①振幅表示设备运行异常的严重程度。
②频率部分表示设备损坏或振动的来源。
③相位差表示设备运行时产生的振动模式。
利用频谱分析实施振动故障监测
利用频谱分析实施振动故障监测频谱分析是一种通过将信号转换为频域表示来分析信号的技术。
在振动故障监测中，频谱分析被广泛应用于检测旋转机械设备的振动异常，以实现故障的及早发现和预防。
振动传感器通常用于收集振动信号数据，并将其转换为电信号。
收集到的振动信号数据包含了由于设备运行和故障引起的各种频率成分。
频谱分析通过将时间域振动信号转换为频域振动信号，可以提取出这些频率成分，从而实现对振动故障的监测和分析。
在频谱分析中，首先需要对原始振动信号进行采样和量化，然后利用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号。
傅里叶变换将时域信号分解为一系列正弦波的叠加，每个正弦波对应一个频率成分。
通过对频域振动信号进行分析，可以得到各个频率成分的振动幅值和相位信息。
对于一个正常运转的设备，其频谱图像通常呈现出一些固定的频率峰值。
这些频率峰值对应着设备在运转时产生的振动信号。
而当设备发生故障时，比如轴承磨损、不平衡、松动等，会导致振动信号中出现新的频率成分或原有频率成分的幅值变化。
通过对振动信号进行频谱分析，可以检测到这些异常频率成分，并进一步对故障进行诊断和判断。
除了频谱图像的可视化展示，还可以通过计算特征参数来评估振动信号的异常程度。
常见的特征参数有峰值指标、能量指标、峰值因子、峭度指标等。
这些特征参数可以提供更多关于故障类型和程度的详细信息，有助于更准确地确定故障原因和采取相应的维修措施。
利用频谱分析实施振动故障监测可以带来许多好处。
首先，频谱分析可以帮助提早发现设备的潜在故障，避免故障的进一步恶化和设备的停机维修。
其次，频谱分析可以准确地确定故障的类型和程度，为维修工作提供有针对性的指导。
此外，频谱分析还可以监测设备的健康状况和性能变化，从而优化设备的运维管理和维护计划。
总之，利用频谱分析实施振动故障监测是一种高效、准确的方法，可以帮助企业保障设备的正常运行，降低故障维修的成本，提高设备的可靠性和可用性。
随着技术的不断进步，频谱分析在振动故障监测领域的应用将会越来越广泛。
电机振动的频谱分析
电机振动的频谱分析一、电机振动频谱分析的原理电机振动频谱分析的原理基于傅里叶变换的思想，将电机振动信号分解成一系列频率分量，通过分析各个频率分量的幅值和相位信息，可以得到电机振动信号的频谱特性。
电机振动频谱分析的步骤如下：1.采集振动信号：使用振动传感器等装置采集电机振动信号；2.时域信号转换：将采集到的振动信号转换为时域信号；3.数据预处理：对时域信号进行滤波、降噪等预处理操作，以提高频谱分析的准确性；4.频谱分析：对预处理后的信号进行傅里叶变换或相关分析，得到振动信号的频谱信息；5.结果解析：根据振动信号的频谱特征，判断电机的工作状态和故障情况。
二、电机振动频谱分析的应用电机振动频谱分析可以广泛应用于电机维修、故障诊断和状态监测等领域。
以下是几个典型的应用案例：1.电机故障诊断：通过分析电机振动信号的频谱特征，可以判断电机是否存在故障，如轴承磨损、不平衡、轴偏等。
不同故障类型在频谱上表现出独特的特征频率，通过对比特征频率的幅值变化，可以确定电机故障的类型和程度。
2.电机运行状态监测：电机的振动信号可以反映电机的运行状态，如转速、负载变化等。
通过对电机振动信号的频谱分析，可以实时监测电机的运行状态，及时发现异常情况。
3.电机设计和优化：电机振动频谱分析可以帮助优化电机结构和设计。
通过分析不同设计参数对电机振动信号频谱的影响，可以选择合适的设计方案，提高电机的运行效率和减少振动噪声。
4.电机健康管理：电机振动频谱分析可用于电机设备的健康管理。
通过连续监测电机振动信号，可以实时评估电机的工作状况，预测电机的寿命和维护周期，提前进行维护或更换。
三、电机振动频谱分析的局限性和挑战电机振动频谱分析作为一种非破坏性的分析方法，具有以下局限性和挑战：1.信号预处理的准确性：信号预处理对振动频谱分析的准确性至关重要。
不精确的预处理可能导致错误的分析结果，因此需要具备一定的专业知识和技能。
2.灵敏度和特征频率的选择：不同故障类型具有不同的特征频率，正确选择特征频率是电机振动频谱分析的关键。
振动测量技术-振动信号的频谱分析振动
阻抗头是一个高精度、由力传感器 和加速度计同轴安装构成的传感器，如 图5.12所示。它装在激振器顶杆和试件 之间，前端是力传感器，后面为测量激 振点响应的加速度计。在构造上应使两 者尽量接近，质量块为钨合金制成，壳 体用钛制造。为了使力传感器的激振平 台具有刚度大、质量小的性能，采用铍 来制造。
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(5.10)
其幅频特性曲线和相频特性曲线分别如图5.7和
图5.5所示。
振动测量技术-振动信号的频谱分 析振动
从图5.4~图5.7可以看出： ① 测振仪在不同工作状态下，其有效工作区域是不
相同的。 ② 阻尼比的取值对测振仪幅频特性和相频特性都有
较大的影响。
振动测量技术-振动信号的频谱分 析振动
机械法
利用杠杆原理将振动量放 大后直接记录下来
抗干扰能力强，频率范围及动态、线性 范围窄、测试时会给工件加上一定的负 荷，影响测试结果，用于低频大振幅振 动及扭振的测量
光学法
利用光杠杆原理、读数显 微镜、光波干涉原理，激 光多普勒效应等进行测量
不受电磁场干扰，测量精度高，适于对 质量小及不易安装传感器的试件作非接 触测量。在精密测量和传感器、测振仪 标定中用得较多
录波比较法是将被测振动信号和时标信号一 起送入示波器或记录仪中同时显示，根据它们在 波形图上的周期或频率比，算出振动信号的周期 或频率。
李沙育图形法则是将被测信号和由信号发生 器发出的标准频率正弦波信号分别送到双轴示波 器的y轴及x轴，根据荧火屏上呈现出的李沙育图 形来判断被测信号的频率。
振动测量技术-振动信号的频谱分 析振动
m d d 2z20 tcd(z0 dzt1)k(z0z1)0（5.1）
振动测量技术-振动信号的频谱分 析振动
如何看懂频谱图分析设备故障类型
如何看懂频谱图分析设备故障类型设备故障类型●共振●不平衡● 不对中●轴弯曲●机械松动●电动机问题● 滑动轴承问题●滚动轴承问题● 齿轮问题● 皮带问题●风机问题●泵的问题●压缩机的问题● 透平的问题详细频谱分析方法/步骤1:共振共振是旋转机械常见的问题。
旋转部件如转轴的共振通常叫做临界转速。
共振存在于一个结构的所有部件，甚至在管路和水泥地板等，重要的是要避免机器运行在导致共振的频率上。
识别共振的简单方法是比较同一轴承三个方向水平、垂直和轴向的振动值，如果某一方向的振动大于其它方向的振动三倍以上，机器则可能在该方向存在共振。
方法/步骤2:不平衡当旋转部件的重心与旋转中心不一致，即质量偏心时产生不平衡。
不平衡的转子产生离心力使轴承损坏，导致轴承寿命降低。
仅仅百分之几毫米的重心位移可引起非常大的推动力。
不平衡引起明显的转频振动。
方法/步骤3:不对中不对中是指两个耦合的轴的中心线不重合，如果州中心线平行称为平行不对中，如果轴中心线在一点相交则称为角不对中，现实中的不对中是两种类型的结合。
方法/步骤4:轴弯曲轴弯曲引起的振动类似不对中，轴弯曲可能是电动机转子笼条故障引起的转子受热不均导致的。
如果弯曲发生在轴中心位置，主导振动是1 x RPM，如果弯曲发生在接近、连轴器，主导振动频率会是2 x RPM。
方法/步骤5:机械松动有两种机械松动，旋转和非旋转，旋转松动指在机器旋转和固定部件间存在太大的空间；非旋转松动指两个固定部件之间间隙太大。
二者都在三个测量方向产生过大的 1x RPM 谐频振动。
方法/步骤6:电动机故障电动机具有与其它旋转机械相同的故障，但是也有一些故障是电动机特有的。
如转子热弯曲、气隙偏心、转子松动、偏心转子、线圈松动、转子笼条故障等。
方法/步骤7:电动机故障电动机具有与其它旋转机械相同的故障，但是也有一些故障是电动机特有的。
如转子热弯曲、气隙偏心、转子松动、偏心转子、线圈松动、转子笼条故障等。
高速旋转机械的振动频谱分析
高速旋转机械的振动频谱分析一、前言我公司绝大多数关键设备为旋转机械设备，如各类风机、空压机、大型电机等。
设备的日常维护和安装调试过程中，经常遇到因剧烈振动而无法正常生产的情况，而振动的原因错综复杂，仅靠耳听、手摸的原始方法，很难全面准确的分析判断故障的原因。
采用先进的设备状态检测和故障诊断技术，通过振动检测掌握各类设备在一定时期的运行状态，为从事设备维护、安装、调试的工程技术人员提供一套完整的设备运行状态资料，根据这些资料进行数据分析，可以准确的分析判断故障原因，缩短检修工期，合理的安排关键设备的预防维修计划，从而避免因突发性设备故障而造成的经济损失，确保产生的顺利进行。
二、采用故障诊断技术处理设备故障的几个实例 1．氧气厂2＃DA350一61型空压机组振动故障的处理氧气厂DA350～61型空压机是制氧机的动力设备，机组进行是否正常，直接关系到第一炼钢厂的生产，是总公司的关键设备。
1999年4月份，该机组借第一炼钢厂停产机会，解体大修，组装后试车时，机组振动超标，无法正常运行，严重影响检修工期。
如解体检查至少需要3天的时间，况且对能否检查到故障点也没有十分把握。
于是我们利用NG 一8902多通道数据采集故障诊断系统，对该机组进行了全面的测试。
(1)空压机组的测点布置如图1所示。
(2) 机组的测试情况（取振动值最大的方向）见表1 测点振动值，mm/s 特征频率，Hz 1 S(水平)0.12 50 2 S(水平)0.14 50 3 C(垂直)0.344 146 4 C(垂直)0.776 146 5 C(垂直)0.28 146 6 C(垂直)0.577 146 7 C(垂直)2.79 146 8 C(垂直)8.25 146 由表1可见，1#、2#、3#、4#、5#、6#测点，振动情况良好。
7#、8#测点振动速度超标，8#测点振值8.25mm/s，严重超标，7#、8#测点的轴向振动谱图如图2、图3又测量了7#、8#测点的振动加速度，见表2(取振动值最大的方向)。
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频谱分析
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 振动原因 不平衡 不对中 油膜涡动 油膜振荡 次同步不稳定 轴裂纹 叶片故障 滚动轴承损坏 滑动轴承损坏 机械松动 电磁力不平衡 联轴节故障 动静部件摩擦 齿轮啮合不良 共振 主导频率 振动现象 转速的1倍频为主导频率 有初始性、渐进性和突发性三种 转速的2倍频为主导频率，同时伴有较大的轴向振 有初始性及渐进性 动 转速的二分之一倍频为主导频率 振值不稳，上下波动严重 引起整台机组的强烈振动，具有较大 整个频率范围内的强振动为主导频率 的破坏性 转速的二分之一倍频为主导频率 某一点或某一轴承有不稳定的振动 转速的1倍频为主导频率 初期振动不明显 叶片的振动频率为主导频率 振动具有突发性 轴承处有较大的噪声，轴承外壳温度 滚动轴承各部件的振动频率为主导频率 高 转速的二倍频、三倍频为主导频率 轴瓦温度高 转速的12345倍频率为主导频率 振动能量很大 转速的1倍频率为主导频率 振动时伴随着不均匀的噪声 2倍频为主导频率 联轴节处可能有异常响声 较轻的摩擦1倍频为主导频率，严重的摩擦较宽范 有的设备可听见动静部件摩擦产生的 围内的振动为主导频率 尖叫声 高频段振动频率为主导频率 齿轮箱温度高，噪声大 较宽的频率范围内的振动频率为主导频率 振动的能量很大