振动检测与故障诊断技术
振动测试与故障诊断 课件
疲劳剥落 磨损 塑性变形 腐蚀 断裂 胶合
疲劳剥落
在滚动轴承中，滚道和滚动体表面既承 受载荷，又相对滚动。由于交变载荷的作 用，首先在表面一定深度处形成裂纹，继 而扩展到使表层形成剥落坑，最后发展到 大片剥落。这种疲劳剥落现象造成了运行 时的冲击载荷，使振动和噪声加剧。
磨损
滚道和滚动体间的相对运动及杂质异物 的侵入都引起表面磨损，润滑不良加剧了 磨损。磨损导致轴承游隙增大，表面粗糙， 降低了机器运行精度，增大了振动和噪声。
特征：啮合频率附近的1X 边频带 齿轮啮合侧隙会在啮合频 率附近产生轴转速频率边 频带，当存在这个问题的 时候，齿轮啮合侧隙波峰 和齿轮的固有频率波峰将 随着载荷的增加而减弱。
齿轮不对中
齿轮不对中时的频谱图
特征 ：齿 轮啮 合频 率谐波 附近的1X边频带 不对 中齿 轮会 在啮 合频率 处产 生带 有边 频带 的啮合 频率 振动 ，但 是有 啮合频 率的 谐波 是很 常见 的 ，在 二倍 和三 倍啮 合频 率处谐 波的蜂值还比较高。因此， 设置较高的频率范围 (Fmax) ， 使 所 有 要 测 量 的 频率 都能 看到 ，是 很重要 的。
五、振动测量实践
振动测量参数 传感器类型 传感器选择 传感器安放 测量参数设定
振动测量参数
振动测量的基本参数有：加速度、速度和位移
图中显示了振动测 量的基本参数:加速 度、速度和位移。
三者的相位关系是： 位移与加速度有180度 的相位差，与速度有 90度的相位差。
传感器类型
根据测量参数的不同，测量中用到的传 感器有以下几类：
断裂
载荷过大或疲劳会引起轴承零件的破裂。 热处理、装配引起的残余应力、运行时的 热应力过大业会引起断裂。
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。
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。
机械振动监测与故障预警
机械振动监测与故障预警在现代工业生产中，机械设备的正常运行是保证生产顺利进行的关键。
然而，长时间的运行以及环境的侵蚀会导致机械设备出现磨损和故障，进而影响到生产效率和品质。
因此，机械振动监测与故障预警技术应运而生，它可以实时监测机械的振动状态，并通过分析，提前预警机械故障，为设备维护提供依据，降低设备故障率，提高生产效率。
机械振动监测技术的基础是通过传感器检测机械设备振动信号，并将其转化为电信号进行处理和分析。
传统的振动监测方法多采用加速度传感器进行测量，这种传感器可以感应到机械设备产生的振动信号，从而形成振动波形图和频谱图。
通过对振动波形图的观察和对频谱图的分析，可以了解到机械设备的振动情况，预测设备的健康状态，从而及时采取维护措施。
近年来，随着传感器技术的发展，越来越多的新型传感器被应用于机械振动监测中，比如压电传感器、光纤传感器等，这些传感器可以更加精确地检测振动信号，提高监测的灵敏度和准确性。
机械故障预警是机械振动监测技术的重要应用之一。
通过对设备振动信号的实时监测和分析，结合历史故障数据和振动谱图库，可以实现对机械设备的故障预警。
在故障预警系统中，振动特征参数是判定设备故障的重要指标之一。
比如，峰值指标可以反映机械设备的振动强度；频谱指标可以反映设备振动的频率分布；尖峰指标可以反映设备振动信号的峰值出现的次数等。
基于这些指标，可以建立起合理的故障模型，实现对设备故障的精确预测和判断。
同时，机器学习算法的应用也为机械故障预警提供了新的思路。
通过分析振动信号的特征参数，利用机器学习算法建立模型，可以更加准确地预测设备的故障，提高故障诊断的准确率和效率。
机械振动监测与故障预警技术的应用领域非常广泛。
在制造业中，机械设备的故障往往会导致生产线的停工和损失，通过振动监测和故障预警技术可以及时发现设备故障，降低生产中断的风险。
在交通运输领域，飞机、火车等大型交通工具的安全非常重要，通过对机械设备振动的监测，可以避免设备故障导致的安全事故。
汽轮机振动分析与故障诊断
汽轮机振动分析与故障诊断摘要：汽轮发电机组是电力系统中的一个重要组成部分，它的结构和工作环境比较复杂，所以它的安全性要求比较高。
长期以来，汽轮机的故障率高，严重地影响了机组的正常运转。
随着科学技术的不断发展，智能化的计算机系统的广泛运用，为汽轮发电机组的振动故障自动分析提供了技术支撑。
关键词：汽轮机；发电机组；振动故障；故障检测1.汽轮机振动故障检测与诊断分析的目的目前，由于社会用电量的稳定需要和电力市场改革后对于机组稳定性要求更高，发电企业因设备故障导致的机组非计划停运而带来的经济损失是巨大的。
所以，他们必须制定一套能够保证设备正常运转的快速诊断程序。
相对于其他故障，运用先进的技术方法可以快速地对汽轮机的振动故障进行快速的判断和定位，为管理者和使用者提供了方便。
因此，在维护技术不断发展的今天，加速对汽轮机振动进行快速诊断和分析是非常必要的。
在机组运行中，最常见的故障就是汽轮机组的异常振动。
由于大机的叶片、叶轮等转动构件的受力超出了容许的设计范围，从而引起机组的损伤。
所以，设备的振动水平应控制在一定的容许值之内。
2.振动故障检测原理与分析技术的步骤2.1振动信号采集针对汽轮机故障，首先要在机组正常工作时，对其进行振动信号的检测。
振动信号是660 MW汽轮发电机组振动故障的主要载体，也是故障诊断的主要手段。
通过对振动信号的采集，可以从历史信息库中依据设备的工作特性，对故障发生的部位及原因进行客观、真实的分析。
2.2信息处理660 MW汽轮发电机组是一种大功率的机械设备，其工作时难免会产生大量的噪声，从而影响到检测系统对其检测结果的准确性。
为此，要对系统采集的噪声信号进行科学地降噪，排除异常的干扰，提取有效的信号进行分析。
2.3故障分析与诊断这是对机组振动故障进行分析的关键步骤，在此阶段，要对所搜集到的资料进行归纳、整理，并利用特征值判断出该装置的工作状态是否在合理的范围之内。
如果有什么不正常的地方，我们就得对资料库做进一步的分析。
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。
振动信号的故障诊断与预测技术研究
振动信号的故障诊断与预测技术研究引言：振动是一种常见的物理现象，它在许多机械系统中都是不可避免的。
然而，振动也可能是机械系统存在故障的一个先兆。
因此，准确诊断和预测振动信号中的故障是至关重要的。
本文将探讨振动信号的故障诊断与预测技术的研究进展。
I. 振动信号的基本特征振动信号具有一些基本的特征，如频率、幅值和相位等。
其中，频率是振动信号中最基本的特征之一。
通过分析振动信号的频率，可以判断系统是否存在故障。
例如，当机械系统中的轴承损坏时，频率分析能够显示出明显的峰值。
此外，振动信号的幅值和相位也可以提供有关系统状态的重要信息。
II. 振动信号分析方法为了诊断和预测振动信号中的故障，许多分析方法已被开发和应用。
其中，时域分析、频域分析和小波分析是最常用的方法之一。
时域分析是一种基本的振动信号分析方法，它主要关注振动信号在时间维度上的变化。
通过观察振动信号的波形和时域统计量，如均值和标准差，可以获得关于系统故障的信息。
然而，时域分析无法提供频率和相位等更详细的信息。
频域分析通过将信号转换到频域来分析振动信号。
傅里叶变换是频域分析的常用方法之一，它可以将振动信号从时域转换为频域。
通过分析振动信号在频域上的频谱图，可以准确地识别出系统中存在的故障。
小波分析是一种在时域和频域上进行分析的方法。
它通过将振动信号分解成不同频率的小波分量，可以同时获得时间域和频域上的信息。
III. 振动信号的故障诊断故障诊断是利用振动信号分析来确定机械系统是否存在故障的过程。
通过诊断振动信号中的故障，可以及时采取相应的维修措施，避免更大的损失。
故障诊断的方法有很多种，如频域分析、时频域分析、小波分析和人工智能等。
这些方法不仅可以识别出故障的存在，还可以确定故障的类型和位置。
IV. 振动信号的故障预测振动信号的故障预测是根据历史振动数据来预测未来可能发生的故障。
通过振动信号的长期监测和分析，可以发现潜在的故障迹象，从而提前采取维修措施，减少停机时间和维修成本。
振动分析及故障诊断技术
振动分析及故障诊断技术摘要：在工业领域，机械设备是其重要组成部分。
为了保障设备运行平稳、可靠，我们开展设备维护工作。
振动是机械设备运行状态最直观的判定因素，振动控制问题一直是个重要并持续研究发展的课题。
掌握设备机械振动的测试分析技术，可以有效改善设备的机械性能，通过振动分析能够对设备运行状态进行诊断评估、预判设备是否存在故障、分析引起故障的原因及提出维护或维修的解决方案。
关键词：振动分析、频率、幅值、啮合频率、轴承故障频率前言机械设备在正常运行状态下，可以从温度、振动、扭矩、压力、润滑等多方面综合考虑设备状态，其中振动的幅值大小是比较直观并快速衡量设备状态的重要指标。
在保证设备不停机状态下，测试其振动值大小，可以从数据上初步判定设备正常与否；根据数据分析其采集的信号，从中辨别信号中对设备造成异常影响的故障频率，判定故障产生的原因；根据故障原因，能够指导后续如何维护或维修来解决此类故障以恢复设备正常运行状态。
1.振动的原理机械振动中最简单、最基础的振动为简谐振动。
从物理学上研究：简谐振动是物体随时间按照正弦函数所变化的一种运动类型。
从工业振动分析的角度考虑，振动三要素为：振幅、频率和相位。
将振动的三要素与物理学统一研究来分析。
振动位移的计算公式为：x(t)=Acos（ωt+φ）式中A为振幅，即测量物体偏离平衡位置的最大值；t为时间；ω为角频率；相位用φ表示，在运动状态，按初相位为0来计算。
频率即为时间的倒数，即f=1/t。
在工业应用中，振幅一般采用振动峰峰值来代表设备振动的大小。
振动速度的计算公式为：dx/dt=ωAsin(ωt+φ+π/2)振动速度一般采用速度有效值或速度RMS值来表示设备振动的大小。
振动加速度的计算公式为：d2x/dt2=ω2Asin(ωt+φ+π)从公式计算中可得出：加速度向量比速度向量超前90°，速度向量比位移向量超前90°，即表示加速度向量比位移向量超前180°。
发电机组的振动监测与故障诊断
发电机组的振动监测与故障诊断振动监测是发电机组运行过程中非常重要的一项工作，它可以有效地帮助我们了解发电机组的运行状态，及时发现和解决潜在的故障问题。
本文将介绍振动监测的基本原理和方法，并探讨如何通过振动信号来进行故障诊断。
一、振动监测的基本原理发电机组在运行过程中会产生各种振动信号，这些信号可以反映出发电机组的运行状态和各部件的工作情况。
振动监测的基本原理是通过安装振动传感器来采集振动信号，并将信号转化为电信号进行处理和分析。
振动信号可以分为两类：机械振动信号和电子振动信号。
机械振动信号是由发电机组内部运行过程中产生的机械振动引起的，比如转子不平衡、轴承故障等。
电子振动信号是由电器故障或电磁干扰引起的，比如绝缘损坏、接触不良等。
二、振动监测的方法1. 实时监测：通过振动传感器将振动信号实时采集并传输到监测系统，对振动信号进行分析，及时发现异常情况，并及时采取措施进行维修和保养。
2. 定期检测：定期使用振动仪器检测发电机组的振动情况，比如每月进行一次振动检测，可以有效地了解发电机组的运行状态，并及时发现潜在的故障问题。
3. 长期驻点监测：将振动传感器长期安装在发电机组上，通过采集连续不断的振动信号，了解发电机组的长期运行情况，为后续的故障诊断提供重要数据支持。
三、振动信号的故障诊断振动信号的故障诊断是通过对振动信号的分析和处理，来判断发电机组是否存在故障，并确定具体的故障类型和程度。
常用的故障诊断方法包括：1. 时域分析：通过对振动信号在时域上的波形进行分析，判断是否存在周期性故障，比如转子不平衡、轴承故障等。
2. 频域分析：通过对振动信号在频域上的频谱进行分析，得到频域特征参数，来识别故障类型，比如齿轮间隙、电机磁场不均匀等。
3. 振动信号模式识别：通过建立故障模式库，将不同故障类型的振动信号进行分类和归档，根据振动信号的特征进行匹配，从而确定故障类型。
四、振动监测与故障诊断的意义振动监测与故障诊断可以帮助我们及时发现和解决发电机组存在的潜在故障问题，避免故障发生对发电机组造成严重损害。
机械振动信号分析与故障诊断的研究进展
机械振动信号分析与故障诊断的研究进展一、引言机械振动信号分析与故障诊断是现代工程领域中重要的研究方向之一。
随着工程技术的发展和智能化水平的提高，传感器和数据采集技术的进步为机械设备振动信号的分析和故障诊断提供了更为全面和精确的手段。
本文将针对机械振动信号分析与故障诊断的研究进展进行探讨，分析其现状和发展趋势。
二、振动信号分析技术1. 频域分析频域分析是对机械振动信号进行谱分析，通过将振动信号从时域转换到频域，可以观察到信号中不同频率成分的能量分布情况。
常见的频域分析方法包括傅里叶变换、功率谱分析和相关函数等。
这些方法可以快速、准确地提取振动信号的特征值，有助于判断机械设备的运行状态和可能的故障。
2. 时间域分析时间域分析是对机械振动信号在时域上进行分析，主要通过观察信号的波形、幅值和周期等特征来判断机械运行的稳定性和故障情况。
脉冲响应、自相关函数和互相关函数等是常用的时间域分析方法。
该方法可以反映振动信号的瞬态特征，有助于检测和分析机械设备的异常振动。
三、故障诊断方法1. 特征提取特征提取是基于振动信号的特征参数，通过提取和分析信号中的频率、振幅、相位和能量等特征，以发现和识别故障信号的出现。
常用的特征参数包括峰值、峭度、峰值因子、裕度因子等。
通过有效地提取特征参数，可以准确地识别机械设备的故障类型和程度。
2. 模式识别模式识别是将振动信号与预先建立的模式进行对比，通过对比分析，确定信号的相似性和相异性，从而判断机械设备的状态。
常用的模式识别方法包括人工神经网络、支持向量机和模糊聚类等。
这些方法可以根据已知的振动信号模式进行学习和预测，提高故障诊断的准确性和稳定性。
四、应用案例机械振动信号分析与故障诊断在工程实践中具有广泛的应用。
以机械设备故障诊断为例，通过对振动信号的采集和分析，可以实时监测设备的运行状况，并提前发现潜在的故障隐患。
例如，在风力发电机组中，通过对叶片振动信号的分析，可以判断叶片的偏差或破损情况，及时进行维修和更换，保证发电机组的正常运行。
机械工程中的振动信号分析与故障诊断
机械工程中的振动信号分析与故障诊断引言振动是机械系统常见的现象之一，在机械工程领域中具有重要的意义。
振动信号的分析与故障诊断是机械工程师在日常工作中必须面对的挑战。
本文将探讨机械振动信号的分析方法和故障诊断技术，为机械工程师提供一些参考和指导。
一、振动信号的特点在机械工程中，机械系统的运动通常会产生振动信号。
振动信号具有以下几个主要特点：1. 频率特性：振动信号的频率可以提供有关振动的信息，可以判断是否存在某种故障。
2. 幅值特性：振动信号的振幅可以反映机械系统的振动强度，从而判断是否超出了设计范围。
3. 相位特性：振动信号的相位可以提供机械系统的动态特性。
二、振动信号的分析方法1. 傅里叶变换：傅里叶变换是一种常用的频域分析方法，可以将时域信号转换为频域信号，以便更好地理解振动信号的频率特性。
2. 小波分析：小波分析是一种比傅里叶变换更适合分析非平稳信号的方法。
它可以提供更详细的时间-频率信息，有助于故障的定位和诊断。
3. 时间域分析：时间域分析是一种直观的方法，可以观察振动信号的波形和振动特征。
通过对振动信号的包络线、峰值、峰-峰值等进行分析，可以获得有关机械系统的信息。
4. 频域分析：频域分析是通过对振动信号进行傅里叶变换或者功率谱分析，得到信号在频率上的分布情况。
通过分析频域中的谐波和频谱特性，可以判断机械系统是否存在故障。
三、振动信号的故障诊断振动信号的分析可以为机械系统的故障诊断提供有力的依据。
以下是几种常见的故障诊断方法：1. 基于特征提取的诊断方法：通过对振动信号提取特征参数，如频率、能量、幅值等，建立故障特征库，与已知故障特征进行对比，从而进行故障诊断。
2. 基于模式识别的诊断方法：利用机器学习、模式识别等方法，将振动信号与已知故障情况进行比较，通过建立分类模型进行故障识别和分类。
3. 基于故障共振的诊断方法：当机械系统存在故障时，常会引起共振现象。
通过分析振动信号的共振频率和共振特征，可以确定机械系统是否存在故障。
机械振动信号的异常检测与诊断
机械振动信号的异常检测与诊断引言：在机械工程领域，机械振动信号的异常检测与诊断是一项重要而又具有挑战性的任务。
通过对振动信号的分析和诊断，可以及时发现机械设备的故障，并采取相应的修复措施，以防止设备损坏或事故发生。
本文将从异常检测的方法、故障诊断的技术以及信号处理的原理等方面展开探讨。
一、异常检测的方法异常检测是指通过对振动信号进行分析，识别和检测其中存在的异常或故障。
常用的异常检测方法包括统计分析、模型识别和机器学习等技术手段。
统计分析是一种基于统计学原理的异常检测方法。
通过对振动信号的统计特性进行分析，识别出与正常工作状态有明显差异的异常信号。
常用的统计分析方法包括均值、方差、自相关函数、互相关函数等。
模型识别方法基于建立模型和观察数据之间的关系，通过对振动信号的模型参数进行识别和检测异常。
常用的模型识别方法有自回归模型、自动回归移动平均模型、卡尔曼滤波器等。
机器学习方法是通过对已知正常和异常样本进行训练，建立分类或回归模型，再对新的振动信号进行判别。
常用的机器学习算法有支持向量机、神经网络、决策树等。
二、故障诊断的技术故障诊断是指通过对异常振动信号的进一步分析，确定设备的故障类型和位置。
常用的故障诊断技术包括频谱分析、时频分析和小波变换等。
频谱分析是一种将时域信号变换到频域的方法。
通过对振动信号进行傅里叶变换，可以得到信号的频谱图，进而分析故障频率和振动模式。
常用的频谱分析方法有傅里叶变换、快速傅里叶变换和小波变换等。
时频分析是一种将时域和频域信息同时考虑的方法。
通过对振动信号进行短时傅里叶变换或小波变换，得到信号在时间和频率上的分布。
时频分析能够分析非平稳信号和瞬态故障，更适用于复杂故障的诊断。
小波变换是一种将时域信号分解成不同频率成分的方法。
通过对振动信号进行小波变换，可以将信号转换到时频域，进一步提取故障特征。
小波变换适用于分析非平稳和非线性振动信号。
三、信号处理的原理信号处理是机械振动信号异常检测与诊断的核心技术。
浅析机械故障诊断与振动监测技术
费用也 比较 高 ，需要精密 的仪器 ，要 由经 过专 门培训 的工 程师来进行 ，
因此 只有在重要 的设备上进行 。根据有关数据统计 ，简易诊断仪器可以
解决设备运行 中 ５０％的故障。由此可见 ，简易诊断在设 备维护和管理起
到非 常重 要 的作 用 。
为确保全 系统设备 的正常运行 ，在 大型企业中 ，有两项技术必须执 行 ，一是有效地监视机器状况 ，即 ：“设备监测技术”。二是 精确 的诊 断方
进行精密诊断 ，通过精密诊断 ，不仅要确定故 障是 否的确存在 ，并且 ，当
存在故障时 ，还需诊断出它的位置 ，原因及 程度。
２．设备振 动故障分 析 有引起设 备振动故 障最 常见 的四大 故障 ：不平衡 、不对 中、机械松
动和轴承故障。
２．１不 平 衡
所谓不 平衡 即是质量 和几何 中心 线不重 合所 导致 的一种故 障状
方 向振动较大 ，比如垂直方 向的振 动远 大于水 平方向 ；水平与垂直方 向 的相位 差为 Ｏ。或 １８０。（而不平 衡故障 中水平 与垂直方 向的相位差约为
９０。１。此 时 ，测量应 向下移 到设备底脚 、基础平板和混凝土基础上 ，比较
不 同位置振动在工频（或转速频率）处 的幅值 、相位 。如果两个 位置的振 动幅值和相位存在着很大差别 ，则说 明有相对运动 ，这可 以帮助寻找松
而且还 要对设备 故障 的部 位 、原 因和 程度做 出估计 。故称 为精密 诊
断 。
目前比较普及 的还是简 易诊断（状 态监测），而精密诊 断在生产 中运 用得 比较少 ，而且 主要用 于高精尖设备上 。这表明简易诊断比较实用 而
且方便 实用 ，而精密诊断还处于探索 阶段且不够成熟 。另外精密诊断的
振动分析与故障诊断技术
设备振动分析与故障诊断技术三、基本图谱1、时域图谱时域波形是最常见的工程信号，时域波形直观易于理解，但包含信息量大，不容易看出所包含的时域图谱可对设备整体性能进行评价，通过时域波形图谱可看出设备是否超标和零部件存在的问题。
在LM8900系统所采集的时域波形图中给出了“峰值、均值、有效值、峭度指标和脉冲指标五个参量。
在采集时，根据旋转设备运行的速度不同，可以选择“加速度、速度、和位移”三种不同的数据类型。
加速度，用于高速旋转设备诊断上，转速在10000rpm以上。
以加速度的有效值判断设备运行状态，日本的标准是小于0.5mm/s2为良好状态，但国产设备一般都达不到此要求，经过实践，将其数值放大到1mm/s2;基本上满足要求。
由于石油化工生产中转速超过去10000RPM 的设备不多，因此，加速度值一般可作为设备故障诊断的辅助数据。
速度，用于中速旋转设备诊断上，转速在600rpm——10000rpm之间；速度的有效值小于4.5mm/s；可以判断该设备运行基本正常，超过11.8mm/s则是危险值，必须停车检修。
速度值是最为常用的旋转机械设备故障诊断的值。
位移，用于低转速成设备诊断上，转速在600rpm以下，位移是低转速设备故障诊断的判断依据，0.06mm为危险值，而大于0.1mm则必须进行停车检修。
由于低转速设备故障通过其它方法比较容易诊断，因此，位移值一般也只做设备故障诊断的辅助数据。
峭度指标，是一个比较抽象的概念，意义是“随机过程X（T）四阶原点矩；反应了波形中是否有冲击及小组形的尖峭和平坦成度。
”近年来，诊断工程师对该指标进行了深入研究后发现，峭度指标是诊断滚动轴承、齿轮和转子上的转动零部件等故障的重要依据，并提出了比较完整理论，即“双浴缸”曲线，旋转机械轴承或齿轮故障在发展过程中，峭度指标在经历第一个平稳过渡后突然上升，然后，再次经历平稳过度，再次突然上升，而此次的突然上升将造成设备的严重损坏，所以及时发现第二个浴缸底平面，是解决设备故障的最好时机，也是最后时机。
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。
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振动检测是状态检测的手段之一，任何机械在输入能量转化为有用功的过程中，均会产生振动；振动的强弱与变化和故障有关，非正常的震动感增强表明故障趋于严重；不同的故障引起的振动特征各异，相同的振动可能是不同的故障；振动信号是在机器运转过程中产生的，就可以在不用停机的情况下检测和分析故障；因此识别和确定故障的内在原因需要专门的一起设备和专门的技术人才。
1、机械振动检测技术
机械运动消耗的能量除了做有用功外，其他的能量消耗在机械传动的各种摩擦损耗之中并产生正常振动，其他的能量消耗在机械传动的各种摩擦损耗之中并产生正常振动，如果出现非正常的振动，说明机械发生故障。
这些振动信号包含了机械内部运动部件各种变化信息。
分辨正常振动和非正常振动，采集振动参数，运用信号处理技术，提取特征信息，判断机械运行的技术状态，这就是振动检测。
所以由此看来，任何机械在输入能量转化为有用功的过程中，均会产生振动；振动的强弱与变化和故障有关，非正常的震动感增强表明故障趋于严重；不同的故障引起的振动特征各异，相同的振动可能是不同的故障；振动信号是在机器运转过程中产生的，就可以在不用停机的情况下检测和分析故障；因此识别和确定故障的内在原因需要专门的一起设备和专门的技术人才。
2、振动监测参数与标准
振动测量的方位选择
a、测量位置（测点）。
测量的位置选择在振动的敏感点，传感器安装方便，对振动信号干扰小的位置，如轴承的附近部位。
b、测量方向。
由于不同的故障引起的振动方向不同，一般测量互相垂直的三个方向的振动，即轴向（A向）、径向（H 向、水平方向）和垂直方向（v向）。
例如对中不良引起轴向振动；转子不平衡引起径向振动；机座松动引起垂直方向振动。
高频或随机振动测量径向，而低频振动要测量三个方向。
总之测量方向和数量应全面描述设备的振动状态。
测量参数的选择
测量振动可用位移、速度和加速度三个参数表述。
这三个参量代表了不同类型振动的特点，对不同类型振动的敏感性也不同。
a、振动位移
选择使用在低频段的振动测量（<10HZ），振动位移传感器对低频段的振动灵敏。
在低频段的振动，振动速度较小，可能振动位移很大，如果振动产生的应力超过材料的许用应力，就可能发生破坏性的故障。
b、振动速度
选择使用在中频段的振动测量（10~1000hz）。
在大多数情况下转动机械零件所承受的附加载荷是循环载荷，零件的主要失效形式是疲劳破坏，疲劳强度的寿命取决于受力变形和循环速度，既和振动位移与频率有关，振动速度又是这两个参数的函数，振动能量与振动速度的平方成正比。
所以将振动速度作为衡量振动严重程度的主要指标。
c、振动加速度
选择使用在高频段的振动测量（>1000hz）。
当振动频率大于1000hz时，动载荷表现为冲击载荷，冲击动能转化为应变能，使材料发生脆性破坏。
多用于滚动轴承的检测。
以上三这三个参量可以互为辅助性的补充和参考。
振动判定标准
a、绝对判断标准。
此类标准是对某机器长期使用、维修、测试的经验总结，由行业协会或国家制订图表形式的标准。
使用时测出的振动值与相同部位的判断标准的数值相比较来做出判断。
一般这类标准是针对某些类型重要回转机械而制订的。
例如国际通用标准ISO02372和ISO3945。
b、相对判断标准。
对于同一设备的同一部位定期进行检测，按时间先后作出比较，以初始的正常值为标准，以实测振动值超过正常值的多少来判断。
c、类比判断标准。
在相同工作条件下，多台相同规格的运行设备，对各台设备的同一部位进行振动测量，根据结果判断，如果某台设备的振动值超过其余设备的振动值一倍以上，视为异常。
此方法是在无标准可参考的情况下采用。
以上的各种判断标准要根据不同设备、不同使用条件、不同的环境选择合适的标准。
还要以总结实践经验和参照维修数据进行分析，丰富和修正使用的标准。
d、振动判断的显示。
一般采用统一的颜色来表示设备的运行振动状态：
深绿色：良好
浅绿色：合格
浅红色：容许值
深红色：劣化状态。
3、振动的测定和分析技术。
振动的测量可以使用便携式状态检测仪对转动设备进行简易监测，对转动设备的振动测量还可通过其他仪器进行精密监测。
传感器：振动的测定是由安装在轴承处（或需要测量的部位）的振动传感器来测得振动信号。
传感器的类型有几种，根据不同的需要采用。
主要有：涡流传感器（测量位移）、磁电传感器（测量速度）、加速度传感器。