振动监测与故障诊断
振动监测与故障诊断系统简介
数据采集子系统与气轮机组在线监测故障诊断主系统集成工作的原理如图2-2所示。
图2-2数据采集子系统的工作原理
2.
一体化设计，功能完善，结构合理，商品化的产品。
采用模块化和多CPU主从结构设计，数据采集、处理能力强大，组装、维护方便。
主CPU板和各智能模拟量信号采集板通过内存进行数据交换，数据交换速度高，吞吐量大。
标准VT100终端接口，用户可以方便对装置进行远方检测和在线配置。
工业标准设计，能够工作于各种恶劣环境。
采用电磁兼容（EMC）技术，抗电磁脉冲干扰（EMI）性能强，装置运行稳定可靠。
对敏感信号进行屏蔽。
输入信号采用光电隔离。
内部器件均选用优秀的工业级产品。
不需要特殊的加热器或冷却装置。
充分的可靠性设计，严格的质量检验，为用户提供了可靠的保证。
汽轮机振动在线监测与故障诊断
系统介绍
1
系统采用分布式结构，前端采用嵌入式结构，用于数据采集、预处理和临时存储；后端采用PC机＋数据库用于数据存储、监测、分析和诊断，并作为网络服务器供其他计算机通过网络访问。
图1－1为该系统的结构图。
图1－1系统结构图
其中前端数据采集设备从TSI接入信号，并对信号做预处理，临时存储在设备内部的硬盘或其他存储设备上，然后通过网络将数据发送到网络服务器上；服务器接受数据并将其存储在数据库中，同时服务器将数据库中的信息通过动态网站的形式发布在电厂局域网上，电厂局域网用户可以通过浏览器直接访问网站，查看实时或历史数据，进行分析诊断。
键相信号（脉冲信号）接入装置后，需要光电隔离、滤波整形处理。键相信号调理电路由光电隔离器和滤波整形两部分组成。
智能模拟量信号采集板的组成如图2-4所示。
振动分析和故障诊断分析解析
• 状态监测 • 设备(资产)健康监测 • 设备(资产)健康管理 • 提高设备可用率 • 减少维修成本 • 延长设备寿命
机器状态检修
机器状态检修的基础是振 动频谱中包含机器零部件 的机械状态信息
振 振动故障分析诊断的任务：从某种意义上
动 讲，就是读谱图，把频谱上的每个频谱分
故 量与监测的机器的零部件对照联系，给每 障 分 条频谱以物理解释。
1H1zHz
1 Hz
10 Hz 10H1z00 Hz 100H1KzHz 11K0HK Hzz
10 Hz 对LOG数FR频EQ率U1E0N0CYHz
10KHz
1KHz
LOGARITHMIC SCALE
10 KHz
振动监测中的一些技术细节要点
• 简 谐 振 动 位 移 ， 速 度和 加 速 度 三 者关系
– 数学算法把一个复杂的函数分解成一系列 简单的正弦和余弦波
振动信号的采集与处理
合成波
快速傅
里叶分
析 (FFT)
幅 值
原理
分解的波
用频谱图表示
时域
x Ai sin(it i )
i 1
频域
振动监测中的一些技术细节要点
正弦波 方波
三角波 脉冲
振动监测中的一些技术细节要点
轴承内环故障频率BPFI
2.绝对振动标准ISO10816-1~6 机械振动----在非旋转部件上测量和评价机器
振动 第一部分 总则 第二部分 陆地安装的功率超过50MW的大型汽轮发电机组 第三部分 额定功率大于15KW额定转速在120 15000转/分在现场测量的工业 机器 第四部分 不包括航空器类的燃气轮机组 第五部分 水力发电厂和泵站机组 第六部分 额定功率超过100KW的往复式机器
振动检测与故障诊断技术
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。
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。
风机振动监测与故障诊断技术的研究与设计
风机振动监测与故障诊断技术的研究与设计近年来，风机在工业领域的应用越来越广泛。
然而，由于长期运行、负荷波动以及环境因素等原因，风机振动问题变得愈发突出。
风机振动若未及时监测和处理，将会导致设备的提前损坏，甚至引发严重的安全隐患。
因此，风机振动监测与故障诊断技术的研究与设计迫在眉睫。
一、风机振动监测技术的研究与设计1. 系统方案设计风机振动监测系统的设计应根据具体的工况和监测需求来确定。
首先，需选择合适的传感器来采集振动信号，如加速度传感器、速度传感器等。
其次，必须选择适合的数据采集卡，以便将传感器采集的信号转换为电信号并进行实时监测。
最后，采集到的振动信号需要通过数据处理和分析，才能形成可用的监测结果。
2. 传感器选择与布置在风机振动监测系统中，传感器的选择和布置非常重要。
传感器的选择应基于所需监测的振动类型，如轴向振动、径向振动等。
传感器的布置应考虑到风机不同部位的振动特点，如风机叶片、轴承、轴等。
通过合理选择传感器并正确布置，可以最大程度地准确监测风机振动情况。
3. 数据采集与处理数据采集是风机振动监测系统中的关键环节。
通过数据采集卡将传感器采集的模拟信号转换为数字信号，然后将其传递给计算机进行实时监测和分析。
数据采集卡的选择应考虑采样率、分辨率等参数，以提高数据的准确性和可靠性。
二、风机故障诊断技术的研究与设计1. 故障诊断算法研究针对风机常见的故障类型，如轴承故障、不平衡、传动装置故障等，需要研究合适的故障诊断算法。
常用的方法包括时域分析、频域分析、小波分析、模式识别等。
通过对风机振动信号进行算法处理和分析，可以准确判断故障类型及其严重程度。
2. 特征提取与模型建立在风机故障诊断过程中，如何提取有效的特征参数是至关重要的一步。
特征提取可通过对振动信号进行时域、频域等分析，提取能够反映故障特征的特征参数。
通过建立适当的模型来判断风机运行状态是否正常，如神经网络模型、支持向量机模型等。
3. 系统实施与优化风机故障诊断技术不仅需要在实验室中进行研究与设计，还需要在实际工业环境中进行系统实施与优化。
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。
风机振动检测与故障诊断技术研究
风机振动检测与故障诊断技术研究随着风力发电在可再生能源领域中的不断发展，风机振动检测与故障诊断技术的研究变得越来越重要。
本文将探讨现有的风机振动检测技术以及故障诊断方法，并展望未来的发展方向。
一、风机振动检测技术1. 传感器技术：风机振动检测通常采用加速度传感器、速度传感器或位移传感器等来监测风机的振动情况。
这些传感器能够实时测量风机各个部件的振动参数，并将数据传输到中央监测系统进行分析。
2. 频谱分析：频谱分析是一种常用的风机振动检测方法，可以通过将振动信号转换为频域信号，进而识别可能存在的故障。
通过分析振动频谱图，我们可以确定故障类型以及其对风机的影响程度。
3. 振动信号处理：振动信号处理是对原始振动信号进行滤波、降噪、特征提取等处理的技术。
利用滤波技术可以减少杂散干扰，提高信号的清晰度和准确性。
同时，通过特征提取算法，我们可以提取出与故障相关的特征参数，从而实现故障的诊断与预测。
二、故障诊断方法1. 振动特征分析：风机振动特征分析可以通过分析风机各个部件振动的频率、幅值等参数，来识别故障类型。
例如，当风机叶片出现撞击故障时，其振动频率会发生明显变化，通过对比分析可以判断是否存在故障。
2. 统计学方法：统计学方法通过统计、归纳和推理来分析风机的振动数据，从而诊断故障。
例如，利用多元统计方法可以将振动信号与已知故障样本进行对比，以确定故障类型。
3. 机器学习技术：机器学习技术通过构建模型并对数据进行训练，可以实现自动化的故障诊断。
通过大量振动数据的学习，机器可以准确判断风机是否存在故障，并提供相应的维修建议。
三、未来展望1. 基于物联网的振动监测系统：随着物联网技术的发展，未来可以通过将风机的振动传感器与云平台相连接，实现实时的远程监测和诊断。
这种系统可以对大规模的风机进行集中管理，并提供更精准的故障诊断结果。
2. 高精度振动传感器的研发：当前，振动传感器的测量精度还有待提高。
未来的研究可以着重于开发更加精确和稳定的振动传感器，以提高故障诊断的准确性。
振动监测及故障诊断系TDM
振动监测及故障诊断系统(TDM)MMS6851旋转机械振动监测和故障诊断系统是徳国epro公司生产的MMS6000汽轮机监测保护系统的配套产品。
系统功能：∙实时在线数据采集∙振动信号分析∙机组运行状态识别∙报警、危险识别和事故追忆∙数据管理∙振动特征分析∙报表、图形打印输出∙转子平衡重量计算∙故障诊断功能∙系统上局域网∙远程通讯功能它广泛适用于电力、石化、煤矿和冶金等行业的大中型旋转机械，如：汽轮发电机组、水轮机、电动机、压缩机、泵和风机等。
系统可及时捕获振动故障信息，早期预告振动故障的存在和发展，大大地减少查找和处理振动故障的时间和为此而做的起/停机次数，有助于避免灾难性事故发生，具有显著的经济效益和社会效益。
系统采用Windows 2000作为操作平台。
数据管理采用ODBC开放式网络数据库结构，确保数据的快速存储和多用户的同时访问。
系统具有较完整的定制功能，如定制轴系图、修改测量参数（如采集频率、存盘频率、变转速间隔、模拟量标定）等。
系统具备网络扩展功能，可上电厂的MIS和SIS网，还可以进行远程通讯。
系统组成：通常情况下，MMS6851系统按上、下位机方式配置。
下位机MMS6851/10进行数据采集、存储、网络通讯；上位机MMS6851/20进行数据实时显示、数据分析、故障诊断、远程通讯。
一般情况下MMS6851/10放置在MMS6000 的机柜里，MMS6851/20放置在工程师站。
下位机通过RS-485通讯口与MMS6000汽轮机监测保护系统的RS485总线连接，获取MMS6000系统各测量模块的实时数据。
由于数据直接取自测量模块，无需中间处理，因而具有其它采样方式无可比拟的精度。
通过网卡、多口交换机与MIS和SIS连网。
上位机通过与下位机进行网络通讯而获得实时数据和各种历史数据，通过监视器和打印机实现图形、报表和故障诊断结果的显示和打印输出。
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。
风力发电机组振动状态监测与故障诊断
风力发电机组振动状态监测与故障诊断摘要：风力发电机能否正常投入使用，影响着风力发电的整体质量，而风机故障会导致机组本身受到损坏严重的情况下，可能会造成更加不可预料的后果，而从风力发电机所使用的环境以及自身结构等角度出发，其设备在实际应用过程中容易受到外界环境的影响，造成风力发电机组非正常停运。
为保证风力发电机组能够正常地运行，需要进行振动状态监测和故障诊断工作。
而从现阶段风力发电机组实际应用情况来看，多数地区在风力发电机运行2500h或者5000h后，会进行例行维修，而这种维修间隔周期较长，如设备受损情况严重，则难以在检修工作中得到有效解决。
在这种情况下，需要重视在线监测和故障诊断系统的设计，以保证风力发电机在实际运行过程中处于一种可控状态，辅助相关人员及时发现风力发电机在实际运用过程中存在的隐藏缺陷，提升风力发电机的应用质量与效率。
关键词：风力发电；发电机组；振动监测；故障排除引言近年来，随着工业的发展，环境污染日益严重，新能源风力发电在各行业领域应用日益广泛。
一般风力发电场多建于偏远地区，地处环境恶劣，无法应用有效监测技术解决风力发电机组各种故障与信号不统一等问题。
因此，基于风力发电机不同监测数据，全面分析风力发电机组运行时遇到的故障，深入研究风力发电机组监测与故障技术具有非常重要的意义。
1风力发电机组状态监测和故障诊断的意义风力发电能够缓解国内能源供应紧张的局面，改善能源结构，对于国家环境保护和电力工业的可持续发展具有重大意义。
随着国内风力发电行业的快速发展，风力发电机组故障已成为一个不可忽视的问题。
通过对风力发电机组的运行状态进行实时监测，能够及时发现机组运行过程中存在的故障隐患；通过提取机组故障信息并进行分析处理，能够帮助运维人员诊断机组故障发生的原因并制定有效的处理措施。
这对于提高风力发电机组运行可靠性，促进风力发电行业健康发展具有重大的现实意义。
2风力发电机组振动故障诊断分析从风力发电机组故障诊断实际情况来看，在时代不断发展的同时，其诊断方法也在不断地进行改进与优化，诊断结果的准确性也呈现逐年上升趋势。
机械系统振动监测与故障诊断方法
机械系统振动监测与故障诊断方法引言机械系统的振动是指机械元件或部件在运动过程中产生的周期性或非周期性的震动现象。
振动会导致机械系统的运行不稳定，降低系统的工作效率，甚至引发故障。
因此，对机械系统的振动进行监测和故障诊断是非常重要的。
本文将介绍机械系统振动监测与故障诊断的一些常见方法。
一、振动传感器的应用振动传感器是一种用于测量机械系统振动的装置，常见的振动传感器包括加速度传感器、速度传感器和位移传感器。
加速度传感器常用于测量机械系统的振动加速度，速度传感器则用于测量振动速度，位移传感器用于测量机械系统的振动位移。
二、频谱分析方法频谱分析是一种常见的振动信号处理方法，可用于对机械系统的振动信号进行分析。
通过将振动信号转换为频谱图，可以清晰地观察到振动信号在不同频率上的能量分布情况。
频谱分析可以帮助工程师判断机械系统振动的原因，例如确定是否存在某个特定频率的共振点。
三、时域分析方法时域分析是通过分析振动信号在时间域上的波形特征来判断机械系统的振动情况。
时域分析可以通过计算信号的均值、方差、峰值等参数来评估振动信号的特性。
通过时域分析，工程师可以了解振动信号的幅值、周期、频率等信息，从而判断机械系统是否存在振动问题。
四、振动特征提取方法振动特征提取是通过对振动信号进行数学运算和处理，提取出能够反映机械系统振动特征的特征参数。
常见的振动特征参数包括峰值、脉冲指数、裕度、峭度等。
通过提取振动特征参数，可以更准确地诊断机械系统的故障原因。
五、人工智能在振动监测与故障诊断中的应用近年来，人工智能技术在振动监测与故障诊断中得到了广泛的应用。
通过使用机器学习算法和深度学习模型，可以从大量的振动数据中学习并建立模型，实现对机械系统的状态识别和故障预测。
人工智能的引入可以大大提高振动监测与故障诊断的准确性和效率。
六、实时监测与远程诊断技术实时监测与远程诊断技术是指利用物联网和远程通信技术，对机械系统的振动进行实时监测和故障诊断。
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。
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。
振动分析-故障特征诊断
华能南京1号机组蒸汽激振波形频谱图
大不平衡
汽轮机低压转子末级、次末级叶片在运行过 程中突然断裂飞脱，属于大不平衡响应问题。 转子动力学响应为非线性特性，且大幅剧烈 振动往往导致动静碰摩的发生，这是理论计 算所不能真实模拟的。只有在线监测系统测 量的数据真实地反映大不平衡状态下轴系的 振动响应。
大不平衡—动静碰摩波形
大不平衡—动静碰摩频谱
振动诊断技术优点 目录
01 多参性 03 可传递性
02 多维性 04 可实现性
应具备的相关学科知识
01
机械振动理 论
02
转子动力学
03
传感器原理
04
动态信号采 集分析
05
机组结构特 点
06
安装检修工 艺
07
运行规程
08
故障诊断知 识
常见振动故障分类
01
质量不平衡、 热不平衡、动 静碰摩
05
转子弯曲、轴 承座连接刚度 不足
一台３００ＭＷ机组中压转子
轴承座连接刚度不足
基础—台板—轴承座之间的连接刚度不足， 可导致在转轴振动不大的情况下，轴承座振 动达到报警状态。可在开机状态下，进行轴 承座外特性试验，测量各结合面的垂直方向 振动，比较各结合面振动幅值，即可发现连 接刚度不足的结合面。
轴承座外特性试验
轴瓦紧力不足
一台压缩机升速失稳三维频谱图
油膜振荡频谱图
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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压电式：必须使所测信号最高频率位于幅频特性曲线水平段，有足够高的共振频率内置IC的集成加速度传感器，恒流供电阻抗变换方式，对电缆铺设要求不高非集成式：电压干扰进入通道，要求该电容不随机壳振动而变化。
因而必须紧贴机壳固定，使耦合电容值最小且不变。
应变式：粘贴式：加电桥线路，温度补偿。
非粘贴式：不粘贴于弹性元件，直接贴在活动。
质量块与基座之间。
电阻变化反应灵敏度高，低频特性好，稳定，易受温度湿度影响。
安装方式：绝缘：1钢螺栓安装（绝缘螺栓，钢螺栓）2双面胶（AB 胶，502胶，不耐高温，可用丙酮、酒精清洗）3石蜡（薄螺母）不耐高温2·瞬时转速诊断内燃机故障原理柴油机的瞬时转速是所有缸做功及负载共同作用的结果。
负载（包括轴带系，摩擦损失扭矩等）的扭矩TL为常数，即柴油机输出扭矩。
简化后，柴油机运动方程：某缸做功能力↓，该缸转速波动峰值↓↓某缸做功能力↓，各缸之间转速波动率↑由波动率作功峰值变化+波动率峰值之间差值变化可检测单缸失火与功率不足故障，定位故障缸转速波动原因：气体压力，往复惯性力3·振动信号按频率范围分类，各振动考察什么物理量。
机械振动：1、低频振动（<10HZ）2、中频振动（10~100）3高频振动（>1000HZ）低频：主要测量位移量-与应力相关中频：主要测速度量-疲劳进程，振动能量正比于速度平方高频：主要测量振幅是加速度。
表征冲击力的强度4·频谱分析时间长度：T=N*△t，分析频率：fs=1/△t，时间分辨率：△f=1/T，采样频率：fs=1/△t频率分辨率：fc=Nf*△f，谱线数目参数：fs=2.5bfc，采样总数点：Nf=N/2或N/2.565·正常示功图的特征2、工作过程各主要特性点符合所明书规定3、工作过程曲线无异常波动现象4、尾部符合不同扫气形式轨迹6·往复式内燃机缸盖振动响应引号特征？激励源有4个：缸内气体爆发压力冲击，排气阀节流气流产生冲击，排气阀落座冲击，进气阀落座冲击。
由于作用的时间，作用位置，传递途径不同，其振动时频，频域特性不一样，气缸盖可简化为多输入单输出系统模型。
输出为振动响应信号，输入为激励信号1、振动响应时域特性是指各激励响应信号在作用时刻及作用强度方面特征。
2、缸盖振动信号循环波动特性，指稳定运转时统一工况下不同循环间振动信号波动变化特性，主要表现在作用时间，频率成分及振动强度方面。
高压油管漏油故障后：振动信号脉冲因素↑，裕态因素↑，峰态因素↑。
排气门故障后：脉冲因素↓，峰值因素↓，峰态因素↓取下第一道活塞环后：脉冲因素↓，峰值因素↓，峰态因素↓7、往复式内燃机监测诊断方法A性能参数法；经过测试形成一些列技术参数，实际测定参数与标准值差异来判断。
优：适用于工况稳定固定设备与实验室测试，原始，直观缺：易受测试环境与测试条件影响B振动分析法，内部零件性能状态信息通过一定传递途径到表面振动信号，故障提取振动信号包括振源信号和系统状态等信息。
利用机械动力特性分析，信号特征分析进而研究工作性能。
C油液分析法：铁谱加光谱分析，光谱可准确测定润滑油中磨损元素含量，铁谱可直接了解磨粒形状成分大小等。
优：应用分元分析可取得有益结论缺：多对摩擦副时，无法定位，不可实时在线监测，价格昂贵，操作复杂。
D瞬时转速法：大范围内曲轴瞬时转速可反映各缸工作状态。
缺：随时定位，但不可找故障原因，多缸工作，不能准确定位压电式：必须使所测信号最高频率位于幅频特性曲线水平段，有足够高的共振频率内置IC的集成加速度传感器，恒流供电阻抗变换方式，对电缆铺设要求不高非集成式：电压干扰进入通道，要求该电容不随机壳振动而变化。
因而必须紧贴机壳固定，使耦合电容值最小且不变。
应变式：粘贴式：加电桥线路，温度补偿。
非粘贴式：不粘贴于弹性元件，直接贴在活动。
质量块与基座之间。
电阻变化反应灵敏度高，低频特性好，稳定，易受温度湿度影响。
安装方式：绝缘：1钢螺栓安装（绝缘螺栓，钢螺栓）2双面胶（AB 胶，502胶，不耐高温，可用丙酮、酒精清洗）3石蜡（薄螺母）不耐高温2·瞬时转速诊断内燃机故障原理柴油机的瞬时转速是所有缸做功及负载共同作用的结果。
负载（包括轴带系，摩擦损失扭矩等）的扭矩TL为常数，即柴油机输出扭矩。
简化后，柴油机运动方程：某缸做功能力↓，该缸转速波动峰值↓↓某缸做功能力↓，各缸之间转速波动率↑由波动率作功峰值变化+波动率峰值之间差值变化可检测单缸失火与功率不足故障，定位故障缸转速波动原因：气体压力，往复惯性力3·振动信号按频率范围分类，各振动考察什么物理量。
机械振动：1、低频振动（<10HZ）2、中频振动（10~100）3高频振动（>1000HZ）低频：主要测量位移量-与应力相关中频：主要测速度量-疲劳进程，振动能量正比于速度平方高频：主要测量振幅是加速度。
表征冲击力的强度4·频谱分析时间长度：T=N*△t，分析频率：fs=1/△t，时间分辨率：△f=1/T，采样频率：fs=1/△t频率分辨率：fc=Nf*△f，谱线数目参数：fs=2.5bfc，采样总数点：Nf=N/2或N/2.565·正常示功图的特征2、工作过程各主要特性点符合所明书规定3、工作过程曲线无异常波动现象4、尾部符合不同扫气形式轨迹6·往复式内燃机缸盖振动响应引号特征？激励源有4个：缸内气体爆发压力冲击，排气阀节流气流产生冲击，排气阀落座冲击，进气阀落座冲击。
由于作用的时间，作用位置，传递途径不同，其振动时频，频域特性不一样，气缸盖可简化为多输入单输出系统模型。
输出为振动响应信号，输入为激励信号1、振动响应时域特性是指各激励响应信号在作用时刻及作用强度方面特征。
2、缸盖振动信号循环波动特性，指稳定运转时统一工况下不同循环间振动信号波动变化特性，主要表现在作用时间，频率成分及振动强度方面。
高压油管漏油故障后：振动信号脉冲因素↑，裕态因素↑，峰态因素↑。
排气门故障后：脉冲因素↓，峰值因素↓，峰态因素↓取下第一道活塞环后：脉冲因素↓，峰值因素↓，峰态因素↓7、往复式内燃机监测诊断方法A性能参数法；经过测试形成一些列技术参数，实际测定参数与标准值差异来判断。
优：适用于工况稳定固定设备与实验室测试，原始，直观缺：易受测试环境与测试条件影响B振动分析法，内部零件性能状态信息通过一定传递途径到表面振动信号，故障提取振动信号包括振源信号和系统状态等信息。
利用机械动力特性分析，信号特征分析进而研究工作性能。
C油液分析法：铁谱加光谱分析，光谱可准确测定润滑油中磨损元素含量，铁谱可直接了解磨粒形状成分大小等。
优：应用分元分析可取得有益结论缺：多对摩擦副时，无法定位，不可实时在线监测，价格昂贵，操作复杂。
D瞬时转速法：大范围内曲轴瞬时转速可反映各缸工作状态。
缺：随时定位，但不可找故障原因，多缸工作，不能准确定位压电式：必须使所测信号最高频率位于幅频特性曲线水平段，有足够高的共振频率内置IC的集成加速度传感器，恒流供电阻抗变换方式，对电缆铺设要求不高非集成式：电压干扰进入通道，要求该电容不随机壳振动而变化。
因而必须紧贴机壳固定，使耦合电容值最小且不变。
应变式：粘贴式：加电桥线路，温度补偿。
非粘贴式：不粘贴于弹性元件，直接贴在活动。
质量块与基座之间。
电阻变化反应灵敏度高，低频特性好，稳定，易受温度湿度影响。
安装方式：绝缘：1钢螺栓安装（绝缘螺栓，钢螺栓）2双面胶（AB 胶，502胶，不耐高温，可用丙酮、酒精清洗）3石蜡（薄螺母）不耐高温2·瞬时转速诊断内燃机故障原理柴油机的瞬时转速是所有缸做功及负载共同作用的结果。
负载（包括轴带系，摩擦损失扭矩等）的扭矩TL为常数，即柴油机输出扭矩。
简化后，柴油机运动方程：某缸做功能力↓，该缸转速波动峰值↓↓某缸做功能力↓，各缸之间转速波动率↑由波动率作功峰值变化+波动率峰值之间差值变化可检测单缸失火与功率不足故障，定位故障缸转速波动原因：气体压力，往复惯性力3·振动信号按频率范围分类，各振动考察什么物理量。
机械振动：1、低频振动（<10HZ）2、中频振动（10~100）3高频振动（>1000HZ）低频：主要测量位移量-与应力相关中频：主要测速度量-疲劳进程，振动能量正比于速度平方高频：主要测量振幅是加速度。
表征冲击力的强度4·频谱分析时间长度：T=N*△t，分析频率：fs=1/△t，时间分辨率：△f=1/T，采样频率：fs=1/△t频率分辨率：fc=Nf*△f，谱线数目参数：fs=2.5bfc，采样总数点：Nf=N/2或N/2.565·正常示功图的特征2、工作过程各主要特性点符合所明书规定3、工作过程曲线无异常波动现象4、尾部符合不同扫气形式轨迹6·往复式内燃机缸盖振动响应引号特征？激励源有4个：缸内气体爆发压力冲击，排气阀节流气流产生冲击，排气阀落座冲击，进气阀落座冲击。
由于作用的时间，作用位置，传递途径不同，其振动时频，频域特性不一样，气缸盖可简化为多输入单输出系统模型。
输出为振动响应信号，输入为激励信号1、振动响应时域特性是指各激励响应信号在作用时刻及作用强度方面特征。
2、缸盖振动信号循环波动特性，指稳定运转时统一工况下不同循环间振动信号波动变化特性，主要表现在作用时间，频率成分及振动强度方面。
高压油管漏油故障后：振动信号脉冲因素↑，裕态因素↑，峰态因素↑。
排气门故障后：脉冲因素↓，峰值因素↓，峰态因素↓取下第一道活塞环后：脉冲因素↓，峰值因素↓，峰态因素↓7、往复式内燃机监测诊断方法A性能参数法；经过测试形成一些列技术参数，实际测定参数与标准值差异来判断。
优：适用于工况稳定固定设备与实验室测试，原始，直观缺：易受测试环境与测试条件影响B振动分析法，内部零件性能状态信息通过一定传递途径到表面振动信号，故障提取振动信号包括振源信号和系统状态等信息。
利用机械动力特性分析，信号特征分析进而研究工作性能。
C油液分析法：铁谱加光谱分析，光谱可准确测定润滑油中磨损元素含量，铁谱可直接了解磨粒形状成分大小等。
优：应用分元分析可取得有益结论缺：多对摩擦副时，无法定位，不可实时在线监测，价格昂贵，操作复杂。
D瞬时转速法：大范围内曲轴瞬时转速可反映各缸工作状态。
缺：随时定位，但不可找故障原因，多缸工作，不能准确定位。