振动信号分析

振动信号分析（精选9篇）

振动信号分析 篇1

1 前言

目前普遍采用基于Fourier变换的谱分析技术和时域统计量分析方法对车辆的振动情况进行分析。但是Fourier变换具有其固有的缺陷,即在频谱分析中对时域信号是一个统计分析结果,短时或局部的特殊信号难以在频谱分析中显示出来。所以Fourier变换技术只适于平稳信号的分析。车辆在行驶状态的振动信号是不平稳的,用Fourier分析方法和通常的时域分析方法是不能反映出车辆振动的本质特征的,这样也就使车辆的减振降噪相对变得困难。小波分析方法具有分析非平稳振动信号的优势,特别是异常振动信号的时域定位。小波分析技术在信号的时频分析中同时具有尺度伸缩(分析范围的变化)和移位(分析中心的变化)功能,这样就可以把分析中心和范围确定在感兴趣的地方进行分析。即在车辆振动信号分析时,把时域信号逐层分解,在每一分解层上都把上一层信号分解成高频和低频两部分。这样就可以对车辆的振动信号进行全面分析,检测出非正常信号,找出车辆振动的本质特征,从而对车辆的舒适性或运行状态作出客观的评价,并为车辆的减振降噪提供实际依据。

2 小波变换和多分辨分析

小波的概念是地质学家J.Morlet和A.Grossmann首先提出并成功地应用于地震信号分析处理的。目前,小波分析已经发展为一个最为活跃的数学分支和研究热点,并已广泛的应用于信号处理、图像分析、模式识别及众多的非线性科学领域。在机械故障诊断中,小波分析也已得到了广泛地高度重视,并取得了一些实际应用成果。

小波分析是傅立叶分析思想的继承和发展。小波分析发展了加窗傅立叶变换的局部化思想,它的宽度随频率增高而缩小,从而可实现对高频信号有较高的频率分辨率,而对低频信号有更长的时间分析长度,较好地实现了对信号全貌及其局部特征的双重分析。

2.1 小波变换

对于任意的函数或者信号f(x),其小波变换定义

因此,对任意的函数f(x),它的小波变换是一个二元函数。这是小波变换和傅立叶变换很不相同的地方。参数b表示分析的时间中心或时间点,而参数a体现的是以x=b为中心的附近范围的大小。因此,当时间中心参数b固定不变时,小波变换Wf(a,b)体现的是原来的函数或信号f(x)在x=b点附近随着分析和观察的范围逐渐变化时表现出来的变化情况。

2.2 多分辨分析

1988年S.Mallat在构造正交小波基时提出了多分辨分析(Multi-Resolution Analysis)的概念,从空间的概念上形象地说明了小波的多分辨率特性,将此之前的所有正交小波基的构造法统一起来,给出了正交小波的构造方法以及正交小波变换的快速算法,即Mallat算法。Mallat算法在小波分析中的地位相当于快速傅立叶变换算法在经典傅立叶分析中的地位。

关于多分辨分析的理解,下面以一个三层的分解进行说明,其小波分解树如图1所示。

从图1可以明显看出,多分辨分析只是对低频部分进行进一步分解,而高频部分则不予以考虑。分解具有关系:S=A 3+D 3+D 2+D 1。分解的最终目的是力求构造一个在频率上高度逼近L2(R)空间的正交小波基,这些频率分辨率不同的正交小波基相当于带宽各异的带通滤波器。

3 系统中振动信号的小波分析

3.1 利用MATLAB软件包进行小波分析

M A T L A B语言中包含各种工具箱,小波工具箱(Wavelet Toolbox)就是其中之一。

3.2 信号消噪处理

运用小波分析进行一维信号消噪处理是小波分析的一个重要应用之一。对信号消噪的目的就是要抑制信号中的噪声部分,从而在信号中恢复出真实信号。

从小波消噪处理的方法上说,一般有三种。

(1)、强制消噪处理。该方法把小波分解结构中的高频系数全部变为0,即把高频部分全部滤除掉,然后再对信号进行重构处理。这种方法比较简单,重构后的消噪信号也比较平滑,但容易丢失信号的有用成分。

(2)、默认阈值消噪处理。该方法利用ddencmp函数产生信号的默认阈值,然后利用wdencmp函数进行消噪处理。

(3)、给定软(或硬)阈值消噪处理。在实际的消噪处理过程中,阈值往往可以通过经验公式获得,而且这种阈值比默认阈值更具有可信度。在进行阈值量化处理中可用wthresh函数进行。

下面就以在铁路韶山8机车上采集到的数据中的一段为例子,分别用三种消噪方法进行消噪处理,并对消噪的结果加以对比。系统采样频率50Hz,取其中30秒的信号点进行分析。

图2(a)(b)(c)(d)分别为原始信号波形图、强制消噪波形图、默认阈值消噪后的信号波形图、给定软阈值消噪后的信号波形图。

从图中可以看出,强制消噪处理后的信号较为光滑,但它有可能失去信号中的有用成分。而默认阈值消噪处理和给定阈值消噪处理则在实际应用中更实用一些。

3.3 信号奇异性检测

信号中的奇异点及不规则的突变部分经常带有比较重要的信息,它是信号重要的特征之一。长期以来,傅立叶变换是研究函数奇异性的主要工具,其方法是研究函数在傅立叶变换域的衰减以推断函数是否具有奇异性及奇异性的大小。但傅立叶变换缺乏空间局部性,它只能确定一个函数奇异性的整体性质,而难以确定奇异点在空间的位置及分布情况。因小波变换具有空间局部化性质,因此,利用小波变换来分析信号的奇异性及奇异性位置和奇异度的大小是比较有效的。

此处用默认阈值消噪后的信号为原始信号源s,用d b 1小波分解信号到第六层,波形如图3所示。

从图中看到,在该信号的小波分解中,第一层(d1)和第二层(d2)的高频部分将信号的不连续点显示得相当明显,因为信号的断裂部分包含的是高频部分。由图上可以看出,信号不连续点的时域定位非常精确,即该点在时域中(t≈1、15、27秒)等处的一个非常小的范围之内。这种情况一般在小波分解的第一层和第二层高频中判断。

此处有力地说明了小波分析比传统的傅立叶分析有更大的优越性。如果这种信号用傅立叶分析方法进行,在频域中是无法检测出信号在时域中的突变点的,而在小波分析中,这种突变点的特征就表现得相当明显。

4 结论

从以上论述可知,小波分析方法具有分析非平稳振动信号的优势,特别是对异常振动信号的时域定位。把小波分析应用到车辆振动信号的检测中,为车辆运行状态分析提供了更新、更可靠的手段。在分析方法上提供了一种新的分析技术,为车辆振动本质特征的研究拓宽了理论基础。

参考文献

[1]冉启文.小波变换与分数傅立叶变换理论及应用[M].哈尔滨工业大学出版社.2001.3

[2]胡昌华等.基于MATLAB的系统分析与设计:小波分析[M].西安电子科技大学出版社.1999.12

[3]师汉民等.机械振动系统[M].华中理工大学出版社.1992.11

[4]樊振江.机械振动及其计算机辅助测试技术[M].机械工业出版社.1996.

振动信号分析 篇2

钻井过程中钻头对井底的冲击振动为钻头前方地层的探测提供了震源,可用来消除钻井过程中的地质不确定性和降低钻井风险.本研究在分析井下钻头振动信号特点的基础上,根据现代地震观测技术的新发展,将多道勘探地震仪和流动数字地震仪的性能进行了对比分析,将天然地震的观测设备和分析方法应用到随钻地震检测中,提出了一套新的.随钻地震检测方案,利用高灵敏度流动数字地震仪连续检测钻井过程中的钻头振动信号,初步现场试验表明该技术方案可行,获得的信号信噪比高,易于钻井工程师掌握,为随钻地震技术提供了新的技术路线.

作 者：杨微 葛洪魁 宁靖 林建民 YANG Wei GE Hong-kui NING Jing LIN Jian-min 作者单位：杨微,葛洪魁,宁靖,YANG Wei,GE Hong-kui,NING Jing(中国地震局地球物理研究所,北京,100081)

林建民,LIN Jian-min(中国科学技术大学,合肥,230026)

振动信号分析 篇3

摘 要：主要研究旋转的机械振动信号微弱故障特征提取的一种新方法，建立了仿真模型进行仿真研究，得到的仿真结果能够验证这种方法的可靠与实用性。

关键词：旋转机械信号；微弱特征提取；Morlet小波

1 研究的背景与意义

在故障状态下，机械故障信号一般会被强噪声淹没，且故障信号具有很强的随机性和时变非平稳性，我们如果想要分析如此复杂的振动信号，准确分析定位故障位置及成因，首先就需要采用合适的分析处理方法来替代传统的信号处理技术，从而得到故障信号频率——时间的关系和信号能量在时间——频率轴上的分布情况，从而达到诊断的目的。

2 基于Morlet小波的微弱特征提取

2.1 带宽参数优化 在工程实际中，突变信号的检测需要实现增强特征信号部分并且抑制其他无关信号的目标，因此必须将选择的带宽参数fb进行调整，实现Morlet小波与信号的特征分量保持高度的相似性。当采用恰当的小波时，在时间尺度相平面上的某区域内特征成分能显示为高幅值的能量块，相反时间尺度相平面上的其他区域则发散和小波不相似的能量。

Shannon熵可以用来作为衡量已选小波与特征分量的有效标准。概率分布的均匀程度通过Shannon熵值的大小来体现，当最不确定概率分布时，熵值为最大。对故障信号实施小波变换，把变换后的系数整理为代表概率分布的序列pi，对pi按一定规则进行计算所得的熵值就代表了小波变换后系数矩阵的稀疏性程度。将所得的熵称为Shannon小波熵，其表达式如下：H（p）=-pilogpi，pi=1（1）

上式为经过小波系数整理构造后得到的一个不确定的概率分布，可由下式计算：pi=|W（ai，t）|/|W（aj，t）| （2）

通过分析可以了解到，当已选取的小波与特征成分匹配度最高时，其实就是Shannon小波熵为最小时。依此分析，在求取最小小波熵的过程中，fb代入不同数值，来确定小波熵的大小随fb代入值不同的大小变化规律。当取最小小波熵时，fb的值就是最优的带宽参数。

2.2 尺度参数的优化 由于尺度参数a决定了小波滤波时的频带范围，因此在实现了Morlet小波与特征成分达到最佳匹配效果后，为了把故障特征信息更明显、更完整地从故障信号中提取出来，必须对尺度参数a实施优化。通常噪声信号由光滑信号、故障信息与噪声信息组成。不同的信号成分的奇异值，其分布规律是不同的，因此可以采用奇异值分解方法来检测信号中的突变信息。假设一组突变机械系统故障信号为x1，x2，x3，…，由测试信号构建一个维吸引子轨迹矩阵Dm，其相空间为（3）

振动信号分析 篇4

在粉状乳化炸药生产过程中, 乳化器是一个严重的危险源。若乳化器发生故障且不能及时处理, 将严重影响乳胶基质的质量, 同时极有可能因机械设备之间剧烈摩擦而产生高温、挤压、碰撞, 从而导致爆炸, 造成重大安全事故。近年来共发生了10起 (粉状) 乳化炸药生产车间爆炸事故, 其中乳化器爆炸7起, 螺杆泵引起爆炸2起, 人为破坏1起, 从1996年至今所发生的5起爆炸事故, 全部为连续乳化器的爆炸[1]。对乳化器进行故障诊断, 并找出预防措施, 这对乳化炸药的安全生产有着重要意义。随着数学理论的发展、分析方法的发展和工程应用方面的发展, 机械结构的振动信号分析的新理论、新技术、新方法不断出现, 为机械设备状态监测与故障诊断提供了一种崭新的解决方案[2]。大量的生产实践经验表明, 机械设备的振动与其运动状态之间有着密切的关系, 这为振动技术用于设备的故障诊断提供了可能性。

本设计基于小波包分析理论, 通过对振动信号的分析及应用, 设计粉状乳化炸药生产线上乳化器故障诊断系统。

1 乳化器故障特征研究及分析方法选择

1.1乳化器的故障特征

本设计中粉状乳化炸药生产线所采用的是上海化工装备研究所民爆器材研究部提供的SRF200-2WS型号的卧式乳化机。其主要技术参数如表1所示。

针对乳化器的结构, 重点研究了转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承故障的特征。转子不平衡故障主要引起轴承或转子的径向振动, 其转速频率成分具有突出的峰值, 且具有较低的轴向振动。转子不对中故障主要引起径向振动, 振幅大的方向就是原始不对中方向。角度不对中主要引起轴向振动, 对于刚性联轴节, 轴向振幅要大于径向振幅。其幅值相位谱中2倍频所占比例大, 相位是基频的2倍, 轴向振动的幅值和相位相对稳定[3]。轴承的振动幅值随转子负荷的增大而增高。滚动轴承不同类型的故障会引起轴承系统不同性质的特征振动, 按照振动信号的不同, 滚动轴承故障可以划分为以下形式[4,5,6,7], 如表2所示。

其中的参数为:主轴频率fr, 滚动体频率fb, 外圈频率fi, 内圈频率fc, Z为滚动体数目。

1.2振动信号分析方法选择

时域波形分析通常是最直观的诊断方法, 对于某些有明显特征的故障, 可以利用时域波形作初步和直观的判断。频域分析是目前故障诊断应用中最广泛的一种信号分析方法, 它可以分析幅值随频率的分布和信号能量, 根据这些分布的情况, 就可知道齿轮、滚动轴承哪一部分出现了故障。但若直接对包含故障冲击的振动信号进行时域、频域分析来诊断轴承故障, 就可能出现虽已发生故障, 但时域、频域谱图上反映不出来的现象, 共振解调技术和小波分析技术可以弥补时域、频域分析技术的不足, 很好的诊断出早期齿轮、滚动轴承等设备的微弱故障信号[8,9]。

小波包分析[10,11,12]是从小波分析延伸出来的一种对信号进行更加细致的分析与重构的方法。它可以得到信号在任何一个频率段上的成分, 而通常的滤波方法, 在滤波器系数选定所能获得的频率成分是固定的, 即只能得到信号在某一频率段上的成分。而且小波包分解时正交分解, 对信号的分解和重构即无冗余, 又无泄漏。信号的信息量是完整的, 而常规的滤波方法, 所得到的信号信息量通常是不完整的。

小波包分析能够为信号提供一种更加精细的分析方法, 它将频带进行多层次划分, 对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解, 并能够根据被分析信号的特征, 自适应地选择相应频带, 使之与信号频谱相匹配, 从而提高了时-频分辨率, 因此小波包分析具有更广泛的应用价值。三层分解的小波包分解树结构如图1所示, 在图中, A表示低频, D表示高频, 末尾的序号数表示小波包分解的层数 (即尺度数) , 分解的关系为:

基于小波包分析在乳化器故障诊断中的优越性, 本研究最终选用小波包算法对乳化器故障的振动信号进行分解重构以找出故障点。

2 振动故障诊断系统硬件设计

2.1振动故障诊断系统结构设计

本设计的基本思路为:用振动传感器采集乳化器的振动幅值信号, 经信号调理器进行信号调理, 通过PLC信号处理输入到工控机组态软件中, 并通过DDE数据动态交换, 将振动信号导入到故障诊断系统中, 在虚拟仪器平台开发的软件中对乳化器的振动信号进行分析处理, 以达到在线监测和故障诊断的目的。系统结构示意图如图2所示。

2.2硬件的选型

(1) 传感器的选择:

本设计选择S2300型号的防腐蚀电涡流振动位移传感器。它具有灵敏度高、频响范围宽、测量范围大、抗干扰能力强、不受介质影响等优点。

(2) 调理器的选择:

本设计选择了LC02系列信号调理器, 具有偏置电压调零, 增益, 高、低通滤波, 灵敏度适调, 积分等功能。抗干扰性强, 噪声小, 精度高, 价格低。

(3) 上位机设备选型:

本系统为实时、在线振动监测的故障诊断系统, 上位机选用研华工控机, 安装有监控软件 (Kingview 6.5) 。

(4) 下位机设备选型:

根据对乳化器I/O点数的统计分析, 结合系统以后某些生产工艺局部变动的需要, PLC选择三菱FX2N-32MR及FX2N-4AD模块。它们主要负责整个监测部分的任务, 一方面对乳化器的振动信号进行采集, 另一方面对采集的信号用数字信号处理技术进行变换, 最后上传到上位机中。

3 乳化器故障诊断系统的实现

本系统结合VB和Matlab各自的优点, 对VB和Matlab进行混合编程, 在VB下通过ActiveX自动化接口可将Matlab作为Visual Basic语言的一个ActiveX部件调用, 利用VB提取系统的故障征兆转化为小波分析的输入, 在后台启动Matlab进程, 通过引擎API函数与其进行交互, 并调用Matlab小波分析工具箱函数来进行小波包仿真, 利用VB完成系统界面的开发, 并结合SQL Server2000在Window xp操作系统下开发实现故障诊断的系统。系统的主界面如图3所示。

要实现对乳化器的故障诊断, 必须采集乳化器的实时状态数据, 考虑到生产线监控系统上位机监控软件组态王已经建立了与PLC和传感器的实时通讯, 所以只要把组态王中的实时数据共享, 让故障诊断系统访问到它们即可。而“组态王”支持动态数据交换 (DDE) , 能够和其他支持动态数据交换的应用程序方便地交换数据, 实现数据的共享。整个乳化器故障诊断系统诊断过程如图4所示。

4 故障诊断功能测试

以径向振动信号分析为例, 点击离线分析按钮进入离线分析状态, 如图5所示。

第一步:点击数据库按钮选择数据采样点数量, 本系统中提取1 600个数据点用于振动信号分析。

第二步:点击时域波形按钮, 选择径向振动或轴向振动, 绘制振动信号时域波形图。乳化器径向振动时域波形如图6所示。

第三步:点击频率范围按钮进行频率分解。由于诊断对象乳化器SRF200-2WS的转速为960～1 470 r/min (变频调速) , 根据公式f=n/60, 得出它的工作频率为16～24.5 Hz (f为主轴频率) 。本系统中, 乳化器振动信号采集的频率为500 Hz。现用小波包对振动信号进行4层分解。根据小波包分解原理, 频率段分为[0, 31.25]、[31.25, 62.5]、[62.5, 93.75]、[93.75, 125]、[125, 156.25]、[156.25, 187.5]、[187.5, 218.5]、[218.5, 250]、[250, 281.25]、[281.25, 312.5]、[312.5, 343.75]、[343.75, 375]、[375, 406.5]、[406.5, 437.5]、[437.5, 468.75]、[468.75, 500] (单位:Hz, 共16个频率段) 。在波形分析时, 首先选择频率段, 进行相应分析, 根据前面对乳化器不同故障对应不同特征频率的分析, 通过对比即可找出对应频率段故障情况。如图7所示选取[218.5, 250]频率段。

第四步:正常信号按钮是用于显示乳化器正常运行波形情况, 用来与乳化器异常情况下运行曲线对比, 使工作人员能够比较直观的观察乳化器运行状态。实际信号按钮是用来显示当前乳化器实际运行波形情况。在乳化器故障诊断系统中, 当乳化器振动不超过11.5 mm/s时是正常情况, 当乳化器振动连续超过11.5 mm/s一定时间时, 系统在报警的同时停止乳化器运行, 同时分析故障原因, 找出故障点。

第五步:故障诊断, 给出诊断结论。根据振幅峰值及波动范围对比来判断故障并分析故障发展趋势。诊断结论如图8所示。

5 结束语

本设计以振动信号监测故障诊断技术为研究主题, 以乳化器为研究对象, 是浙江某化工有限公司与杭州电子科技大学的横向合作项目“粉状乳化炸药生产线控制系统设计”的重要内容之一。该设计通过调研生产线乳化器振动的频率特征, 开发了基于振动信号分析的故障诊断系统。测试结果表明, 基于振动信号分析的乳化器故障诊断系统具有较强的故障诊断能力, 可有效防止重大事故的发生, 为将来乳化器安全监测和故障诊断的发展方向提供了较为实用的参考价值。本设计的下一步工作是, 进一步对故障诊断系统的信号采集、实时性及标准性进行研究, 以提高诊断系统的整体性能。

参考文献

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[4]MECHEFSKE C K.Objective machinery fault diagnosis u-sing fuzzy logic[J].Mechanical Systems and Signal Pro-cessing, 1998, 12 (6) :855-862.

[5]郁有文, 常健, 程继红.传感器原理及工程应用[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2006.

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[8]孔亚林.基于振动信号的滚动轴承故障诊断的方法研究[D].大连:大连理工大学机械工程学院, 2005.

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[10]赵婷.基于小波分析的机械振动故障分析[D].沈阳:沈阳工业大学机械工程学院, 2008.

[11]刘欣平, 张杏娟, 杨艳霞.提外小波变换在振动信号去噪中的应用[J].机械, 2009, 36 (1) :8-10.

振动信号分析 篇5

南京钢铁联合有限公司 (以下简称“南钢”) 炼铁厂烧结作业区原有4台D2300主抽风机, 抽风能力为2 300 m3/min;电动机功率为850 kW;电压6 000 V;轴承为巴氏合金结构, 采用稀油润滑。在2001年大修期间对4台主抽风机进行改造, 采用武汉鼓风机厂生产的AF2600离心鼓风机, 主要技术参数有进口流量2 600 m3/min;进口压力87.576 MPa;出口压力101.816 kPa;电动机功率1 050 kW。为提高故障判断能力、减少员工劳动强度, 公司于2002年增加了抽风机在线检测设备, 对抽风机电机、轴瓦从垂直、水平、轴向位移等3个方向振动幅值和温度变化进行采集, 并反馈到操作中心。由于故障信号、波形种类较多, 本文重点介绍烧结抽风机常见故障信号和波形, 并进行分析, 对抽风机在运行过程中振动而产生的危害性进行预测并提出相应的处理对策。

1 轴承振动评定标准的依据

根据实际使用情况, 功率在50 MW以下的机组一般只测量轴承座振动, 不要求测量轴振动。功率在200 MW以上的机组要求同时测量轴承座振动和轴振动。功率大于50 MW、小于200 MW的机组, 要求测量轴承座振动, 而在有条件情况下或在新机组启动对机组故障分析时则测量轴振动。烧结抽风机以测量轴承座振动和轴位移量为主。因此, 必须正确的选择振动幅值评定依据。

1.1 按轴承振动烈度的评定标准

国际标准化组织ISO曾颁布了一系列振动标准, 作为机器质量评定的依据, 如ISO2372推荐的各类机器振动评定标准 (见表1) 。

1.2 按轴承振动幅值的评定标准

原水电部规定的评定汽轮发电机组等级与IEC标准基本相符, 如表2所示 (峰-峰值) 。

综合有关标准, 选择风机振动烈度和振动幅值的参考数据为:振动烈度最佳状态≤2.8 mm/s;良好状态为2.8～4.0 mm/s;要进行调整的状态为4.0～6.3 mm/s。选择风机进行维护振动幅值的最佳状态为≤30 μm;良好状态为30～50 μm;可运行状态50～70 μm; 要进行调整或处理的状态为大于70～90 μm。

2 烧结抽风机典型故障波形及频谱分析

抽风机在运行过程中, 随着时间的变化以及工况等因素的影响, 使振动幅值、波形、频率发生了变化。因此, 必须要通过观察找出故障的特性及时加以处理。

2.1 不平衡和不对中故障特征及其原因

不平衡和不对中故障主要特征:波形表现为不对中形状, 如图1 (a) 所示;频谱中1倍频和2倍频都较大, 如图1 (b) 所示。不平衡和不对中故障发生的主要原因是: (1) 由于安装过程中同心度精度差、转子大轴弯曲变形、气封调整间隙过小、轴瓦座、机壳在运行时基础松动等原因, 造成启动风机正常运行后出现上述故障; (2) 受工况影响, 转子平衡状态较差 (简称“挂泥”) 引起的振动; (3) 由于风机长时间运行造成轴瓦间隙过大或损坏引起的振动。

图2给出了抽风机推力瓦振动的轴系极坐标图。通过与正常图形比较, 抽风机转子轴心轨迹变化较大, 说明转子有不平衡或不对中的迹象, 应引起重视, 必要时需进行处理消除设备隐患, 否则, 随着时间的推移, 振幅会逐步变大造成轴瓦损坏。

2.2 油膜振荡故障特征及其原因

油膜振荡故障的主要特征是:振动在某转速下迅速增大, 如图3 (a) 所示;频谱中出现接近转子一阶临界转速的低频成分, 一般小于1/2倍频, 如图3 (b) 所示;振动对转速和油温变化较敏感。油膜振荡故障发生的原因是: (1) 转子的平衡状态不佳; (2) 转子对中状况较差; (3) 油温过低或者粘度较高。

2.3 气流激振故障特征及原因

气流激振故障的主要特征是:振动在某负荷下迅速增大, 如图4 (a) 所示;频谱中出现接近转子一阶临界转速的低频成分, 一般大于1/2倍频, 如图4 (b) 所示;振动对负荷变化较敏感。气流激振故障通常发生在机组高压部分, 由不对中和动静间隙不均匀引起。其发生的主要原因是: (1) 轴系对中精度不符合要求; (2) 轴系平衡状态较差; (3) 进气门开启过快或者过大造成一时振动。

3 抽风机常见故障处理措施

3.1 不平衡和不对中故障处理措施

(1) 根据不平衡量的大小、部位和性质进行动平衡试验, 消除不平衡状态。

在生产过程中要控制好混合料的水份和烧结机机速, 提高废气温度, 减少抽风机“挂泥”现象。在风机失去平衡初期, 没有损坏轴瓦的情况下, 应及时清除转子粘料或做动平衡试验, 消除不平衡状态。还要定期检查除尘设备, 提高除尘效果, 减少转子磨损等。

(2) 对发生较大振动的基础部位要进行加固, 螺栓必须紧固。

同时要检查转子、轴承座基础设计是否合理, 安装是否达到规定设计要求, 必要时更换轴承座, 重新浇灌基础。

(3) 检查联轴器端面瓢偏和晃度是否合格, 必要时更换联轴器。

在冷态调整轴系中心时考虑热变形的影响。轴系轻度不对中时, 可用调整垫铁、更换联轴器螺栓等方法预以减轻;轴系严重不对中时, 应通过调整电机标高, 轴系重新找中心等方式, 提高设备安装质量。

3.2 油膜振荡故障处理措施

(1) 检查转子的平衡状态是否良好, 检查转子对中状况是否良好, 检查轴承的结构参数是否符合要求, 检查机组动静间隙是否均匀。

(2) 减小轴承宽度、抬高轴承标高等以提高轴承比压。当室内环境温度过低时适当提高进油温度, 当轴瓦损坏时应及时更换轴瓦。

3.3 气流激振故障处理对策

(1) 检查轴系对中状态是否符合要求, 联轴器的瓢偏、晃度是否合格。

检查轴系平衡状态是否良好, 检查和调整轴承标高, 提高中压转子负荷。

(2) 检查烧结机台面是否有“空洞”现象, 必要时调整风门适当减负荷运行。

当风机启动、烧结机在没有开机的情况下, 风门适当开启1/5, 减少气流振荡。

4 结束语

及时分析频谱和波形变化, 找出烧结抽风机故障发生的原因, 通过采取相应的措施, 可以有效地控制设备故障的发生, 延长抽风机使用寿命, 降低设备制造费用。

参考文献

[1]ISO 2372各类机器振动评定标准[S].

振动信号分析 篇6

关键词：模型试验,单孔,爆破振动,胶结砂,HHT,时频特征

爆破振动测试的目的是获取与爆破相关的信息，!爆破振动信号分析则能够进一步了解和掌握爆破振动信号的传播特征和衰减特性[1,2,3]。针对爆破振动信号短时非平稳的特点，国内外学者提出了各种用于爆破振动信号的分析方法，如傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换[4,5,6]、Hilbert-Huang变换(HHT)[7,8]等。凌同华等[2]采用db8作为小波基函数对某地下矿采集的单段爆破震动信号开展小波包分析，得到单段爆破振动信号的频带能量分布特征。韩博等[4]针对电雷管的延期误差，采用小波变换时-能密度识别法识别煤矿岩巷掘进爆破的实际延期时间，并据此提出了爆破振动危害控制技术。张义平等[7]采用HHT分析法对爆破震动信号进行分析，将爆破振动信号能量定量地表示在时间-频率-能量分布的Hilbert能量谱图上，得到了爆破振动信号的时频特征。马芹永等[9]对多圈直眼微差爆破模型试验爆破振动信号的频谱特性开展了分析。赵明生等[10]通过小波分析和AOK时频分布相结合的方法分析了段药量对单孔爆破振动信号时频特性的影响。

目前，物理相似模型试验已成为研究大型岩土工程、地下工程的重要手段[11,12]。以地下工程常见的直墙半圆拱形硐室为原型，采用胶结砂作为相似材料开展爆破相似模型试验，监测爆破过程中相似模型试件顶面的爆破振动效应，并采用HHT法对爆破振动信号的时频特征进行分析，为地下工程爆破设计和围岩稳定评估提供参考。

1 单孔爆破相似模型试验设计

1.1 胶结砂相似模型制作

爆破相似模型试验采用地下工程常见的直墙半圆拱形结构，根据相似理论和试验装置的内部结构尺寸，选取几何相似系数为1∶25，应力相似系数为1∶36。原型硐室侧墙高度为1 380 mm，拱高为2 500 mm;对应的模型硐室侧墙高度为55 mm，拱高100 mm。选取砂∶水泥∶石膏∶水=1∶0.08∶0.05∶0.10(质量比)的胶结砂相似材料[13,14]制作相似模型，模型尺寸为长×宽×高为1 000 mm×1 000 mm×200 mm，水泥选用P.C 32.5级复合硅酸盐水泥。养护21 d后，开展单孔爆破相似模型试验;试验前测定相似材料的抗压强度为3.44 MPa，波速为2 105 m/s。

试验时，在模型洞室几何中心钻一直径为10mm，深11 cm的炮眼;并在炮眼内装1发8号电雷管，炮泥封堵。

在进行爆破相似模型试验之前，预先人工开挖一段距离5 cm模型洞室，以保证单孔爆破产生的爆破漏斗均在模型洞室内。

1.2 爆破振动测点布置

爆破振动效应是炸药爆炸产生的能量在岩石或胶结砂相似模型介质内传递引起的。模型试验爆破振动测试采用NUBOX-6016型爆破振动智能监测仪与TP3V-4.5三维速度传感器。该仪器最高采样率为200 KSPS(浮点模式下为50 KSPS)，测振范围为±30 cm/s。试验时爆破振动监测仪采样频率设为10 kHz，采集长度设为1 s。

在胶结砂相似模型试件顶面距炮眼中心200mm、300 mm和400 mm处分别布置3个爆破振动测点，如图1所示。为可靠地记录爆破振动信号，速度传感器必须与被测表面牢固地结合在一起[15]，试验时使用凡士林作为耦合剂将TP3V-4.5三维速度传感器固定在测点位置。

2 模型试验单孔爆破振动测试结果

爆后胶结砂相似模型见图2，在胶结砂相似模型顶面和侧边均未发现任何裂纹。3个测点峰值爆破振动速度统计结果见表1。测点1处3个方向爆破振动信号见图3。

可以看出，在爆破振动信号的3个方向峰值爆破振动速度中，竖向爆破振动效应最大，水平径向爆破振动效应次之，水平切向爆破振动效应较小。

3 爆破振动信号时频分析

3.1 爆破振动信号EMD分解

以测点1处3个方向爆破振动信号为例，采用HHT法[2,7,16]对胶结砂相似模型试验爆破振动信号的时频特性进行分析。首先，对爆破振动信号进行EMD分解，得到爆破振动信号的一系列频率自高至低排列的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)数据序列和1个余量，每个IMF分量分别对应于一个频带[17]，通过快速傅里叶变换(FFT)可得到各个IMF分量的频谱图。图4为测点1竖向爆破振动信号分解得到的11个IMF分量及其频谱图和1个余量。

通过MATLAB编程可计算爆破振动信号能量在各IMF分量中的分布情况。表2为测点1处3个方向爆破振动信号IMF分量能量分布及频率。

注:IMF1表示第1个IMF分量，E为IMF分量能量占爆破振动信号总能量的百分比(%)，f为IMF分量所在频带的平均频率(Hz)。

表2表明，爆破振动信号优势能量集中分布于几个特定的IMF分量中;水平径向集中分布于IMF2和IMF3;水平切向集中分布于IMF2、IMF3和IMF4;竖向则集中分布于IMF1、IMF2和IMF3。不同方向爆破振动信号各IMF分量对应的频带不同。结合各IMF分量对应的频带可知，水平径向爆破振动信号主振频率在280～320 Hz之间，水平切向爆破振动信号主振频率在240 Hz附近，竖向爆破振动信号主振频率在202～219 Hz之间。

3.2 单孔爆破振动信号时频分析

对爆破振动信号分解得到的每个IMF实施Hilbert变换，然后综合所有IMF分量的瞬时频谱即得到爆破振动信号的Hilbert时频谱。图5为3个方向爆破振动信号的Hilbert时频图。由爆破振动信号IMF分量能量分布及频率分析可知，爆破振动信号集中分布在1 000 Hz以下的频域范围内，因而图5中“频率”轴取0～1 000 Hz。

图5表明，HHT时频谱清晰地描述了爆破振动信号在时频谱的分布，将爆破振动信号的时域和频域都很好的局域化，表现出较好的局部化分析能力。HHT时频谱表明爆破振动信号在时域内分布则较为集中，在频域内分布广泛且不均匀。

Hilbert瞬时能量谱描述了爆破振动信号能量在时域内的分布情况[7,16]。由于试验仅采用单孔装药，爆破振动信号在时域内分布比较集中，且3个方向爆破振动信号在时域内的分布比较相似。图6为竖向爆破振动信号的Hilbert瞬时能量谱，单孔爆破振动信号能量集中分布在0.03～0.07 s时域内，谱线峰值对应于起爆时刻0.049 s。

Hilbert边际能量谱描述了爆破振动信号在频域内的分布情况[7,16]，图7为测点1处3个方向爆破振动信号的Hilbert边际能量谱。Hilbert边际能量谱的多个峰值分别对应于爆破振动信号的振动主频。

综合表2、图5和图7，发现单孔爆破振动信号频域成分较为丰富，但不同频率的爆破振动信号能量相差较大。爆破振动信号能量分布很广泛，但能量中心位于一定宽度的频带。对于测点1水平径向爆破振动信号能量中心位于111～312 Hz频带内，其主振频率为312 Hz;水平切向爆破振动信号能量中心位于171～323 Hz频带内，其主振频率为235Hz;竖向爆破振动信号能量中心位于128～209 Hz，其主振频率为209 Hz。

4 结论

(1)模型试验单孔爆破振动信号测试结果表明，在3个方向爆破振动信号中，竖向爆破振动效应最大，水平径向次之，水平切向最小。

(2)单孔爆破振动信号IMF分量能量分布分析表明，爆破振动信号优势能量集中分布在几个特定的IMF分量，IMF分量所对应的频带即为爆破振动主频所处的频带。

(3)HHT时频谱和Hilbert瞬时能量谱表明，单孔爆破振动信号集中分布在0.03～0.07 s时域内，谱线峰值对应于起爆时刻0.49 s。

振动信号分析 篇7

随着现代机械工业、航空航天工业的飞速发展,对作为基础部件的轴承的性能提出了越来越高的要求。轴承精密球是滚动轴承中的关键零件,其精度(球形偏差和表面粗糙度)直接影响轴承的运动精度及寿命,进而影响仪器、设备功能的发挥。此外,精密球是圆度仪、陀螺和精密测量中的重要元件,并常作为精密测量(如主轴回转速度)的基准。因此,精密球无论是在现代工业领域还是在精密工程领域都占有十分重要的地位。

精密球目前主要采用研磨方法加工。在精密球的研磨加工过程中,由于受到磨削力、系统振动等因素,在精密球表面易形成微裂纹等缺陷,对精密球的球形误差、表面粗糙度等精度的提高均有影响[1]。

球体在研磨加工过程中,若球表面上有缺陷,则在通过轴承内外圈时将产生振动,并将振动传递给内外圈,使之同样产生振动。通过对精密球体研磨过程中振动信号和噪声信号的检测,可以及时了解球体研磨的状态以及各种工艺参数和环境因素对信号的影响,建立信号与球度之间的关系。

本研究主要探讨精密球研究加工中的振动信号的检测与分析。

1振动信号测试系统

1.1测试系统的总体结构

精密球体研磨加工的振动检测系统主要由硬件和软件两部分组成,硬件部分主要实现信号的采集,软件部分主要实现对信号的分析和处理[2]。

设计的振动信号采集系统,如图1所示。该系统可根据用户的需要选择硬件,以LabVIEW作为开发平台,编制特定的软件和显示界面,并驱动硬件采集数据[3]。由此,由加速度传感器、信号调理电路、数据采集卡、计算机和虚拟软件等组成了基于虚拟仪器的磨削振动信号测试系统[4]。

研磨盘上的振动信号经加速度传感器拾振,信号调理电路将振动信号转变为电压信号,并经滤波、放大后传递到数据采集卡。计算机通过数据采集卡实现对振动信号的采集,然后用基于LabVIEW的振动监测软件实现对振动信号的分析处理、显示和数据存储[5]。其中,信号调理电路主要包括信号的放大、滤波等。信号采集到计算机上,利用LabVIEW[6]虚拟软件对信号进行处理,分析信号的时域图和频谱图。

1.2实验装置

本实验是在浙江工业大学精密工程研究中心所开发的Nanopoli-100行星式球体研磨实验装置上进行的。行星式球体研磨实验装置,如图2所示。该装置主由:机体、主副运动的驱动及传动机构、控制台、调速器、研磨盘、修整环、爪盘、保持架、加压装置等组成。

实验中,笔者选用压电加速度计传感器、电荷放大电路和宝创源BC6622数据采集卡进行信号采集,选用ϕ10 mm钢球为加工对象,采用每4个钢球为1组进行振动信号的测试,用粘合胶把加速度计粘贴在被测对象上。通过加速度计传感器对振动信号进行测量,利用电缆、电荷放大器和数据采集卡将信号采集到计算机中,利用LabVIEW等虚拟软件对信号进行分析和处理,得到最终的实验数据。

1.3振动源分析

球体研磨过程中的振动是一种复杂的物理现象,引起研磨加工的振动源主要有:电机振动(主要是保持架引起的振动)、研磨盘振动、载荷和研磨球接触引起的振动以及研磨球切削过程中的自身振动等[7]。因此,在检测球体研磨的振动信号时,主要考虑电机振动(保持架转速)、研磨盘转速、加工载荷以及磨球圆度等因素对球体研磨过程中的振动信号的影响。

2振动测试与分析

2.1时域分析

所谓信号的时域分析就是求取信号在时域中的特征参数(如幅值、均值、方差等)及波形在不同时刻的相似性和关联性[8]。精密球的研磨都要经过由粗到精多道工序完成。通常,研磨工序可分为粗研、半精研、精研和超精研。在粗磨加工工序中,不同电机转速(保持架转速)下加工精密球的振动信号,如图3所示。从中可以发现:①研磨加工过程中的球体振动信号比较杂乱。信号杂乱是因为陶瓷球的球形误差较大,在整个研磨加工的瞬间并不是所有陶瓷球都参与研磨,而只有部分球参与加工,因此,在此振动的频率随时发生变化,信号表现为无规律性。②当电机转速增大时,磨粒切入材料较深,切削量大,反映出振动信号的振幅变大。同样地,粗磨加工时,如果增大研磨盘的转速,精密球在研磨加工过程中的振动信号幅度也会变大。

2.2频域分析

时域中的信号并不能准确地反映各个频段的振动情况。因此,笔者通过傅立叶变换将振动时域信号转变成频域信号作进一步分析。试验装置在保持架转速时空转(不研磨陶瓷球)时的振动频谱,如图4所示。可见整个工艺系统的振动值小,表明装置稳定,刚性好,适于加工高精度的陶瓷球。

(1)电机转速对加工振动的影响。

精密球研磨转速主要由电机转速(保持架转速)和研磨盘转速两部分组成。在粗磨加工过程中,研磨转速对加工振动的影响主要都是正面影响。粗磨加工阶段,研磨盘不转动,电机转速(保持架转速)分别为25 r/min和40 r/min下检测到所得的振动信号的频谱图,如图5所示。从中可以看出,在粗磨阶段,随着保持架转速的提高,检测点的振动信号逐渐增大。其中,在图5(b)中,在频率1 800 Hz附近有一尖峰出现,这表明该球体表面某点处有缺陷,此时系统刚好检测到该点的振动信号。

(2)研磨盘转速对加工振动的影响。

除了电机转速能改变球体的振动大小外,研磨盘和球体的接触程度以及研磨盘转速也对振动大小信号有影响。在保持电机转速(保持架转速)为40 r/min时,研磨盘转速分别为20 r/min和30 r/min时振动信号的频谱图,如图6所示。由此可见,在粗磨加工阶段,研磨盘转速对球体研磨过程中的振动信号也会有正面影响,随着研磨盘转速的提高,振动信号逐步增强。

(3)研磨压力对加工振动的影响。

在研磨加工的粗磨阶段,在球体表面加上一定的载荷后,振动信号也会发生比较明显的变化。粗磨加工阶段,不同研磨压力下,检测点振动信号的频谱图,如图7所示。从中看到:随着研磨压力的逐步增大,精密球的加工去处量增大,信号振幅增大,信号主要表现为受迫振动。

2.3不同研磨阶段的加工振动

通过实验发现,在刚球研磨的不同阶段,即粗磨、精磨等不同阶段,振动信号会随着刚球圆度的变化发生改变。随着加工的进行,陶瓷球研磨引起的振动信号的频率逐渐增大,这与陶瓷球的球度变化相一致。

在研磨的粗磨阶段,由于刚球的圆度性较差,有较多的韧带,使得研磨盘和刚球的接触面比较大,导致刚球在研磨过程中产生的振动和噪声比较明显,振动波形表现为基波加几组峰值很高的、急速窜动的、时有时无的脉冲;在研磨的后期阶段,由于刚球的圆度性变好,研磨盘和刚球的接触面相对较小,球体在研磨过程中产生的噪声和振动信号相对就比较小,精密球自身的振动信号就比较不明显,振动波形主要表现为保持架和研磨盘自身转动引起的振动。这时,提高研磨盘转速、电机转速和载荷压力时,对振动信号的影响就比较有限。

3结束语

精密球的加工精度可以通过对研磨加工过程中振动信号的监测来控制。本研究研制的振动信号采集和分析处理系统,实现了多测点、分布式振动场数据测量与动态信号分析处理。从时域、频域等多个角度的分析表明,在精密球研磨加工过程中,精密球研磨加工中的振动幅值与研磨压力、研磨转速等因素有关;通过对研磨振动的测量、分析,可以有效地对精密球研磨加工过程进行监测与控制,能够生产出高精度的精密球。

摘要：由于轴承精密球的精度直接影响轴承的运动精度及寿命,利用加速度计传感器、数据采集卡和LabVIEW,设计了一套测试振动信号的检测设备,对精密球在研磨加工过程中产生的振动信号进行了测试,从时域、频域等多个角度进行了分析论证。分析结果表明,利用精密球体研磨加工中产生的振动信号能有效地监控整个研磨加工过程,并能实时地反映球体研磨的状态和精度。

关键词：精密球,研磨,振动,检测

参考文献

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[3]陈会莲,周桂红,赵晓顺,等.基于虚拟仪器的振动信号采集分析系统[J].中国仪器仪表,2006.2(2):46-50.

[4]王丽华,张维庆,姚晓栋,等.基于虚拟仪器的磨削振动信号测试[J].先进制造技术,2005,24(6):45-46.

[5]秦展田,任成祖.精密球研磨加工在线振动监测系统的研究[J].机床与液压,2007,35(2):184-185.

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[7]姜春雷,张也晗,查玉成.轴承振动的测量[J].哈尔滨轴承,2007,28(1):44-45.

振动信号分析 篇8

齿轮是现代工、农业生产设备中极其重要的传动零件,由于其在工作过程中长期承受各种交变载荷、冲击和摩擦力的作用或其本身在制造过程中留下了缺陷,齿轮相对于其他部件较容易出现故障甚至损坏。生产设备中的齿轮发生故障,轻者会使生产设备所加工出来的产品不符合标准要求,重者会导致生产设备停车,从而给生产企业造成经济损失,同时也担误了工时。因此,为了尽可能将这些不确定的机械故障所引起的经济损失降到最低,需要我们在故障初期就能作出诊断,为企业尽早安排检修提供科学依据。对齿轮振动信号进行时频分析就是一种比较实用的方法。

1 信号时域分析主要内容

时域分析是振动信号分析的基本方法,时域信号包含许多反映信号特征信息,通过对时间信号波形的观察分析,可以直观判断信号的类型、幅度范围等信息[1]。在信号分析中,常用的时域分析内容如下:

1.1 时域信号特征值分析

常用的时域特征值包括均值(反映了所有样本函数在同一时刻的数学期望)、峰值(反映了信号的变化幅度)、方差(反映了随机信号在均值上下的波动情况)、均方根值(有效值,反映了随机信号的强度或功率,反映了信号能量在时域的变化情况)。以上特征值能全面反映高斯分布的随机信号的特征,但对随机信号偏离数学期望的程度未能描述。而由信号的高阶矩构成的特征量,对于信号中存在的微小变化非常敏感,其中斜度和峭度分别是信号的三阶矩和四阶矩,反映了信号概率密度函数的不对称程度和陡峭程度。

1.2 相关函数分析

以上各种特征值只能反映离散随机信号在某一个时刻点的统计特性而不能反映出在不同时刻点各随机变量之间的内在联系,故而引入相关函数,用以反映信号之间的线性关系。其中,离散随机信号序列X(n)的自相关函数定义为:

1.3 概率密度函数

信号的概率密度函数反映了随机信号在任意时刻取某个值的x的概率,其计算公式为:

2 信号频域分析的主要内容

由于工程中所要分析的信号往往比较复杂,而时域分析所能提供的信息非常有限,因此常常将时域信号通过数学变换将其变换至频率域,在频率域中对信号进行分析,揭示其频率组成及其他一些频域特征。频域常见的分析方法幅值谱分析和功率谱估计。

2.1 幅值谱分析

信号幅值谱分析的理论基础是离散信号的傅里叶变换(DFT)。对有限长度离散时间序列的傅里叶变换成为离散傅里叶变换(DFT),其正逆变换的表达式为:

2.2 功率谱估计

由于随机信号能量无限,也不满足绝对可积条件,不能用傅里叶变换求其频谱。但由维纳--辛欣定理可知自相关函数与自功率谱密度函数互为傅里叶变换对,所以可以通过求随机信号自相关函数的傅里叶变换得到其频率信息。

功率谱密度函数描述离散随机信号的功率在频率域上的分布情况,反映了单位频带内的信号功率的大小,是频率的函数。如果X(n)是实数,由于自相关函数Rx(m)是偶对称的,因此功率谱密度函数仍是频率f的偶函数。功率谱定义如下:

3 基于振动信号分析的齿轮故障诊断

3.1 齿轮振动产生的机理

机器的振动是机器对于各种载荷激励的响应结果,任何机器设备可以视为一个弹性系统,在动态载荷作用下将产生振动。不同的载荷形式和机器类型,决定了机器各部件之间载荷传递、弹性、惯性及阻尼关系,因而产生不同的振动响应。齿轮传动系统的激励包括外部激励和内部激励。外部激励包括风轮作用于输入轴的转矩、发电机和电网侧的负载转矩以及机组制动、轴承时变刚度引起的转矩等;内部激励包括齿轮啮合过程的变刚度激励、加工误差激励和啮合冲击激励等。齿轮运行过程中,受内外部激励作用,产生复杂的振动形态,其中转频、啮合频率及其谐波为主要振动成分。齿轮无论处于正常或异常状态,啮合频率及其谐波成分总是存在,但振动幅值有差异。因此根据啮合频率及其谐波幅值的变化,可以对故障进行判断。

3.2 齿轮的故障类型及特点

齿轮的常见故障类型有:齿面点蚀、齿面胶合、轮齿折断、轮齿弯曲等四种,其中对齿面点蚀故障的预防是进行软齿面齿轮设计的设计准则和硬齿面齿轮校核的重要依据。

对齿轮故障的分析主要是振动分析法,其中最常用的是由涡流传感器测得其振动特性,并根据采集到的振动信号对其进行进一步的分析。齿轮在工作过程中的振动主要来源(不考虑负载冲击)有:(1)轮齿的啮合振动;(2)齿轮制造和装配误差引起的振动;(3)齿轮在使用过程中出现损伤(如点蚀、断裂等)引起的振动[2]。

根据以上分析,齿轮的振动频率基本上可以归为三类:(1)齿轮的啮合频率及其谐波,以及在啮合频率及其谐波两侧的边带成分;(2)低频轴的转动频率及其谐波;(3)高频齿轮自身的各阶固有频率振动[3]。其中,当齿轮由于局部点蚀而产生激振时,其相应的强迫振动频率等于损伤齿数与轴的转动频率的乘积。

3.3 齿轮点蚀故障实例

3.3.1 实例介绍

试验在如图一所示齿轮故障试验台上进行。试验台由齿轮减速器、驱动电机、制动器和测速装置四个部分组成,其中,齿轮箱为两级平行轴斜齿轮减速器。电机输出轴转速为1486转/分,对应频率为24.8Hz;第一级传动齿数比为24/68,对应啮合频率为约545Hz;第二级传动齿数比为11/52,对应啮合频率为约96Hz。此外,第一级从动齿轮轴的旋转频率为8.74Hz,输出轴的旋转频率为1.85Hz。第一级25齿主动齿轮作为模拟故障齿轮,进行不同程度局部故障的模拟试验,即分别在齿轮的1、2、4、6、9、12、15、18、24个齿上人工模拟生成点蚀故障,对于每一种程度故障进行一组试验测量,以模拟试验齿轮故障从轮齿局部出现到逐渐扩展到全部轮齿状态下的运行状态。

试验台上配备的振动测量系统由传感器、信号调理、数据采集板和计算机等几部分组成。齿轮箱上垂直、水平和轴向安装三个B&K4571型振动加速度传感器,用于测量齿轮箱在工作过程中三个方向的振动(见图一)。传感器输出信号首先经电荷放大器转换成电压信号,然后经过前置放大器放大、高通和低通滤波以后送入数据采集板进行数据采集,采集获得的振动数字信号以二进制数据文件形式存入计算机,然后通过MATLAB程序对振动信号数据文件进行处理得到相应波形。

3.3.2 齿轮点蚀故障的时域波形分析

通过对时间信号时域波形的观察分析,可以直观判断信号的类型、幅度范围等信息。特别是信号中包含简谐信号、周期信号或脉冲信号,可以通过直接观察时域波形判断信号的周期、谐波和脉冲等特征。如图二,分别为齿轮有0,4,12,24个齿点蚀时的振动时域波形图(所用数据由第2测点得到)。由图中容易看到,在齿轮未发生点蚀故障的正常运转过程中,振动平稳,振动幅值较小;当4个轮齿发生点蚀时可以看出振动中明显出现了周期性振动成分,而且该成分振幅较大;随着点蚀齿数增加到12个,可以看到振动信号周期变短,振幅加大;当24个齿全部点蚀时,由于振动周期更短,在此振动波形图中已经看不出明显的周期成分。

3.3.3 信号时域特征值分析

在图三中,每个子图中有10个数据点,分别表示了齿轮有1、2、4、6、9、12、15、18、24个齿点蚀时相应时域特征值的变化情况。从图三中可以看出随着发生点蚀的轮齿数目的增多,振动信号的均值、峰值、方差和有效值均迅速增大,反映了振动信号能量的逐渐增强,波动逐渐加剧,直观反映了齿轮故障的恶化过程。结合斜度和峭度的物理意义可以看出在轮齿点蚀个数增加的过程中,振动信号偏离其数学期望的程度并非一直在加剧,而是存在局部的峰值。

3.3.4 信号时域自相关函数

由图四可以看出自相关函数为偶函数,在n=0时取值最大。当未发生点蚀故障时,自相关函数值接近于零,变化平稳;但随着点蚀齿数的增多,自相关函数图中出现明显的周期成分,且其幅值逐渐增大,这正是由于发生点蚀的轮齿数目增多的缘故。可见自相关函数是分析此类故障非常有用的工具。

3.3.5 信号时域概率密度函数

图五是根据概率密度函数的定义做出的概率密度直方图。由图五中可以明显看出,在未发生点蚀故障时,测得的齿轮振动信号集中分布在-5-5的小振幅带,说明齿轮运转平稳,且振幅较小;而随着点蚀齿数的增多,被测振动信号的幅值开始向比较大的范围内分散;当有24个齿发生点蚀时,其振幅在-10-10的较宽幅值范围内几乎成均匀分布,这说明齿轮的振动能量已经非常大,需尽快修复或停机。

3.3.6 齿轮振动信号频域分析

信号频域分析主要是对其幅值谱或功率谱进行的分析

(1)幅值谱分析

齿轮在旋转过程中轮齿之间不断啮合,因而当有故障发生时其故障信息往往呈现出一定的周期特性。图六为齿轮点蚀时过程的幅值谱图。可以看出,在未发生故障时,齿轮的幅值谱中有两个频率值比较明显,是其啮合频率及其谐波[3];随着点蚀的加剧,其频谱上啮合频率及其谐波幅值都随点蚀齿数的增加而上升,尤其是高阶谐波的幅值增加较多。由此,可以将幅值谱作为判断齿轮故障的重要依据。

(2)功率谱估计

功率谱密度函数的估计常用方法可分为两大类:经典谱估计方法和现代谱估计方法。经典估计方法包括周期图法和间接法;现代谱估计方法包括参数模型法和非参数模型法。前者常用AR模型、MA模型、ARMA模型、最大熵法(MEM)及最小方差法等;后者包括特征向量(AV)法、MUSIC法等。本文采用基于AR模型的最大熵法,它使估计出的功率谱熵最大,其目的是为最大程度地保留截断后丢失在窗口外的信息,其结果如图七。从功率谱图中可以看出齿轮点蚀故障发生后谱图的基本趋势是随着点蚀齿数的增多,振动信号的功率(能量)总体呈上升趋势,其中尤其以20-100Hz(图七中对应为0.1-0.5)之间变化最为显著,这与前述指标的分析结果一致。

4 结束语

对齿轮的振动信号进行时域分析,并辅以其它分析方法是可以对其故障进行明确诊断,并且进行分类和确定故障大小的,从而为早期的主动维修提供了科学的依据,从而降低了维修成本,也尽可能的减少因故障引起的停机时间,因此在很大程度上减少了经济损失。

参考文献

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[2]杨国安.机械设备故障诊断实用技术[M].北京:中国石化出版社,2007.

[3]严新平.机械系统工况监测与故障诊断[M].武汉:武汉理工大学出版社,2009.

振动信号分析 篇9

数控磨床加工过程中的振动现象会影响加工精度, 当轧辊表面粗糙度的值在0.1~0.2 时, 轧辊表面的振动纹明显, 产生振动纹的原因很有可能是机床电机振动的相互影响及床身的传递。 而传统的测振仪器价格昂贵、测量精度不高, 故需要设计一套合理的振动测试分析系统, 从而为分析磨床加工质量缺陷原因以及改善机床性能提供数据理论依据。

虚拟仪器由硬件和软件组成, 利用图形化编程语言可以快速地设计测试软件系统, 提高项目开发效率。 基于此, 利用数采硬件及Lab VIEW软件设计振动测试采集分析系统, 该系统主要功能包括在线采集监测和数据分析、数据存储等。

1 采集分析系统的硬件设计

该系统硬件部分由传感器、信号调理设备、数据采集卡、计算机构成, 如图1 所示。 传感器信号输出口与USB采集卡D01 数据接收口相连, DC1 端口为传感器提供5V的电压, 并联250Ω 采样电阻提高采样精度。 采集卡与电脑连接采用USB高速通信方式, 通过高速数据线可以将采集到的数据传输到电脑。 装有Lab VIEW上位机软件的电脑可以实时显示、 分析、处理采集到的数据, 满足系统的便携性。

2 传感器测量原理

感光传感器是一种对感光面入射光点位置敏感的光电器件, 当入射光点落在器件感光面的不同位置时, 传感器将输出不同的电信号, 通过对此输出电信号的处理, 即可确定入射光点在传感器上的位置。 传感器参数:有效光敏面1mm×8mm, 分辨率0.2μm, 光谱响应范围380~1100nm, 响应时间0.6μs。 该传感器与传统的电涡流传感器相比, 分辨率高, 响应时间短, 能够满足测试精度需要。 传感器的位置输出只与入射光点的位置有关。 激光产生的光源经过调整后照到被测电机轴上, 经反射后被传感器接收, 信号通过处理电路后, 产生反映电机轴振动量大小的电压信号, 经滤波、放大后由上位机显示、分析及处理。

3 软件设计

利用NI公司的图形化编程语言Lab VIEW2013开发振动测试分析软件, 设计了友好的系统登录界面和采集分析界面, 加入了信号分析的很多实用功能。系统登陆界面如图2 所示。

数据实时采集系统的功能: 对振动信号进行单路或多路采集, 并对数据进行实时、动态分析;对已采集到的数据进行历史数据回放、小波分析和时频联合分析等。 数据实时采集分析系统功能模块如图3 所示。

数据实时采集系统通过串口与电脑连接, 工作时VISA端口默认COM7。 监测界面可以实时显示频率与幅值的数值大小, 可以选择滤波器的参数以及加窗的类型。 联合时频分析模块能够更加直观地显示振动的强弱。小波分析模块通过调用Matlab Scrpt节点函数完成对振动信号的多层小波分解, 克服了傅里叶分析的缺点。 数据存储模块可以实现自动地在电脑桌面上建立一个名称为振动数据的文件夹并将采集到的数据以.txt的形式存储在文件夹中, 可以选择保存数据的时间间隔。 历史数据的存储功能可以实现将数据存储为.lvm文件, 通过历史数据回放, 可以将保存的数据读出来以便离线分析。 数据实时采集系统主界面如图4 所示。 信号处理部分程序如图5 所示。

4 现场磨床振动数据分析

将传感器布置在MK8440A型数控磨床的砂轮电机上进行现场测试。工况:精磨, 砂轮直径750mm, 砂轮线速度12.3m/s, 轧辊直径530mm, 轧辊转速14r/min。

轧辊表面存在振动纹现象, 如图6 所示。 数据的傅里叶分析、时频联合分析以及统计结果分别如图7、图8、图9 所示, 可见存在两种频率信号。由此可初步判定振动是由于砂轮传动装置皮带松动和磨床的主轴部件引起。 工程人员通过改善磨床的结构, 更换三脚皮带, 并对主轴采取橡胶隔振措施, 使振动问题得到改善。

5 结语

该系统可完成振动信号的实时采集、监测, 并能对采集后的数据进行相应的时域、频域、联合时频、数学统计等分析, 运行稳定, 功能强大, 克服了传统仪器的诸多不足。 该软件只需稍加修改, 就可以完成其他物理量的检测。

参考文献

[1]雷振山, 魏丽, 赵晨光, 等.Lab VIEW高级编程与虚拟仪器应用[M].北京:中国铁道出版社, 2009:102-105

[2]卢文祥, 杜润生.机械工程测试·信息·信号分析[M].武汉:华中科技大学出版社, 2013:275-281

[3]杨永才, 何国兴, 马军山.光电信息技术[M].上海:东华大学出版社, 2012