故障振动识别
2024-11-09 09:45:18 0 举报AI智能生成
故障振动识别
作者其他创作
大纲/内容
事后维修
定期维修
基于状态的维护CBM
PHM(故障预测与健康管理)是CBM的核心，设备状态评估是PHM的基础
发展
设备在运行过程中，通过伴随故障必然产生的振动、噪声、温度、压力等物理参数的变化来判断和识别设备的工作状态和故障，实现对故障的危害进行早期预报、识别
掌握设备运行状态:优、良、注意、故障
判断有无故障；如果有故障，判断故障部位及原因
预测未来状态：剩余寿命、故障发展
层次
流程
故障诊断技术
ISO10816
ISO7919
国际标准
国家标准
行业标准
绝对判断标准
对同一设备的同一测点、在同一方向、同一工况下的振动值进行定期测定。将机器的正常值作为初始值，后来的实测值与初始值进行比较。
ISO2372
相对判断标准
数台机型相同、规格相同和工况相同的机器，对它们进行测定，通过相互比较做出判断
类比判断标准
波峰因数峰值与有效值之比，该参数适合于滚动轴承和齿轮箱的早期诊断。正常-故障-严重故障：3->10->3
波峰因数评价法
选择设备正常状态的频谱图作为基准谱，设置合适的报警线，报警线的设置要以大量的监测实践为基础才能有效建立
频谱图报警法
机器状态评估
设备故障检测
频谱中只有一个孤立的峰表明这是正弦振动。它具有单一的频率分量，即峰值所在处的频率分量，是最简单的周期性振动（其二次以上的谐波为零）
一般周期性振动信号的频谱由一系列彼此相关的峰组成，每个峰代表一个频率分量。代表信号中最长的波形重复率的称为基频或基波，其他各峰位于基频的整数倍处，依次称为二次谐波、三次谐波等等
常见波形与频谱关系
振动信号的波形和频谱
机器结构性能资料
操作运行情况
机器周围环境
故障与维修情况
搜集相关知识和资料
采样点数与频率分辨率的关系
参数设置
变转速辅助测试
变负荷辅助测试
共振频率测试
辅助测试
振动数据采集
注意积累和研究机器正常运行状态下的振动数据
注意发展和变化
不平衡主要引起基频振动
不对中不但影响基频振动，还可引起2倍频及其他高频振动
分析振动的频率成分
不平衡量增大，则径向水平、垂直两个方向的振幅同时增长
不对中径向振幅增大，但同时还可引起轴向振动
基座松动时垂直方向振动明显大于水平方向振动
转子组件松动引起的振动，其幅值不稳定
油膜涡动和油膜振荡则以径向振动为主，振幅不稳定
转子裂纹引起的 2 倍频振动，水平方向和垂直方向的振幅大小相近
分析振动的方向性和幅值稳定性
平行不对中引起的径向振动在轴两端反向，即相位相差 180°
角不对中引起的径向振动在轴两端同向，即相位差为零
分析各频率成分的相位
边频分析
波形分析
轴心轨迹表示转子轴心一点相对于轴承座的运动
分析轴心轨迹
全息谱分析
不平衡引起的振动幅值随转速的增大而增大，并在通过临界转速时有峰值出现
不对中引起的振动与转速关系不大
观察随转速的变化
故障分析与诊断
识别故障的一般方法和步骤
常见故障识别
设备故障的振动识别方法
故障振动识别
0 条评论
下一页
