旋转机械设备常见故障特征分析

旋转机械的测试信号及分析旋转机械是一类常见的工业设备，如发电机、风机、泵等。

在使用这些旋转机械之前，常常需要进行测试信号的产生和分析，以确保其正常运转和性能。

下面将介绍旋转机械测试信号的产生和分析方法。

首先是测量旋转机械的转速。

转速是旋转机械的一个重要指标，可以通过接触式或非接触式传感器来测量。

接触式传感器一般使用光电编码器或霍尔传感器，而非接触式传感器则可以使用激光测距仪或红外线测距仪等。

通过测量旋转机械的转速，可以了解其运行状态和工作效率。

其次是测量旋转机械的振动。

振动是旋转机械常见的故障指标之一，可以通过振动传感器来测量。

振动传感器一般使用加速度传感器或压电传感器等。

通过振动的测量和分析，可以了解旋转机械的动态性能和工作状态，及时发现和诊断故障。

另外是测量旋转机械的温度。

温度是旋转机械正常运行的一个重要指标，可以通过温度传感器来测量。

温度传感器一般使用热电偶或热敏电阻等。

通过测量旋转机械的温度，可以了解其热平衡状态和散热性能，预防过热和过冷引起的故障。

最后是测量旋转机械的功率。

功率是旋转机械的工作能力指标，可以通过功率传感器来测量。

功率传感器一般使用电流互感器或电压互感器等。

通过测量旋转机械的功率，可以了解其工作负荷和效率，并及时调整工作参数，以达到最佳工作状态。

针对旋转机械测试信号的分析，可以采用如下方法：首先是时域分析。

时域分析是对旋转机械测试信号在时间域上的变化规律进行分析，常常使用波形图观察信号的振幅、频率、周期等信息。

通过时域分析，可以了解旋转机械的动态性能和瞬态响应。

其次是频域分析。

频域分析是对旋转机械测试信号在频率域上的分布规律进行分析，常常使用功率谱图观察信号的频率成分和能量分布等信息。

通过频域分析，可以了解旋转机械的振动特性和频率分布，为故障诊断提供依据。

另外是相关性分析。

相关性分析是对旋转机械测试信号之间的关系进行分析，常常使用互相关函数或自相关函数来观察信号之间的相关程度。

《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一一、引言旋转机械广泛应用于各种工业领域，如风力发电、航空航天、交通运输等。

然而，由于长时间运行和复杂的工作环境，旋转机械经常会出现各种故障，如轴承磨损、齿轮断裂等。

这些故障不仅影响设备的正常运行，还可能导致严重的安全事故。

因此，对旋转机械进行故障诊断与预测显得尤为重要。

本文将介绍旋转机械故障诊断与预测的方法及其应用研究。

二、旋转机械故障诊断与预测方法1. 基于振动信号分析的方法振动信号分析是旋转机械故障诊断与预测的常用方法。

通过传感器采集设备的振动信号，对信号进行时域、频域和时频域分析，可以提取出设备运行状态的特征信息。

当特征信息超过设定的阈值时，即可判断设备存在故障。

此外，还可以通过对比历史数据，预测设备未来可能出现的故障。

2. 基于声音信号分析的方法声音信号分析是另一种有效的故障诊断与预测方法。

通过采集设备的声波信号，对信号进行频谱分析和声强分析，可以判断设备的运行状态和故障类型。

该方法具有非接触式、实时性强的优点，适用于对复杂工作环境下的设备进行故障诊断。

3. 基于数据驱动的智能诊断方法随着人工智能技术的发展，基于数据驱动的智能诊断方法在旋转机械故障诊断与预测中得到了广泛应用。

该方法通过收集设备的运行数据，利用机器学习、深度学习等算法对数据进行训练和建模，实现对设备运行状态的监测和故障预测。

该方法具有准确度高、适应性强、可扩展性强的优点。

三、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究1. 在风力发电领域的应用风力发电是旋转机械的重要应用领域之一。

通过采用振动信号分析和声音信号分析等方法，可以对风力发电机组的齿轮箱、轴承等关键部件进行实时监测和故障诊断。

同时，采用基于数据驱动的智能诊断方法，可以实现对风力发电机组运行状态的预测和优化，提高设备的可靠性和效率。

2. 在航空航天领域的应用航空航天领域对设备的可靠性和安全性要求极高。

采用基于振动信号分析和声音信号分析等方法，可以对航空发动机、螺旋桨等旋转机械进行实时监测和故障诊断。

旋转机械常见振动故障及原因分析旋转机械是指主要依靠旋转动作完成特定功能的机械，典型的旋转机械有汽轮机、燃气轮机、离心式和轴流式压缩机、风机、泵、水轮机、发电机和航空发动机等，广泛应用于电力、石化、冶金和航空航天等部门。

大型旋转机械一般安装有振动监测保护和故障诊断系统，旋转机械主要的振动故障有不平衡、不对中、碰摩和松动等，但诱发因素多样。

本文就旋转设备中，常见的振动故障原因进行分析，与大家共同分享。

一、旋转机械运转产生的振动机械振动中包含着从低频到高频各种频率成分的振动，旋转机械运转时产生的振动也是同样的。

轴系异常（包括转子部件）所产生的振动频率特征如表1。

二、振动故障原因分析1、旋转失速旋转失速是压缩机中最常见的一种不稳定现象。

当压缩机流量减少时，由于冲角增大，叶栅背面将发生边界层分离，流道将部分或全部被堵塞。

这样失速区会以某速度向叶栅运动的反方向传播。

实验表明，失速区的相对速度低于叶栅转动的绝对速度，失速区沿转子的转动方向以低于工频的速度移动，这种相对叶栅的旋转运动即为旋转失速。

旋转失速使压缩机中的流动情况恶化，压比下降，流量及压力随时间波动。

在一定转速下，当入口流量减少到某一值时，机组会产生强烈的旋转失速。

强烈的旋转失速会进一步引起整个压缩机组系统产生危险性更大的不稳定气动现象，即喘振。

此外，旋转失速时压缩机叶片受到一种周期性的激振力，如旋转失速的频率与叶片的固有频率相吻合，将会引起强烈振动，使叶片疲劳损坏造成事故。

旋转失速故障的识别特征：1）振动发生在流量减小时，且随着流量的减小而增大；2）振动频率与工频之比为小于1X的常值；3）转子的轴向振动对转速和流量十分敏感；4）排气压力有波动现象；5）流量指示有波动现象；6）机组的压比有所下降，严重时压比可能会突降；7）分子量较大或压缩比较高的机组比较容易发生。

2、喘振旋转失速严重时可以导致喘振。

喘振除了与压缩机内部的气体流动情况有关，还同与之相连的管道网络系统的工作特性有密切的联系。

旋转机械松动引起的振动故障特征与振动机理分析作者：刘文玲来源：《大东方》2016年第06期摘要：本文对旋转机械发生机械松动的形式进行了介绍，并重点对各类松动形式的故障特征及典型频谱图进行了分析，同时对机械松动产生的振动机理进行了分析。

关键词：机械松动；故障特征；振动机理在旋转设备运行过程中经常会出现机械松动现象，但在设备运行中机械松动只能通过进行状态检测进行分析才能发现，虽然松动本身不是纯粹的故障，不会产生振动，但会放大设备的其它故障，因此有必要对旋转设备关于松动引起的振动特征及振动机理进行分析。

机械松动有三种形式：结构框架或底座松动、结构或轴承座晃动或开裂引起的松动、轴承在轴承座内松动或部件配合松动。

一、振动特征分析1.结构框架或底座松动结构框架或底座松动包括支脚、底板、水泥底座松动或强度不够。

框架或底板变形，坚固螺丝松动等情况。

它的振动特征为：●类似不平衡或不对中，频谱主要以1X为主；●振动具有局部性，只表现在松动的转子上；●同轴承径向振动垂直，水平方向相位差0或180度；●如果轴承坚固是在轴向，也会引起类似不对中的轴向振动。

2.结构或轴承座晃动或开裂引起的松动结构或轴承座晃动或开裂引起的松动主要包括结构或轴承座开裂、支承件长度不同引起的晃动、部件间隙出现少量偏差时、坚固螺丝松动。

它的振动特征为：●主要以2X为特征（主要是径向2X超过1X的50%）；●幅值有时不稳定；●振动只有伴随其它故障如不平衡或不对中时才有表现，此时要消除不平衡或不对中将很困难；●在间隙达到出现碰撞前，振动主要是1X和2X，出现碰撞后，振动将出现大量谐频。

3.轴承在轴承座内松动或部件配合松动轴承在轴承座内松动或部件配合松动包括轴承在轴承座内松动、滚动轴承轴承内圈间隙大、滚动轴承轴承保持架在轴承盖内松动、轴承松动或有相对转动。

它的振动特征为：●常常出现大量的高次谐频，有时10X，甚至20X，松动严重时还会出现半频及谐频（0.5X、1.5X……）成分；●半频及谐频往往随不平衡或不对是等故障现象；●振动幅值变化较大，相位有时也不稳定。

旋转机械故障信号处理与诊断方法旋转机械在运行过程中常常会出现各种故障，这些故障会导致机械性能下降甚至完全失效，因此对于旋转机械的故障信号处理与诊断方法的研究具有重要意义。

本文将介绍一种基于信号处理的旋转机械故障诊断方法。

我们需要了解旋转机械的故障信号特征。

旋转机械的故障信号主要体现在振动信号中，振动信号是由于机械部件的不平衡、轴承的损伤、齿轮的啮合不良等问题引起的。

因此，通过对振动信号的分析可以有效地判断旋转机械的故障类型和程度。

在信号处理的方法中，经典的时域分析和频域分析是常用的技术手段。

时域分析主要通过对振动信号的时间序列进行统计分析，如均值、方差、峰值等，从而得到机械的运行状态信息。

频域分析则通过对振动信号进行傅里叶变换，将信号转换到频域中，得到信号的频谱信息。

频域分析可以帮助我们检测到特定频率的故障信号，如轴承的频率分量或齿轮的啮合频率分量。

除了时域分析和频域分析外，小波分析也是一种常用的信号处理方法。

小波分析可以将信号分解为不同尺度的频率成分，从而对信号的瞬时特征进行分析。

小波分析在旋转机械故障诊断中可以帮助我们捕捉到瞬时故障信号，如齿轮的齿面损伤引起的冲击信号。

机器学习方法也被广泛应用于旋转机械故障诊断中。

机器学习可以通过对已有的故障样本进行学习，建立故障模型，并对新的故障信号进行分类。

常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络、随机森林等。

机器学习方法在旋转机械故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性。

旋转机械故障信号处理与诊断方法主要包括时域分析、频域分析、小波分析和机器学习方法。

这些方法可以通过对振动信号的分析，判断旋转机械的故障类型和程度，为维修和保养提供参考依据。

未来的研究可以进一步探索更高效、更准确的故障诊断方法，提高旋转机械的性能和可靠性。