基于频域法的电动机振动疲劳分析

基于频域法的耐久性振动寿命分析吴早凤;李森;闫明;熊盼;张里伟【摘要】采用基于功率谱密度函数的频域法,对某托架随机激励下的振动疲劳寿命进行分析.本文利用Patran、Nastran软件对托架结构进行随机振动分析,并根据计算结果选取危险点,再运用危险点处响应曲线及振动疲劳寿命理论,估算托架结构的耐久性寿命,为结构振动疲劳寿命提供一种新的工程算法.【期刊名称】《教练机》【年(卷),期】2016(000)001【总页数】3页(P60-62)【关键词】功率谱密度;振动疲劳;随机振动;耐久性寿命【作者】吴早凤;李森;闫明;熊盼;张里伟【作者单位】中航工业洪都,江西,南昌,330024;中航工业洪都,江西,南昌,330024;中航工业洪都,江西,南昌,330024;中航工业洪都,江西,南昌,330024;中航工业洪都,江西,南昌,330024【正文语种】中文振动现象普遍存在于航空飞行器的起飞、机动、武器发射、着陆等过程中[1]。

结构在振动环境作用下，易产生疲劳裂纹并扩展以致结构破坏，且由于引起疲劳失效的循环载荷值往往小于根据静力估算的安全载荷[2]，因此，有必要对振动环境下的典型结构件进行随机振动疲劳分析。

目前，疲劳寿命的分析方法主要有两种[3]：一种是基于统计计数的时域分析方法，另一种是基于功率谱密度的频域分析法。

时域分析方法主要利用应力响应的统计参数，包括幅值、均值的分布情况等，选取合适的累积损伤准则进行寿命估计，精度高，适用性广，但是要求数据样本大，处理量大。

频域法主要是利用响应的PSD （功率谱密度）函数的统计参数以及响应概率密度函数，进行寿命估计，该方法较时域法需要的数据样本小，数据处理量少，在工程中实用性更广。

本文主要利用频域分析方法，针对某托架进行随机振动耐久性分析，估算托架的振动耐久性寿命。

1.1 随机振动理论功率谱密度是研究随机振动的各频率成分的统计含量。

结构的疲劳破坏发生在危险位置处，此处的响应功率谱密度函数为：式中：W（f）—输入随机激励的PSD函数；H（f）—结构频率响应函数。

中国机械工程科技期刊CHINA MECHANICAL ENGINEERING1998年11月第9卷第11期基于功率谱密度信号的疲劳寿命估计Andrew Halfpenny 林晓斌译摘要简单回顾当前存在的从功率谱密度信号计算疲劳寿命的方法，并将说明Dirlik方法能给出与传统时域疲劳计算方法最为接近的结果。

关键词疲劳分析功率谱密度随机加载频率分析中国图书资料分类法分类号TP202传统上根据时域载荷信号求得疲劳损伤，这种时域信号通常是应力或应变。

用时域信号表达周期性载荷很方便，但是用它准确地描述随机加载过程却需要非常长的信号记录。

对于有限元分析来说，处理很长的时域加载信号非常困难。

随机加载条件下的疲劳计算可用另一种方法，即根据压缩的频域信号，随机载荷及响应信号用功率谱密度(PSD)函数分类，动态结构模拟成为一个线性传递函数。

获取一个功率谱密度应力信号通常比获取一个时域应力信号要容易，以一个复杂有限元模型的动态分析为例，进行一个快速的频率响应(传递函数)分析比进行一个时域瞬态动力分析要方便，因为后者的计算量很大。

海上石油工业在80年代初期就遇到这样一个问题：一个石油钻井平台是一个非常复杂的结构，受随机风力及海浪的冲击，一个典型的设计分析也许要考虑70多种施加在结构上的载荷组合。

因为这些载荷是随机的，并且是动态的激发结构，所以使得分析变得更加复杂。

对于这种情况，人们已经证明在时域中进行瞬态动力分析是不可能的。

一个基于频域的有限元分析能够大大简化这个问题。

设计人员现在可以在有限元模型上进行频率响应分析，以求取波高和结构中应力之间的传递函数。

然后将这一传递函数乘以波高功率谱密度，即可获取应力功率谱密度。

为了能将这些快速频域技术用于疲劳分析，我们需要一种方法，从应力功率谱密度推出疲劳损伤。

本文将首先简单回顾时域应力—寿命(S—N)分析技术，然后介绍基于频域的分析方法，最后给出一个比较研究。

1 时域S—N分析方法任何一个疲劳分析总是从结构或零部件的响应开始。

基于频域分析的电机故障诊断与预防电机是工业生产过程中不可或缺的设备，在正常运行中可能会遇到各种故障，这些故障会导致设备停机、生产任务延误，甚至增加设备维修和更换的成本。

因此，电机的故障诊断与预防显得尤为重要。

本文将介绍一种基于频域分析的电机故障诊断与预防方法。

频域分析是一种从时域信号转换到频域信号的分析方法。

在电机故障诊断中，可以通过对电机运行时的电流和振动信号进行频谱分析，来寻找故障的特征频率。

首先，我们需要获取电机运行时的电流和振动信号。

电流信号可以通过电流传感器或功率仪表获取，振动信号可以通过加速度传感器或振动传感器获取。

然后，对获取到的原始信号进行采样和滤波处理，以去除信号中的噪声和干扰。

接下来，将滤波后的信号进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号。

得到的频谱图中，不同频率的能量分布反映了不同频率成分对信号的贡献程度。

通过观察频谱图，我们可以发现异常频率成分，从而判断是否存在电机故障。

常见的电机故障诊断频率包括轴承故障频率、不平衡频率、电花频率等。

例如，轴承故障通常表现为在轴承频率附近出现异常能量峰，不平衡问题则表现为在倍频频率上的异常能量峰。

根据不同的故障类型和故障程度，频谱图中的异常能量分布会有所不同。

为了进一步诊断故障类型和程度，可以利用专业的故障指标，如故障指数、故障度量等。

这些指标是通过对频谱图进行数学运算和统计分析得出的，能够准确描述电机故障的类型和程度。

通过对故障指标的分析和对比，我们可以识别出电机中存在的故障，并判断其严重程度。

除了故障诊断，频域分析还可以用于电机故障预防。

通过定期对电机进行频谱分析，可以及时发现潜在的故障迹象，采取相应的维护措施，避免故障的发生。

例如，当频谱图中出现异常能量分布时，可以立即检查电机各部件的状况，进行必要的修复和更换。

此外，通过对频谱图的长期监测和分析，可以建立电机故障的历史数据库，为故障预测和维护提供参考。

通过对历史数据的分析，可以识别出故障的规律和趋势，进一步优化电机的维护计划和运行管理。

192管理及其他M anagement and other利用频谱分析解决动设备振动原因宋卫东（陕西化建工程有限责任公司，陕西 咸阳 712199）摘 要：机器在运行时，必然会产生各种各样的信息。

当机器的功能逐渐恶化时，就会出现相应的异常信息。

如机器状态变化引起的异常振动、噪声、温度、转速、功率机械信号；机器老化时产生的磨损颗粒、油气成分变化的化学信号和电流、电压、电磁信号等。

由于机器发生故障的原因不同、信息各异，因此，有必要选择最敏感的特征信号进行机器检测和诊断。

在不同的故障情况下，机器有不同的周期信息，人们对异常振动和噪声非常敏感，振动和噪声信号可以实时、直观、准确地显示机器的动态特性和变化。

关键词：频谱；设备振动；分析解决中图分类号：TV213.9 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2021）18-0192-2收稿日期：2021-09作者简介：宋卫东，男，生于1970年，汉族，辽宁本溪人，大专，高级技师，研究方向：化工设备安装和检维修。

机器运动时难免会产生振动，这会降低机器的工作性能，甚至使机器无法正常工作。

各种机械部件和基础都可以看作是一个弹性系统。

在一定的条件基础下，物体在其平衡位置附近的往复运动是机械振动。

由于附加动载荷的作用，部分零件加速磨损、疲劳和断裂，影响使用寿命，甚至造成事故。

1 机械故障诊断技术机械故障诊断技术分为简易诊断和精密诊断。

简易诊断是为了迅速概括机器目前的状态参数是否在允许值范围内及其劣化趋势等，所用的监测仪器为便于携带的点检仪器；精密诊断是最终诊断，其目的是通过监测和数据处理分析确定机器发生异常的原因、部位、程度及发展趋势等，并决定应釆取的治理措施。

利用精密诊断解决动设备使用中的问题。

任何振动信号都由三部分组成:不同的振幅、频率和相位，振动分析的前提是：①振幅表示设备运行异常的严重程度。

②频率部分表示设备损坏或振动的来源。

③相位差表示设备运行时产生的振动模式。

电机振动故障诊断方法电机是工业生产中非常重要的设备，它的振动状况对其性能和寿命有着重要的影响。

因此，及早发现和解决电机振动故障对于保证生产线的高效稳定运行至关重要。

本文将介绍几种常见的电机振动故障诊断方法。

1.振动测试仪振动测试仪是一种常用的电机振动故障诊断工具。

该仪器能够监测电机的振动频率、振幅以及相位等参数，并通过分析这些参数的变化来确定电机是否存在故障。

振动测试仪通常配备振动传感器，可以直接测量电机的振动情况。

在测量过程中，可以使用特定的软件对振动数据进行实时监测和分析，从而快速定位和识别电机的振动故障。

2.频谱分析法频谱分析法是电机振动故障诊断中最常用的方法之一、该方法通过将振动信号转换为频谱信号，根据频谱信号的特征来判断电机的工作状态。

频谱分析法可以通过傅里叶变换将振动信号从时域转换为频域，然后根据频域信号的分布情况来判断故障类型。

常见的频谱分析法包括快速傅里叶变换（FFT）和小波变换等。

3.振动特征提取方法振动特征提取方法是一种通过提取电机振动信号的特征参数，来识别电机故障的方法。

该方法通过对振动信号的幅值、频率、相位等特征参数进行提取和分析，可以判断电机是否存在故障。

常用的振动特征提取方法包括包络分析、功率谱分析和相关函数分析等。

这些方法能够提取振动信号中与故障相关的信息，从而准确判断电机的工作状态。

4.模式识别方法模式识别方法是一种通过建立故障模式库，将电机振动信号与已知故障模式进行比较和匹配，从而识别电机的振动故障。

该方法主要包括模式匹配方法和人工神经网络方法。

模式匹配方法通过建立故障模式库，将待诊断电机振动信号与已知的故障模式进行比较，通过匹配度来判断电机是否存在故障。

而人工神经网络方法则是通过训练神经网络，使其能够根据输入的振动信号来识别电机的振动故障。

综上所述，电机振动故障的诊断方法有很多种，包括振动测试仪、频谱分析法、振动特征提取方法和模式识别方法等。

在实际应用中，可以根据具体情况选择适合的方法或结合多种方法来进行电机振动故障的诊断，从而实现对电机的快速定位和故障的及时修复。

机电设备振动和噪音成因及解决对策噪声来源于振动，解决好了振动问题，噪声问题也会迎刃而解，所以本文表面是探讨振动和噪声两个问题，其实是同一个问题。

振动的两个基本指标是振幅和频率，解决振动问题，就围绕着这两个概念展开，要么降低振幅，要么调整振动频率点。

频率可分为固有频率Wn和激励频率W，固有频率源于产品的结构特征，由质量、质量分布、质心位置、刚度等多个因素和多个因素间的相互作用所确定。

固有频率计算公式为（公式1）k是物体的刚度，m是物体的质量。

激励源的频率点应避开固有频率Wn。

当Wn=W的时候，就发生了谐振，谐振时候的振幅最大。

当频率比（公式2），即进入隔振区，使振动传递系数小于1，才有减振和隔振效果。

在机械质量m已确定的情况下，降低其可降低固有频率。

若Wn<><>有了以上的理论基础，下面是几个基于上面理论的解决办法。

1从振动发生源上处理从振动源上处理：既然是激励频率落进了1.414Wn的范围内，那就想办法使激励频率提高，常见办法有：如果是步进电机，就对步数细分，通过细分改驱动脉冲的步进频率加倍使步与步之间的差距缩小；如果有减速器、传送带、传送齿轮，就通过改变主动轮与从动轮的半径比值，改变传动比，这样被驱动的终端要想保持原来的速度，主动轮的转速势必要加快，转速和激励频率成正比例，激励频率提高，后面的震动感应固有频率未变，两个频率错开，震动自然减弱；2从振动传递路径上处理如果振动源是不可避免的，那就在传递路径上加隔振措施处理，从原理上看，刚性越强解决办法如下：传动轴用弹性联轴器，这样避免了轴和轴不同心的转动下，力矩传递不受损失，且轴和轴不对心而带来的相互周期性刚性位移也可改观，这种周期性相对位移是震动和噪声的根源；传动之间用皮带轮柔性连接，振动源与支撑件基座间加缓冲减震材料或装置；弹簧悬挂振动源，对缓冲减震很有作用，但会有三个问题需要克服，一是启停时机器会抖动，二是不能传递力矩，因为弹簧本身是不能传递扭矩的，三是运输时要考虑固定，装机后还要拆去，比较麻烦；设计导振措施，把振动导走，振动仍在，但离我们较远了。

基于频域和时域法的电池包随机振动疲劳计算对比研究吴光强;李超;丁丰;章蕾【期刊名称】《湖南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2024(51)2【摘要】针对频域法和时域法在随机振动疲劳计算中的适用性问题,以某型号电池包为研究对象,综合研究了2种方法的计算精度和计算效率.首先,建立电池包有限元模型,并通过模态试验进行验证;其次,以国标GB 38031―2020加速度功率谱密度(PSD)载荷谱作为频域载荷输入,并利用傅里叶逆变换技术将其转换为加速度时域载荷;最后,分别基于频域法和时域法计算电池包的振动加速度、应力和疲劳寿命,并进行了计算精度、效率的对比分析和精度的试验验证.结果表明,在电池包总振级和应力均方根值(RMS)方面,频域法和时域法计算结果相近,相对误差小于16%;在加速度和应力峰值方面,频域法“3σ”计算结果与时域法差距较大,若采用“4σ”或“5σ”原则,计算结果与时域法相近,相对误差小于15%;在振动疲劳方面,频域法计算寿命约为时域法的3~6倍,主要原因包括Dirlik模型和应力响应PSD谱差异,其中Dirlik模型造成的差距小于1.5倍;在计算效率方面,频域法比时域法高约134倍.试验数据表明,时域法计算精度更高,适用于结构危险位置振动疲劳的精确计算,而频域法计算效率更高,适用于结构危险位置的快速预测.【总页数】11页(P208-218)【作者】吴光强;李超;丁丰;章蕾【作者单位】同济大学汽车学院;卡特彼勒技术研发(中国)有限公司【正文语种】中文【中图分类】TH123【相关文献】1.宽带随机振动疲劳寿命的频域分析与试验对比研究2.基于时域法和频域法的车身动态疲劳分析3.基于时频域转换及雨流法的电子设备随机振动概率疲劳损伤预测4.基于频域法的高速列车转向架附属设备随机振动疲劳寿命评估方法研究5.基于虚拟激励算法与频域主S-N曲线法的转向架随机振动疲劳分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。