利用VIB07振动分析仪的频谱图来判断设备故障类型

浅谈如何通过振动信号诊断机械设备故障作者：吴杰来源：《科学与财富》2016年第12期摘要：无论机器大小，精度的高低，在日常工作中都会产生振动，不同的机器故障对应着不同的振动特性，所以对机械设备的振动监测显得尤为重要。

本文主要介绍了几种常用的振动信号分析方法，以及振动诊断的优势，并对它们的发展趋势进行了分析。

关键字：故障振动；振动监测；振动信号一、机械振动与故障设备机械振动是日常工作中最常见的物流现象，一般情况下机械振动都是有害的，振动会破坏机械的正常运作。

振动所产生的动载荷重会对机械本身造成损伤甚至降低机械的使用寿命。

事物都有相对的一面，振动并不是没有优点，比如输送、夯实、脱水、振动筛等振动机就是利用了振动的优点去工作的。

无论机器大小、精度高低，在日常的工作中都会产生不同的振动，振动的大小以及振动成分变化都会直接影响机器的运作，不同的机器对应着不同的振动特点。

正是因为机器普遍存在着振动的这些特性，所以应用振动信号去监测设备故障已经成为了一种方法，一种手段。

二、振动信号的诊断一般的情况下，振动的时域信号总是杂乱无章的，无论是正常状态还是非正常状态，故障信息并不是直接显示出来的，并不是直接表露在外表让我们一眼就可以发现，所以要获得故障信息必须要对信号进行分析处理才可以。

下面介绍几种常用的振动信号的分析方法。

1.时域分析。

时域分析原理简单而且容易实现，它是信号分析方法中最基础的一个。

主要包含时域波形、相关分析、概率密度、滤波处理等。

主要是对振动时域信号的时间历程进程分析，适宜对信号中含有周期信号、谐波信号或短脉冲信号进行分析。

利用时域波形分析可识别出共振现象和拍频现象。

时域分析具有广泛的应用，主要面对的是一些变速、低速、重载的设备。

由于某些机械设备的振动信号所包含的频率成分比较低，受诊断分析仪器的下限、分辨率及分析软件功能的限制，频谱分析的方法运用的就不是特别好。

然而通过时域分析就很容易提取出信号的特征，随之它也成为了最直接、最有效的故障诊断方法。

LabVIEW机械故障诊断系统的Web实现熊波王卓华中科技大学控制科学与工程系湖北 430074摘要：本文针对机械设备远程故障诊断的振动数据分析问题，设计了一种在Web浏览器中进行机械设备振动数据实时显示和频谱分析的方法。

首先，LabVIEW程序通过以太网从工业现场采集实时振动数据并以网络共享变量发布；然后，LabVIEW Web Service服务程序根据用户请求获取实时振动波形数据或对数据进行频谱分析，将数据以XML方式返回；最后，客户端的浏览器中分别采用Flex和Ajax对XML进行解析并显示实时波形和特征参数。

该方法快速、稳定、可靠，很好地解决了远程故障诊断的问题。

关键词：网络共享变量；Web；XML；LabVIEW Web Service；Flex0引言随着生产技术的发展和自动化水平的提高，工业现场的机械设备越来越复杂，其维修方式由事后维修、定期维修发展成为状态维修。

要实现状态维修，必须对设备进行实时监测以了解设备运转情况。

目前故障诊断的方法主要有三种：温度分析法、油样分析法和振动分析法。

振动分析方法应用广泛，能对早期故障进行有效诊断，信号测试方便，分析简单，直观，诊断结果可信度高，在工业生产和科研领域受到了高度重视。

要对机械设备进行振动分析，必须将设备的振动信号传递给工程技术人员，实现对机械设备进行实时状态监测。

Labview提供了大量用于数据采集、分析、显示和存储的工具与函数，同时它还提供了大量常用于自动化测试测量领域的图形控件与多种编程语言和应用程序的接口，可以根据需要扩展其应用。

正是由于这些特点，LabVIEW在数据采集、仪器控制、过程监控和自动测试领域中具有得天独厚的优势并应用广泛。

文献介绍了LabVIEW环境下利用串口通讯、测量分析和数据显示功能模块实现数据监控的一个实例。

文献[5]介绍了LabVIEW在变压器故障诊断中进行数据分析、数据存储、信息融合、数据库管理和故障诊断的实例。

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。

机械振动信号的频谱分析与故障识别振动是机械设备运行过程中常见的现象，但当机械设备发生故障时，振动信号会发生变化，成为故障的重要指示。

为了准确判断机械设备故障原因，频谱分析成为一种常用的方法。

本文将探讨机械振动信号的频谱分析方法及其在故障识别中的应用。

一、频谱分析的基本原理频谱分析是将信号在频率域上进行分解，将信号分解成一系列频率成分的方法。

在机械振动信号的分析中，通常使用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号。

傅里叶变换将振动信号分解成一系列正弦波，每个正弦波表示一种特定频率的振动成分。

通过分析每个频率成分的振幅和相位，就可以了解机械设备的振动状况和故障特征。

二、频谱分析在故障诊断中的应用1. 轴承故障诊断轴承是机械设备中常见发生故障的部件。

轴承故障通常表现为高频振动成分的增加。

通过频谱分析可以清晰地观察到高频部分的振动信号，进而判断轴承的磨损程度和故障类型。

2. 齿轮故障诊断齿轮传动是机械设备中常见的传动方式，但齿轮在长时间运行后容易出现故障，如齿面磨损、断齿等。

这些故障会产生特定的频率成分，通过频谱分析可以直观地观察到对应的频率峰值，进而确定齿轮故障的位置和类型。

3. 泵故障诊断泵是常见的机械设备之一，其内部复杂的运动机构容易受到外界因素的影响。

频谱分析可以帮助识别泵的不同故障类型，例如轴承故障、叶片磨损等。

三、频谱分析方法频谱分析有多种方法，常见的有傅里叶变换、快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等。

1. 傅里叶变换傅里叶变换是一种精确的频谱分析方法，但计算量较大，不适用于实时监测。

可以通过将信号分段，再进行傅里叶变换来解决这一问题。

2. 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种将信号进行快速傅里叶变换的算法，通过采样和插值的方法，可以有效地降低计算时间。

FFT广泛应用于机械振动信号的频谱分析，尤其适用于实时监测和故障诊断。

3. 小波变换小波变换是一种时频分析方法，在处理非稳态信号方面比傅里叶变换更具优势。

机械振动信号的故障识别与分类机械振动信号是指机械系统中由于各种原因引起的振动所产生的信号。

这些信号包含丰富的故障信息，因此对振动信号进行故障识别和分类是非常重要的。

振动信号故障识别与分类的目的是根据振动信号的特征和模式，对机械故障进行准确快速的诊断与分类，从而实现故障的预防和处理。

在机械系统中，故障源可以是机械结构疲劳、零部件磨损、润滑不良等等。

这些故障会导致机械振动信号的频谱、幅值和相位等特征发生变化。

因此，振动信号的故障识别和分类是通过分析这些特征来实现的。

一种常用的方法是利用信号处理技术和机器学习算法对振动信号进行分析和判别。

首先，通过传感器采集到的振动信号经过滤波和采样等处理后，可以得到时域信号或频域信号。

然后，借助信号处理技术，对振动信号进行特征提取，如幅值、频率、相位等特征。

接着，利用机器学习算法，将这些特征输入到模型中进行训练和分类。

最后，根据分类结果可以进行故障的定位和诊断。

在振动信号的故障识别与分类中，特征提取是一个关键的环节。

常用的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征等。

时域特征可以反映振动信号的整体变化趋势，如均值、峰值、波形等。

频域特征可以反映振动信号在不同频率上的分布情况，如功率谱密度、频谱峰值等。

时频域特征结合了时域和频域的信息，可以同时分析振动信号的时间和频率变化。

此外，还可以利用故障模式来进行故障识别和分类。

不同的机械故障往往对应着不同的振动模式，如回转故障、轴承故障、齿轮故障等。

通过观察和比对各种故障模式的振动特征，可以针对不同的故障模式设计相应的故障检测算法。

在实际应用中，振动信号故障识别与分类可以广泛应用于机械设备的状态监测和维护中。

通过对振动信号的及时监测和识别，可以准确判断机械设备是否存在故障，并及时采取相应的措施进行修复和调整。

这不仅可以避免机械故障给工作造成的影响，还可以延长设备的使用寿命，提高工作效率。

总之，机械振动信号的故障识别与分类是一项重要的技术，在工业生产和设备维护中具有广泛的应用前景。

VIB07振动分析仪在电机状态监测中的应用摘要：利用VIB07振动分析仪的数据采集、分析和处理等功能，对传动设备进行离线式检测和趋势跟踪。

它具有便捷性、实用性、准确性和频谱分析等特性。

用于检测、记录和跟踪机器状态，发现设备异常，对常见的机器振动问题进行故障诊断和趋势监测。

关键词：振动诊断；频谱；冲击；电机；传动1 前言电机的可靠性及稳定性，直接关系到生产装置的长期平稳运行。

化工企业的机泵常见故障可分为滚动轴承故障、转子不平衡、不对中、基座或装配松动、转子与定子摩擦、耦合不良和齿轮机构振动等。

运行设备的故障状态判断与趋势发展分析尤为重要，是否停机、何时停机，需要明确的理论依据作为指导。

VIB07振动分析仪相比传统诊断方法，它具有易操作，可直接获取轴承损伤程度、诊断快捷、准确，适合所有电机传动领域的特点。

2 VIB07分析仪VIB07型号的仪器具备如下检测功能：总振动值测量（速度、加速度和位移），轴承状态值（Bg、 Bv和Env），带激光测点指示的红外测温，以及耳机听诊器功能。

VIB07具备振动分析功能，提供400线频谱分析能力。

可分析的频谱为低频速度谱、中频速度谱、高频加速度谱、和解调谱。

仪器可通过USB接口或蓝牙通讯进行巡检任务下载和测试数据上传，利用随机提供的 CM-Trend软件管理机器测点、巡检任务和测量数据，进行报警、趋势监测、故障分析和报告。

3 振动测量方法将振动加速度传感器连接仪器的BNC输入接口，并将传感器通过磁座或螺钉固定在合适的测点位置上。

测量位置的选择应当遵循的3个原则：即设备的直接接触面；信号传递路径；承载区域。

3.1 现场测量测量功能包括如下项目：振动测量、轴承状态、听诊器、温度测量、频谱分析。

进行上述各项测量可在主菜单用上下左右方向键选择对应的测量功能图标，按确定键进入相应测量界面。

每次测量结束后直接退出，不能保存数据。

3.2 路径巡检采集在进行路径采集前，首先由PC 机CM-Trend软件将路径传送到仪器，然后携仪器到区域/机器现场，按照测量定义逐点采集每个机器测点的数据，直到采集完所有预定采集的机器和测点，结束一个路径采集任务。

利用振动分析诊断设备故障与性能问题振动是各类机械设备中常见的现象，因此利用振动分析技术诊断设备故障和性能问题已经成为重要的手段之一。

通过观察和分析设备的振动情况，可以提前发现潜在的故障，及时采取措施进行维修，从而避免设备损坏和生产中断。

本文将从设备故障与性能问题的振动特征、振动分析技术和振动诊断方法三个方面进行阐述。

设备故障与性能问题的振动特征当设备运行时，由于内部部件的摩擦、不平衡等原因，会产生振动。

不同故障和问题引起的振动特征各不相同。

例如，当设备存在轴承问题时，会出现低频振动，而齿轮问题则会引起高频振动。

同时，设备故障还会导致振动的幅值、频率和相位发生变化。

通过分析振动的幅值、频率和相位的变化规律，可以准确判断设备的故障和性能问题，并针对性地采取相应的维修措施。

振动分析技术振动分析技术是一种通过检测和分析设备振动信号，以获取装置性能和故障状况信息的方法。

常见的振动分析技术主要包括频谱分析、时域分析和相位分析。

频谱分析是将振动信号变换到频域的一种方法，通过计算振动信号在不同频率上的幅值，可以得到频谱图。

频谱图能够清晰地展示不同频率的振动成分，帮助我们判断设备存在的故障和问题。

时域分析是对振动信号进行时间上的分析。

通过分析振动信号的波形、脉冲和振幅等特征，可以判断出设备的运行状态、异常情况以及故障。

相位分析是分析振动信号中不同频率分量的相位差。

相位差的变化能够反映设备不同部分之间的相对运动情况，从而帮助我们判断设备是否存在问题。

振动诊断方法针对不同的设备故障和性能问题，可以采用不同的振动诊断方法进行分析和判断。

对于轴承故障，可以通过测量设备振动信号的幅值和频率变化来判断故障的类型和程度。

同时，可以使用频谱分析技术，观察振动信号在波形上的特点，比如是否存在阻尼振动或失谐振动等。

对于齿轮故障，可以利用振动信号频谱分析技术，检测高频振动的频率和幅值变化，判断齿轮是否存在磨损、断齿、断裂等问题。

除了频谱分析外，时域分析也是一种常用的方法。

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。