设备振动故障在线检测技术案例分析

设备故障分析报告设备故障分析报告是针对设备出现故障情况的详细分析报告。

它既可以帮助团队更好地理解故障产生的原因，也可以提供解决方案并帮助未来预防类似故障的发生，从而提高设备的可靠性和生产效率。

以下为三个案例：案例一：设备断电在某家电厂的生产线上，发现了一台感温度设备断电的情况。

经过详细检查，发现故障产生的原因是设备电源供应线路短路，导致设备无法正常工作。

解决这个问题的方法是更换短路部分的电源线路，同时对该设备进行定期检查，以确保设备的正常运行。

案例二：设备过热在某工厂的高温处理站，发现一台温度控制器的温度持续升高，直到设备自动停机。

经过检查，发现故障的原因是设备内部散热不良，导致设备过热。

解决这个问题的方法是通过更换设备内部的冷却装置并调整控制仪器的励磁电流参数，最终使设备正常运行。

案例三：设备振动在某矿山的采矿设备中，出现了一个设备长时间无法正常工作的故障。

经过详细检查，发现设备的机构部件存在过量磨损和振动强度过大的问题。

解决这个问题的方法是重新对设备进行修理和维护，并采取一系列的防振措施，来确保设备的正常运行。

综上所述，设备故障分析报告可以帮助团队更好地了解设备故障的原因，并提供正确的解决方案，以便未来预防类似故障的发生。

无论是哪个领域，良好的设备故障管理都是保证生产效率和设备功能稳定性的重要一环。

因此，在设备故障发生时，我们需要快速识别问题，并采取有效措施来处理问题。

通过设备故障分析报告，我们可以更好地了解设备的状态和问题，把握问题的本质，并提供优质全面的解决方案。

与此同时，设备故障分析报告也是不断优化生产效率的重要一步。

通过对设备故障的分析和解决，我们可以从中获取对设备的深入了解，并根据这些信息来开展提高设备可靠性、降低故障率等措施。

此外，设备故障分析报告也可以用于制定预防性维护计划，及时对受损部件进行修理或更换，以防止设备出现更严重的故障。

总之，设备故障分析报告对于设备管理的重要性不言而喻。

机械振动分析技术在故障预测中的应用案例引言：故障预测是机械维护和设备管理的重要组成部分，通过分析机械振动数据可以提前发现故障迹象，预测设备的运行状态。

机械振动分析技术可以帮助企业提高设备可靠性，降低维修成本，提高生产效率。

本文将介绍两个机械振动分析技术在故障预测中的应用案例，分别是基于时域分析和频域分析的方法。

案例一：基于时域分析的机械故障预测方法背景：某工厂的离心泵是生产装置中的关键设备，但近期频繁出现故障，造成生产中断和高额维修费用。

为了提前发现故障迹象，降低故障率，工厂决定采用机械振动分析技术。

方法：1. 数据采集：工程师安装加速度计和振动传感器，定期采集泵的振动数据。

2. 时域分析：将采集到的振动数据进行时域分析，计算出振动信号的包络谱和时域波形图。

3. 故障诊断：通过对包络谱和时域波形图的分析，识别泵的故障迹象，并查找可能的故障源。

4. 故障预测：根据故障迹象和振动特征，建立故障预测模型，并对未来的振动数据进行预测。

结果：经过分析和诊断，工程师发现泵的轴承存在严重的磨损，可能导致泵的故障。

根据振动数据建立的故障预测模型预测了轴承的寿命，并提出了维修建议。

工厂按照建议进行维修，成功地避免了设备故障和生产中断。

案例二：基于频域分析的机械故障预测方法背景：某电力公司有一台重要的汽轮发电机组，但近期出现了振动异常的情况，令人担忧。

为了保证发电机组的安全运行，电力公司决定采用机械振动分析技术。

方法：1. 数据采集：工程师使用振动传感器采集发电机组的振动数据，并记录下来。

2. 频域分析：将振动数据转化为频域信号，进行频谱分析，得到频谱图和频域特征。

3. 故障诊断：通过对频谱图和频域特征的分析，识别异常振动的频率和幅值，并与故障手册中的故障特征进行对比。

4. 故障预测：根据异常振动频率和幅值的变化趋势，预测发电机组的故障类型和发展趋势。

结果：经过分析和诊断，工程师发现发电机组的转子存在磨损，导致了振动异常。

汽轮发电机组振动故障诊断及案例汽轮发电机组是一种常见的发电设备，其振动故障的诊断对于设备的正常运行至关重要。

本文将介绍汽轮发电机组的振动故障诊断方法，并列举相关的案例分析，以提供参考和借鉴。

1. 振动故障的定义振动是指物体在运动过程中产生的周期性的机械波动，而振动故障则是指汽轮发电机组在运行过程中产生的异常振动现象。

振动故障可能导致设备的损坏、性能下降甚至停机，因此需要及时诊断和处理。

2. 振动故障的诊断方法振动故障的诊断可以采用多种方法，常见的包括：(1) 振动信号的采集与分析：通过在汽轮发电机组上安装振动传感器，采集振动信号，并通过信号分析软件对振动信号进行频谱分析、波形分析等，以判断故障类型和严重程度。

(2) 振动信号的比较与参照：将汽轮发电机组的振动信号与正常工况下的参考振动信号进行比较，通过比对差异来诊断故障。

(3) 振动特征参数的提取与分析：通过对振动信号进行特征参数提取，如振动幅值、频率、相位等，进一步分析故障类型和原因。

(4) 振动信号与其他信号的关联分析：将振动信号与其他信号，如温度、压力等进行关联分析，找出振动故障的可能原因。

3. 振动故障的案例分析3.1 轴承故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现明显的振动，经过诊断发现是轴承故障导致的。

通过更换轴承，振动问题得到解决。

3.2 不平衡故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现严重的振动，经过诊断发现是转子不平衡导致的。

通过进行动平衡处理，振动问题得到解决。

3.3 轴间不对中故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现振动，经过诊断发现是轴间不对中导致的。

通过调整轴间对中，振动问题得到解决。

3.4 齿轮故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现振动，经过诊断发现是齿轮故障导致的。

通过更换齿轮，振动问题得到解决。

3.5 基础刚度不足故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现振动，经过诊断发现是基础刚度不足导致的。

通过增加基础刚度，振动问题得到解决。

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。

汽轮发电机组振动故障诊断及案例汽轮发电机组是一种常见的发电设备，其工作过程中可能出现振动故障。

振动故障会对设备的正常运行产生严重影响，因此进行振动故障的诊断和处理具有重要意义。

下面将列举一些关于汽轮发电机组振动故障诊断的案例。

1. 振动频率突然增大：在汽轮发电机组运行过程中，突然出现振动频率增大的情况。

经过检查发现，发电机组的轴承出现损坏，导致轴承摩擦不均匀，进而引起振动频率的增大。

解决方法是更换轴承并进行润滑。

2. 振动频率突然减小：在汽轮发电机组工作中，振动频率突然减小。

经过检查发现，发电机组的风扇叶片出现松动，导致不稳定振动。

解决方法是重新固定风扇叶片。

3. 振动幅值异常增大：在汽轮发电机组运行过程中，振动幅值突然增大。

经过检查发现，发电机组的基础螺栓松动，导致机组整体不稳定，振动幅值增大。

解决方法是重新紧固基础螺栓。

4. 振动频率出现谐振：在汽轮发电机组运行中，出现振动频率与机组自身固有频率相同的谐振现象。

经过检查发现，机组的结构刚度不足，导致谐振频率与机组自身频率相同。

解决方法是增加机组的结构刚度。

5. 振动频率与转速相关：在汽轮发电机组运行中，振动频率与转速呈线性关系，振动频率随转速增加而增加。

经过检查发现，机组的动平衡出现问题，导致振动频率与转速相关。

解决方法是进行机组的动平衡调整。

6. 振动频率与电流相关：在汽轮发电机组运行中，振动频率与电流呈线性关系，振动频率随电流增大而增大。

经过检查发现，机组的电机绝缘出现问题，导致电流异常，并引起振动频率的变化。

解决方法是更换电机绝缘材料。

7. 振动频率与负载相关：在汽轮发电机组运行中，振动频率与负载呈线性关系，振动频率随负载增加而增加。

经过检查发现，机组的轴向间隙不合适，导致振动频率与负载相关。

解决方法是调整轴向间隙。

8. 振动频率与温度相关：在汽轮发电机组运行中，振动频率与温度呈线性关系，振动频率随温度升高而增加。

经过检查发现，机组的冷却系统出现故障，导致温度升高并引起振动频率的变化。

应用便携式振动分析仪诊断风力发电机主轴承故障 -为在线振动监测系统提供辅助检测摘要：目前在线振动监测系统普遍的应用于风力发电机机组的振动监测，但考虑到现场实际的监测成本。

该在线振动监测系统传感器布置以满足最低限度的振动分析的需求。

但遇有一些特殊故障时，可能造成在线监测系统无法捕捉到有效的振动信号，本文通过实际案例，介绍了某1.6兆瓦风电机组装有在线振动监测系统，其发电机控制系统显示主轴承温度异常升高，但机组主轴承在线监测传感器测试振动信号未见异常，故以便携式振动分析仪表对主轴承进行补充测量，最终采集到了振动异常信号，进而确认主轴承的损伤。

关键词：主轴承；风电机组；双通道振动仪器；在线振动监测Application of Portable Vibration Analyzer to Diagnose MainBearing Failure of Wind Turbine-Auxiliary measurement for online vibration monitoring systemWang Zishun1(1.Guanwei Monitoring Technology Wuxi Co.,Ltd.,21400)Abstract: At present, online vibration monitoring systems are generally used for vibration monitoring of wind turbine units, but the actual monitoring cost on the site is considered. The on-linevibration monitoring system sensors are arranged to meet the needs of minimal vibration analysis. However, when there are some special faults, the online monitoring system may not be able to captureeffective vibration signals. This article introduces a 1.6 MW wind motor equipped with an online vibration monitoring system through a practical case. The generator control system displays the main bearing temperature. The abnormal rise, but the vibration signal of the main bearing online monitoring sensor test of the unit shows no abnormality, so the portable vibration analysis instrument was used to supplementthe measurement of the main bearing, and finally the abnormalvibration signal was collected to confirm the main bearing damage.Keywords: Main bearing; wind turbine; dual-channel vibration instrument; online vibration monitoring1.案例背景地点：朝阳某风电场；设备：某1.6兆瓦双馈风电机组；支撑形式：单轴承三点支撑；测试背景：2018年6月接到客户反馈WT01#机组主轴承出现短时内温升快，且多次触发温度报警情况。

设备故障的振动识别方法及其实例分析(doc 71页)内部学习资料之一设备故障的振动识别方法与实例牛明忠王葆华王桂亮合著上海华阳检测仪器有限公司资料汇编2003年4月前言振动分析是设备故障诊断最重要最常用的方法。

但在设备现场的实际工作中,常常遇到的最困难的也是最关键的问题是，在使用简易诊断仪器〈如振动计〉已经发现设备存在故障的情况下，如何根据各种振动分析仪〈频谱分析仪〉提供的振动波形和频谱，诊断出设备的故障类型、部位及严重程度，以便据此采取相应的措施。

为满足从事设备管理、状态监测、故障诊断和设备维修工作的工程技术人员这方面的需要,我们编写了这本小册子。

本书紧紧围绕设备故障的识别问题，介绍了故障诊断的一般方法和步骤；为了方便查阅，按照故障类型，分别详细地列出了其波形和频谱特征及诊断要点，说明了如何区分不同故障的方法，引用的大量工程实例与方法介绍相互印证，以求具有更大的参考价值。

1.4.4随机信号 (12)2识别故障的一般方法和步骤 (14)2.1搜集和掌握有关的知识和资料 (14)2.2振动数据采集 (14)2.2.1仪器配置 (14)2.2.2参数设置 (15)2.2.3辅助测试 (16)2.3故障分析与诊断 (16)2.3.1注意发展和变化 (16)2.3.2分析振动的频率成分 (16)2.3.3分析振动的方向性和幅值稳定性 (17)2.3.4分析各频率成分的相位 (18)2.3.5边频分析 (18)2.3.6分析波形变化 (19)2.3.7分析轴心轨迹 (20)2.3.8全息谱分析 (23)2.3.9观察随转速的变化 (24)3常见故障的识别及实例 (27)3.l不平衡 (28)实例l 离心压缩机不平衡 (30)实例2 压缩机不平衡 (31)3.2不对中 (32)实例l 压缩机组对中不良 (33)实例2 电机——发电机组对中故障 (35)3.3机械松动 (36)实例l 电机不平衡及支承松动 (38)实例2 发电机组汽轮机支承松动 (39)3.4转子或轴裂纹......................................................（40 ）实验裂纹转子的振动特性及诊断....................................( 41) 实例合成气压缩机轴裂纹 (42)3.5滚动轴承 (43)实例l 压缩机轴承损伤 (45)实例2 煤气排送机故障 (47)实例3 挖土机滚动轴承损坏 (48)3.6滑动轴承 (50)实例l 离心压缩机油膜振荡 (52)实例2 二氧化碳压缩机停车事故 (54)3.7齿轮箱 (56)实例l JCF.500齿轮箱的边频分析 (58)实例2 大型水泥磨齿轮箱故障 (60)实例3 立式车床变速箱故障 (61)3.8传动皮带 (62)3.9叶轮、叶片和旋翼 (63)实例叶片断裂故障 (64)3.10电机 (65)实例冷凝液泵驱动电机故障 (68)3.11共振 (70)实例变速风机的共振故障 (70)1振动信号的波形和频谱不同的振动信号具有不同的波形和频谱。

a—电机空转；b—连泵满负荷图3-15 78μm振动频谱本机经过两次诊断，终于使初始的200μm剧烈振动降至l6μm的平稳运行。

它证明，凡是1×RPM、3×RPM、5×RPM等奇数倍频分量大时（尤其3×RPM），常常与支承部件松动致使刚性下降有直接关系。

实例2 发电机组汽轮机支承松动（1）故障情况某电厂1号发电机组汽轮机检修后开机，发现后轴承水平方向振动位移达85μm（按IEC1968标准应小于50μm为合格），使机组不能并网发电（表3-8）。

（2）诊断采集和分析后轴承水平方向振动信号（图3-16）。

由谱图和频率结构可以看出，频谱由1×RPM、3×RPM、5×RPM等分量组成，以3×RPM为主，它占通频振动的80.5%。

据此，诊断为支承部件松动。

（3）验证经检查，发现后轴承座一侧的两个地脚螺栓螺母与轴承座无紧力，且有间隙，原因是预留膨胀间隙过大。

把两个螺母略带紧力后，振幅随即明显下降，由原来的85μm降为27μm，其余各点振幅也随着下降。

此时，机组平稳运行，并网发电。

图3-16 汽轮机后轴承水平方向振动波形和频谱3.4 转子或轴裂纹大功率发电机组超寿命运行，有时转子或轴上会出现裂纹，及时确定裂纹的存在，可防止突然断裂的灾难性事故。

3.4.1 频谱和波形特征（1）1×RPM、2×RPM分量随时间进展而逐渐增大，特别是2×RPM分量，它随裂纹深度的增加而明显增大。

这是转子或轴存在裂纹的重要特征。

（2）在转速等于1/2倍或1/3倍一阶临界转速时，由于二次或三次谐波发生共振，频谱中2×RPM 或3×RPM分量的幅值急剧增大。

这是转子或轴存在裂纹的又一特征。

3.4.2 仪器设置（1）最高分析频率：低转速：200Hz。

高转速：400Hz；（2）频谱，波形，速度或加速度显示。

3.4.3 诊断（1）转子或轴裂纹日渐扩展和加深，使1×RPM、2×RPM分量的幅值随时间而稳定地增长，这是存在裂纹与其他产生1×RPM、2×RPM分量的故障之间最大的区别。

设备振动故障在线检测振动分析过程涉及到确定振动严重程度，辨别频率和特征、不同峰值和特征对应的机械和电气部件，形成分析结论，如果有必要，提供维修建议。

干这行的都知道，分析振动不是简单的，也不能自动化。

你没有想过为什么？这里有几个原因：1）设备有很多故障：现实中设备的振动故障模式与我们在培训和书本中学到的大不相同。

我们学到的机械和电气故障都是最纯粹的形式-好像设备总是1个故障导致振动。

设备通常会有多个故障源导致振动。

至少，所有设备都有一些不平衡和不对中。

当其它故障发展时，时间波形就会变的复杂，难以分析。

振动数据不再和我们学到的故障模式匹配。

2）振动因果效应：对于每一个动作，都有一个反应。

我们测量的一些振动，是其它故障的影响。

例如，造成转子不平衡的力可能看起来像不对中，松动或摩擦。

当你车子的轮胎不平衡时，车子在行驶时就会振动和摇晃。

3）很多故障有类似的振动故障模式：由于设备转子以一定的转速运动，振动是周期性的力产生的。

很多机械和电气有相似的频率特征，使得很难区分不同故障。

学习振动分析需要一定的时间。

参加培训、阅读技术资料和专业书籍、浏览在线资源、会提高振动分析技能和缩短学习曲线。

有一个诊断技术会快速的找到大多数振动故障的根源。

它可能是所有振动诊断技术中最强大的。

它随同振动分析一直存在，只是没有得到更多的关注，很难找到这方面的信息。

这个技术是什么？它就是相位分析。

什么是相位？相位就是转动部件参考一个固定位置得到的瞬时位置信息。

相位告诉我们振动的方向。

相位研究就是收集设备和结构的相位数据和评估，揭示部件之间相对运动的信息。

振动分析中，相位分为：绝对相位和相对相位。

绝对相位使用一个传感器和光电传感器。

每个测点，振动分析仪计算光电触发点和振动波形中下一个正峰之间的时间。

时间差转换成角度，显示为绝对相位。

相位能以转轴频率或转轴谐频（同步频率）进行测量。

转子动平衡时需要绝对相位。

Figure 3. Absolute Phase Measurement时使用两个或多个同样类型的传感器采集交叉通道的振动波形计算得到的。

振动监测中两个非典型故障实例的分析作者：崔静波来源：《科技创新导报》 2013年第10期崔静波（河北钢铁股份有限公司承德分公司河北承德 067102）摘?要：通过对振动监测实践中的两个故障特例进行分析，说明在振动分析中发生的一些特殊情况，并给出了对一些特殊情况的振动分析的思路供借鉴。

关键词：振动监测振动信号时域频域幅值振荡中图分类号：TM307.1 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）04（a）-00-02在振动监测及分析实践中，往往是通过监测设备的振动信号，通过时域、频域分析，判断设备故障原因。

但有时候，通过这些分析方法并不能直接判断设备故障原因，也不能解释故障现象。

下面两例振动分析实例可以供借鉴，用于诊断振动分析不能解释的设备故障。

1 35?mw发电机振动分析承钢能源中心35?mw发电机自2012年7月7日开始出现不规律的振动幅值振荡（监测位置为两侧轴承），由于振动幅值比较小，未引起注意。

7月11日精密点检组点检员发现振动加剧，通过检测及分析未能确定振动原因。

7月12日后异常振动消失。

7月15日异常振动再次发生，振动值不规则的间断性超标，每次振动值异常振荡从开始到结束基本在4?min左右，发电机后轴承X侧振动最大130?μm。

技术人员注意到在未发生异常振动的4?d内，35?mw发电机的密封室门是关闭的，而15日被打开，由此想到了是不是温度变化对发电机振动有影响。

随即安排了相关试验。

(1）调整发电机润滑油温度，冷油器出品温度由显示值38?℃向上调整，发现随着温度的升高振动值下降，至40?℃时振动值进入正常范围（低于70?μm）。

再将油温由40?℃缓慢向低调整至38?℃，发现随着温度降低振动明显升高，低于38?℃左右振动即超标。

(2）密封室门开、闭试验。

油温调整到开门时38?℃（此时振动升高），16日零时开始关闭密封室门8?h，发电机振动降低，趋于正常值，至21日均未出现振动超过正常范围，此时油温为40?℃左右。

设备振动故障诊断与分析摘要：振动设备在能源、动力、化工等行业广泛应用，是工厂生产流程中不可或缺的组成部分。

本文简要介绍旋振动设备故障诊断的基础知识以及不同诊断方法的应用；同时，也结合部分实际案例进行分析，体现不同的分析方式在不同故障分析中的应用。

关键词：设备振动；故障诊断1、引言振动设备的故障诊断，主要以振动监测的数据分析为主，实现对振动设备振动的实时监测、管理和分析，以便及时采取有效措施，提高设备的安全可靠性，保证安全生产。

引起设备振动过大的原因很多，对于一些使用滚动轴承的设备，常见的故障原因包括轴承磨损或损坏、联轴器不对中、安装缺陷等，对于使用滑动轴承的设备，例如汽轮机，常见的故障原因有：转子不平衡、轴弯曲、油膜涡动、油膜振荡、机械松动、摩擦、轴裂纹等等。

针对上述常见故障，常用的诊断方式是频谱分析。

2、故障诊断的常用图谱及分析2.1 伯德（Bode）图伯德图是反映机械振动幅值、相位随转速变化的关系曲线。

从图形我们可以得到以下信息：1）转子系统在各种转速下的振幅和相位；2）转子系统的临界转速；3）转子系统的共振放大系数4）转子的振型；5）系统的阻尼大小；6）转子是否发生了热弯曲。

伯德图在故障诊断中，常用于汽轮机启停阶段的数据分析。

对于此分析图实际需要电涡流传感器测量轴的振动数据，键相传感器测量相位数据以及转速传感器测量转速。

2.2 轴心轨迹图轴心轨迹一般是指转子的轴心相对于轴承座在与轴线垂直的平面内的运动轨迹。

通常，转子振动信号中除了包含由不平衡引起的基频振动成分之外，还存在由于油膜涡动、油膜振荡、气体激振、摩擦、不对中、啮合等等原因引起的分数谐波振动、高次谐波振动等等各种复杂的振动成分，使得轴心轨迹的形状表现出各种不同的特征。

轴心轨迹是电厂汽轮机故障分析中不可或缺的手段，对于此分析图实际需要互成90度的电涡流传感器分别从2个方向测量轴的振动，键相传感器测量相位。

2.3 轴心位置图轴心位置图用来显示轴中心相对于轴承中心的位置。

设备不平衡诊断案例
设备不平衡是设备故障的一种常见形式，它会导致设备振动增大，磨损加剧，甚至可能引起设备故障或事故。

以下是一个设备不平衡的诊断案例：
某化工厂有一台大型离心机，用于分离化学物质。

在过去的一年中，操作员发现该离心机在运行过程中振动逐渐增大，同时伴随着异常的噪音。

尽管离心机仍在正常工作，但这种振动和噪音的增加表明可能存在设备故障。

工厂维修人员首先检查了离心机的机械部分，如轴承、齿轮等，未发现明显异常。

然后他们对离心机的旋转部分进行了检查，发现转子不平衡。

转子不平衡可能是由于转子材料不均匀、转子受到外力作用、转子热变形等原因引起的。

维修人员对转子进行了重新平衡校准，并对离心机进行了整体检查和维修。

经过这些工作后，离心机的振动和噪音问题得到了解决，设备运行恢复正常。

这个案例表明，对于设备故障的诊断，需要综合考虑多个因素，包括设备的运行历史、故障现象、机械结构等。

同时，也需要采用各种检测和诊断技术，如振动分析、声发射技术、油液分析等，以准确地定位故障原因，制定合理的维修方案，保证设备的正常运行。

应用频谱分析法检测诊断风机故障实例摘要：在风机设备运行期间进行状态检测，并对其振动进行频谱分析和轴承特征故障频率分析，排除了故障同时也验证分析了结论,利用该方法对设备振动进行分析,以达到预测性维修的目的。

1概述风机由于运行工况恶劣、设备负荷设计冗余度偏低，以及转动部件的润滑可靠性差等原因，使其故障率往往居高不下，这样就为装置的安全稳定生产造成了极大的隐患，所以应当在设备运行期间对各个重点部位进行状态检测，掌握运行状况，根据生产需要制订预测性维修计划，明确设备维修范围和工作量，使企业有效地减少维修费用[1]。

2实例分析2.1设备简介某厂风机机组是为辅助锅炉提供助燃的压力空气。

这台设备运行情况的好坏，将直接影响该厂全套装置安全平稳运行。

机组由两台独立的对置安装的风机组成，分别使用汽轮机和电机进行驱动。

以下对设备作一下简要说明。

2.1.1 基本参数轴功率: 400kW吸入压力: 常压排出压力: 5200 Pa 排出温度: 20～45ºC吸入/排出流量:1593m³/min2.1.2 结构简介如图1和图2所示，该风机采用悬臂式结构,使用两个独立的轴承座支承转子。

风机侧轴承座为转子定位端，汽（电）机侧为转子自由端，这样，转子热膨胀就是以风机侧轴承座为零点向两端发生。

两支承轴承型号为22222CK + H322为锥孔双列向心球面滚子轴承，具有承受一定的轴向力。

该轴承在转子轴上的轴向定位形式是依靠带有外锥面的轴套H322和22222CK轴承的锥面内孔的相互配合，将锁母压紧，使轴承内圈产生轴向位移，使H322轴套锥面发生径向变形，（H322轴套上的轴向沟槽就是使径向变形更容易产生），从而达到紧固的目的。

轴承座前后油封采用迷宫型油挡，其油挡半径间隙0.06～0.10㎜。

2.1.3 仪表监控系统该风机不使用在线的振动监控仪表监控系统，仅在两端轴承座上装有温度计以监测轴承温度。

2.2 问题的提出在该机组运行期间，发现风机轴承处的振动强度明显增大，振动的速度值超过10㎜/s。

转动设备常见振动故障频谱特征及案例分析一、不平衡转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障，它是旋转机械最常见的故障。

结构设计不合理，制造和安装误差，材质不均匀造成的质量偏心，以及转子运行过程中由于腐蚀、结垢、交变应力作用等造成的零部件局部损坏、脱落等，都会使转子在转动过程中受到旋转离心力的作用，发生异常振动。

转子不平衡的主要振动特征：1、振动方向以径向为主，悬臂式转子不平衡可能会表现出轴向振动；2、波形为典型的正弦波；3、振动频率为工频，水平与垂直方向振动的相位差接近90度。

案例：某装置泵轴承箱靠联轴器侧振动烈度水平13.2mm／s，垂直11.8mm ／s，轴向12.0mm／s。

各方向振动都为工频成分，水平、垂直波形为正弦波，水平振动频谱如图1所示，水平振动波形如图2所示。

再对水平和垂直振动进行双通道相位差测量，显示相位差接近90度。

诊断为不平衡故障，并且不平衡很可能出现在联轴器部位。

解体检查未见零部件的明显磨损，但联轴器经检测存在质量偏心，动平衡操作时对联轴器相应部位进行打磨校正后振动降至2.4mm／s。

二、不对中转子不对中包括轴系不对中和轴承不对中两种情况。

轴系不对中是指转子联接后各转子的轴线不在同一条直线上。

轴承不对中是指轴颈在轴承中偏斜，轴颈与轴承孔轴线相互不平行。

通常所讲不对中多指轴系不对中。

不对中的振动特征：1、最大振动往往在不对中联轴器两侧的轴承上，振动值随负荷的增大而增高；2、平行不对中主要引起径向振动，振动频率为2倍工频，同时也存在工频和多倍频，但以工频和2倍工频为主；3、平行不对中在联轴节两端径向振动的相位差接近180度；4、角度不对中时，轴向振动较大，振动频率为工频，联轴器两端轴向振动相位差接近180度。

案例：某卧式高速泵振动达16.0mm／s，由振动频谱图(图3)可以看出，50 Hz（电机工频）及其2倍频幅值显著，且2倍频振幅明显高于工频，初步判定为不对中故障。

基于化工机电设备在线振动故障检测系统智能化分析摘要：化工设备的稳定性、高效性与安全性是保证化工企业生产安全和生产质量的重要前提。

为了对既有的机电设备故障问题进行有效的解决，设计了化工在线振动故障检测系统。

该系统对设备的温度以及振动等参数进行采集，检测服务器包括Web端以及数据库，通过B/S方式进行查询操作，根据各个模块，来对设备的运行情况进行实时的检测，明确故障信息，并进行消除。

通过测试结果能够看出，对于机电设备运行情况通过Web端进行改进，以此能够提升使用效率，实现智能化以及自动化的故障检测。

化工在线振动故障检测系统稳定可靠的运行，能够对设备运行情况进行提取预警，以此对化工安全生产有着很大的帮助。

关键词：化工机电设备；在线振动；故障检测；系统智能化1检测系统设备在运行中，不免有故障发生，之前维修设备都是靠技术人员的经验，这种方式不但对准确性无法保证，而且其效率也比较低。

目前故障检测系统大多是以软件为中心，以计算机为基础，其有着信号采集、故障预警、信号处理、状态监测以及特征值提取等功能。

对化工设备振动故障以及运行情况通过Web平台的构建来实时的进行检测。

把化工设备数据通过无线网络技术传输到移动端，实现数据交互。

构建巡检系统、继电器以及传感器来对设备数据进行获取。

识别技术由人工神经网络和专家系统构成，能够对故障的参数以及信息进行科学分析。

1.1系统原理与流程采集数据主要有两部分，即设备预先选中生成的电气参数以及传感器采集的温度和振动数据。

完成数据上传这项工作需要利用无线网络系统，并把有价值的信息自动筛选出来。

根据科学算法把有效数据用以检测设备并来诊断故障位置。

把检测信息通过巡检设备传输到管理平台，平台再进行分析处理。

1.2系统模块该系统的模块主要有系统设置，角色与用户管理，其中属于数据信息的有用户请求，类型、用户角色以及角色权限等，其和用户管理有着很大的关系。

角色管理默认角色就是浏览用户，检查员以及系统管理员，其中，管理员能够对角色权限进行更新以及分配的权利。