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1. 时域特征参数
通过对时域信号进行统计分析,得出时域特征参数,是进行故障诊断的有效方法。时域特征参数分为有量纲特征参数和无量纲特征参数。
时域振动信号在机组发生故障时会显著变化,相应的时域特征参数也会发生变化。采用有量纲指标进行故障分析时,得到的结果不仅与被测对象的运行状态(是否发生故障)有关,而且与被测对象的运行工况(转速、负载)有关。无量纲特征参数只与被测对象的状态相关,对转速、负载等运行参数的变化不敏感。
图1 时域特征参数
2. 时域分析方法
通过时域特征参数可以进行初步的故障识别,但如果要对故障进一步定位和判断故障的类型,需要对时域波形进行分析。
对时域信号进行分析,主要是观察信号的周期成分。例如,当齿轮出现局部故障时,在时域波形中表现为出现周期性的冲击信号,且周期为齿轮的旋转周期,通过振动分析软件提供的边频游标,可以查看冲击信号的周期,从而判断发生异常的部件,如下图所示:
图2 时域波形图
以某齿轮箱高速端轴向振动时域波形为例:
通过时域特征参数判断:振动信号的能量(即加速度均方根)为5.209m/s²,数值偏高,峰值为27.413m/s²,处于较高的水平,可以初步判断该部件异常。通过时域分析方法判断:在时域波形中,可以观察到很多等间隔的冲击信号,通过振动分析软件中提供的边频游标,可测得冲击信号的间隔周期为0.033s,而0.033s为齿轮箱高速端齿轮的旋转周期,因此可判断为齿轮箱高速端齿轮出现异常状况。
图3 时域波形图
通过时域特征参数可以进行初步的故障识别,进一步对时域信号进行频谱分析,可以了解信号频率结构组成及变化,以此来定位故障部位和判别故障类型。信号的每个特征频率都有相应的旋转部件与之对应,通过分析信号各频率的幅值和相位信息,可以判断设备运行情况。
设备故障诊断中,通过频谱分析能获得各轴转频,各齿轮副啮合频率及其高次谐波等频率成分的幅值、相位大小,分析比较同一频率成分下幅值的变化或者有无新频率成分出现,可以判断设备故障类型、产生原因及故障的劣化程度。频谱分析是应用最广的旋转机械故障诊断技术,很多故障诊断方法都是基于频谱分析。在频谱图中可以通过分析频率成分以及峰值大小找出引起部件振动的原因。例如对于低频部分,主要与轴的转频相关。例如不平衡会引起所在轴1X转频幅值增加,不对中故障易导致所在轴2X转频的变化。
对于中频部分,主要与齿轮的啮合有关。一般来讲,啮合频率占主导,同时会出现齿轮转频的边频。当齿轮出现故障时,相应的转频边频会出现边频次数增加和边频幅值的变化。
对于高频部分,主要与轴承信号相关,由于轴承早期故障会激起高频固有频率,在信号中表现为轴承故障信号调制到高频固有频率,通过高频解调分析可以解调出低频故障信号。
以某齿轮箱振动测试为例:
在时域波形中出现明显的冲击,通过边频游标进行测量,发现冲击信号的周期为高速轴旋转周期。
图4 时域波形图
图5 频谱图
进一步对频谱进行分析,发现在1600Hz附近存在较多边频,边频间隔为高速轴转频18.752Hz。此时可以基本判断出齿轮箱高速轴振动异常,可能出现高速轴齿轮局部损伤。