最近一直在寫關於(yú)振動分析的文章,前麵寫了一點關於振動分(fèn)析的基本概念辨析。今天來點實用(yòng)的。說說電機軸(zhóu)軸承振動分析該怎麽做。
01
電機軸係統通常是一個雙支(zhī)撐單軸係統。單獨就電機軸係統而言,這幾乎是最簡單的一類(lèi)軸係統,也是所有軸係統振動分析的基礎。其實際分(fèn)析操作方法也是其他複雜軸係統振動分析的(de)基(jī)礎。
對電機軸係統做振動(dòng)分析首先要選擇合(hé)適的(de)傳感器。傳感器有各種類型,我們對電機軸係統進(jìn)行振動分析之初,需要知道應該分析的振動信號應該是位(wèi)移信號、速度信號還是加速度信號。
02
在前麵的文章中(zhōng),講述了應該如何選擇的原則。但是選擇的時候根據故障診斷與分析(xī)的目(mù)的,有時候也需要(yào)增加額外的信號。例如,對於中速電機(jī),我們主要需要分析振動的速度信號。但是,從軸承的特(tè)征頻率計算(參見相應資料)可以得知軸承的頻(pín)段可能處(chù)於高頻。而在軸承失效的初期,其特征振動幅值在整體振動中所占比例很小,因此僅僅從總值上看到的特征並不明顯。此(cǐ)時如果納入加速度信號,則軸承的(de)特征(zhēng)會變得十分明顯,有利於對發現早期特征。舉這個例子(zǐ)的目的是為了說明振動分析信號(hào)選取雖然有一定的原則,但是也可以根據實際分析目的進行調整。
同樣,確定了分析目的之後也(yě)需要(yào)對傳感器采樣頻率進(jìn)行確定。從(cóng)采樣定理我(wǒ)們知(zhī)道,傳感器采樣頻率高於被采樣頻率的2倍的時候,被采樣的頻率才可(kě)以(yǐ)被提取(qǔ)。具體到電機上,我們可以計算分析基本目的的特征(zhēng)頻率,然(rán)後(hòu)采用采樣頻率高(gāo)於這個特征頻率2倍(bèi)以上的傳感器。當然,如(rú)果采樣頻(pín)率可以更高對於采樣有好處,但是也會帶來一些噪聲信號(hào)之類(lèi)的幹擾。
03
布置測點。也就是在電機軸係統合適的位置安(ān)置傳(chuán)感器。上一篇文章,我們講述了對於一般的旋轉軸係統振動分析測點位置的布置選擇(zé)。條件允(yǔn)許(xǔ)的話,我們需(xū)要測(cè)量徑向平麵上相互(hù)垂直的兩個點,同時再測量一個軸向位(wèi)置。對於電機而言,需要對兩端軸承進行相同的采樣位(wèi)置(zhì)。在條件不允許的情況下,可以(yǐ)保留一個徑向(xiàng),一個(gè)軸(zhóu)向(xiàng)。如果還不行,那就采取徑向(xiàng)一個點。其中(zhōng)的關聯關(guān)係可以閱(yuè)讀上一篇文章。
事實上(shàng),選(xuǎn)擇好傳感器,布置安裝(zhuāng)好之後就可以(yǐ)進行測量和信號采集。當然測量信號要經過相應的軟(ruǎn)、硬件通過數采設備傳輸上來。之後使用數據分析方法進行時域繪製,頻域(yù)展開,瀑布圖等等的繪製。這些都是(shì)數據采集和數據分析工作內容。如(rú)果分析師(shī)想(xiǎng)自己編(biān)寫分析程序,那麽這其中的處理手法以及相應(yīng)的知識就需要(yào)掌(zhǎng)握了。Python,Matlab,R等語言的普及,使得進行這(zhè)些分析在工具上變得並(bìng)不困難。但是其中的信號處(chù)理(lǐ)技術等是工業工程師需要掌握和學習的。
當(dāng)然更多(duō)的人是直接利於數據分析的結果(guǒ)進行解讀(dú)和判別。
04
對於電機而言,主要的振動時域變化對於位移信號分析位移的峰峰值,對於速度信號分析有效值,對於加速度信號分析(xī)峰值。在時間軸上(shàng)這些信號的變化,是否達到預警限值等是最初級的時域分析。
數(shù)據分(fèn)析師可以(yǐ)對這些信號(hào)的(de)時域特征做更深入的分析,看信號的各種時(shí)域特征進行(háng)診斷(duàn)(大約(yuē)十三個時域特征)。
現場中更常用的(de)頻域分析方法(fǎ)是(shì)對采集(jí)來的數據進行頻域(yù)展開,觀察故障的(de)特征。
對(duì)於電機軸係統而言,主要有兩大部分:與軸係相關的頻率部分;與軸承(chéng)相關的頻率部分(fèn)。(當然連接齒輪,連接風葉等等的本文先不討論)
不難發現,與軸係相關的頻率也就是在1、2、3、4倍頻左右。與軸承相關(guān)的就在軸(zhóu)承特征頻率附近。這就確(què)定了分析頻段的目標。
至於(yú)特征比對,特種資料(liào)上林(lín)林總(zǒng)總介紹了很多,也(yě)無非就是不對中(zhōng)、不平衡、地腳鬆動,軸承內圈、外圈、滾(gǔn)動體、保持架特征頻率等等(děng)。再加上一些雜項,諸(zhū)如:旋轉剮蹭等。
這些特(tè)征非常容易(yì)查找,也好記。但是現場采集來(lái)的信號往往摻雜在一起,需要一定經驗進(jìn)行(háng)分離辨認。
經過分(fèn)析辨認,可以對(duì)設備狀態進行評估,對故障(zhàng)進行一定的判別。至此,振動分(fèn)析大致的主要步(bù)驟完成。