机械设备振动的诊断技术有哪些(机械振动检测)

机械振动是工业机械设备运行中的普遍现象。一般来说，机械振动是有害的，因为它会破坏机械的正常运转。因此，利用振动信号来判断设备的故障状态越来越受到重视。如果机械设备检测失败，其结果不仅会影响设备的使用寿命，还会带来更大的损失。因此，基于振动信号的机械设备故障诊断已经成为监测设备状态的主要形式。在机械运行过程中，设备状态监测信号是反映设备运行是否正常的信息载体，而振动信号是设备的主要监测信号之一。基于振动信号的故障监测实现步骤为：振动数据采集、边缘终端数据处理、远程服务器进行设备状态监测和故障诊断。

01振动信号采集

振动传感器通常用于采集机械振动信号。振动传感器作为传感器的一种，在工业上主要用于检测机械设备在工作中的振动，进而判断设备是否有故障。基于振动传感器的特点，它在预知维修中起着重要的作用。常见的振动传感器分为位移传感器、速度传感器、加速度传感器、力传感器、应变传感器、扭转振动传感器、扭矩传感器等。根据测得的力学量。

云康中充SL2000三合一智能有线传感器内置三轴振动感应加速度计、电容驻极体麦克风和PT100铂电阻，可高精度、快速、连续检测设备的X、Y、Z三轴振动、声音和温度信号。经抗混叠滤波后，输出相应信号的电压幅值，通过IP65防护等级的天线接入采集终端。

振动传感器广泛应用于几乎每个行业。比如建筑行业，钢铁行业，煤炭行业。通过加速度采集设备的振动信号，传感器将设备的实时振动数据传输到采集终端。

02边缘终端数据处理

在振动采集过程中，往往存在多种干扰，导致数据不准确，会偏离真实值。因此，在采集振动信号后，要提取采集数据的特征值，以提高数据的真实性和可用性，还要分析振动信号的随机性，以确定具体的处理手段。常用的振动信号特征值包括：加速度、速度、位移、主频、最大值、最小值等。

云康中充IEP3200 edge智能终端专门用于采集工业设备的状态信息，可以提取各种传感器的特征信息。传感器包括三合一有线传感器、电流谐波传感器、温度-振动传感器、温度传感器、液位传感器等。

03远程服务的状态监控和故障诊断

分析振动数据的主要目的是利用振动数据判断设备的运行状态，诊断设备故障。振动数据分析主要包括时域分析和频域分析。

时域分析：

时域振动参数分析是机械设备故障检测和诊断的一种简单方法。时域波形是数据处理器去噪后处理的信号，包含了更多的信息。在时域诊断中，常用的特征参数有：均值、均方根值、峰值、峭度指数、波形指数、脉冲因子、裕度系数等。通过监测这些特征参数是否超过设定的阈值，可以诊断出传动部件的机械故障。

电机实时振动波形图

频域分析：

振动信号的时域频谱分析是研究故障特征的基本方法之一，可以在频谱中获得全面的故障信息。在频域，主要从幅度谱、功率谱、倒谱和包络谱进行分析。频谱的横坐标表示振动信号的频率单位Hz，纵坐标表示频率振幅。振幅谱是对振动信号进行处理后的傅立叶变换(FFT)

设备状态监测与故障诊断技术的本质是了解和掌握设备在运行过程中的状态，评估和预测设备的可靠性，在早期发现故障，识别其原因、位置、危险程度等。预测故障的发展趋势，并根据具体情况做出决策。因此，设备状态监测与故障诊断技术包括两个方面：识别设备状态监测和预测发展趋势。该过程分为多维数据获取、特征提取、诊断模型和诊断结论四个基本环节。

故障诊断的基本流程

综上所述，利用振动信号诊断故障是设备故障诊断中一种有效且常用的方法。机械和结构系统在运行过程中的振动及其特征信息是反映系统状态及其变化规律的主要信号。

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