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1、设备监测与故障诊断设备监测与故障诊断设备监测设备监测与故障与故障诊诊断断现实生活和工业过程中恶性事故时有发生现实生活和工业过程中恶性事故时有发生转子事故转子事故现实生活和工业过程中恶性事故时有发生现实生活和工业过程中恶性事故时有发生透平机械事故透平机械事故设备监测设备监测与故障与故障诊诊断断现实生活和工业过程中恶性事故时有发生现实生活和工业过程中恶性事故时有发生 水轮机事故水轮机事故设备监测设备监测与故障与故障诊诊断断现实生活和工业过程中恶性事故时有发生现实生活和工业过程中恶性事故时有发生美国哥伦比亚号载美国哥伦比亚号载人航天飞机失事人航天飞机失事设备监测设备监测与故障与故障诊诊断断现实生活和
2、工业过程中恶性事故时有发生现实生活和工业过程中恶性事故时有发生断裂部位三峡塔带机断裂事故三峡塔带机断裂事故 2002年年9月月3日日设备监测设备监测与故障与故障诊诊断断机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断 对对关关键设备进键设备进行状行状态监测态监测和故障和故障诊诊断可以提高断可以提高设备设备的可靠性，的可靠性，实现实现“事后事后维维修修”到到“预预知知维维修修”的的转转变变，提高企，提高企业业和和设备设备的管理水平，保的管理水平，保证产证产品的品的质质量，量，避免重大事故的避免重大事故的发发生，降低事故危害性，从而生，降低事故危害性，从而获获得得潜在的巨大潜在的巨大经济经济效
3、益和社会效益。效益和社会效益。机电设备故障诊断的意义：机电设备故障诊断的意义：日本日本应应用故障用故障诊诊断技断技术术后，事故后，事故发发生率减少生率减少75%，维维修修费费用降低用降低2550。英国。英国对对2000个国个国营营工厂的工厂的调查调查表明，采用状表明，采用状态监测态监测和故障和故障诊诊断技断技术术后，每年可后，每年可节节省省维维修修费费用用3亿亿英英镑镑，而故障，而故障诊诊断系断系统统的成本的成本为为0.5亿亿英英镑镑。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断国外诊断技术的发展概况：国外诊断技术的发展概况：美国最早，美国最早，1967年美国宇航局倡导成立了机械故障预
4、年美国宇航局倡导成立了机械故障预防小组（防小组（“MFPG”）70年代英国机械保健中心成立，并用于核发电、钢铁、年代英国机械保健中心成立，并用于核发电、钢铁、电力等诊断。电力等诊断。71年日本开始发展自己的年日本开始发展自己的TPM（全员生产维修）：钢（全员生产维修）：钢铁、石油、化工、铁路铁、石油、化工、铁路 进而欧美许多国家都在重视发展。如瑞典进而欧美许多国家都在重视发展。如瑞典SPM轴承监轴承监测、挪威船舶诊断、丹麦测、挪威船舶诊断、丹麦B&K的振动与声发射诊断的振动与声发射诊断机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断国内诊断技术的发展概况：国内诊断技术的发展概况：天津大学天
5、津大学从从1982年起研究齿轮传动、轴承、齿轮箱、切年起研究齿轮传动、轴承、齿轮箱、切 削过程等方面的诊断与监控技术，成果主要：削过程等方面的诊断与监控技术，成果主要：1、设备的智能诊断与预测维修系统、设备的智能诊断与预测维修系统 2、设备在线自动报警与保护通用监控系统、设备在线自动报警与保护通用监控系统 3、动态测试与信号分析系统、动态测试与信号分析系统 4、模态分析系统、模态分析系统 华中理工大学：华中理工大学：汽轮发电机组诊断专家系统、钢丝绳诊断系统汽轮发电机组诊断专家系统、钢丝绳诊断系统 西安交通大学：西安交通大学：旋转机械故障诊断旋转机械故障诊断RB20，用于炼油行业，用于炼油行业
6、国防科技大学：国防科技大学：望远号远洋考察船的在线监控与故障诊断系统望远号远洋考察船的在线监控与故障诊断系统 哈尔滨工业大学：哈尔滨工业大学：20万万KW汽轮发电机组诊断汽轮发电机组诊断机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断诊断技术的特点：诊断技术的特点：技术研究和积累较多技术研究和积累较多 在石化、电力等方面的应用较多，效益好、易诊断在石化、电力等方面的应用较多，效益好、易诊断 传统机械制造业应用少，主要原因是传动结构复杂、企传统机械制造业应用少，主要原因是传动结构复杂、企业效益普遍不好业效益普遍不好 汽车制造业已经逐步重视，如：玉柴、吉普、桑塔纳、汽车制造业已经逐步重视，如：
7、玉柴、吉普、桑塔纳、一汽、重庆长安、一汽、重庆长安、“九五九五”攻关项目等攻关项目等机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断状态监测与故障诊断系统状态监测与故障诊断系统:v离离线监测线监测与故障与故障诊诊断断 定期或不定期的巡检的方式采集现场数据，然后回放定期或不定期的巡检的方式采集现场数据，然后回放到计算机，由计算机软件进行监测与诊断分析。到计算机，由计算机软件进行监测与诊断分析。特点：离线分析，对突发故障无能为力，但可精细分特点：离线分析，对突发故障无能为力，但可精细分析析 例如：例如：基于便携式数采仪的故障诊断与预测维修系统基于便携式数采仪的故障诊断与预测维修系统 （天（天
8、津大学机电科技中心）津大学机电科技中心）机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断状态监测与故障诊断系统：状态监测与故障诊断系统：v离离线监测线监测与故障与故障诊诊断断v在在线监测线监测与故障与故障诊诊断断 由由传传感器及高速感器及高速实时实时数采硬件、控制数采硬件、控制计计算机及算机及监监测测分析分析软软件件组组成。成。特点：在特点：在线监测线监测，可以，可以给给出出设备设备的当前状的当前状态态，捕，捕捉突捉突发发故障并故障并进进行精行精细细分析。分析。例如：例如：在在线线故障故障诊诊断与自断与自动报动报警系警系统统 （天（天 津大学机津大学机电电科技中心）科技中心）机电设备状态监
9、测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断状态监测与故障诊断系统：状态监测与故障诊断系统：机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断状态监测与故障诊断系统：状态监测与故障诊断系统：v在在线监测线监测与故障与故障诊诊断断机床电源机床电源计算机计算机监控箱监控箱记录、文件记录、文件机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断状态监测与故障诊断系统：状态监测与故障诊断系统：v在在线监测线监测与故障与故障诊诊断断机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断状态监测与故障诊断系统：状态监测与故障诊断系统：v前瞻性的故障前瞻性的故障诊诊断模式：断模式：以网以网络络技技术术和和计计算机
10、技算机技术为术为基基础础，开，开发发出主从分布式网出主从分布式网络络化集化集成在成在线监线监控与控与诊诊断系断系统统。特点：充分挖掘和特点：充分挖掘和发挥发挥网网络络信息交信息交换换、资资源共享的源共享的优优点，充分点，充分利用科研院所的利用科研院所的专专家家资资源，源，实现实现“移移动动的是数据而不是人的是数据而不是人”，在网，在网络络层层面上面上实现实现故障信息的挖掘和故障故障信息的挖掘和故障类类型的确型的确诊诊。例如：例如：中国中国设备远设备远程程诊诊断网断网 （天津大学机（天津大学机电电科技中心）科技中心）状态监测与故障诊断系统：状态监测与故障诊断系统：。.信号调理信号调理 信号调理信
11、号调理 信号调理信号调理机组机组机组机组现场工控机现场工控机.信号调理信号调理 信号调理信号调理信号调理信号调理机组机组机组机组现场工控机现场工控机。.信号调理信号调理 信号调理信号调理信号调理信号调理机组机组机组机组现场工控机现场工控机远程计算机远程计算机局域网局域网多机组网络化实时监测模式多机组网络化实时监测模式多机组网络化实时监测模式多机组网络化实时监测模式机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断状态监测与故障诊断系统：状态监测与故障诊断系统：v前瞻性的故障前瞻性的故障诊诊断模式：断模式：机电设备状态监测与故障诊断机电设备状
12、态监测与故障诊断 设备设备状状态监测态监测与故障与故障诊诊断主要包括如下几个断主要包括如下几个环节环节：机机电电设备设备状状态态信息信息的的获获取取状状态态特征特征的提取的提取状状态态判断判断与决策与决策l测取的信号应能反映设备的状态与故障信息测取的信号应能反映设备的状态与故障信息，具体包括：振动、，具体包括：振动、声、力、温度、超声、油污染、锈蚀、转速、扭矩、功率、电流、声、力、温度、超声、油污染、锈蚀、转速、扭矩、功率、电流、电压等。其中：电压等。其中：振动信号最常用振动信号最常用，方法成熟，信息量大；声信号，方法成熟，信息量大；声信号采用非接触测量，测取方便，信息量大，但容易受干扰采用非
13、接触测量，测取方便，信息量大，但容易受干扰l方法：方法：以振动测量为例，可以测：加速度、速度、位移。通常采以振动测量为例，可以测：加速度、速度、位移。通常采用加速度传感器。用加速度传感器。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断一、状一、状态态信息的信息的获获取取压电压电加速度加速度传传感器感器 加速度加速度传传感器感器输输出的出的电电荷量与振荷量与振动动加速度加速度成正比。成正比。传传感器必感器必须须与前置与前置电压电压放大器、放大器、电电荷荷放大器或放大器或测测量放大器配用。直接放大可量放大器配用。直接放大可测测加速加速度，度，经过经过一次一次积积分可分可测测速度，速度，经过经
14、过二次二次积积分可分可测测位移。位移。加速度加速度传传感器一般具有很高的固有感器一般具有很高的固有频频率，率，适于适于测测量高量高频频振振动动或或设备设备振振动动中的高中的高频频成分。成分。例如例如齿轮齿轮箱的捏合箱的捏合频频率、率、滚动轴滚动轴承的特征承的特征频频率率等。等。加速度加速度传传感器感器测测量的是被量的是被测测物体的物体的绝对绝对振振动动。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断一、状一、状态态信息的信息的获获取取速度速度传传感器感器 速度速度传传感器固定在被感器固定在被测测物体上，物体振物体上，物体振动时动时，传传感感器器输输出的出的电电量与振量与振动动速度成速度成
15、正比。正比。经过经过一次一次积积分可分可测测位位移，移，经过经过一次微分可一次微分可测测加速加速度。度。速度速度传传感器感器测测量的是被量的是被测测物体的物体的绝对绝对振振动动。速度速度传传感器的感器的频频响范响范围较围较加速度低一些，不适合加速度低一些，不适合测测量量太高太高频频率的振率的振动动。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断一、状一、状态态信息的信息的获获取取电涡电涡流式位移流式位移传传感器感器 涡涡流流传传感器属于非接触式感器属于非接触式传传感器一感器一类类，在旋，在旋转转机械中机械中应应用最多。可以用来用最多。可以用来监测转监测转子系子系统统的运的运动动状状态态，
16、例如，例如转转子的径子的径向振向振动动、轴轴向振向振动动、轴轴心心轨轨迹、迹、轴轴心位置、油膜厚度、心位置、油膜厚度、转转子子转转速等信息。速等信息。涡涡流流传传感器感器测测量的是被量的是被测测物体与物体与传传感器探感器探头头端面之端面之间间的的距离。距离。一、状一、状态态信息的信息的获获取取机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断t0t0t0模模拟拟信号信号离散离散量化量化 传传感器感器输输出的信号一般都是出的信号一般都是诸诸如如电压电压、电电荷、荷、电电阻阻变变化化值值、电电容容变变化化值值等模等模拟拟信号，在利用信号，在利用计计算机算机对对其其进进行行处处理之前必理之前必须对
17、须对其其进进行离行离散量化成数字信号。模散量化成数字信号。模拟拟信号到数字信号信号到数字信号转换转换的的过过程如下程如下图图所示。所示。模模拟拟信号的采集信号的采集机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（信号特征的提取（信号处处理）理）信号信号处处理的方法理的方法：时时域分析、幅域分析、幅值值域分析、域分析、频频域域分析、分析、时频时频分析等分析等 信号信号处处理的目的理的目的：采用各种技：采用各种技术术和手段挖掘信号中和手段挖掘信号中内含的本内含的本质质，即信息。具体到机，即信息。具体到机电设备电设备状状态监测态监测和故障和故障诊诊断中就是提取断中就是
18、提取设备设备相关信号（包括振相关信号（包括振动动、声音、温度、声音、温度、压压力等）的特征，力等）的特征，对设备对设备当前状当前状态态作出准确的作出准确的评评价和价和预预测测，对对已已发发生的故障生的故障进进行确行确诊诊，提出正确的，提出正确的维维修建修建议议。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）均值均值（一阶矩）：描述信号的（一阶矩）：描述信号的 稳定分量稳定分量方差方差（二阶中心矩）：描述信号的（二阶中心矩）：描述信号的 波动分量波动分量信号的时域波形偏斜度偏斜度（三（三阶阶矩）：反映信号中大幅矩）：反映信号中大幅
19、 值值成分的影响成分的影响机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）峭度峭度（四阶矩）：（四阶矩）：反映信号中大幅反映信号中大幅值值成分的影响成分的影响信号的概率表示信号的概率表示：概率密度函数的物理意义信号的概率密度函数信号的概率密度函数：机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）应应用用：直接直接应应用于机器状用于机器状态态的的诊诊断。例如，断。例如，图为车图为车床床变变速箱速箱的噪声概率密度函数的噪声概率密度函数p(x)，a新新车车床，床，b旧旧车车
20、床，床，显显然新、旧然新、旧车车床床变变速箱噪声概率密度函数速箱噪声概率密度函数p(x)值值有有较较大差异。大差异。车床变速箱噪声概率密度函数a)新车床噪声p(x)b)旧车床噪声p(x)机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）1、自相关函数、自相关函数 是偶函数，即是偶函数，即 。2、当、当 时时，自相关函数，自相关函数 等于信号的方差等于信号的方差3、当、当 时时，自相关函数，自相关函数 的的值总值总是小于是小于 ，即小于，即小于方差方差信号的自相关函数信号的自相关函数：描述信号自身的相似程度：描述信号自身的相似程度u重
21、要重要规规律：律：周期信号或者其他非随机信号的自相关函数不随周期信号或者其他非随机信号的自相关函数不随变变量量 的的变变化而衰减；随机信号的自相关函数当化而衰减；随机信号的自相关函数当变变量量 增大增大时时将将趋趋向于零。因此，向于零。因此，自相关函数是在机器噪声中查找周期信自相关函数是在机器噪声中查找周期信号或者瞬时信号的重要手段。号或者瞬时信号的重要手段。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）u应应用：正常运行状用：正常运行状态态机器噪声是大机器噪声是大量的、无序的、大小接近量的、无序的、大小接近的随机冲的随机冲击结
22、击结果，有果，有宽宽而均匀的而均匀的频谱频谱。u运行不正常状运行不正常状态态随机噪声将出随机噪声将出现现有有规则规则、周期性的脉冲，其大小比随机冲、周期性的脉冲，其大小比随机冲击击大的多。大的多。u例如例如;机构中机构中轴轴承磨承磨损间损间隙增大隙增大时时，轴轴与与轴轴盖就会有碰盖就会有碰击现击现象。首先运用自相象。首先运用自相关函数关函数查查找出找出隐隐藏的周期分量，藏的周期分量，进进而依而依靠其幅靠其幅值值和波和波动动的的频频率可以率可以查查找出机器找出机器的缺陷所在。的缺陷所在。图图 C630型型车车床主床主轴轴箱箱噪声的自相关函数噪声的自相关函数机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监
23、测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）信号的互相关函数信号的互相关函数：描述两个信号之：描述两个信号之间间的相似程度或相关性的相似程度或相关性u性性质质：1、互相关函数、互相关函数 不一定是偶函数。不一定是偶函数。2、当、当 时时，互相关函数，互相关函数 不一定是最大不一定是最大值值。3、互相关函数具有反、互相关函数具有反对对称性。称性。u重要重要规规律：律：若互相关函数出现峰值，则表示两个信号若互相关函数出现峰值，则表示两个信号相似；若互相关函数几乎处处为零，则表示两个信号相似；若互相关函数几乎处处为零，则表示两个信号不相关。不相关。机电设备状态监测与故障诊
24、断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）u应应用一：用一：相关相关测测速速机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）u应应用二：用二：故障定位故障定位机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）发动发动机与司机座的相关性机与司机座的相关性较较差，而后差，而后桥桥与司机座的互相关与司机座的互相关较较大，可以大，可以认为认为司机座的振司机座的振动动主要是由汽主要是由汽车车后后轮轮的振的振动动引起的。引起的。u应应用
25、三：用三：传递传递通道的相关通道的相关测测定定机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）信号的幅值参数信号的幅值参数（2）平均幅）平均幅值值（3）均方幅）均方幅值值（4）峰）峰值值（1）方根幅）方根幅值值机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）（2）峰）峰值值指指标标（3）脉冲指）脉冲指标标（4）裕度指）裕度指标标信号的无量纲指标信号的无量纲指标=均方幅均方幅值值/平均幅平均幅值值=峰峰值值/均方幅均方幅值值=峰峰值值/平均幅平均幅值值=峰峰值值/方根幅
26、方根幅值值（1）波形指）波形指标标机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（时时域分析）域分析）汽汽车车后后桥齿轮桥齿轮加速度信号的无量加速度信号的无量纲纲指指标标 如如图图所示是所示是对对28只汽只汽车车后后桥齿轮桥齿轮在不同运行状在不同运行状态态下下振振动动的加速度信号的加速度信号经过计经过计算算得到的无量得到的无量纲纲指指标标。由。由图课图课件，波形指件，波形指标标K的的变变化很小，化很小，没有足没有足够够的的诊诊断能力；脉冲断能力；脉冲指指标标I最好，可以作最好，可以作为齿轮为齿轮运行状运行状态态的的优优良良诊诊断指断指标标。峰峰值值指
27、指标标C比起脉冲指比起脉冲指标标I要差一些。要差一些。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（特征的提取（频频域分析）域分析）将将时时域信号域信号转换转换到到频频域中去域中去进进行分析，最普遍的方法行分析，最普遍的方法就是通就是通过过快速傅立叶快速傅立叶变换变换（FFT）进进行的行的 在机在机电设备电设备状状态监测态监测与故障与故障诊诊断中，一些零部件都有断中，一些零部件都有自己的特征自己的特征频频率，我率，我们们把把时时域信号域信号转换转换到到频频域中，域中，查查找找对应对应的特征的特征频频率及其幅率及其幅值值的大小，就可以粗略判断故障的大小，就可以粗
28、略判断故障的部位和程度。的部位和程度。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（其他分析方法）特征的提取（其他分析方法）波德波德图图：波德波德图图是反是反应应及其振幅和相位随及其振幅和相位随转转速速变变化的关系曲化的关系曲线线。如。如图图所示。所示。图图中以中以转转速速为为横坐横坐标标，振幅和相，振幅和相位角位角为纵为纵坐坐标标。这这种种图图形一般用跟踪形一般用跟踪矢量矢量滤滤波器在机器起波器在机器起动动或停或停车阶车阶段段测测得。得。从波德从波德图图上可以得到：上可以得到：（1）转转子系子系统统在各种在各种转转速下的振速下的振幅和相位。幅和相位。（2）转
29、转子系子系统统的的临临界界转转速。速。（3）转转子系子系统统的共振放大系数。的共振放大系数。（4）转转子振型。子振型。（5）系）系统统的阻尼大小。的阻尼大小。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（其他分析方法）特征的提取（其他分析方法）奈奎斯特奈奎斯特图图：奈奎斯特奈奎斯特图图是把振幅与相位随是把振幅与相位随转转速的速的变变化关化关系用极坐系用极坐标标的形式表示出来。如的形式表示出来。如图图所示。所示。图图中用一旋中用一旋转转矢量的点代表矢量的点代表转转子子的的轴轴心，心，该该点在各点在各转转速下所速下所处处位置的位置的极半径表示极半径表示轴轴的径向振
30、幅，角度就是的径向振幅，角度就是相位角。相位角。从奈奎斯特从奈奎斯特图图上可以得到比波德上可以得到比波德图图更多的信息，例如更多的信息，例如转转子不平衡子不平衡质质量量的方位。的方位。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断瀑布瀑布图图：瀑布瀑布图图是三坐是三坐标图标图，x轴为轴为振振动频动频率，率，y轴为转轴为转速或速或者者时间间时间间隔，隔，z轴为轴为振振动动幅幅值值。如。如图图所示。所示。二、状二、状态态特征的提取（其他分析方法）特征的提取（其他分析方法）瀑布瀑布图图常用来表达机器振常用来表达机器振动动在在骤骤变过变过程或者启程或者启动动停停车过车过程中各程中各频频率成率成分
31、的幅分的幅值变值变化，可以判断机器的化，可以判断机器的临临界界转转速、振速、振动动原因以及系原因以及系统统的阻尼情况。的阻尼情况。例如，机器例如，机器过临过临界界转转速、速、轴轴承承发发生油膜振生油膜振荡荡、零件磨、零件磨损损以及各种突然以及各种突然发发生的生的亚亚异步振异步振动动等，均能在瀑布等，均能在瀑布图图上上获获得分析故障原因的有用信息。得分析故障原因的有用信息。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断轴轴心心轨轨迹迹：轴轴心心轨轨迹的迹的获获取是利用相互垂直的两个非接触式取是利用相互垂直的两个非接触式传传感器分感器分别别安置于安置于转转子某一截面上，同子某一截面上，同时时
32、采集数据采集数据绘绘制而成。如制而成。如图图所示。所示。二、状二、状态态特征的提取（其他分析方法）特征的提取（其他分析方法）通通过过分析分析轴轴心心轨轨迹的运迹的运动动方向方向与与转轴转轴的旋的旋转转方向，可以确定方向，可以确定转轴转轴的的进动进动方向（正方向（正进动进动和反和反进动进动）。）。轴轴心心轨轨迹在故障迹在故障诊诊断中可以用断中可以用来确定来确定转转子的子的临临界界转转速、空速、空间间振型振型曲曲线线以及部分摩擦，如不以及部分摩擦，如不对对中、摩中、摩擦、油膜振擦、油膜振荡荡等。等。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（其他分析方法）特征的
33、提取（其他分析方法）轴轴心位置心位置：借助于相互垂直的两个借助于相互垂直的两个电涡电涡流流传传感器，感器，监测监测直流直流间间隙隙电压电压，就可得到，就可得到转转子子轴颈轴颈中心的径向位置。如中心的径向位置。如图图所示。所示。通通过轴过轴心位置心位置图图可判断可判断轴颈轴颈是是否否处处于正常位置，于正常位置，对对中好坏、中好坏、轴轴承承标标准高是否正常、准高是否正常、轴轴瓦有否瓦有否变变形等形等情况，从情况，从长时间轴长时间轴心位置的心位置的趋势趋势可可以以观观察出察出轴轴承的磨承的磨损损情况。情况。轴轴心位置心位置图图是指是指转轴转轴在没有径在没有径向振向振动动情况下情况下轴轴心相心相对对于
34、于轴轴承中心承中心的的稳态稳态位置。位置。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断二、状二、状态态特征的提取（其他分析方法）特征的提取（其他分析方法）趋势趋势分析分析：趋势趋势分析是把所分析是把所测测得的特征数据得的特征数据值值和和预报值预报值按一按一定的定的时间顺时间顺序排列起来序排列起来进进行分析。如行分析。如图图所示。所示。这这些特征数据可以是通些特征数据可以是通频频振振动动、1倍倍频频振振动动、2倍倍频频振振动动、0.5倍倍频频振振动动、轴轴心心位置等。位置等。时间时间序列可以按前后序列可以按前后各次采各次采样样、按小、按小时时、按天等。、按天等。趋势趋势分析在故障分析在故
35、障诊诊断中起着断中起着重要的作用。重要的作用。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断方法v转轴组转轴组件的故障件的故障诊诊断断 转轴组转轴组件是机器中主要的装配件是机器中主要的装配单单元。它的振元。它的振动类动类型可分型可分为为径向振径向振动动、轴轴向振向振动动和扭和扭转转振振动动三三类类。其中径向振。其中径向振动对动对机器运机器运转转的影响最大，的影响最大，成了振成了振动监测动监测的主要的主要对对象。象。回回转转机械中的振机械中的振动动可分可分为为两种形式，两种形式，其一是同步振其一是同步振动动，又称，又称为为强强迫振迫振动动，主要由
36、主要由转转子的不平衡、子的不平衡、联轴联轴器的不器的不对对中、安装不良中、安装不良等引起的。其振等引起的。其振动频动频率率为转为转子的回子的回转频转频率及其倍率及其倍频频；振；振动动的幅的幅值值在在转转子的子的临临界界转转速前随着速前随着转转速的增加而增大；超速的增加而增大；超过临过临界界转转速，速，则则随随转转速的增加而减小。速的增加而减小。对转对转子子进进行行动动平衡平衡处处理理，可以有效减，可以有效减轻轻和抑制和抑制这这种振种振动动。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断方法v转轴组转轴组件的故障件的故障诊诊断断 另一种振另一种振
37、动动的形式是的形式是亚亚同步振同步振动动，又称自激振，又称自激振动动。其振。其振动频动频率低率低于于转转子的回子的回转频转频率。率。这这种振种振动动常常在某个常常在某个转转速下突然速下突然发发生，具有极大生，具有极大的危害性。的危害性。常常见见的的亚亚同步振同步振动动有油膜有油膜涡动涡动、油膜振、油膜振荡荡。（1）油膜）油膜涡动涡动：油膜：油膜涡动涡动的的频频率率约为转约为转子回子回转频转频率的一般，常称率的一般，常称为为半速半速涡动涡动或半或半频涡动频涡动。（2）油膜振）油膜振荡荡：随着：随着转转子子转转速增加，油膜速增加，油膜涡动频涡动频率也增加，两者保持一率也增加，两者保持一个近乎不个近
38、乎不变变的恒定比，的恒定比，约为约为50。但当。但当转转速速约为转约为转子一子一阶临阶临界界转转速的速的2倍的倍的时时候，随着候，随着转转速增加，速增加，涡动频涡动频率将保持不率将保持不变变，等于，等于转转子的一子的一阶临阶临界回界回转频转频率，率，转转子出子出现现强强烈的振烈的振动现动现象，称象，称为为油膜振油膜振荡荡。为钢为钢球数；球数；为钢为钢球直径；球直径；为滚为滚道道节节径；径；为为接触角；接触角；为为回回转频转频率。率。滚动轴滚动轴承的常承的常见见故障主要有：故障主要有：磨磨损损、疲疲劳劳（点（点蚀蚀、剥落）、塑、剥落）、塑性性变变形、腐形、腐蚀蚀以及断裂、胶合等以及断裂、胶合等
39、其他失效形式。其他失效形式。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断方法v滚动轴滚动轴承的故障承的故障诊诊断断 轴轴承的特征承的特征频频率率计计算公式：算公式：（1）内圈剥落：内圈剥落：（2）外圈剥落：外圈剥落：（3）钢钢球剥落：球剥落：（4）内内滚滚道不道不圆圆：（5）保持架不平衡：保持架不平衡：机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断方法v滚动轴滚动轴承的故障承的故障诊诊断断滚动轴滚动轴承常用分析方法：承常用分析方法：带带通通滤滤波法波法 共振解共振解调调法法包包络谱络谱 脉冲冲
40、脉冲冲击击法法SPM 频谱频谱分析法分析法 油油样样分析（分析（铁谱铁谱、光、光谱谱、磁塞）、磁塞）轴轴承温度：如高速机承温度：如高速机车车的的轴轴温温监测监测机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断方法v滚动轴滚动轴承的故障承的故障诊诊断断右右图为图为某外圈有剥落某外圈有剥落206轴轴承振承振动动信号的信号的频谱频谱和包和包络谱图络谱图。7500Hz附近附近为测试为测试棒引起的高棒引起的高频频固有振固有振动动。以。以15200Hz为为中心中心频频率，率，以以带宽带宽3200Hz进进行包行包络络分析得到分析得到下下图图。其上。其上408H
41、z、816Hz谱线谱线非非常明常明显显，这这分分别别是外圈故障特征是外圈故障特征频频率的一倍率的一倍频频和二倍和二倍频频。在三倍。在三倍频频1224Hz处处也有也有谱谱峰存在，但不峰存在，但不明明显显。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断方法v齿轮齿轮箱的故障箱的故障诊诊断断齿轮箱常见故障齿轮箱常见故障断裂：断裂：41%疲劳（点蚀、剥落）：疲劳（点蚀、剥落）：31%齿面划痕：齿面划痕：10%磨损：磨损：10%其他：如塑变、腐化：其他：如塑变、腐化：8%l1、啮合频率及其高次谐波啮合频率及其高次谐波l2、磨损时谐波较基频幅值增加快、磨损
42、时谐波较基频幅值增加快l3、由调制效应产生的边频带（除磨损外）、由调制效应产生的边频带（除磨损外）l4、寄生成分：加工分度误差引起，载荷大寄生力大、寄生成分：加工分度误差引起，载荷大寄生力大齿轮齿轮箱故障信号特征：箱故障信号特征：机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断方法v齿轮齿轮箱的故障箱的故障诊诊断断1、啮啮合合频频率及其高次率及其高次谐谐波波 齿轮齿轮在在啮啮合合过过程中程中载载荷的分配是荷的分配是变变化化的，的，载载荷的荷的变变化会引起化会引起齿轮刚齿轮刚性的性的变变化，化，从而引起从而引起齿轮齿轮的振的振动动，这这种振种振动动
43、通常称通常称为为啮啮合振合振动动。该该振振动动在在频谱图频谱图上会出上会出现啮现啮合合频频率及其高次率及其高次谐谐波。波。均匀磨均匀磨损损后后啮啮合合频频率及其高次率及其高次谐谐波振波振动动分量的幅分量的幅值值都会上升，但基都会上升，但基频频增增长较长较慢，慢，而高次而高次谐谐波分量的增波分量的增长长比基比基频频快。快。齿轮传动齿轮传动的振的振动动波形及其波形及其频频频频2、由、由调调制效制效应产应产生的生的边频带边频带 在一在一对齿轮啮对齿轮啮合合过过程中，其程中，其啮啮合合频频率率及其高次及其高次谐谐波可以看作一个高波可以看作一个高频频振振荡荡（载载波波），而那些在每周呈），而那些在每周呈
44、现现出一次或二次的出一次或二次的振振动动信号，如信号，如齿齿面上的点面上的点蚀蚀、剥落后引起、剥落后引起的振的振动动信号（故障信号）可信号（故障信号）可视为缓变视为缓变信号信号（调调制信号制信号）。两种信号同）。两种信号同时时出出现时现时，就，就会会产产生生调调制效制效应应。在在频谱图频谱图中，两中，两谱线间谱线间的的间间隔就是隔就是调调制信号的制信号的频频率，率，这这是非常有价是非常有价值值的的诊诊断信断信号。找出号。找出调调制信号的制信号的频频率，就可判断其相率，就可判断其相应应的故障。的故障。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断
45、方法v齿轮齿轮箱的故障箱的故障诊诊断断幅幅值调值调制制过过程程3、寄生成分（鬼、寄生成分（鬼线线）机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断方法v齿轮齿轮箱的故障箱的故障诊诊断断 鬼鬼线线是是频谱图频谱图上的一个上的一个频频率分量，其率分量，其产产生的原因生的原因为为加工加工过过程程给给一个一个齿轮带齿轮带来的来的周期性缺陷，缺陷来源于分度周期性缺陷，缺陷来源于分度涡轮涡轮、蜗蜗杆杆及及齿轮齿轮的的误误差。差。鬼鬼线线是由一定的几何是由一定的几何误误差差产产生的，生的，载载荷改荷改变对变对其影响很小。其影响很小。磨磨损损使鬼使鬼线线分量幅分
46、量幅值值减小，却使其减小，却使其啮啮合合频频率下的幅率下的幅值值增大。增大。v齿轮齿轮箱的故障箱的故障诊诊断断(频谱细频谱细化法化法)机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断方法 频谱细频谱细化分析化分析是近几年是近几年发发展起来的展起来的一一项项信号信号处处理的新技理的新技术术。能。能够够以指定的、以指定的、足足够够高的高的频频率，分析率，分析频频率率轴轴上任一窄上任一窄带带信号的信号的频谱结频谱结构，构，获获得更高的得更高的频频率分辨率分辨率。率。右右图图是某是某齿轮齿轮箱振箱振动动加速度信号。加速度信号。细细化后化后发现啮发现啮合合
47、频频率率2252Hz附近附近调调制了制了大量的低速大量的低速轴轴的的转频谱线转频谱线，判断，判断齿轮齿轮存存在在严严重磨重磨损损或断或断齿齿。停机。停机检检修断定修断定诊诊断断是正确的。是正确的。某某齿轮齿轮箱振箱振动动加速度信加速度信号波形、号波形、频谱频谱及其及其细细化化谱谱v齿轮齿轮箱的故障箱的故障诊诊断断(倒倒频谱频谱分析分析)机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故障诊诊断方法断方法 倒倒频谱频谱分析分析能区能区别别出因出因调调制而引起制而引起的功率的功率谱谱中的周期分量，中的周期分量，诊诊断出断出调调制源。制源。倒倒谱谱将信号将信号变换变换
48、到一个新的到一个新的时间时间域域倒倒频频域。倒域。倒频谱频谱能将原来能将原来谱图谱图上成簇上成簇的的边频带谱线简边频带谱线简化化为单为单根根谱线谱线，以便，以便观观察。从而可是察。从而可是别处别处复复杂频谱图杂频谱图上的周期上的周期结结构，分离和提取出密集信号中的周期构，分离和提取出密集信号中的周期成分。成分。这对这对于具有周期成分及度成分于具有周期成分及度成分边边频带频带等复等复杂杂信号的信号的识别识别尤尤为为有效。有效。倒倒频谱频谱的基本步的基本步骤骤v齿轮齿轮箱的故障箱的故障诊诊断断(倒倒频谱频谱分析分析)机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断三、机三、机电设备电设备故障故
49、障诊诊断方法断方法 右上右上图图是某是某齿轮齿轮箱的箱的时时域波形，中域波形，中图图是其倒是其倒频谱图频谱图，下，下图为图为低低频频信号信号扩扩展展后的后的频谱图频谱图。图图中可以清楚地看到主要特征中可以清楚地看到主要特征频频率率对应对应地地时时域点，如域点，如5轴轴和和6轴啮轴啮合合频频率率3.695Hz对应对应地地269.87ms。可以判断。可以判断这这两两轴轴的的啮啮合合齿轮齿轮之之间间出出现现了均匀磨了均匀磨损损。同同时还时还可看到点可看到点击击的的转动频转动频率率16.93Hz及其及其2倍倍频频33.77Hz出幅出幅值较值较大，大，由此可以判断蹲在由此可以判断蹲在电电机机转转子初始不
50、平衡子初始不平衡和不和不对对中中现现象。象。机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断四、在四、在线监测线监测与故障与故障诊诊断系断系统统（系（系统统方案）方案）上海吴中上海吴中泵泵站水站水泵单泵单机机组组在在线监测线监测机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断四、在四、在线监测线监测与故障与故障诊诊断系断系统统（硬件方案）（硬件方案）工工 控控 计计 算算 机机A/D变换器采样保持抗混滤波增益控制调 理 器预处理器数据采集器数据采集器ICP集成压电传感器机电设备状态监测与故障诊断机电设备状态监测与故障诊断四、在四、在线监测线监测与故障与故障诊诊断系断系统统（软软件功能）