淺談機械振動波形對機械故障診斷的幫助

鄒健

摘要：由于我國社會經濟與科技的迅速發展，大量的機械設備產生并應用于各個領域，但是，在科技改革創新的不斷深入和市場競爭越發激烈的形勢中，人們愈發地關注機械設備的質量與使用效率問題，所以針對如何判斷機械設備出現故障的原因的研究也隨之展開。本文主要針對機械振動波形對機械故障診斷的幫助進行簡單的分析，討論收集信息的操作方式與過程，主要介紹如何利用波形分析判斷機械設備故障的機理以及振動波形對機械故障診斷的幫助。

關鍵詞：故障診斷；狀態監測；振動信號；時域波形

目前，機械設備制造行業正處于迅速發展的階段。雖然診斷機械設備故障的科學技術已經發展為一門涉及信息處理、模式識別、智能控制、數學、物理、計算機科學技術、通訊技術系統科學化學、信息科學、電工電子技術、人工智能以及機械設計加工制造等多種學科領域的綜合性技術[1]。但是傳統的設備故障診斷方法仍然被廣泛地應用于各個領域，其中振動監測診斷技術是傳統故障診斷方法中應用最廣泛且非常有效的方式，由于其具有簡單高效的優點而受到眾多機械設備故障檢測工作人員所喜愛，振動監測診斷技術是根據測量機械設備所得的機械振動參數與其機構特性進行對比，通過計算機信息處理系統對采集數據的處理結果來分析機械設備的運行狀態并及時給出解決故障的方式。

1 機械故障原因

造成機械設備出現故障的主要原因之一就是由于機械設備振動引起的，機械設備出現振動是個非常復雜的問題，并且許多方面的因素均可使其產生振動。其中因為旋轉運動類型的機械設備具有數量多、種類復雜、運轉速度快以及消耗功率大等特點，同時一部分機械設備還工作多年，已經處于設備老化階段，同時一部分轉動機械設備由于受到構件磨損的影響，大大減少了其正常的工作壽命，因此在機械設備的工作過程中總是會出現非正常的振動，機械設備經常出現故障，在生產裝置的穩定運行方面產生了極大的影響，因此機械設備振動的診斷和故障解決是現代化企業在機械設備檢修過程中的主要方式[1]。

2 機械故障診斷

測量設備的機械振動基本參數主要是測量振動部件上某一點的振動位移、速度、加速度以及振動頻率和相位，利用測得的參數判斷該部件是否處于正常的工作狀態。而結構形式與構件振動的動態特性測量是在被測量的構件上施加某種激振力，讓被檢測物體處于振動狀態，然后測量振動輸入與輸出的基本參數，最終利用所得確定被檢測構件的固有頻率與振型等動態參數。檢測設備機械振動狀態的方法可分為低頻、中頻以及高頻三種類型，由于振動中致使機械設備產生故障的關鍵因素是應力強度，而且與應力和應變強度之間有直接關聯的參數為位移量，所以低頻振動監測主要是通過測量機械部件振動位移來判斷機械故障。中頻監測方法則主要測量的是構件振動速度，因為構件振動的疲勞程度和振動能量均與構件的振動速度成正比。由于不僅運動的加速度能夠呈現振動部件所承受沖擊力強度的大小，而且沖擊力大小與沖擊頻率和部件振動加速度值之間成正比關系，所以高頻振動監測方法是通過測量部件振動加速度。

從動力學特征方面，可將機械振動分為：自由振動與固有振動、強迫振動和共振以及自激振動三種類型。在機械設備故障診斷過程中，自由振動、強迫振動以及自激振動這三種振動類型分別被應用于不同的領域。自由振動多被用于檢測結構件，檢測由于局部裂紋或者緊固松動等問題的出現引起結構件相應特性參數發生從而導致其產生的故障，大部分是通過脈沖力所激勵的自由振動進行檢測，檢測結構件的固有頻率和阻尼系數等各個參數的變化。針對減速箱、電動機以及低速旋轉設備等機械故障的檢測，大部分是通過強迫振動的方式來進行檢測，根據對強迫振動的振動頻率組成和振幅變化等特征參數判斷故障。而針對高速旋轉運動的機械設備和可以通過工藝流體進行激勵的設備，在監測強迫振動的特征參數同時，還需要監測由于自激振動而引起的特征參數。

3時域波形分析

從70年代末期開始，機械設備故障診斷技術便在國內出現并且迅速發展，故障診斷技術從簡單的測振儀表發展為借助計算機的輔助診斷技術，使人們能夠更加迅速、精準以及可靠的診斷機械設備故障。機械振動監測技術作為機械設備故障診斷中最為常用的方法之一，通過計算機整理所測得的數據進行機械振動時域分析、振動頻道分析以及振動構件軸心軌跡分析等[2]。雖然對采集的數據進行振動頻域分析、軸心軌跡分析、三維譜陣分析以及小波分析等方法，但都各自存在一定程度的片面性[3]。然而機械設備振動信號的時域波形能夠非常直觀地反映出測量的數據信息，因此其重要性至今是任何故障診方法無法替代的。因為實際的工作環境比較復雜且變化莫測，因此不同的設備、相同設備的不同檢測點甚至相同測點的不同方向，其振動時域波形都呈現不同的形態，存在一定的差異，不能夠完全相同。正是因為波形所處的形態不相同，所以才能夠詳細地反映出不同的故障信息。從而根據對振動信號與波形的研究與分析，對機械設備的故障進行相應的識別和判斷。時域波形是機械設備振動分析技術中能夠為故障診斷提供最為真實和詳細的信息，同時不會出現像頻譜分析方因為信號轉化而丟失信息的現象，所以在故障分析和診斷的過程中，采用頻譜分析和時域波形分析相結合的方式，能夠讓故障診斷結果更加精準。

機械設備振動分析作為監測旋轉類型機械運行狀態和故障診斷的主要方式，被大量應用于工礦企業當中，特別是因為其利用振動頻譜診斷機械設備故障的方式已經被大部分現場故障診斷技術人員所認可，然而許多技術人員在進行分析過程中經常忽略對時域波形的研究與分析，錯誤的以為從時域波形上無法找到產生故障的原因，從而出現重視頻域忽視時域的現象，在此通過一個真實的案例來詳細說明分析時域波形對故障診斷的重要性。機械振動分析首先是利用數據采集器測量構件的振動參數，通常通過儀器測得的數據大多都是以時間波形的形式存在，時間波形不僅顯示直觀、容易被理解，而且相對于某些故障信號波形具有非常明顯的特征，所以可以利用時間波形先進行一定的處理與分析，例如不平衡、不對中以及沖擊等故障在時域波形上會被清晰地顯示出來[4]。

4結論

通過以上分析可知：通過對設備機械振動信號時域波形的分析與識別，能夠有效地判斷機械設備的故障。這一技術能夠彌補其他技術存在的不足之處。如果能夠在監測和診斷實踐過程中，把它和其他判斷方法相結合，可以很大程度地提升故障診斷的可靠性與準確性。所以，對振動時域波形的分析與研究是十分關鍵的。

參考文獻：

[1]王軍軍.淺談機械振動波形對機械故障診斷的幫助[J].內燃機與配件，2018，No.262（10）：172-173.

[2]秦沖.基于振動波形分析技術的齒輪故障診斷與研究[J].三門峽職業技術學院學報，2011，10（4）：106-107.

[3]汪勇，楊濤，高偉，等.汽輪機組振動波形數據高效實時無損壓縮算法[J].華中科技大學學報：自然科學版，2008，36（9）：86-89.

[4]郭偉，賀佳.時域波形分析在故障診斷中的重要性[J].設備管理與維修，2010（1）：50-52.