在分析頻譜圖時,有幾個特別注意的事項可以幫助您更準確地識別和理解振動數據中的信息。以下是一些關鍵要點:
1.確保儀器設置正確
在進行振動圖譜分析之前,首先要確保振動監測儀器的設置正確,包括頻率范圍、分辨率等參數,這些參數應根據設備的特性進行預先設置。
2.檢查頻譜信號
正確性?:查看頻譜信號是否正確,即信號是否清晰、準確,沒有明顯的干擾或畸變。采集過程中的偏差,如電纜松動、傳感器安裝松動、測量時穩定時間不夠、溫度問題等,都可能導致數據失真。
地平噪聲?:正常頻譜的地平噪聲很小且相對平坦。若地平噪聲抬高,可能意味著存在嚴重的松動、滾動軸承故障的嚴重摩擦、共振、氣流激振等問題。
3.查找轉速頻率
在多軸系且轉速不同的情況下,找出每根轉子的轉速頻率是關鍵。因為頻譜中的各頻率成分幾乎都圍繞著轉速頻率進行區分和計算。轉速頻率的確定是進行實際頻譜分析的基礎。
4.觀察頻率所在區域
以轉速頻率為基準,觀察振動能量集中在哪個區域,可以快速判斷振動性質,縮小故障范圍。
若集中在低于轉速頻率的次同步區域,要考慮是否為油膜振蕩、油渦動、轉子摩擦故障、流體激振、滾動軸承中的保持架頻率或嚴重的松動故障等。
若集中在高于轉速頻率的同步區域,要考慮是否為不平衡、不對中、轉子彎曲、松動、摩擦或結構問題等引起。
若為高于轉速頻率的非同步頻率,則可能與滾動軸承的缺陷、氣蝕、電氣問題、共振、外部干擾或其他非同步振動源相關。
5.確定特征頻率及諧波
查找是否存在除轉速頻率以外的其他特征頻率的基頻,如嚙合頻率、葉片通過頻率、軸承特征頻率等。然后分析其他頻率是否為其諧波。特征頻率及其諧波的幅值和存在與否往往預示著特定的故障類型及其嚴重程度。
6.查找邊帶頻率成分
邊帶的產生通常意味著故障的存在。邊帶頻率可能指示故障原因或位置,常見于齒輪故障、滾動軸承故障、電機故障等。邊帶間隔可能為轉速頻率、零部件的特征頻率以及一些頻率的和頻或差頻。
7.分析時域波形圖
時域波形圖顯示振動信號隨時間的變化,正常傳感器應能夠捕捉到振動信號的細節,不應出現截斷、失真或噪音。通過觀察時域波形圖,可以獲取以下信息:
周期越短,表示振動越快,對設備的沖擊也可能更強。周期不穩定可能意味著存在沖擊型異常或設備運轉節奏的不規律。
不同的故障對應不同的典型頻率區間。
振型的識別需結合多個測點的波形圖或模態測試結果來判斷。了解振型有助于判斷是否為共振、結構件局部松動或安裝不當等問題。
8.綜合判斷故障原因
在確定了上述關鍵參數后,需要綜合判斷故障原因。這需要對各種頻譜形態對應的振動故障有所了解,并熟悉機器在不同條件下的故障模式及其可能產生的頻率成分。根據頻譜形態確定故障性質后,再根據頻率成分的大小及分布確定振動原因及嚴重程度。

凱視邁(KathMatic)KV系列激光多普勒測振儀是公司自主研發的第二代多普勒測振儀,相較于第一代產品,該系列在多個方面進行了全面升級。
它配備了更高質量的激光模組、鍍膜更加豐富的光學鏡頭、散熱效率更高的結構、傳輸速度更快的信號端口以及通訊配置更為豐富的系統,這些改進使得儀器在較差環境下的穩定性和易用性得到了顯著提升。

該儀器基于多普勒原理,采用紅外激光作為測量媒介,能夠非接觸式地采集目標物體的振動信號。采用先進的光學技術和信號處理技術,能夠在極短的時間內采集大量的振動數據。 在需要高速測量的場合,超高采樣頻率能夠確保測量的準確性和實時性。
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