典型机械故障的振动分析与诊断.pptx

典型机械故障的振动分析与诊断汇报人：2023-12-31

引言机械故障振动分析基础典型机械故障的振动特征机械故障诊断方法机械故障诊断实例机械故障预防与维护目录

引言01

通过振动信号分析，识别和诊断机械设备的典型故障。机械设备在运行过程中，由于各种原因（如磨损、疲劳、腐蚀等）可能导致性能下降或失效。及时诊断这些故障是确保生产安全和效率的关键。目的和背景背景目的

机械故障诊断的意义准确的故障诊断可以预防意外停机，从而保障生产线的稳定运行。早期发现并修复故障可以避免不必要的维护和修理，降低生产成本。通过持续监测和分析，可以预测设备寿命，提前进行更换或维修计划。故障诊断技术不断发展，有助于推动相关领域的技术进步和创新。生产安全提高效率设备寿命管理技术进步

机械故障振动分析基础02

振动振动频率振动幅度振动方向振动的基本概体或系统在一定范围内不断重复的周期性运动。单位时间内振动循环的次数，表示振动物体或系统振动的快慢程度。振动物体偏离平衡位置的最大距离，表示振动的强弱程度。振动物体运动的方向，表示振动在空间中的传播路径。

振动传感器的选择与安装选择适当的振动传感器，如加速度计、速度传感器等，并安装在合适的测点上，以采集准确的振动信号。对采集到的原始振动信号进行必要的预处理，如滤波、放大、去噪等，以提高信号质量。对采集到的振动信号进行时域分析，如计算信号的均值、方差、峰值等统计特性，以初步判断机械设备的运行状态。对采集到的振动信号进行频域分析，如计算信号的频谱、功率谱等，以识别不同频率成分的振动分量，进而判断机械设备的故障类型和程度。信号预处理时域分析频域分析振动信号的采集与分析

振动信号的频谱分析频谱分析利用快速傅里叶变换（FFT）等方法对振动信号进行频谱分析，将时域信号转换为频域信号，以便于识别不同频率成分的振动分量。特征频率提取根据机械设备的结构特性和故障类型，提取出相应的特征频率，以便于判断机械设备的故障类型和程度。故障诊断根据频谱分析结果和特征频率提取结果，结合机械设备的运行状态和历史数据，进行故障诊断和预测，提出相应的维修和保养建议。

典型机械故障的振动特征03

转子不平衡的振动特征转子不平衡是由于转子质量分布不均匀，导致转子旋转时产生周期性的离心力，引起机器振动。振动特征：转子不平衡的振动频率与转子的转速一致，振幅随着转速的增加而增大，且在垂直方向上的振动幅度较大。

转子不对中是指转子轴线与机器轴线不重合，导致转子旋转时产生周期性的激励力，引起机器振动。振动特征：转子不对中的振动频率与转子的转速一致，且在水平方向上的振动幅度较大，同时伴随着轴向的位移变化。转子不对中的振动特征

齿轮故障包括齿面磨损、齿断裂、齿变形等，这些故障会导致齿轮啮合不平稳，产生振动。振动特征：齿轮故障的振动频率与齿轮的转速和齿数有关，通常在啮合频率附近出现多个谐波分量，且在垂直方向上的振动幅度较大。齿轮故障的振动特征

轴承故障包括轴承座松动、轴承损坏等，这些故障会导致轴承运行不平稳，产生振动。振动特征：轴承故障的振动频率与轴承的转速有关，通常在转速频率附近出现多个谐波分量，且在水平方向上的振动幅度较大。轴承故障的振动特征

机械故障诊断方法04

通过测量和分析机械设备的振动信号，可以识别出异常振动模式，从而判断出故障类型和位置。振动信号分析将振动信号进行频谱分析，可以识别出不同频率成分的振动，从而判断出故障的原因和程度。频谱分析波形分析通过对振动信号的波形进行比较和分析，可以判断出机械设备的运行状态和故障类型。波形分析轴心轨迹分析通过分析机械设备的轴心轨迹，可以判断出旋转机械的故障类型和位置。轴心轨迹分析基于振动信号的故障诊断方法

通过测量和分析机械设备运行时的声音信号，可以识别出异常声音模式，从而判断出故障类型和位置。声音信号分析将声音信号进行声谱分析，可以识别出不同频率成分的声音，从而判断出故障的原因和程度。声谱分析声音定位通过分析声音信号的传播路径和强度，可以判断出故障的位置和严重程度。声音定位声音识别通过比较和分析声音信号的特征参数，可以识别出不同的声音模式，从而判断出机械设备的运行状态和故障类型。声音识别基于声音信号的故障诊断方法

通过测量和分析机械设备的温度信号，可以识别出异常温度模式，从而判断出故障类型和位置。温度信号分析红外成像通过测量机械设备表面温度分布，可以快速准确地检测出异常温度区域，从而判断出故障的位置和严重程度。红外成像将温度信号进行温谱分析，可以识别出不同温度成分的温度变化规律，从而判断出故障的原因和程度。温谱分析温度梯度分析通过分析温度信号在不同位置的变化规律，可以判断出机械设备的热分布状态和故障类型。温度梯度分析基于温度信号的故障诊断方法

机械故障诊断实例05

转子不平衡故障的诊断实例总结词转