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[综合讨论] 时间波形在故障诊断中的应用

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发表于 2022-7-4 15:09 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本文详细介绍了在实践中如何设置、获取和处理时间波形数据。还探讨了如何解释时间波形数据,包括时间和频率的关系、对称性、常见故障模式。

1、频率计算
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式中,f 为频率,单位Hz;p 为时间周期,单位S(一周需要多长时间)。

这样,就可以从原始波形数据推算出频率。
2.png
例如:
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上面时间波形是从转速1785的泵上采集的。两个冲击之间的时间间隔为 0.0337s。从这个信息能够推算出对应的频率。
4.png
这说明冲击的频率是1XRPM。

大多数情况下,如下图所示,时间波形是比较复杂的,所以推算频率非常困难,不推荐上述办法。
5.png
大多数情况下的时间波形数据通过特征识别的规则和频率推算(时间波形中的主要分量),可以得到有效利用。

2、何时使用时间波形
在以下应用场合,时间波形可以有效的提高频谱信息:

  · 低速设备(低于100RPM);

  · 当冲击发生时,指示真实的幅值。例如评估滚动轴承缺陷严重程度;

  · 齿轮;

  · 滑动轴承设备X-Y非接触传感器(双通道轴心轨迹);

  · 松动。

3、何时不使用时间波形
时间波形可应用于任何振动故障。在某些情况下,频谱和相位数据就能很好的说明故障原因,不用再使用复杂的时间波形数据。例如:不平衡(正常转速设备),不对中(正常转速设备)。

4、时间波形设置
成功分析时间波形数据的关键是设置仪器,需考虑:测量单位,采样周期,分辨率,平均,窗。

(1) 测量单位

幅值测量单位应该根据感兴趣的频率进行选择。下面图例显示了,选择不同测量单位会影响数据的现实。每个图例都包括3个频率成分:60Hz,300Hz,950Hz。
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这个数据采用位移单位, 注意低频60Hz是突出的。

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相同数据采用速度显示,注意300Hz更为明显。

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相同数据采用加速度显示,注意低频成分减少而高频成分突出。

(2) 采样周期

对于多数分析工作,仪器应该设置成被测轴的6-10周时间。采用周期可以使用下面计算公式

总采样周期(s)=60×周/被测转速

不同转速下常用的采样周期
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在采集时间波形数据时,有些仪器不支持设置时间周期。对于这些仪器,可以设置另一个等效的参数FMAX,FMAX可以使用下面公式计算

FMAX(CPM)=线数 XRPM/#被测周期

不同转速下1600线时采用的FMAX
10.png

(3) 分辨率

对于时间波形分析建议采用1600线(4096采样点),可以保证采集到数据有足够的进度且不遗漏关键信息。

(4) 平均

大多数采集器的平均是在FFT过程中实现的,除非使用了同步时域平均(注:一种时域的信号处理方法),屏幕上的时间波形被持续地平均,即便仪器选择了多重平均的功能。通常只是做一个简单的平均,要严禁重叠式的平均,以免发生信号的相互抵消。同步时域平均方法可以同步从一个轴系获取的数据,在疑似断齿的诊断中,可用来定位断齿相对于参考记号的位置。对于往复机械,可用来定时一个曲柄机构的相关事件。

(5) 窗函数

在时间波形数据上加窗。这样会使数据开始于0点,采样后可能丢失数据。为了减少这种影响,应该采用矩形窗。

5、波形应用
下图中经典的正旋波很难在加速度时间波形中看到,这是因为加速度主要针对振动信号中的总是存在的高频成分。这种故障主要是低频信号,如转子不平衡。
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下图中的加速度波形就是比较有代表性的振动信号了,注意高频成分叠加在低频成分上。
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虽然不对中在时间波形中典型特征是M(-180°) 和W(0°或180°) 型,但是不能仅仅依赖于此。1XRPM和2XRPM之间的相对相位决定波形的形状。
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不对中的典型波形特征

下图是不太一样的时间波形,1XRPM和2XRPM相对相位差90°。
14.png
下图中的时间波形,1XRPM和2XRPM相对相位差-90°。
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观察时间波形时,幅值在中心线上下是否对称很重要。对称数据说明机组以其中心等幅运动;不对称数据说明机组运动受到约束限制,可能是不对中或摩擦。

下图中,0中心线下是不对称的。负的幅值明显高于正的幅值。这是由不对中造成的。图中的标记显示的是1XRPM。
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上图时间波形可以看到1XRPM标记。波形虽然复杂,但是是重复的1XRPM,这说明振动是与RPM同步的,下图是非重复的非同步振动。
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下图中是两个振动频率,非谐波关系(58Hz和120Hz)。当2级电机有电磁嗡嗡声时,会产生该信号。
18.png
高频成分“叠加”在其它波形上。可以看到在低频成分周期内,高频成分的起点不总是相同, 好像“叠加”在其它波形上,这样导致对称性丢失。

下图中,乍一看时间波形中有很大的冲击,有的地方间距相似。水平轴的单位是时间。
19.png
使用1XRPM 标记功能,发现主要的冲击很接近转速周期。但是仔细观察,冲击是非同步的,这是由轴承内滚道上一个大的缺陷产生的。当缺陷进出轴承负载区时,产生了冲击幅值变化,下图为对应的频谱图。
20.png
时间波形另一个很有效的应用是拍振和调制。上述现象的声音特征很明显,要捕捉这种信号仪器中应设置4-5个周期的时间长度。
21.png
上面时间波形中拍振时间间隔0.5s,对应的拍振频率为120CPM。这是两个振源的频率差。这个拍振是异步电动机的2XRPM和2XFL振动引起的。

当冲击的信号进行FFT处理时,振动的真实幅值往往会大大减少。下图是 1800RPM机组上故障滚动轴承的时间波形,图中有随机的冲击,幅值超过6g pk。波形的形状往往看起来是一个大的尖峰后,后面慢慢衰减。
22.png
谨记时间波形只能增加频谱的信息,决不能替代之。

原文链接:
https://reliabilityweb.com/artic ... e_waveform_analysis

来源:原文来自:Reliabilityweb官网,原题:An Introduction to Time Waveform Analysis。原作者:Timothy A Dunton。

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