在振動測量中,由測振傳感器接收的信號通常是復雜的時問函數。利用信號處理技術,通過傅里葉變換,將時域信號轉換成頻域信號加以分析的方法就稱為頻譜分析。頻譜分析技術包括幅值譜分析、自功率譜密度函數分析、互功率譜密度函數分析、相干函數分析、倒頻譜分析等。振動信號經過頻譜分析,可以求得信號的頻率成分和結構,并進而分析系統的傳遞特性;通過頻譜分析,還可以對被測對象進行振動監測和故障診斷。
機器故障診斷學是識別機器或機組運行狀態的科學,它研究的是機器或機組運行狀態的變化在診斷信息中的反映。機器故障診斷技術很復雜,方法也很多?捎米髟\斷的信息包括溫度、應力、變形、排放氣體和液體以及潤滑油的物理化學參數等。利用振動和噪聲的響應信號,并對其進行頻譜分析則是常采用的診斷手段。 圖1示出了在某電動機生產線上,利用響應頻譜診斷技術實現電動機在線自動識別、分類的過程。 圖1 電動機的在線識別 具體檢測步驟如下: 。1)將裝有微型加速度計的測頭接觸傳送帶上運送的電動機; 。2)檢測電動機的振動信號,通過放大器后輸入FFT分析儀; 。3)將檢測得的振動頻譜與預先在分析儀中設定的判別譜進行比較; 。4)進行合格與否判斷,輸出判斷信號。 圖2和圖3分別為典型的合格品與廢品的振動頻譜。從圖中可以看出,廢品的頻譜圖中往往在某一頻率有較大的幅值。 圖2 合格的振動頻譜 圖3 廢品的振動頻譜 |
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GMT+8, 2021-12-6 20:43