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传感器
当今工业最通用的传感器是加速度计。
一个主要的原因是其频响范围比较宽。
通常在2赫兹到2万赫兹。
其最大频率取决于传感器的安装方式。
如果是特殊用途,可以使用特殊的加速度计,例如低频数据采集的加速度计。
如今大部分的加速度计是被称为ICP加速度计。
ICP的英文全称为IntegratedCircuitPiezoelectric表示集成电路压电式。
这类加速度计在某个频率会产生共振,从而影响频率响应的线性度。
安装方式改变其共振频率。
通常我们知道三个因素影响共振频率:
质量、刚度和阻尼。
最常用的安装方式包括:
栓接、快速接头、磁性座、或者手持。
另一类传感器为速度传感器。
其频响范围多少受到限制,通常为10赫兹到2千赫兹。
其最大的好处是工作时不需要外接电源。
最后一种传感器是位移探头,或叫涡流探头。
其频响范围在0赫兹到1千赫兹。
每种类型的传感器各自都有优缺点,各自有适合的运用场合。
因此,我们觉得,作为振动监测程序,应该掌握多种传感器的使用。
没有一种传感器可以全面满足所有的需要。
传感器位置
传感器的安装位置至关重要。
必须确保振动能量由源头到传感器的传递路径通畅。
振动能量在从源头到传感器的过程中将经过其他物质。
例如,轴承内圈故障频率在到达传感器前,将经过滚动体、轴承外圈、和轴承座。
到达传感器时,信号被衰减,幅值很低。
因此,振动分析更多依靠模式辨识,而不是幅值判断。
有些内圈故障的轴承损坏时,振动幅值通常只有0.5毫米/秒甚至更低。
许多故障发生时,特定的故障模式会表现在频域、时域、或者两者都有。
当故障呈现时,要查看幅值,同时参考设备的结构尺寸和具体的应用情况,最后给出您的建议。
举例:
一台小型非关键的5马力电机平衡不好,1倍频峰值为12.7毫米/秒,并不会引起特别关注。
然而,150马力的关键电机如果平衡不好,同样1倍频峰值12.7毫米/秒的振动,就会引起很大关注。
之所以有区别的原因,就是因为设备更关键以及结构更大。
同样振动是12.7毫米/秒,就设备而言,当然能量大的设备更需要被关注。
知道在那里安装探头对采集“优质”数据至关重要。
如果轴承座是上下两瓣的,测点避免在结合部。
电机的端盖通常不坚固,不能提供良好的传递路径,不要将测点安排在上面。
推荐使用特定的方式标识测点,例如漆号笔、中心孔、固定螺栓、快速接头、或平垫圈。
所有方法的目的是使数据的采集保持一致和有重复性。
友情提示
∙采集数据时必须时刻保持警惕。
数据采集的过程要求实施者进入各个区域监测各种类型设备。
不要因为采集数据而导致安全问题。
∙如果加速度传感器安装到位,或有冲击产生,需要有三到五秒的回位时间。
数据采集
数据采集的开始阶段,我们必须清楚需要采集什么数据、如何存储、那些是有特殊分析需求的数据等等。
从传感器到进到分析仪的原始数据是时域波形,是相对于时间坐标的电压信号。
电压值要被用来除以传感器的灵敏度。
所以准确设定灵敏度非常重要。
计算的结果将以设定的单位显示。
可能用于显示幅值的单位包括:
加速度(G’s)、速度(mm/sec)和位移(mils)。
当然也可以以其他任何单位形式采集和存储。
同时,频域数据的单位之间也可以相互转换。
如果是时域波形,单位将只能是采集时候的。
正弦波的公式如下:
1.V=0.0031416*f*D
2.A=0,01146*V*f
3.A=0.00003613*D*f
4.
5.
6.
幅值可以用峰值、峰峰值、RMS、或平均值。
通常,通频值的测量会使用RMS值。
如果你选择峰值、峰峰值、或平均值,这些值实际上是利用下面的公式计算的:
Pk=0toA(Peak)
P-P=2.0XA(Peak-to-Peak)
RMS=0.707XPk(RootMeanSquare)
Pk=1.414XRMS
Avg.=0.637XPk
注意:
上述转换只适用于正弦波。
在上图的时域波形中,用“T”表示周期。
图中表示了峰值、峰峰值、RMS值、和平均值之间的关系。
软件可以非常方便地将显示单位进行相互转换。
例如,采集的数据是加速度单位,而显示时可以用加速度、位移、或速度。
将加速度单位转换为速度或位移,是对数据进行积分运算。
将位移转换为速度或加速度,数据所进行的是微分计算。
加速度、速度、和位移测量间的关系如下图表示。
一旦采集了时域数据,利用FFT(快速付利叶变换)将时域波形数据转换为频域显示。
对设备进行诊断,频域数据比时域数据更易于使用。
然而,时域波形中也包含有非常重要和有益诊断的信息。
特定的故障会在时域波形中具有特定的模式,帮助诊断故障。
频谱图显示频率分布信息、频率的幅值、和分辨率细分相邻近频率峰值。
频率可以表示为:
赫兹(CPS)、CPM、或阶次。
当以阶次显示,显示的是转速的倍数。
阶次总是以采集数据的测量点的转速为参考的。
频谱图可以划分为三个区域,分别为次同步、同步、非同步。
次同步指频谱中低于设备转速的区域。
某些故障出现在该区域,如油膜涡动、轴承保持架频率、皮带频率、摩擦等。
同步成分是与轴转速的相位锁定的。
许多频率位于该区域。
非同步成分指不是转速整数倍的区域。
轴承故障、其他设备元件、甚至其他设备会引发。
通过将频域信息划分为三个不同区域,可以或多或少简化分析过程。
其他工具包括CSI的故障频率设置。
故障频率的定义针对特定的设备故障。
故障频率将在频谱图上叠加显示,可以快速判断是否有可以故障频率出现。
故障频率设置不是必须的,但是非常有用的分析工具。
数据采集时,需要考虑选择平均方式。
普通平均用于路径采集。
峰值保持平均其实不是平均技术,但被认为是一种平均方式。
这种方式将保留每个频率单元中的最大幅值。
负平均是在去除噪音的方法。
时间同步平均将衰减所有与转速不同步的频率幅值。
要求有转速表或频闪灯产生每转一次的信号。
最后是阶数跟踪,用于转速有变化的场合。
转速的变化控制在6%以内。
如果没有阶数跟踪,数据会被污染,峰值会被拉宽。
同样,该种方式要有转速信号。
数据采集时需要使用窗。
分析仪中有两个选择,海宁窗和平顶窗。
通常,平顶窗适用于瞬态场合。
海宁窗用于通常的路径数据采集。
通频值计算和积分方式可以进行调整。
包括:
模拟方式和数字方式。
首先讨论通频值计算。
当使用模拟方式时,使用时域波形频率范围从0到30K赫兹来计算通频值。
该方法仅受到分析仪器的最大频率限制。
数字方式使用频域数据,受到频谱图中最大频率的限制。
积分方式与通频值计算类似。
当使用模拟方式时,数据在时间域内积分,然后然后进行FFT运算,结果为频域显示结果。
使用数字积分时,数据在频域中完成积分。
先进行FFT运算。
相位数据
相位数据可以提供另外一个有力的诊断工具。
相位是两个事件的时间关系。
在单通道振动分析中,振动峰值信号与转速信号间的关系。
时间差使用相位角度表示。
相位是最重要的振动分析工具之一。
可以用于平衡转子时确定加重点。
相位同样也可以确定不平衡的类型、不对中、松动、软地脚、轴承不对中、共振、和其他机械故障。
上图可以帮助理解相位的概念。
标注有“T”的信号为转速表的脉冲信号。
可以由频闪灯、转速表形成。
标注有“DX”的为振动信号,带不平衡特性(1xRPM明显)。
前面提到相位是指两个信号之间关系,是由信号的时间差反映出来的。
假定时间差值为“Dt”,从转速脉冲(参考信号)起始位置到不平衡信号(比较信号)。
这个时间用来确定两信号间的关系,用下面的公式。
通过确定时域关系,可以增强对设备故障的分析手段。
相位测量对诊断和处理设备不平衡非常重要。
然而,其他设备故障例如不对中和软地脚也可能在1xRPM上与不平衡有类似特征。
因此,理解各种故障的相位关系,可以帮助防止故障误判。
以下是通用故障的相位特征。
不平衡
静不平衡,轴两端径向和径向(或水平和水平)相位差为零度,而同一轴承的垂直与水平有90度(±
20度)相位差。
动不平衡轴两端径向和径向(或水平和水平)相位差取决于重量点的分布。
如果重量分布为180度的分布,那么相位差也是180度。
不对中
角度不对中的典型表现为接手两端轴向相位差180度(±
30度)。
位移不对中将会展现为接手两端径向相位差180度(±
轴承不对中,轴承一侧到另一侧,或轴承顶端到底部,将表现为接手两端轴向相位差180度(±
松动和软地脚
松动时设备上各个点的相位读数会发生漂移。
通常软地脚或装配松动,地脚与基座之间有相位差,而且通常相位差大于90度。
而且,各个地脚之间也有不同。
共振
低于共振频率到高于共振频率有180度相位差。
共振频率处为90度的相位差。
设备组成
尽可能多地了解设备的组成是非常重要的。
换句话说,要了解轴承类型(滑动还是滚动),每个齿轮的齿数,叶片数等等。
通过了解这些信息,分析数据的时候将会少些猜测。
每个组成部件将会产生可预知的频率。
当分析数据的时候,利用这种可预测性,你能建立故障频率组,并且非常快地确定故障。
轴承将会产生轴承故障频率,齿轮将会产生齿轮啮合频率,而叶轮产生叶片通过频率。
如果设备结构数据是未知的,就象在干草堆中找寻一根针,有太多的猜测工作。
举例来说,如果频谱在5xTS上有一个峰值,如何判断是松动还是叶片通过频率?
没有正确的设备信息,正确地诊断是很困难的。
建立数据库时准备工作越充分,分析数据获得的结果越佳。
准备时间会很紧迫,但收效是长期的。
不平衡是利用振动分析的诊断的基本故障之一。
其典型的特性有:
1时间波形将会是1xTS频率的正弦曲线
2时间波形将会是简单的、周期的,无冲击
3如果有谐波存在,其峰值相对于1xTS会显得非常低
4如果有轴向振动,将会非常小
根据上述定义的特性,可以认定不平衡的确是一种基本的故障。
如果有转速的的谐波出现,并且峰值明显与转速峰值相关,那麽你应该怀疑其他故障而不是不平衡。
不平衡时常会被误诊断。
一个快速确认的方法是看是否可能改变设备的速度的。
由於增加离心力,不平衡振动幅值将会随着设备速度的增加而增加。
让我们探讨导致不平衡的一些因素。
如果一部机器被解体然后从新装配,是否机器被正确的安装,是否有部件遗漏,着都将导致不平衡发生。
同样,正常运转时如果有部件突然损坏,也会导致不平衡。
上述不平衡的两种情况,你都会看见1xTS的幅值突然增加。
如果部件上有材料结构缺陷,或者有正常的磨损,你将会看到1xTS的振动幅值逐渐增加。
如果你怀疑出现不平衡问题,查看1xTS频段的趋势图,观察幅值相对于时间的变化是突然的还是或逐渐的。
这将会对设备故障有更佳的结论。
在最大多数的不平衡情形中,我会推荐清洁部件。
通常这将会减轻不平衡的成因,从而不需要进行平衡作业。
如果是因为材料问题对设备进行平衡,那麽稍后同样的问题回再次出现。
下面是具体案例。
上述的多点数据是从废气风机上被收集的。
垂直的测量在1xTS上有非常明显的峰值。
下图显示的是来自B2V测量点的数据。
单个频谱和波形显示的是正弦曲线波形,并且没有谐波。
时域波形,即使以加速度单位显示,除了高频量外,依然有正弦曲线模式。
尽管加速度单位会衰减低频,你仍然辨别正弦波形。
在下图中,频谱显示轴向有一定量的振动,但与径向比较时不明显。
所谓的不明显,在这里指轴向的振动小于径向振动幅值的一半。
这个风机被平衡,其振动水平显著降低。
在下图中,我们有与第一图近似的多点振动,数据是维护完成之後获得的。
注意频谱的坐标从10.16mm/sec变为1.27mm/sec。
不对中是工业设备中另一种常见的故障。
这些年以来已经有多种方法用来进行对中作业。
我们这里不讨论处理对中的方法。
不对中的频谱特性包括:
1.轴向振动高
2.频谱中1xTS或2xTS的振动高
3.在接手两边轴向或径向振动有明显的相位变化(大约180度)
4.时域波形具有重复性和周期性,每周期有一或二个清楚的峰值
不对中基本上能归结为三类:
角度不对中、位移不对中、组合不对中。
每个类型的不对中都有特定的特性。
角度不对中的轴向1xTS非常高。
位移不对中的径向2xTS很高。
组合不对中将具有上述两者的特性,轴向和径向都高。
组合不对中是现场最多见的。
下面是不对中的实例。
这些数据是在涡轮机上被收集的。
涡轮机的齿轮箱存在不对中。
在上方的多点数据中,你能看见确实有2xTS的峰值上存在。
转速的多个谐波表示可能有松动的问题。
松动可能是由不对中引发的。
松动也可能是涡轮机上的滑动轴承磨损。
注意占优势的3xTS水平方向峰值,这个峰值可能是指一个接手的问题,或只是松动。
让我们看一看垂直方向的频谱图和波形。
这个单一的图中确实有转速的谐波,包括2xTS的峰值。
波形图中每转有二个清楚的峰。
垂直线表示转动周期。
看波形的幅值,得到的结论是设备中冲击很小。
通过对中,设备问题将消除。
这里没有对中作业后的数据。
轴承
轴承是维护中最主要关心的。
大体上,有一些特定的原因导致轴承故障,包括制造缺陷、不当安装、不当润滑(过润滑或欠润滑)、外部振动大等。
这些不是全部原因,但是确实给我们一些提示为什麽轴承会失效。
你能进行事后分析确定轴承失效的原因。
这种技术能更多利用主动维修技术。
你可以确定失效的原因并且消除这些原因,而不是不断地更换轴承。
如先前提到的,轴承会有特定的故障频率。
当这些频率出现时,意味着轴承有缺陷。
可能有的频率包括:
FTF保持架频率
BSF滚球/滚柱频率
BPFI内圈故障频率
BPFO外圈故障频率
这些频率是基於轴承的几何结构计算获得的,这些数据包括节圆直径、滚球直径、接触角、滚球或滚柱数。
程序FRQCAL可以用来查询轴承和显示数据。
这对分析数据非常有帮助。
也能在故障频率组使用轴承数据。
轴承故障时的特征包括:
1.非同步峰值以及其谐波,并且周围有1xTS的边带
2.可能有宽广的能量分布,这是故障晚期的标志
3.将会在时域波形中出现冲击。
比2g'
s大的冲击特别需要注意,除非轴承自身所在的齿轮箱啮合时有巨大冲击
4.在故障初期,幅值将会比较低
轴承所处的工作环境对轴承寿命有非常重要的影响。
每个轴承都会有某个设计使用时间,但是如果维护不当,就会提早失效。
轴承必须被正确的安装而且按照正确的时间间隔润滑。
每个轴承也有特定的应用。
如果轴承被错误的使用,也会提早失效。
为了延长轴承寿命,可以调整轴承负荷和速度。
通常当诊断出有故障而大修又距离很近的时候,可以采用。
通过改变轴承负荷和速度,轴承可以持续到计划的维修期。
负荷对轴承寿命是三次方的影响效果,而速度是直接的关系。
在轴承故障特性中,一般会提到有宽频能量出现,尤其在晚期。
宽频能量是什么?
当时域波形中有大量冲击时就会有宽频能量发生。
冲击会激发所有频率,引起幅值增加。
由于会分布在大范围的频率上,因此命名宽频。
也可能升起的背景噪音。
下列案例来自一个制造面巾纸的造纸机。
第一张图是同一个测点随时间的多个频谱图。
幅值变化不大,但故障症状确实表明要更换轴承
除了最后的一个,其他所有的频谱都有一些非同步峰值。
这个特定的故障在轴承外圈,并且在完全的失败之前会持续很长的一段时间。
注意幅值非常低,0.07in/sec是最高峰值。
外圈上的缺陷将会依赖缺陷所在的位置。
如果缺陷位于负荷区,幅值将会比较高,而且故障发展地比较快。
相反,如果缺陷不在负荷区,那麽幅值将会比较低,而且故障发展将会比较慢。
轴承外圈故障在非负荷区,轴承可能持续达数月之久,甚至更长。
上述的图形是一九九三年七月八日采集的频谱和波形。
非常容易看见以10.33倍转速(10.33xTS)为基频的15个谐波。
这个频率是BPFO轴承外圈故障频率
通常有些图形中故障频率并不是明显可辨别。
注意在波形中有约2-3g'
s的冲击。
下个图是轴承替换之後的数据。
注意轴承替换之後是少於0.01in/sec幅值水平。
术语“边带”在讨论期间被使用。
边带是什么?
边带是指在中央频率周围的频率。
这些边带是真实的调制的结果或由於拍频。
机械松动
松动可以归纳为二个种类:
1.结构松动
a).基础
b).外壳开裂
c).轴承盖
d).轴承支撑
2.旋转部件松动
a).推进
b).风机
c).轴承
d).接手
松动特性包括:
1.出现转速的大量谐波
2.有方向性,水平和垂直的幅值有很大不同
3.出现半倍的谐波
4.随机的、非周期的时域波形
有机械松动的波形非常明显,随机和不具有重复性。
这个特性是区别松动和其他故障。
较早提到,相位数据对确定松动情况和它的位置非常有用,但是其他的“技巧”也可以使用。
一个方法是使用频闪仪。
机械松动的案例如下。
在上面例子中,从1XTS到6XTS的峰值指示松动,电机内侧垂直方向(MIV)似乎有最大能量。
上图提供更多信息。
清楚地显示电机内侧垂直方向(MIV)有最高的峰值。
注意五个测点的幅值。
比较能够帮助预知设备上松动的类型.
频谱在上从MOH显示1XTS峰值,同时有从3XTS到5XTS隆起的能量。
通频幅值为0.1275ZIPS,相对低,而存在到10XTS。
非周期性、不稳定的波形如下所示,不具有重复性,但有小的冲击。
这个波形是松动的模式。
齿轮
当你开始分析齿轮箱的时候,可能觉得非常复杂。
记得要将问题简化,而不是复杂化。
最基本的概念是齿轮啮合频率的计算。
齿轮啮合频率是齿轮回转速度和齿数的简单乘积计算.
GMF=(#teeth)X(TS)
例如,256齿转速3600RPM
GMF(Hz)=256X60Hz=15,360Hz
GMF(RPM)=256X3600RPM=921.600RPM
通常用赫兹为单位计算GMF频率。
当你分析多对齿轮时,可能需要计算另外的参数以便识别哪一齿轮有问题。
与其他故障频率不同,齿轮啮合频率总是出现在频谱光谱中。
幅值将会随着齿轮上的负荷变化而改变。
以下是需要理解的观念。
1.齿轮啮合频率
a).出现与齿轮状态无关
b).幅值随着齿轮负荷变化而改变
2.边带
a).边带高预示问题
b).边带峰值间距指示哪一个齿轮是坏的
3.齿轮固有频率
a).齿轮固有频率由齿轮故障激发
b).问题的明显指示
齿轮啮合频率出现在14XTS小齿轮。
注意这个峰值在三个频谱中有清楚的明显支配地位。
边带提供齿轮分析的关键信息。
上方频谱展现被输出轴的1XTS调制的齿轮啮合频率边带。
上面的频谱图中边带被输入轴的转速调制。
因为输出轴的边带也有出现,确认那个轴上有故障更加困难。
输入轴的边带幅值比较高,所以有更多嫌疑。
皮带
有关皮带的故障有的一个独特的特性,主要是皮带频率,通常低于机器的部件转速。
皮带频率落下在频谱的次同步区域中。
另外的相当独特的特性是,通常皮带驱动结构中有两个皮带轮。
这意味着,如果有一个皮带缺陷,例如在皮带中有裂缝,那麽它将会撞击两个皮带轮,引起二倍皮带频率的峰值。
通常,二倍皮带频率与设备部件的转速非常靠近。
如果收集数据分辨率和最大频率设置不当,可能无法区别二个峰值。
这个等式用来决定最小频率间隔。
下面的等式用来估计需要收集数据的时间。
这个时间次不包括自动量程调整。
另一个常见的皮带问题是两个皮带轮的对中。
同样有角度不对中和位移不对中,与两根轴的对中问题类似。
另外,轴向的高读数会是这个问题的一个明显的指示。
一个有益的提示,收集与皮带方向一致的径向读数。
这将对分析皮带轮的偏心有帮助。
上方频谱来自电机的垂直方向。
皮带的转速24.5赫兹。
转速意味着皮带实际绕两个皮带轮运转的速度。
频谱在主要的皮带频率有一个峰值。
在这种情况下,因为在皮带上有缺陷,皮带每转一圈,两个皮带轮撞击两次,所以2X皮带频率的峰值比较高。
电机转速为59.2赫兹。
风机转速在113赫兹出现。
皮带故障引起的系统振动能量的增加。
上方频谱来自位於风机上固定安装的传感器。
显示非常高的2X皮带频率。
2X皮带频率与风机不失衡引起的症状非常近似。
消除皮带问题将几乎除去一半的系统振动能量。
来自电机位置的时域波形展现振动被调制的样式。
这种样式普遍存在于皮带驱动的设备上。
大的周期是电机转速频率和2X皮带频率形成的“拍”。
电气故障
电机有许多故障,例如不平衡、不对中、松动、偏心、和轴承故障,不是本手册涉及的问题。
每个机械问题都有特定的章节涵盖其特性。
振动传感器容易发现这些机械问题。
然而,纯粹的电气问题是由电机生成的电磁场引起的。
各种不同的电气故障同样也呈现出不同的特性。
不规则的电磁力作用在转子或定子上引发振动。
因此振动传感器能发现多数的这类故障。
这段文章里,展示电机电气故障的振动特性。
你能用不同类型的传感器测量电气故障。
CSI在进一步的诊断中使用型号341电流夹探查,但是这里,我们不讨论这些。
转子振动的来源包括:
1.转子损坏或短路,主导振动为轴转速频率,边带间隔频率为电机极数乘滑差频率。
2.定子松动,主导振动为2X的线频和转子条通过频率(后者有间隔为2XLF的边带)
3.偏心转子,出现振动为轴转
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