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设备在运行中会受到来自内部和外部的激励，当激励达到一定程度时，就会导致机械的振动、温度等现象产生变化。此时，我们若能够精准的捕捉现象信号，并进行科学的诊断分析，那么就可以判断设备是否要发生故障以及发生劣化的部件。因此，研究设备诊断技术对变革设备维护策略，克服“过剩维修”及“不足维修”的老大难问题有着十分重要的现实意义。
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设备故障诊断作为一门综合性学科，历经几十年的发展，已逐步形成了以振动诊断、温度监测和无损检测探伤为主，其他技术或方法为辅的比较完整的学科体系。其中，又因振动诊断以其适用性广、信号处理方式多样、诊断结果可靠等优点，成为目前机械设备状态检测和故障诊断中使用最多和最有效的方法之一。
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振动信号的分析方法，按信号处理方式的不同可分为趋势分析、时域分析、频域分析、包络分析法、瀑布图等。
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1 H0 e# G E# y3 H) W% W. x: g1、趋势分析方法
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, A, w$ D" o+ E' }1 U2、时域分析方法
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3、频域分析方法
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6 D5 ]7 o/ B2 X- J" ~) G4、加速度包络分析方法
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加速度包络技术用了放大、滤波手段增强调制信号，滤去低频干扰信号，并充分利用故障早期缺陷对零部件或者传感器的激励作用产生的共振及其调制作用，使周期性信号更加明显。由于所采集的振动信号是在较高的频率范围，使低频干扰得到了有效抑制，又因利用了轴承、齿轮等部件的工作频率及固有频率较高的特点，使其与其他振动得以区分。
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5、瀑布图分析法
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总结：
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K% L3 A V1 e* @单纯依靠振动诊断分析技术判断和识别机械故障，并非一件容易的工作。同一故障可以呈现出不同的“病症”，同一“病症”也可能由不同故障引起，两者的关系又与设备的内在结构、运行环境等有着密切联系。
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因此，任何分析工具所得出的结论，仍需要介入人工的分析判断。只有熟悉和掌握机器结构、特性以及实际诊断经验的专家，在辅以自动化分析工具方能使诊断更贴近于真实情况。
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发表于 2023-8-30 16:04:26
