工业现场设备振动分析监测

工业现场设备，如电机、泵、风机、压缩机等在长期运行过程中，振动情况能直观反映设备的运行状态。通过对设备振动进行实时、精准的分析监测，可提前发现潜在故障隐患，避免设备突发故障造成的生产停滞、安全事故以及高额维修成本，保障工业生产的连续性、稳定性与安全性。

监测参数指标

1. 振动位移：设备振动时产生的位移量，反映设备振动幅度大小。对于不同类型设备，设定相应位移报警阈值，如电机正常运行时振动位移应控制在[X]mm 以内，超过该值可能预示着设备存在不平衡、不对中或结构松动等问题。

2. 振动速度：衡量振动能量的重要参数，体现振动变化的快慢程度。例如泵在正常工况下，振动速度应保持在[X]mm/s 范围内，超出此范围表明设备可能出现磨损、疲劳等故障。

3. 振动加速度：反映振动冲击力大小，能快速察觉设备的突发振动变化。压缩机正常运行时，振动加速度不应超过[X]m/s²，若加速度异常升高，可能表示设备内部出现零部件损坏、松动等严重问题。

4. 频率成分：分析振动信号的频率组成，不同故障会产生特定频率的振动。例如不平衡故障通常在 1 倍频处出现明显峰值；不对中故障可能在 2 倍频处有突出表现。通过对频率成分的精确分析，可准确判断故障类型。

振动分析监测到底可以确定那些问题？主要体现在以下几个方面：

1. 不平衡问题：旋转部件质量分布不均，导致重心与旋转中心不重合，产生离心力，引起振动。通过振动分析，能发现振动幅值随转速升高而增大，且在某一临界转速下幅值急剧上升，振动相位相对稳定。不平衡会使设备产生过大振动，加速轴承磨损，降低设备使用寿命。

2. 不对中问题：包括平行不对中、角度不对中以及综合不对中。平行不对中时，两轴中心线平行但不重合；角度不对中时，两轴中心线存在一定夹角；综合不对中则兼具两者情况。振动分析表现为轴向振动增大，且在联轴器附近振动明显，频谱中会出现二倍频成分。不对中会使联轴器、轴承等部件承受额外载荷，导致部件损坏，影响设备正常运行。

3. 轴承故障：如滚动轴承的内圈、外圈、滚动体及保持架出现磨损、疲劳剥落、裂纹等故障。不同故障部位产生的振动特征不同，内圈故障会使振动频率与转频、轴承滚子数及滚子直径等参数相关；外圈故障振动频率也有相应规律；滚动体故障振动信号具有冲击特性，通过振动的时域波形、频谱分析能发现特征频率成分，还可利用包络分析等技术突出故障特征。轴承故障会导致设备振动加剧、噪声增大，严重时会使设备停机。

4. 齿轮故障：齿轮在长期运行中可能出现磨损、齿面胶合、断齿等故障。磨损故障使振动幅值逐渐增大，频谱中啮合频率及其谐波成分幅值增加；齿面胶合会引起振动突变，出现不稳定振动；断齿故障产生强烈冲击振动，时域波形呈现明显冲击特征，频谱中会出现高次谐波和边频带。齿轮故障会影响传动精度，导致设备性能下降。

5. 松动问题：设备的地脚螺栓松动、部件连接松动等。松动会使振动幅值不稳定，有时会突然增大，振动频率包含低频成分，还可能出现倍频和分频现象。松动会破坏设备的稳定性，引发其他部件损坏。

6. 共振问题：当设备的激励频率接近或等于其固有频率时发生共振。振动幅值会急剧增大，超出正常范围。通过模态分析等方法可确定设备的固有频率，改变设备运行参数或结构，避免共振。共振会对设备造成严重破坏，甚至使设备瞬间损坏。

7. 油膜涡动与油膜振荡：在滑动轴承中，因润滑油膜的动力学特性引发。油膜涡动频率约为转子转速的一半，振动幅值逐渐增大；油膜振荡频率与转子一阶临界转速接近，振动剧烈且难以通过降低转速立即消除。油膜涡动与振荡会导致轴颈与轴承磨损加剧，影响设备稳定运行。

服务使用的主要设备Emerson AMS 2140

不平衡即一个旋转组件的旋转中心偏离质量中心线，常见的原因有：物质堆积，磨损，部件损坏或脱落，装配不当或设计缺陷，热变形，不平衡引起的振动常反映在1倍转速频率处，主要现象如下：

a.转速增加，转速频率处的振动幅值也增加；

b.非悬臂式设备轴向能量很小

c.转速的谐波很小或者没有

d.简单正弦周期性波形

e.轴每旋转一周，重复一个振动周期

f.很少或者没有冲击

滚动轴承故障

滚动轴承的接触表面一般存在一个或多个缺 陷问题，即使在显微镜下也可能看不清楚。 滚动轴承问题是工业机械故障的主要来源。 轴承缺陷是设备早期故障的一个常见原因，导致轴承缺陷的常见原因：

■ 润滑油过多或过少

■ 安装不当

■ 应用不当

■ 安装后振动不符合要求

■ 过载

■ 使用时间过期

■ 存放或操作不当

■ 制造缺陷

滚动轴承的故障频率常出现 在以下频率及其倍频处 （由高频到低频排序）

■ BPFI（内圈缺陷频率）

■ BPFO（外圈缺陷频率）

■ BSF（滚珠缺陷频率）

■ FTF（保持架缺陷频率）

通过加速度频谱观察高频峰值，高频振动分 析能够发现是否缺少润滑。以下是估算滚动轴承故障频率的公式：

■ BPFO—滚珠数量X转速X0.4

■ BPFI--滚珠数量X转速X0.6

典型的波形特征：

■ 周期性非正弦冲击

■ 加速度值摆动较大并有强烈冲击，峰值分布 像“鱼骨图”

■ 周期性特征衰减表示故障进一步劣化

根据轴承的种类和位置，在某一个方向上的 测量（水平、垂直或者轴向）会比其他方向 获得更有用的分析数据。对于多数标准径向 负载滚珠或者滚动轴承，径向（水平或者垂 直）方向是测量方向。对于锥形和推 力轴承来说，轴向是测量方向。

轴承频谱特征：

■ 普遍的频谱表现为高频/低幅值非同步峰值， 非同步峰值的谐波周围通常还伴随转速频率的边带。

■ 宽带能量呈现“土丘”或者“草地”形状，表明 轴承有较大的问题，即将损坏

齿轮箱故障

多个齿轮在同一个切线上旋转就是齿轮啮合。 采集齿轮箱的数据是非常具有挑战性的事情。 故障会包括不对中、齿缺陷或者齿损坏、松 动、应力破裂和齿轮或者轴承疲劳磨损。

齿轮箱波形特点：

■ 出现齿轮啮合（冲击表明有问题）

■ “很忙”的波形

■ 齿缺陷或者齿损坏的情况下每个周期会出现 脉冲 * 由于齿轮箱会自然出现齿轮啮合，趋势是 非常有用的信息

齿轮啮合频率=转速（Hz）X齿数 例如，一个齿轮的转速是10Hz，有72个齿

导致齿轮箱早期故障的原因包括：

■ 润滑不当

■ 错误的运行

■ 轴承损坏

■ 齿轮箱进水

■ 过热

■ 设计或制造缺陷

■ 密封损坏 齿轮箱频谱的特征： GMF（齿轮啮合频率）普遍存在并且以高频的同 步峰值出现。

■ 缺陷表现为齿轮啮合频率的谐波以及转速频率 的边带

■ 边带的幅值通常随着状态恶化而增加

齿轮监测小技巧：

■ 齿轮啮合能量通常会出现，不管齿轮的状况如何；能量的数量取决于齿轮的配置和负载

■ 齿轮啮合频率的谐波的增加是正常磨损的一种显示

■ 偏心磨损会产生边带，边带的频率与故障齿轮相关

■ 齿轮啮合频率边带幅值的增加表明齿轮有问题

■ 边带峰值的间隔能表明哪个齿轮出问题

■ 齿轮的故障能引起自然共振，幅值的增加是存 在潜在问题的征兆

■ 齿轮不对中经常反映在2倍的啮合频率

■ 分析齿轮故障，设置Fmax在3.5倍啮合频率出 以便为边带留出空间

■ 至少使用1600线的分辨率，如果Fmax小于 2000 Hz 至少使用3200线的分辨率，如果Fmax大于2000 Hz （目的是能够分辨出啮合的较慢转速）

■ 标记齿轮以便再次安装的时候啮合和以前完全一样

■ 成套的更换齿轮

■ 谐波幅值很大（3倍或以上）表明松动故障 齿轮齿数比计算 知道输入和输出齿轮的齿数比能够很清楚的计算 出输出轴的转速。 齿数比 - 输入轴齿轮的齿数/输出轴齿轮的齿数。 例如，一个齿轮箱的输入齿轮有72个齿，输出齿 轮有24个齿。 齿数比就是72/24或者3：1。 例如，输入轴转速频率是10Hz，那么输出轴的转 速频率就是30Hz（转速X齿比）

整个监测系统架构

1. 传感器层：

选型：选用高精度、位移传感器等，根据设备特点及监测重点选择合适类型与量程的传感器。如对于高速旋转设备，优先选用高频响应的加速度传感器；针对大型设备的整体振动监测，配置位移传感器以获取全面振动位移信息。

安装：依据设备结构与振动传播特性，合理确定传感器安装位置，确保能准确捕捉设备关键部位的振动信号。如在电机轴承座处安装传感器，以监测电机转子运行状态；在泵体进出口管路上安装传感器，可有效监测泵的振动传递情况。

2. 数据采集层：采用高性能数据采集器，具备多通道同步采集、高采样频率及抗干扰能力。能按照设定的采样频率对传感器输出的模拟信号进行快速、准确采集，并转化为数字信号，传输至数据处理层。同时，可根据不同设备的振动特性灵活调整采样频率，以满足对各种振动信号的精确采集需求。

3. 数据处理层：

实时分析：运用先进的数字信号处理算法，对采集到的振动数据进行实时时域、频域分析。如通过快速傅里叶变换（FFT）将时域振动信号转换为频域信号，获取振动频率成分；利用小波分析对信号进行多尺度分解，提取不同频段的特征信息，实现对设备振动状态的实时、精准评估。

故障诊断：基于建立的故障特征数据库，运用模式识别、机器学习等智能算法对振动数据进行深度分析。将实时监测数据与数据库中已知故障模式的特征进行比对，判断设备是否存在故障以及故障类型，如通过支持向量机（SVM）算法对不平衡、不对中、磨损等常见故障进行分类识别。

4. 管理层：

监控界面：构建直观、友好的监控界面，以图表、曲线等形式实时展示设备振动参数及分析结果。操作人员可通过监控界面快速了解设备运行状态，如振动趋势图可清晰呈现设备振动参数随时间的变化情况，便于及时发现异常波动。

报警管理：设定灵活的报警规则，根据不同设备的运行特性和安全要求，对振动位移、速度、加速度等参数分别设置预警值和报警值。当监测数据超出设定阈值时，系统立即以声光、短信、邮件等多种方式发出报警信息，通知相关人员及时采取措施，确保设备安全运行。

数据存储与查询：对采集到的振动数据及分析结果进行长期存储，建立历史数据库。支持用户按照时间、设备类型、故障类型等多种条件进行数据查询与检索，为设备运行状态评估、故障分析与预测提供丰富的数据支持。同时，定期对历史数据进行备份，防止数据丢失。