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[摘 要]本文笔者根据自己的工作实践，从设备故障振动诊断方法、振动诊断的频域分析方法、振动诊断的时域分析方法三方面探讨了选煤厂设备故障诊断方法，供大家参考。
[关键词]设备故障诊断；振动诊断方法
中图分类号：TG639 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）26-0071-02
引言
随着科学技术的飞速发展，旋转机械设备有大型化、复杂化与自动化的发展趋势。选煤厂设备故障对整个车间工厂造成经济甚至人员上的巨大损失。因此对设备的运行状态监测和故障诊断显得尤为重要。
一、设备故障振动诊断方法
利用振动检测和分析技术进行故障诊断的信息类型很多，取值范围大，而且是多维的，便于进行决策和识别。加速度可以从0.01g到上百个g，例如频率范围可以从0.01赫兹到几万赫兹，这就为不同故障类型提供了基础。振动检测法是一种无损检验方法，便于集成化和自动化，便于在工况监测、在线诊断、故障预报和控制，因而在工程上得到广泛的应用。
振动诊断系统的框图如下图1所示，可实现对系统的监测和诊断，可以直接检测系统的动态响应信号作为原始信息，利用系统上某些对故障非常敏感点的振动信号的变化来监测系统当前的状态或者来寻找故障源。
被检测的振动信号通过直接连到不同类型的检测设备或者分析设备上进行实时状态监测和诊断，也可以记录到磁带记录仪上或者联于数据采集、记录和存储器上，己备进行后续深入的故障诊断分析。其中振动诊断系统如图2所示，该系统可以与前述检测系统联机在线使用，也可以脱机离线使用。
二、振动诊断的频域分析方法
频域分析是机械故障诊断中信号处理最常用也是最重要的方法。现场所测到的信号一般为时域信号，但是故障的发生会引起信号频率结构的明显变化。因此，为了通过所得到的信号了解、判断观测对象的动态状态，往往需要分析频域信号。将时域信号变换致频域加以分析的方法叫做频域分析。
（1）幅值谱
旋转机械的振动通常表现为周期振动，它可以分为多个频率分量的合成，表现在频谱图上则是一条条离散的谱线。由振动信号函数傅里叶变换可知，幅值谱是表示每一个频率分量上振动复制大小的频谱图。它是故障诊断中最直观、最常用的分析手段。但是幅值谱的最大缺点是信噪比相对比较低，抗噪声能力较差。
（2）相位谱
信号的相位谱和幅值谱一样，是旋转机械故障诊断中比较基础、最常见也是最重要的分析方法，是重要的识别特征。实际上，相位谱和幅值谱是密不可分的，相位谱在识别不平衡故障，确定不平衡位置，进行平衡校正方面作用很大。
对于旋转机械，其相位是以转动部件上某一给定点作为参考，转动部件上任意一点的相位就是该参考点与该点之间所夹的圆心角。因此做相位分析的时候，必须要有参考点，也就是说，信号复杂时，必须有触发脉冲。这样才能识别某一个频率下信号的相位。
在识别故障的过程中，我们不仅要观察幅值变化，而且还要观察相位的变化，这样才能准确地判断故障。
（3）平均谱
在前面时域分析中我们介绍了时域的同步平均法，它的主要作用是提高信噪比，让有用信号更加明显，以便于我们分析，对故障诊断有很大帮助。同样，在频域中我们也有类似的平均法来使得特征信号更加的明显，这就是平均谱。平均谱包括时域平均谱和频域平均谱。时域平均谱是用时域同步平均法对信号进行平均，得到同步平均的时域波形，然后再进行傅里叶变换，得到频域平均谱。为了得到正确的时域波形，在进行时域平均谱波形采集过程中，必须有外触发脉冲。频域平均谱是在采集用户规定次数数据后，将时域数据首先进行FFT变换后取得频域数据，然后每个相同频率点对点叠加后进行平均，就得到了一个频域平均谱。平均谱可使频谱显示保持相对稳定，有效抑制掉信号中许多无用的分量，例如宽带随机噪声，不相关的周期信号。同时保留信号中有用的周期分。
（4）功率谱
前面介绍的频谱分析主要是针对周期振动信号而言的，对于混在随机信号中的周期信号则很难分析出来。功率谱则能够很好的揭示随机波形中混有的周期信号，反映振动能量大小。功率谱又分为自功率谱和互功率谱。
（5）对数普
许多故障信号往往反映在信号的边带分量和谐波分量，虽然其变化量级可能很大，但是对基本分量而言，幅值是很小的，甚至相当微弱。这样，在线性谱上不容易观察到其变化程度，这时候就可以采用对数普来分析。对数谱是将各个频率分量的幅值取对数而把线性变为分贝（dB）量度的幅值谱。
三、振动诊断的时域分析方法
（1）基于时域波形和概率密度的分析方法
振动信号最直观表示方法的就是时域波形图来，主要是利用位移、速度、加速度三个参量来反映设备运行时候的状态。对于不同的故障，其信号会表现出不同的特征，可以直接通过观察周期信号来判断故障种类。比如对于旋转机械，当发生转子不平衡故障时，信号中有明显的以旋转机械基频为特征频率周期成分，波形酷似标准的正弦波；而发生不对中故障时，信号在一个周期内，比基频大一倍的高频成分明显增大，即一个周期内波动2次等。由于是原始信号，所以时域分析法的优势是包含的信息量比较大，缺点是不太容易从中直接提取与故障相关的信息，并且很难作为智能故障方法的判断依据。
一个机械振动信号，往往是由周期信号与随机信号叠加而成的，因此在分析时域波形的时候就要用到随机信号的一些简单特征参数，包括单峰值、峰一峰值、平均值、有效值即均方根值等。在旋转机械振动检测和故障诊断中，峰值与峰一峰值来反映信号强度的变化，当机器振动不平稳，振动响应随时间变化时，可用振幅一时间图诊断方法；而均方根值用来观察信号能量的大小，多适用于作稳态振动的情况。
（2）轴心轨迹分析法
设备在运行的时候，以底座为参考，轴承的中心会有一个相对运动，这个运动轨迹就叫做轴心轨迹。轴心轨迹一定程度上反映了转子的运动状况，可以根据它来做故障诊断。
比如：转子不对中的轴心轨迹为香蕉型；转子不平衡的轴心轨迹为椭圆形；油膜涡动的轴心轨迹与不平衡相似，且涡动频率较慢，小于轴转速的0.5倍；摩擦的轴心轨迹为火花状，它叠加在正常轴心轨迹上。
（3）时域同步平均法
时域同步平均法也称为相干检波法，是从混有噪声干扰的信号中提取周期性分量的有效方法。一个随机信号的时域平均有着滤波的作用，当平均次数N为无穷大时，可以得到信号直流分量，即平均值。当随机信号包含有确定的周期信号时，如果截取信号的采样时间等于周期信号的周期T，将所截得的信号叠加平均，就能将该周期信号从随机信号和非周期信号中分离出来，而保留制定的周期分量及其高频谐波分量，提高有用信号的信噪比。即使该信号比较弱也能够分离出来，这就是时域同步法的基本思路。
对于旋转机械，截取的周期应该和设备的转动周期同步起来。例如转一圈才一帧（或转几圈采一帧），如此循环采集若干帧信号进行平均，故该方法称作时域同步法。
结语
以上笔者探讨了选煤厂设备故障振动诊断的方法，由于时间和篇幅有限，还有许多内容没涉及到，在今后的工作中笔者将不断努力研究。
参考文献
[1] 吴凡.状态监测和故障诊断技术的现状与展望[J].国外电子测量技术，2006，（3）.
[2] 魏秀业，潘宏侠.齿轮箱故障诊断技术现状及展望[J].测试技术学报，2006，20.
[关键词]设备故障诊断；振动诊断方法
中图分类号：TG639 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）26-0071-02
引言
随着科学技术的飞速发展，旋转机械设备有大型化、复杂化与自动化的发展趋势。选煤厂设备故障对整个车间工厂造成经济甚至人员上的巨大损失。因此对设备的运行状态监测和故障诊断显得尤为重要。
一、设备故障振动诊断方法
利用振动检测和分析技术进行故障诊断的信息类型很多，取值范围大，而且是多维的，便于进行决策和识别。加速度可以从0.01g到上百个g，例如频率范围可以从0.01赫兹到几万赫兹，这就为不同故障类型提供了基础。振动检测法是一种无损检验方法，便于集成化和自动化，便于在工况监测、在线诊断、故障预报和控制，因而在工程上得到广泛的应用。
振动诊断系统的框图如下图1所示，可实现对系统的监测和诊断，可以直接检测系统的动态响应信号作为原始信息，利用系统上某些对故障非常敏感点的振动信号的变化来监测系统当前的状态或者来寻找故障源。
被检测的振动信号通过直接连到不同类型的检测设备或者分析设备上进行实时状态监测和诊断，也可以记录到磁带记录仪上或者联于数据采集、记录和存储器上，己备进行后续深入的故障诊断分析。其中振动诊断系统如图2所示，该系统可以与前述检测系统联机在线使用，也可以脱机离线使用。
二、振动诊断的频域分析方法
频域分析是机械故障诊断中信号处理最常用也是最重要的方法。现场所测到的信号一般为时域信号，但是故障的发生会引起信号频率结构的明显变化。因此，为了通过所得到的信号了解、判断观测对象的动态状态，往往需要分析频域信号。将时域信号变换致频域加以分析的方法叫做频域分析。
（1）幅值谱
旋转机械的振动通常表现为周期振动，它可以分为多个频率分量的合成，表现在频谱图上则是一条条离散的谱线。由振动信号函数傅里叶变换可知，幅值谱是表示每一个频率分量上振动复制大小的频谱图。它是故障诊断中最直观、最常用的分析手段。但是幅值谱的最大缺点是信噪比相对比较低，抗噪声能力较差。
（2）相位谱
信号的相位谱和幅值谱一样，是旋转机械故障诊断中比较基础、最常见也是最重要的分析方法，是重要的识别特征。实际上，相位谱和幅值谱是密不可分的，相位谱在识别不平衡故障，确定不平衡位置，进行平衡校正方面作用很大。
对于旋转机械，其相位是以转动部件上某一给定点作为参考，转动部件上任意一点的相位就是该参考点与该点之间所夹的圆心角。因此做相位分析的时候，必须要有参考点，也就是说，信号复杂时，必须有触发脉冲。这样才能识别某一个频率下信号的相位。
在识别故障的过程中，我们不仅要观察幅值变化，而且还要观察相位的变化，这样才能准确地判断故障。
（3）平均谱
在前面时域分析中我们介绍了时域的同步平均法，它的主要作用是提高信噪比，让有用信号更加明显，以便于我们分析，对故障诊断有很大帮助。同样，在频域中我们也有类似的平均法来使得特征信号更加的明显，这就是平均谱。平均谱包括时域平均谱和频域平均谱。时域平均谱是用时域同步平均法对信号进行平均，得到同步平均的时域波形，然后再进行傅里叶变换，得到频域平均谱。为了得到正确的时域波形，在进行时域平均谱波形采集过程中，必须有外触发脉冲。频域平均谱是在采集用户规定次数数据后，将时域数据首先进行FFT变换后取得频域数据，然后每个相同频率点对点叠加后进行平均，就得到了一个频域平均谱。平均谱可使频谱显示保持相对稳定，有效抑制掉信号中许多无用的分量，例如宽带随机噪声，不相关的周期信号。同时保留信号中有用的周期分。
（4）功率谱
前面介绍的频谱分析主要是针对周期振动信号而言的，对于混在随机信号中的周期信号则很难分析出来。功率谱则能够很好的揭示随机波形中混有的周期信号，反映振动能量大小。功率谱又分为自功率谱和互功率谱。
（5）对数普
许多故障信号往往反映在信号的边带分量和谐波分量，虽然其变化量级可能很大，但是对基本分量而言，幅值是很小的，甚至相当微弱。这样，在线性谱上不容易观察到其变化程度，这时候就可以采用对数普来分析。对数谱是将各个频率分量的幅值取对数而把线性变为分贝（dB）量度的幅值谱。
三、振动诊断的时域分析方法
（1）基于时域波形和概率密度的分析方法
振动信号最直观表示方法的就是时域波形图来，主要是利用位移、速度、加速度三个参量来反映设备运行时候的状态。对于不同的故障，其信号会表现出不同的特征，可以直接通过观察周期信号来判断故障种类。比如对于旋转机械，当发生转子不平衡故障时，信号中有明显的以旋转机械基频为特征频率周期成分，波形酷似标准的正弦波；而发生不对中故障时，信号在一个周期内，比基频大一倍的高频成分明显增大，即一个周期内波动2次等。由于是原始信号，所以时域分析法的优势是包含的信息量比较大，缺点是不太容易从中直接提取与故障相关的信息，并且很难作为智能故障方法的判断依据。
一个机械振动信号，往往是由周期信号与随机信号叠加而成的，因此在分析时域波形的时候就要用到随机信号的一些简单特征参数，包括单峰值、峰一峰值、平均值、有效值即均方根值等。在旋转机械振动检测和故障诊断中，峰值与峰一峰值来反映信号强度的变化，当机器振动不平稳，振动响应随时间变化时，可用振幅一时间图诊断方法；而均方根值用来观察信号能量的大小，多适用于作稳态振动的情况。
（2）轴心轨迹分析法
设备在运行的时候，以底座为参考，轴承的中心会有一个相对运动，这个运动轨迹就叫做轴心轨迹。轴心轨迹一定程度上反映了转子的运动状况，可以根据它来做故障诊断。
比如：转子不对中的轴心轨迹为香蕉型；转子不平衡的轴心轨迹为椭圆形；油膜涡动的轴心轨迹与不平衡相似，且涡动频率较慢，小于轴转速的0.5倍；摩擦的轴心轨迹为火花状，它叠加在正常轴心轨迹上。
（3）时域同步平均法
时域同步平均法也称为相干检波法，是从混有噪声干扰的信号中提取周期性分量的有效方法。一个随机信号的时域平均有着滤波的作用，当平均次数N为无穷大时，可以得到信号直流分量，即平均值。当随机信号包含有确定的周期信号时，如果截取信号的采样时间等于周期信号的周期T，将所截得的信号叠加平均，就能将该周期信号从随机信号和非周期信号中分离出来，而保留制定的周期分量及其高频谐波分量，提高有用信号的信噪比。即使该信号比较弱也能够分离出来，这就是时域同步法的基本思路。
对于旋转机械，截取的周期应该和设备的转动周期同步起来。例如转一圈才一帧（或转几圈采一帧），如此循环采集若干帧信号进行平均，故该方法称作时域同步法。
结语
以上笔者探讨了选煤厂设备故障振动诊断的方法，由于时间和篇幅有限，还有许多内容没涉及到，在今后的工作中笔者将不断努力研究。
参考文献
[1] 吴凡.状态监测和故障诊断技术的现状与展望[J].国外电子测量技术，2006，（3）.
[2] 魏秀业，潘宏侠.齿轮箱故障诊断技术现状及展望[J].测试技术学报，2006，20.