文档介绍：振动信号的分析方法
在对设备进行监测和故障诊断中,大多都采用对设备进行振动状态监测,所以对振动信号进行有效地分析,使用不同的分析方法来获得振动信号的特性参数,这种方法是机械设备实现故障诊断的主要措施。常用的振动信号分析方法有时域分析法,频域分析法,阶次跟踪分析法,经验模态分析法和包络解调分析法,下面逐个对这五种分析方法进行详细说明。
时域分析法
振动时域参数分析是对风力发电机组进行故障检测和诊断的简易方法,时域波形是经过DSP数据处理器去噪处理后的信号,包含较多的信息量。在时域诊断中,采用的参数有:均值、均方根值、峭度值、峰值、脉冲因子、裕度系数……通过监测这些特征参数是否超过设定的_值来诊断传动部件是否发生机械故障。幅域参数一般分为有量纲和无量纲2种类型的指标。均值、均方根值等为有量纲的时域参数。无量纲的时域参数包含偏态系数、波形因子、峰态系数、脉冲因子、裕度系数……现对时域分析中所涉及的主要釆用的参数进行简要介绍。
(1)均值:平均值又可称为直流分量,是用来评价信号是否稳定。表征了振
动信号变化的中心波动,是信号的常量分量,其表达式为
其中,n为总的采样点数; 表示振动信号的样本函数。
(2)均方根值:均方根值,也叫方均根值,它是对信号先平方,再求取平均值后开方得到的,是对没有规律的信号比较有用。其表达式为
(3)峭度:峭度值是可以直接体现概率密度的一种可靠参数,概率密度函数分布形态偏移越大,峭度值的绝对值就越大。
峭度值可以反映概率密度图形的对称性。概率密度函数分布形态偏移越大,
峭度值的绝对值越大。
除此之外,还有几种比较常见的时域参数,
频域分析法
时域振动信号的频谱分析是目前所知的研究故障特征方法中基础的方法之一,可以在频谱中,获得比较全面的故障信息。在频域中,主要从幅值频谱、功率频谱、倒频谱3个基本的频谱进行分析。频谱的功能是用来分析原始信号中轴承内圈、外圈的固有频率和故障频率,以及齿轮箱齿轮互相哨合产生的哨合频率;倒频谱的功能是用于容易地获得频谱的边频带中的周期成分,并确定故障发生的位置。
幅值频谱就是对传感器釆样所得的原始信号经处理后的振动信号进行一次傅立叶变换(FFT),计算并画出该时域振动信号的频率图谱,傅立叶变化的表达式为:
一个周期信号经过傅立叶变换后,得到的幅值谱是一个离散的信号,该频谱是由信号的基波和各次谐波组成的;非周期信号经过傅立叶变换后变成了一个连续的信号,信号连续地分布在一定的频率范围之内。幅值谱可以代表谐波频率时域信号的有效值,是时域信号各谐波的幅值随频率的一种线性分布。
功率谱,就是在频域中表现对信号功率的分布,即体现出振动信号能量的大小情况。功率谱包括互功率谱和自功率谱2种频谱,它的频谱包含的信息和幅值谱是一样的,因为它是幅值的平方,所以比幅值谱的突出频率更加清晰。基于幅值谱的自功率谱的表达式如下所示。
由上式可知,功率谱其实就是时域信