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机床故障信息的分析方法

2021-05-15 15:35:37

目前,对回转机械的故障诊断有许多方法,而基于振动信号的诊断是普遍采用的方法之一。当机器运行过程中发生异常时都会引起振动信号的变化,一般来说,机床故障的60%~70%是通过振动和由振动辐射出的噪声反映出来的。因此,可根据对振动信号的分析,在不停机、不解体的情况下,掌握机床的故障情况,包括故障的原因、部位以及劣化程度。实际上,由于结构上原因,机床工作伴随着振动是正常现象,也就是说,振动本身不能作为故障特征,只有异常振动信号才可能包含某种故障信息。
一般情况下,机床振动的时域信号总是杂乱无章的,不管是正常状态还是故障状态,很少有故障信息直接显现,要获得故障信息必须对信号进行某种分析处理。这里介绍几种常用的振动信号分析方法。
(1)状态监测
设备状态监测通常是指通过测定设备上一定测点的振动信号(位移、速度或加速度)来检查状态是否正常,常可认为超过允许值的大小表示故障的严重程度。当它达到某一给定值(不同的设备有不同的标准)时就应停机检修,若对设备进行连续监测,便可获得设备状态变化的趋势规律,从而对剩余使用寿命做出估计,并可进行预测预报。通过状态监测所获得的振动信号还可以用于进一步的故障分析。
(2)时域分析
直接对振动时域信号的时间历程进行分析是故障诊断最直接和最简单的方法,特别是当信号中含有谐波信号、周期信号或短脉冲信号时更为有效。直接观察时域波形可以看出周期、谐波和脉冲等,利用波形分析可直接识别共振现象和拍频现象。例如当传动系统中有齿轮断齿时,断齿齿轮每转一周就会出现一次冲击,时域上表现为幅值很大的冲击型振动。
(3)频谱分析
机床振动信号大都是有多种激励信号合成的复杂信号,按照傅里叶分析原理,这种复杂信号可以分解为一系列谐波分量(频率成分),对于线性系统,各谐波分量代表着相应频率激励力,对应着系统的某些特征频率。因此对振动信号进行傅里叶变换可以分析、计算出振动能量在频率轴上的分布,通过对振动能量集中的频率分析可以判断故障的起因。
(4)倒谱分析
倒谱分析也称二次谱分析,数学上倒谱为功率谱对数值的傅里叶逆变换。倒谱是检测复杂谱图中周期分量的有力工具,尤其在机床传动系统的故障诊断中具有特殊的优越性。由于机床传动系统中齿轮轴承较多,振动信号中调制现象比较普遍,谱图中谱线密集,肉眼难以识别其周期性,利用倒谱可以将原来谱图上成族的变频带谱线化为单根谱线,便于系统特征频率的识别。