《机械故障诊断技术》课程论文

图3-2 转子不平衡故障谱图

(3)当ω＜ωn 时，即在临界转速以下，振幅随着转速的增加而增大；当ω＞ωn后，即在临界转速以上，转速增加时振幅趋于一个较小的稳定值；当ω接近于ωn时，即转速接近临界转速时，发生共振，振幅具有最大峰值。振动幅值对转速的变化很敏感，如图3-3所示。 (4)当工作转速一定时，相位稳定。 (5)转子的轴心轨迹为椭圆。

(6)从轴心轨迹观察其进动特征为同步正进动。

图3-3 转子不平衡的主要特征

转子不平衡分析与解决方法

转子不平衡常用的分析方法是利用轴心轨迹图进行分析。所谓轴心轨迹，就是当转轴旋转时，它会绕转轴中心点振动，运动的轨迹就是轴心轨迹。正常的轴心轨迹应该是一个较为稳定的、长短轴相差不大的椭圆。

不对中时，轴心轨迹为月牙状、香蕉状，严重时为8字形；发生摩擦时，会

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出现多处锯齿状尖角或小环；轴承间隙或刚度差异过大时，为一个很扁的椭圆；可倾瓦瓦块安装间隙相互偏差较大时，会出现明显的凹凸状。

如果轴心轨迹的形状及大小的重复性好，则表明转子的涡动是稳定的；否则，就是不稳定的。转子发生亚异步自激振动时，其轴心轨迹往往很不稳定，不仅形状及大小时刻在发生较大的变化，而且还会出现大圈套小圈的情况。

轴心轨迹图有原始、提纯、平均、一倍频、二倍频、0.5倍频等多种轴心轨迹，主要看提纯、一倍频、二倍频的轴心轨迹图。这是因为转子振动信号中不可避免地包含了噪声、电磁信号干扰等超高次谐波分量，使得轴心轨迹的形状变得十分复杂，有时甚至是非常地混乱。而提纯的轴心轨迹排除了噪声和电磁干扰等超高次谐波信号的影响，突出了工频、0.5倍频、二倍频等主要因素，便于清晰地看到问题的本质；一倍频轴心轨迹则可以更合理地看出轴承的间隙及刚度是否存在问题，因为不平衡量引起的工频振动是一个弓状回转涡动，工频的轴心轨迹就应该是一个圆或长短轴相差不大的椭圆，而如果轴承间隙或刚度存在方向上的较大差异，那么工频的轴心轨迹就会变成一个很扁、很扁的椭圆，从而把同为工频的不平衡故障和轴承间隙或刚度差异过大很简便地区别开来；二倍频轴心轨迹则可以看出严重不对中时的影响方向等。

1 基于二维不变矩的低频轴心轨迹特征二维不变矩在数字图像识别中经常使用,它实质是将一维信号的各阶矩拓展到二维空间,并通过一系列的规一化处理,使得各阶矩特征量对于二维图像的平移、尺度变化以及旋转保持恒定,而只对形状的变化十分敏感。目前,该方法已成功地用于航天领域的飞机类型识别以及医学领域的病变细胞的自动识别。

2 基于傅立叶变换的倍频轴心轨迹形状特征一般情况下,倍频轴心轨迹可以表述为工频及其倍频谐波分量之和。

轴心轨迹可以通过将相互垂直的两个振动传感器分别安置于轴的某一截面上，同时刻采集数据获得，如下图所示：

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a) b)

轴心轨迹图

a)轴心轨迹 b）相互垂直的两个传感器的振动波形

转子不平衡的识别特征是其振动信号的波形接近正弦波,其振动信号的频谱图中,能量集中于基频,其振幅最大,而其它谐波的振幅较小。通过分析轴心轨迹的运动方向与转轴的旋转方向，可以确定转轴的进动方向（正进动或反进动）。

诊断技术的展望

在对故障的研究过程中，诊断是关键。如何获取诊断信息是我们应当重视的。诊断信息的质量是影响诊断精度的一个重要因素。因此必须从信息的获取、传输、转换、存贮和识别各个环节入手以提高其质量。一方面，必须有效地去除噪声干扰；另一方面，通过诊断信息的集成、融合及分解来提高诊断信息的质量。后者可以在空间和时间域进行，在时间域，完善的诊断信息应包含历次大修的记录(以年记)，本次大修以来的趋势分析(以月记)，当前信息(以秒记)、瞬态信息(以毫秒记)和起停车信息。从空间看，完整的诊断信息应包含机组上各测点，各轴承截面的横向和轴向振动信息。

在获得回转机械振动的全方位测试信息后，必须针对振动信息的特点提出有效的分析手段，从时间和空间两个方面对上述信息进行集成、融合和分解，最大程度地揭示各个传感器闾的内在联系。 在空间域，传统的谱分析方法在转子监测和诊断中一直起着重要作用，但存在严重不足。首先，传统的谱分析方法使振动信号的幅值和相位相互分离，而相位信息往往被忽略。其次，传统的谱分析方法不能给出一个支承截面中转子在垂直和水平两方向振动之间的相互关系，而孤立地分析某一方向振动，并不能了解转子振动的全貌。

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因此，必须提出有效的振动信息的全息化处理方法，揭示各振动自由度间的内在联系，而全息谱技术是多传感器信息融合在回转机械监测和诊断中的体现，它将各个轴承截面上的传感器所提供的信息加以融合，在FFT算法的基础上，通过一定的校正方法，精确求得按自由方式(非等转角间隔整周期)采集的振动信号的幅值，频率，相位值，然后将转子截面水平和垂直方向振动信号的幅值、频率、相位信息进行集成，用合成的一系列椭圆来刻划不同频率分量下转子的振动行为。它巧妙地构造了多支承转子系统的单一截面和整机振动分析方法，体现了诊断信息的全面利用，综合分析的思想。

全息谱技术相对于FFT谱而言，由于揭示了回转机械各振动自由度间的内在联系，因而在回转机械状态监测和故障诊断领域取得了令人瞩目的成就。但还存在着诸多不足，需要从振动信息的全息化分析、提纯和智能识别等角度，进一步拓展和完善。

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