LC100SA的振動分析與故障診斷系統(tǒng)
機(jī)組運(yùn)行的臨時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、報警數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)頻譜數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù),都為機(jī)器的狀態(tài)離線分析提供了豐富的信息。為了讓用戶對機(jī)組的各種工況狀態(tài)和運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢充分了解,本系統(tǒng)提供了狀態(tài)趨勢圖。
圖. 1狀態(tài)趨勢圖
時域波形分析
顯示數(shù)據(jù)不同時刻的幅值變化曲線,同時可進(jìn)行任意波形段擴(kuò)展,方便觀察。同時系統(tǒng)自動計算振幅、有效值、峰峰值、峭度、歪度、通頻值,給與直觀時域判斷
對時域信號進(jìn)行頻譜分析可以得到信號中10個蕞大諧波分量的頻率和幅值,頻譜圖是目前進(jìn)行故障分析和診斷的普遍使用的圖形,從中可以得到有關(guān)信號所含頻率成分的重要信息。包括工程中常用的對數(shù)功率譜、頻譜校正、頻譜擴(kuò)展以及定頻、頻譜FFT-FS細(xì)化等功能;頻譜分析中,運(yùn)用三點(diǎn)卷積校正法、比值校正法及相位校正法理論進(jìn)行頻譜校正,準(zhǔn)確地自動識別出離散頻譜中的單頻成分和間隔較遠(yuǎn)的多頻率成分,并自動校正其頻率、幅值和相位。
倒譜具有檢測和分離頻譜中周期性成分的能力,頻譜中的周期分量在倒譜中簡化為單根譜線。采用倒譜分析技術(shù)可以分離出邊帶信號,倒譜圖中的離散譜線高度就反映原功率譜中周期分量的大小。當(dāng)功率譜圖中包含許多大小和周期都不同的周期成分時,功率譜圖很難直觀地看出其特點(diǎn),此時,應(yīng)用倒譜來分析具有很大的優(yōu)點(diǎn)。
當(dāng)顯示頻譜時,該功能將工況譜圖與正常譜圖做差譜分析,對不具備診斷知識的巡檢人員也能明顯看出譜圖間的差別,很容易提取故障特征,得出故障原因。
小波變換的實(shí)質(zhì)是把原始信號不同頻率段的信息抽取出來,并將其顯示于時間軸上,這樣既可以反映信號的時域特征也可反映信號的頻域特征。小尺度的變換包含信號的高頻成分,大尺度的信號包含信號的低頻成分。這樣,我們就可以根據(jù)需要,選取不同尺度的變換來找出故障特征。
在滾動軸承和齒輪箱故障診斷中,低頻段包含有豐富的故障信息,但其能量較小,往往被噪聲中所淹沒。包絡(luò)是通過分離出原信號中的低頻信息進(jìn)行解調(diào),因此,由包絡(luò)分析得到的結(jié)果用于診斷滾動軸承和齒輪往往比較清晰直觀。
因?yàn)殡S機(jī)噪聲的自相關(guān)函數(shù)隨時間衰減得很快,所以可以利用自相關(guān)函數(shù)來檢測混于隨機(jī)噪聲中的確定性信號和隱含在信號中的周期性。還可同時對兩個不同測點(diǎn)振動信號數(shù)據(jù)文件做互相關(guān)分析或者互譜分析。相關(guān)分析適用于降噪、提取周期成分、確定故障源等。