时域信号、描述、分析与诊断PPT

时域信号、描述、分析与诊断 §T—1振动信号的描述机械振动信号按时间域性质可分两大类 确定性信号 非确定性信号即随机信号再进一步分类,如下图所示。简谐振动 简谐振动或称谐振动是指振动位移的时间历程的瞬时值X(t)，按正弦函数规律变化的周期性振动。它是最简单也是最基本的机械振动。 谐振动位移的数学 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 达式为： 图2—4简谐振动2．周期振动 周期振动是指一定的周期时间T后，运动自身还精确地重复着的振荡运动，其数学表达式为：X(t)=X(t+nT)如图3: 矩形波、三角形波均属周期形波3．准周期振动 准周期振动是由频率比中有无理数的谐波组成.如或如4．瞬态振动和冲击瞬态振动是指仅持续几个周期的振动。冲击则是指单个脉冲振动5．随机振动随机振动是指振动时间历程的瞬时值不能用精确的数学式描述，并且永远不会有复现周期的振荡运动。在长期运行的机械设备中，拾取其振动的信号，一般可假设其为平稳的，各达历经的，其概率密度符合正态分布。因此，在信号处理过程中，可以用一个样本，代替整个随机过程。§T—2机械设备振动信号的拾取 近期技术特点：1、匹配器—电荷放大器均安置在传感器中，减少了电缆对传感器灵敏度的影响。2、过去记录均用多通道的磁带记录仪，目前大多采用数采器。3、二次处理的计算机与数采器联合密切。 §T—3机械设备振动信号特点一般得到的原始数据都是时间波形的形式，时间波形直观，易于理解。对某些故障信号波形有明显特征，就可以利用时间波形先作一、初步判断。一般情况是：无故障时：随机信号，振动幅值低小，整个振动小。有故障时：随机信号+周期信号，振动幅值增大，振动频率域扩大，振值总值增大。随着故障发展，周期信号更加明显。①对有疲劳剥落故障的齿轮和滚动轴承，信号中存在脉冲（如图4）；②当回转机械有较大不平衡时，信号中有明显周期性成分；③在回转轴有不对中故障时，信号中周期性地出现幅值大小变化。（即幅值在一周之中有大小变化 )最简单的设备，如风机，它产生的信号是周期性的信号，并有谐波，随故障增大，其谐波增多（即有高次及低次谐波）。二、时域波形特点1、正常合格品为幅值较小的随机振动图T—6某种电动机的振动波形图T—7轴受振动的波形2、滚珠产生皱纹则产生较大的振幅（比正常）表面剥落就产生脉冲状冲击振动又例如用来检查电机线圈的安装有松动的线圈已完好的线圈其振动响应的幅值约有5~10倍差距。图T—8又例，此处是信号经过预处理，窄带滤波或同步平均图T-9齿轮在各种状态下的时域平均信号a)正常齿轮在一转内时域平均信号，信号由均匀的啮合频率分量组成；b)齿轮安装对中不良，啮合频率受幅值调制，调制频率为转频及其低阶谐频；c)齿面严重磨损，啮合频率严重偏离正弦信号，由于是均匀磨损故振幅起伏不大；d)齿轮有局部剥落，振幅在某一部位有突跳。§T—4时域参数描述一、振动信号基本知识。1、位移、速度和加速度都是描述振动的物理量，可用不同的传感器来获得不同的信号。三者相互关系可用数学式表示2、振动信号三要素1）振幅A；2）频率ff=1/T3）初始相位角图T—10振动幅值的表示3、振动幅值的表示法1）峰值A=Xmax2）峰—峰值2A；3）绝对值平均值4）均方值5）均方根值均值X—表示信号的稳定分量（直流分量）均方根—表示信号的强度4、振动信号的其它一些描述。1）概率密度函数p(x)p(x)= 图T—11概率密度函数的计算 概率密度函数提供了随机信号沿幅值域分布信息，是随机信号主要特征参数之一。不同的随机信号有不同的概率密度函数的图形。常见四种信号的概率密度函数图形。故障的产生和发展引发出设备振动幅值及频谱的改变，幅域变化很灵敏地引起概率密度函数图形的变化例下图，是轴承正常状态和发生剥落时两种状态的p(x)。图T—12正态分布的振动振幅  如在人患病而不认为身体健康时的体重减少时期，当年的概率密度分布与健康年月的理应有差异。可以说轴承振动时与此相同。图T—12所示为正常时和发生剥落时振动振幅的概率密度分布。剥落发生时，分布的幅度广。这是由于存在剥落的冲击振动。这样，从概率密度分布的形状可进行异常诊断了。但若不定量化，则事倍功半。2）相关函数a)自相关函数描述信号变化剧烈程度，越剧烈两边消失越快。—描述信号变化剧烈程度。b)互相关函数常见四种典型信号的相关函数。两者又是判别有无故障的良好手段，有故障就有周期振动。（见另一软胶片）例新旧车床的自相关图 图T—13二、有量纲幅域诊断函数1、均值平稳随机也可用其任一样本用下式计算：2、均方根值3、方根幅值 4、绝对平均值5、歪度6、峭度三、无量纲幅域诊断参数上述有量纲幅域诊断函数值虽然会随故障的发展而上升，但亦会因工作条件（如负载、转速、仪器灵敏度等等）的改变而变化，而且实际上很难加以区分。我们希望幅域诊断参数只对故障的变化有敏感（即和机器工作条件无关）为此引无量纲幅域参数，它们只取决于概率密度函数p(x)的形状。1、波形指标(shapefactor)2、峰值指标3、脉冲指标(Cretfactor)4、裕度指标5、歪度指标(Skewness)6、峭度指标(Kurtosis)故障的产生及发展引发振动幅域变化引发率密度函数变化以上无量纲值只取决于p(x)的形状。例一峰值指标用于滚动轴承故障诊断例子。图T—14轴承的波峰因素例二．诊断某齿轮故障例子齿轮振动信号的无量纲幅域诊断参数表T—1 峭度、裕度、脉冲指标对冲击脉冲型故障比较敏感。 齿轮类型 裕度指标 峭度指标 脉冲指标 峰值指标 波形参数 新齿轮 4.143 2.659 3.536 2.867 1.233 坏齿轮 7.246 4.335 6.122 4.797 1.276 例三．新旧两变速箱的p(x)  图T—15例四．齿轮故障诊断（旧齿轮诊断）表T—2齿轮点蚀试验分析结果 参数值状态 Xmax最大值 Xrms均方根值 If脉冲指标 CLf裕度指标 Kurt峭度 振铃计数 正常状态中等故障严重故障 6016501150 208199247 3.624.625.86 2.903.784.66 2.723.233.77 102258表1—2齿轮胶合试验分析结果表1—3齿轮裂纹试验分析结果 参数值状态 Xmax Xrms If CLf Kurt 振铃计数 正常状态中等故障严重故障 431602680 146167154 3.594.564.82 2.963.613.75 2.562.983.37 73128 参数值状态 Xmax Xrms If CLf Kurt 振铃计数 正常状态中等故障严重故障 546648742 156199244 4.505.023.70 3.503.203.03 3.252.802.66 132848 对于裂纹和点蚀故障，If，CLf和Kf随着故障加剧而呈下降趋势，这是因为产生的胶合线呈随机性，振幅较均匀，Xmax会上升较快的缘故。所谓振铃计数是借用声发射技术中的一种信号表示，是指一个事件中，波形超过阀值的脉冲数。该指标既考虑了振动强度又考虑了整个历程的经历，对齿轮诊断具有良好的效果。 例五．新旧拖拉机自相关函数诊断图T—16拖拉机齿轮箱噪声的自相关系数§T—5对概率密度函数的进一步描述一、许多无量纲指标与p(x)密切联系着。由于对p(x)的定量化引出了歪度指标Skewness，及峭度指标Kurtosis，为了更好地理解这两指标，这里再深入分析p(x)的性质。1、和σ为分布函数。故常态分布曲线由和σ就可决定，σ值意味着偏离平均值的大小值，σ值越大偏离值越大。2、常态分布函数μ3=0即常态分布的偏倚系数为0。3、常态分布函数四阶矩μ4/σ4=3故常态分布的峰突系数为3。补充一、a)σ值越小则p(x)值越大，因而p(x)减小很快，即曲线陡；b)反之，σ愈大，p(x)减小缓慢，曲线平坦；c)补充二、a)中位数x2—把概率分布划分为两个相等部分,即划分面积相等两部分，随机变量大于或小于中位数的概率各等于1/2。b)平均数x3—表示分布重心。c)众数x1—表示高峰所在的数。图T—18平均数、中位数和众数的相对位置若分布曲线是单峰且对称，即全正态分布则三者合一。若偏倚不大，则三者关系如上图，偏倚系数Cs>0为正偏Cs<0为负偏歪度σ为负责，意味着偏离正态。䃳 补充三、称峰凸系数，CE>3则有较凸峰，凸峰改变。  图T—19凸峰图例1、某电机对产品的概率密度函数检测图T—20某种电动机振动信号的幅值概率密度函数例2、英国钢铁公司应用其研制的峭度仪监测滚动轴承的实例实验时间总共84Hrs。在72小时时，峭度系数已达到6，已发生疲劳破坏。到84小时时，到超过320。而RMS值及峰值在74小时无明显，在84小时时也还很小。如图T—21轴承疲劳试验过程 例3、Cs>0及Cs<0的图形。CE>3及CE>3的图形。歪度波形峭度波形歪度计算式：峭度计算式：    例4．丰田书上例。图T—231、较正常，有冲击。偏倚不大，峭度<3平均值=0.0019 有效值=.0587785 歪度=－.0257 峭度=＋.0278814 2、正偏倚，峰凸度大。图T—24时域有明显周期，且周期大小有变化。 平均值=－0.009 有效值=.0684331 歪度=2.4553 峭度=19.53893、明显冲击图T—25 平均值=0.0205 有效值=0.27898 歪度=－.7792 峭度=17.5894