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振动检测仪—振动故障特征数据的分析处理

检测设备

来源:检测设备 点击数:209次 更新时间:2018-6-12 15:45:29
      轧钢机械轴承振动特征数据分析处理。收集滚动轴承、齿轮的振动数据时,通常需要在被测量对象上面安装加速度传感器。但是信号收集效果并不是非常理想,研究其原因,主要是因为减速机振动的频率范围通常相对比较宽,尤其是在轧钢机械保持在较低速度的情况下,加速度传感器很难对低频成分保持较高的敏感性,所以,通常会采用位移传感器(也称之为涡流传感器)来替代加速度传感器。

机械轴承振动特征数据分析处理

 

  振动检测仪动态检测转速

  振动故障的频率就等于特征频率,但由于实际分析的故障信号具有随机性,故障特征频率可能与理论计算存在误差。为了解决这个问题,通常是取某段频率范围幅值的最大值作为特征频率的幅值。如果转速的测量误差较大,则将无法识别故障特征频率,特别是在变转速的情况下。安装涡流传感器,其一是直接作为键相同步探头,保证不同通道同时刻进行采样,频率计算准确;其二是在人工键相的情况下,经过带通滤波的轴振动波形周期性较好,根据采样频率、波形数目和主振幅的频率,可以计算出较准确的转速。

  振动检测仪动态监测轴承的磨损程度

  磨损是轴承最常见的一种失效现象,常引起径向间隙发生变化,使涡流传感器的间隙电压发生变化。它产生的振动在加速度传感器上难以清晰分辨,通过采用涡流传感器,不间断地测量探头体与旋转轴之间的相对间隙变化,可以发现轴承因磨损而发生的圆度变化,做到故障的早期诊断。由于某些轴表面有毛刺,系统采用了带通滤波处理。同时,由于冲击时使轴产生较大的晃度,因此,一般以空载和稳态时的平均间隙值作为诊断依据。

  准确识别轧钢机械的实时工作状态。一般情况下,轧钢机械的工作状态主要分为三种,即稳态、冲击状态以及空载状态;但是也有部分轧钢机械只有上述三种工作状态中的两种。通常来讲,轧钢机械处于空载的工作状态时所产生的振动效应最弱,其稳态时其振动效应会增大,如果轧钢机械正在甩钢或者咬钢时,则此时的冲击振动会非常显著。通过积累轧钢机械的各种工作数据,并采集的数据进行分析对比,便可以自动判断出轧钢机械的实时工作状态。同时,还可以实现轧钢机械冲击过程中所采集的数据自动地放置于波形的中央位置,如此一来能够有效地避免常常出现的因为冲击过程中数据采集不完整而导致的频谱特征数据失去可比性的现象。

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