机电转动设备在现代工业中不可或缺，其运行状态与整个生产流程紧密相关。然而，设备故障频发不仅影响生产效率，还可能造成巨大的经济损失。因此，要高度重视故障诊断技术的研发与运用，以保障机电转动设备的稳定运行。振动特征分析作为一种有效的故障诊断方法，近年来受到了广泛关注，通过对设备振动信号的分析，可以揭示出设备内部的故障信息，为故障预防和维修提供有力支持。本文将深入探讨振动特征分析在机电转动设备故障诊断中的应用，旨在提高故障诊断的准确性和效率，为工业生产的可持续发展贡献力量。
1.机电转动设备故障与振动特性的关系
旋转设备中的机械和电气故障会产生不同的振动特征，从而实现有效的故障诊断[1]。机械故障（例如轴承缺陷、齿轮损坏和转子不平衡）会产生特定的振动模式。例如，轴承故障会产生特征频率，如滚珠通过频率外圈(BPFO)和滚珠通过频率内圈(BPFI)，可通过频域分析检测。齿轮故障会产生齿轮啮合频率的谐波，表明存在齿磨损或断裂等问题。电气故障（例如转子条问题和定子绕组缺陷）也表现出独特的振动特征。转子条故障会因电磁不平衡而导致两倍于线路频率的振动，而定子绕组问题会导致不均匀的磁力，从而产生不同的频率分量。
通过时域、频域、时频分析方法分析这些振动特征，可以准确识别和诊断各种故障，以便及时维护并防止严重故障的发生。
2.振动特征分析方法与技术
2.1振动信号的时域分析
时域分析直接检查随时间变化的振动信号，这种方法侧重于原始信号，可用于识别瞬态事件和整体振动趋势，关键技术包括计算统计参数，如均方根、峰值、波峰因数和峰度。均方根提供了振动能量含量的总体测量，而峰值则突出了信号的最大振幅，波峰因数即峰值与均方根的比率，表示尖峰或冲击的存在。峰度测量信号幅度分布的锐度，有助于检测与正常工作条件的偏差。时域分析很简单，但在识别特定故障频率方面可能受到限制。
2.2振动信号的频域分析
将时域信号转换为频域信号，此变换揭示了信号的频率成分，从而可以识别周期性事件和故障特定频率，频域分析在诊断轴承故障（轴承故障会产生与轴承几何形状相关的特征频率的振动）和齿轮故障（表现为齿轮啮合频率的谐波）等问题方面特别有效。通过分析这些频率的幅度和相位，可以确定故障的类型和严重程度，这种方法可以详细了解振动的周期性，但可能无法有效捕捉瞬态事件。
2.3振动信号的时频分析
频域分析使用快速傅里叶变换时频分析方法，例如短时傅里叶变换和小波变换，通过同时分析时域和频域中的信号，提供全面的视图[2]。短时傅里叶变换将信号划分为短时间段，并将快速傅里叶变换应用于每个段，从而提供时间分辨的频谱，该技术可用于监测振动特性随时间的变化，在检测非平稳故障方面十分有效。小波变换将信号分解为小波，可以捕捉高频细节和低频趋势，该方法对于识别瞬态和局部事件特别有效，可在时域和频域中提供高分辨率。
2.4振动信号的统计特征提取
统计特征提取涉及从振动信号中计算各种统计指标，这些指标可用作自动故障诊断的机器学习模型的输入，常见的统计特征包括平均值、标准差、偏度和峰度[3]。这些特征提供了信号幅度分布的摘要，并可以突出显示指示故障的偏差。主成分分析和独立成分分析等先进技术可以降低数据的维度，同时保留重要信息，从而提高故障诊断算法的效率和准确性。通过利用这些统计特征，可以开发出能够高精度识别和分类不同故障类型的稳健模型。
3.振动特征分析在故障诊断中的应用例谈
3.1基于振动特征分析的轴承故障诊断
轴承故障在旋转设备中很常见，会严重影响性能和使用寿命。振动特性分析对于检测轴承故障非常有效。具体技术包括包络分析，它解调高频振动以显示与轴承内圈、外圈和滚动元件相关的故障频率。频域分析可以识别这些特征频率，从而可以尽早发现诸如剥落、点蚀和磨损等缺陷[4]。时域分析还可用于观察振动幅度的增加和峰度等统计参数的变化，从而指示正在发生的故障。
3.2基于振动特征分析的齿轮故障诊断
齿轮故障（包括齿磨损、断裂和错位）会产生独特的振动模式。频域分析特别有用，因为齿轮故障会产生齿轮啮合频率的谐波[5]。通过检查频谱，可以检测到这些谐波的振幅变化，从而表明齿轮故障的存在和严重程度。时频分析方法（如小波变换）可以捕获与齿轮损坏相关的瞬态事件，从而提供更详细的诊断。统计特征提取通过识别振动信号统计特性的偏差进一步增强了故障检测。
3.3基于振动特征分析的电机故障诊断
电机故障（例如转子不平衡、定子绕组缺陷和轴承问题）可通过振动分析进行诊断。频域分析可以检测与电气故障相关的谐波，例如转子条问题的两倍线路频率。时域分析可以识别整体振动水平的增加和统计测量的变化。时频分析有利于检测非平稳故障，提供电机状况的全面视图。这些方法可以尽早检测和准确识别电机故障，防止意外故障并降低维护成本。
4.振动特征分析在故障诊断中的优化与改进
振动信号预处理技术的优化涉及实施先进的滤波技术以消除噪声和不相关的数据，从而提高信号质量。可以采用自适应滤波和小波去噪等技术来保留关键的故障相关信息，同时消除可能影响准确诊断的伪影。
特征提取方法的改进与创新可以实现更准确的故障诊断，具体可以通过利用机器学习算法从振动信号中识别和提取更具信息性和判别性的特征来实现。主成分分析和独立成分分析等技术可以降低数据维度，同时保留基本特征，从而提高分析的整体效率和准确性。
改进故障诊断模型需要集成深度学习和集成学习等先进计算方法，以提高模型的稳健性和准确性。将传统统计方法与现代人工智能技术相结合的混合模型可以提供更可靠的诊断，这些模型不断学习并适应新的故障模式和不断变化的运行条件，将进一步提高故障检测和预测能力，确保及时和准确地采取维护措施。
结束语：
振动特性分析已被证明能有效诊断机电旋转设备的故障，能够及早发现并减少停机时间和维护成本，准确识别轴承缺陷、齿轮损坏和电机故障等问题。时域、频域和时频分析等方法在故障检测方面各有优势，时域分析突出整体振动趋势，频域分析识别特定故障频率，时频分析捕捉瞬态事件，提供全面的诊断工具包。
未来的研究应侧重于集成先进的机器学习技术，以提高特征提取和故障诊断的准确性。此外，开发能够处理更多设备类型和故障情况的强大自动化诊断系统将进一步改善维护策略和设备可靠性。
参考文献：
[1]曹宏娟,李继君.PLC在机电设备故障诊断中的应用[J].海峡科技与产业,2020(10):3.
[2]孙强.振动分析在风电机械设备故障诊断中的研究[D].山东大学,2020.
[3]徐警卫.基于故障诊断技术在机电设备维修中的应用分析[J].新一代信息技术,2020,3(19):5.
[4]邰慧明.超声波检测技术在机电设备故障诊断中的应用[J].设备管理与维修,2023(22):169-171.
[5]李谦.机械故障检测诊断技术在机电设备管理中的应用分析[J].工程建设(维泽科技),2023,6(3):41-43.
