《振动信号测取技术》课件

振动信号测取技术课程简介课程目标课程内容课程特点掌握振动信号测取技术的基本原理和方课程内容涵盖振动信号的产生机理、检测理论与实践相结合，注重培养学生的实践法，了解机械故障诊断的常用技术手段，技术、信号处理方法、故障诊断技术以及能力和解决实际问题的能力并能够应用相关理论进行实际问题分析应用实例等振动信号的特点非平稳性随机性12振动信号通常是非平稳的，这振动信号通常包含随机成分，意味着信号的统计特性随时间难以用确定性函数描述变化复杂性3振动信号通常包含多种频率成分，并且这些成分可能随时间变化振动信号的产生机理机械运动1机械部件的旋转、往复运动、冲击等会产生振动不平衡力2旋转部件的质量分布不均匀，会导致不平衡力，从而产生振动间隙与磨损3机械部件之间的间隙、磨损等会导致振动，甚至故障振动信号检测技术传感器数据采集传感器将振动信号转换为电信将传感器采集的电信号数字化号信号处理对采集到的信号进行滤波、降噪、分析等处理振动传感器的工作原理能量转换1将振动信号转换为电信号信号放大2增强微弱的电信号信号处理3滤波、校准等处理振动传感器的种类加速度传感器测量物体加速度变化，广泛应用于机械故障诊断和结构监测速度传感器测量物体速度变化，常用于振动信号分析和速度监测位移传感器测量物体位移变化，适用于精密机械设备的振动监测振动传感器选型加速度传感器速度传感器位移传感器测量物体加速度，适用于高速旋转机械的监测量物体振动速度，适用于低频振动监测测量物体振动位移，适用于测量较大的振动测幅值振动信号的采集与预处理传感器选择1根据实际情况，选择合适的振动传感器信号采集2利用数据采集系统采集振动信号信号预处理3对采集到的信号进行滤波、放大等处理采样定理和采样频率采样定理确保信号的完整性，采样频率决定了信号的细节程度模数转换技术信号数字化采样率和精度模数转换器将模拟信号转换为数字信号，为计算机分析和的采样率决定了每秒采集的样本数量，而精度决定了数字信ADC ADC处理振动数据提供可能号的位数，影响着数据解析能力滤波技术低通滤波高通滤波带通滤波带阻滤波滤除高于截止频率的信号滤除低于截止频率的信号滤除特定频率范围外的信号滤除特定频率范围内的信号振动信号分析的目的故障诊断状态监测12通过分析振动信号识别机械设实时监测设备运行状态，预测备的故障类型和程度潜在故障，并制定维护计划性能评估3评估设备的运行效率和可靠性，优化设备参数和维护策略时域分析技术波形观察直接观察振动信号的时域波形，可判断振动信号的类型、频率、幅值等特征统计分析计算振动信号的均值、方差、峰值等统计量，可反映振动信号的能量、强度等信息特征参数提取通过时域分析方法，可提取振动信号的峰值、峰峰值、均方根值等特征参数频域分析技术频谱分析1识别频率成分传递函数2系统响应相干分析3信号关系时频域分析技术123时域分析频域分析时频域分析观察信号随时间的变化趋势无法直接分析信号的频率成分，无法直接识别信同时观察信号的频率成分和时间变化趋,识别信号的频率成分号随时间的变化势，更全面地了解信号特征特征参数提取时域特征振幅、频率、相位等频域特征频率谱、功率谱密度等时频域特征时频谱、小波变换等故障诊断方法振动信号分析专家系统分析振动信号的特征，例如频利用专家经验建立的知识库，将率、幅值和相位，以识别故障模振动信号与故障类型进行匹配式机器学习使用机器学习算法，训练模型识别故障模式，并进行预测性维护机械故障诊断实例分析本节将通过实际案例分析，展示如何将振动信号测取技术应用于机械设备的故障诊断我们将涵盖电机、轴承、齿轮等常见机械部件的故障诊断案例，并深入探讨不同类型故障的振动特征电机故障诊断实例分析电机故障诊断需要结合多种分析技术，例如时域分析、频域分析和时频域分析通过分析振动信号的特征参数，例如峰值频率、振幅、能量等，可以判断电机是否发生故障同时，还可以利用经验知识和故障数据库进行辅助诊断轴承故障诊断实例分析轴承是机械设备中常用的部件，其故障会导致设备的性能下降甚至失效振动信号分析是轴承故障诊断的重要方法之一通过分析轴承的振动信号，可以识别轴承的故障类型和程度常见的轴承故障类型包括•滚珠疲劳剥落•外圈疲劳剥落•内圈疲劳剥落•滚动体或滚道磨损•轴承间隙过大齿轮故障诊断实例分析齿轮是机械传动系统中常见的元件，其故障会导致整个系统的效率下降，甚至发生事故振动信号分析技术可以有效地识别齿轮的早期故障，如齿面磨损、齿轮断裂等齿轮故障诊断实例分析包括以下几个方面•齿轮振动信号的采集与预处理•齿轮振动信号的时域、频域和时频域分析•齿轮故障特征参数的提取•齿轮故障诊断方法的应用振动监测与预测性维护早期故障识别维护优化振动监测可以帮助识别早期机械通过监测设备的振动状态，可以故障，这些故障可能在早期阶段预测何时需要进行维护，避免不不会引起注意，但如果不及时处必要的停机和维护成本理，可能会导致严重故障和停机安全保障预测性维护可以有效地降低设备故障的风险，从而保障设备的正常运行和人员的安全在线监测系统构建传感器1采集振动信号数据采集2将信号转换为数字数据数据分析3识别潜在故障报警系统4及时提醒维护人员在线监测系统应用实例在各种工业场景中，例如发电厂、石油化工、航空航天等，在线监测系统发挥着重要作用通过实时监测关键设备的振动信号，可以及时发现潜在的故障，避免重大安全事故，提高设备的可靠性和运行效率振动信号处理软件数据采集与分析频谱分析信号处理软件可用于采集振动信号数据，并进行时软件提供丰富的频谱分析工具，包括、软件提供信号处理功能，包括滤波、平滑、FFT域、频域、时频域分析，识别故障特征功率谱密度、自相关分析等去噪、降维等，提升数据质量振动信号处理软件演示我们将演示如何使用振动信号处理软件来分析和诊断机械故障软件界面直观易懂，包含数据采集、信号处理、频谱分析、特征提取等功能我们将通过一个案例来展示软件的功能和使用方法，帮助您更好地理解振动信号处理软件在机械故障诊断中的应用小结与展望课程回顾未来展望本课程全面介绍了振动信号测取技术的理论和应用，从信号特点随着人工智能和机器学习技术的快速发展，振动信号测取技术将到分析方法，涵盖了各个方面不断融合创新，在故障诊断、预测性维护等领域发挥更大作用课程总结振动信号测取技术振动信号特点12机械设备故障诊断的重要手段复杂、非平稳、随机性故障诊断方法未来展望34时域、频域、时频域分析人工智能、大数据、云计算答疑环节本次课程结束后，欢迎大家积极提问，我会尽力解答您的疑问让我们共同探讨和学习振动信号测取技术的相关知识。