振动作为机器设备状态监测及诊断的关键要素之一，已被广泛地应用于监控各种工业应用场景中的关键、非关键设备。那么，在振动传感器中，如何监测它的主要故障呢？下面，看看小编是如何分析的？

　　1、不平衡


　　不平衡是指质量分布不均匀，会导致载荷使质心偏离旋转中心。系统不平衡可归因于安装不当、系统设计错误、部件故障，甚至碎屑或其他污染物的累积。


　　如何监测和诊断不平衡？


　　整体系统振动增加可能表明存在由不平衡引起的潜在故障，但振动增加的根本原因需要通过频域分析来诊断。不平衡以系统的转频（通常称为1X）产生一个信号，其幅度与转频的平方成比例。


　　诊断不平衡时如何选择传感器性能参数？


　　噪声必须很低，以便降低传感器的影响并支持检测由不平衡系统产生的小信号。这对于传感器、信号调理和采集平台非常重要。


　　2、不对中


　　当两根旋转轴不对中时，就会发生不对中现象。不对中可以在平行方向和角度方向上发生，也可以是两者的组合。


　　如何检测和诊断不对中？


　　不对中通常表现为系统转频的二次谐波，即2X。2X分量在频率响应中不一定存在，但当它存在时，其与1X的幅度关系可用来确定是否存在不对中。


　　诊断不对中时如何选择传感器性能参数？


　　低噪声和足够高的分辨率，以检测细小的不对中，这是因为机器类型、系统和工艺要求、旋转速率决定了允许的不对中容差。


　　3、滚动轴承缺陷


　　轴承缺陷通常是机械引起的应力或润滑问题的假象，这些问题在轴承的机械部件内产生小裂纹或缺陷，导致振动增加。


　　如何检测和诊断轴承故障？


　　有多种技术可用来诊断轴承故障，并且由于轴承设计背后的物理特性，每个轴承的缺陷频率可以根据轴承几何形状、旋转速度和缺陷类型来计算，这有助于诊断故障。轴承缺陷频率如


　　对特定机器或系统的振动数据的分析，常常依赖于时域和频域分析的结合。时域分析可用来检测系统振动水平整体增加的趋势。但是，这种分析包含的诊断信息非常少。频域分析可提高诊断洞察力，但由于其他系统振动的影响，确定故障频率可能很复杂。包络技术与频谱分析相结合，可识别早期或刚出现的故障，从而在灾难性故障发生之前对其进行监控和维护。


　　诊断轴承故障时如何选择传感器性能参数？


　　低噪声和足够高的分辨率对于早期轴承缺陷检测至关重要。在缺陷刚刚出现时，缺陷特征的幅度通常很低。由于设计容差，轴承固有的机械滑动会将幅度信息传播到轴承频率响应中的多个仓，从而进一步降低振动幅度，因此要求低噪声以便较早地检测到信号。


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