大脱硫风机轴承故障诊断分析课件.pptx

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1、大脱硫风机轴承故障诊断分析2012年3月28日北京科技大学黎俊希｛s20110847｝1蒋磊{g20118137}2麻海滨{g20114247}3吴双峰{b20116018}4组员：数据处理与分析基于时域分析的初步判断：方法：1、波形分析2、概率分析3、自、互相关分析4、特征值分析信号数据分析精密分析（频域）：方法：1、幅值谱2、功率谱3、倒频谱4、细化谱5、共振解调数据处理与分析之初步分析初步结论波形分析概率分析自、互相关性分析比较特征值信号初步分析数据处理与分析之初步分析DATA1DATA2DATA3结论1

2、：轴承因故障产生冲击数据处理与分析之初步分析DATA3概率图：DATA2概率图：DATA1概率图：结论2：幅值概率密度分布较之正常状态有很大的区别。说明有故障的存在。数据处理与分析之初步分析DATA2自相关图DATA3自相关图结论3：出现故障时，存在周期性成分信号中含有周期成分，其自相关函数即使在延迟很大时都不会衰减，并呈明显的周期性DATA2与DATA3互相关图数据处理与分析之初步分析特征值大小结论4：振动信号中有明显的冲击脉冲，除波形指标外，其他指标均有明显上升。特征值直方图波形指标峰值指标脉冲指标裕度峭度

3、DATA11.275.276.695.433.4DATA21.435.387.6823.755.72DATA31.465.818.5227.636.61数据处理与分析之初步分析结果结论轴承1存在一定故障数据处理与分析之精细分析频谱图把复杂的时间历程波形经傅里叶变换分解为若干单一的谐波分量来研究，以获得信号的频率结构以及各谐波的幅值和相位信息。随着故障的发生、发展，往往引起信号频率结构的变化；滚动轴承滚道上的点蚀会引起周期性的冲击，信号中会有相应的频率成分出现四、结果三、目的频谱分析二、手段一、特点频谱分析四步曲

4、数据处理与分析之精细分析故障频率定位计算特征频率结论数据处理与分析之精细分析fo=0.4*Z*fr=0.4*13*12.33=64.1Hzfr=0.6*Z*fr=0.6*13*12.33=96.2Hzfr=n/60=740/60=12.33Hz转频fr内圈故障频率fr外圈故障频率fo已知：采样频率25600Hz；数据长度16384；转速740rpm；滚动体个数13数据处理与分析之精细分析共振解调分析细化谱分析时频图对比分析功率图与倒频图时域图与幅值图65.63Hz的幅值对比三组数据不存在振幅调制的情况木有发现细

5、化谱分析幅值图比较比较垂直和水平方向的故障严重程度数据处理与分析之精细分析时域图：幅值图：功率图：DATA1数据处理：倒频图:数据处理与分析之精细分析时域图：幅值图：功率图：倒频图:DATA2数据处理：数据处理与分析之精细分析时域图：幅值图：功率图：倒频图:DATA3数据处理：数据处理与分析之精细分析Data1Data2Data3三组数据处理结果的对比：数据处理与分析之精细分析细化谱的分析DATA1细化处理结果DATA2细化处理结果DATA3细化处理结果结论：三组数据在f=65.63Hz处有着明显差距。A3=3

6、*A2=15*A1数据处理与分析之精细分析共振解调的分析DATA1共振解调处理结果DATA2共振解调处理结果DATA3共振解调处理结果结论：与外圈故障频率匹配并伴有谐波，说明外圈存在较严重故障数据处理与分析之精细分析水平与垂直方向故障严重程度的判断幅值图的分析细化谱的分析A3=3*A2结论结论：垂直方向比水平方向的故障要严重。结论二、垂直比水平方向的故障要严重。一、外圈存在点蚀。Thanksforyourattention