包絡分析課件

包絡譜分析什么是“包絡”譜圖?

如何區(qū)別對待?

軸承缺陷模擬放大器

/vibeschool/mans/Plots/EnvPlots03.htm沖擊能”是這樣產(chǎn)生的?

沖擊能如何影響FFT?

包絡譜能提供什么信息?

軸承缺陷之外“沖擊源"?

警語

包絡譜分析什么是“包絡譜”圖?Y-軸單位:

振幅

X-軸單位:

頻率(cpmorHz)什么是“包絡譜”圖?Y-軸單位:

振幅

“包絡”譜圖的術語不是對信號處理過程的確切描述，但仍是我們?yōu)榱撕喕瘯r所用的術語。包絡譜和傳統(tǒng)的頻譜在外觀上(振幅和頻率)并沒有區(qū)別-只是表示不同的信息包絡譜圖對正弦運動不敏感

–而不象FFT圖能用位移，速度和加速度參數(shù)確定簡單正弦運動產(chǎn)生的復雜信號。包絡譜對與沖擊力相關的事件敏感。量化沖擊頻率和強度對振動分析是非常有幫助的。盡管有些機器會產(chǎn)生沖擊能量(如往復設備),但大多數(shù)機器不會。沖擊力是破壞性的，通常表明會發(fā)生故障。最典型的包絡譜圖應用是檢測軸承缺陷。“包絡”譜圖的術語不是對信號處理過程的確切描述，但仍是我們包絡譜圖的處理過程?

包絡譜提供給我們一種位移、速度和加速度譜不可能比是的有價值的信息，它為分析專家提供了另一種有力工具。什么是包絡信號，如何得到?（1）測量的振幅單位是加速度但信號的處理區(qū)別于傳統(tǒng)的加速度信號。（2）振幅單位由廠商自己定–每一個都有自己的名字，或是單位的首寫字母。例如:CSI(Emerson)使用峰值；Entek(RockwellAutomation)使用gSE(脈沖能–縮略為IRD)

；SKF使用HFD(高頻域)和ESP(包絡信號處理–縮略為DI)

（3）使用濾波器處理信號，強調可能發(fā)生的每一種沖擊力。濾波器有兩個等級：包絡濾波器–這種類型的濾波器設置包絡的頻率，包括了高頻(Fmax)和低頻(Fmin)。發(fā)生的任一振動超出此范圍都會被過濾掉。

高通濾波器–這種類型的濾波器取消了高頻Fmax限制，但仍有Fmin限制，過濾低于它的振動頻率。

每一個廠商設置自己的信號處理和濾波器。因此,盡管它們都提供類似的信息,但在振幅范圍內是不能直接相比的。

（4）信號處理集中在短時沖擊信號上(時域信號的脈沖)，在這種情況下FFT處理往往“失效”(更準確的說是“更難發(fā)現(xiàn)”)因為它適合處理平穩(wěn)信號。（5）如果沖擊間隔一致(如沖擊力有規(guī)律地發(fā)生),那么這段時間間隔就會轉化成理想的頻率單位(Hzorcpm)。（6）可以估算沖擊強度，這與沖擊脈沖信號和背景噪聲之比有關。（7）相應頻率的振幅峰值顯示在頻譜上。包絡譜圖的處理過程?包絡譜提供給我們一種位移、速包絡譜圖:

軸承缺陷模擬器圖1典型球軸承為了了解包絡圖在診斷軸承缺陷中的重要性,首先要懂得軸承缺陷頻率是如何產(chǎn)生的。為了理解軸承頻率,首先來看軸承“模擬器”。軸承缺陷模擬器考慮到了軸承的幾何形狀。重要的幾何參數(shù)包括滾動軸承的齒輪直徑、滾珠數(shù)量、滾珠直徑和球軸承的接觸角。四個軸承部件組合在一起構成一個模擬器。模擬器的目的是探測這四個不同軸承部件上轉軸旋轉時發(fā)生的沖擊力(時域圖的脈沖)。這些部件是:保持架(黑色的)

滾珠或輥子

(黑灰)

外環(huán)(外部的亮灰)

內環(huán)(內部的亮灰)

包絡譜圖:軸承缺陷模擬器圖1典型球軸承為了了解包絡圖在診圖2外圈缺陷引起每個滾動體通過時產(chǎn)生一個沖擊例如,圖2中認為軸承的外環(huán)有缺陷。轉軸每轉一圈(內環(huán)),一定數(shù)量的滾珠或輥子會經(jīng)過外環(huán)上的缺陷點并沖擊此缺陷點。每轉一圈的沖擊次數(shù)就是該軸承的“外環(huán)缺陷放大倍數(shù)”。值得注意的是軸承缺陷放大器從來不能精確地放大運轉速度(從不是同步的)。滾動軸承總是產(chǎn)生非同步振動頻率。圖2外圈缺陷引起每個滾動體通過時產(chǎn)生一個沖擊例如,圖2中因為這些模擬器是基于每個軸承的幾何尺寸的,你可從多個途徑（銷售商，廠商）獲得任一軸承技術資料。放大器轉換為頻率需要出現(xiàn)故障的機器的轉速。如果你的模擬放大器是3.05而機器的運轉速度為1000rpm,則故障頻率為3050cpm。這意味機器的故障導致每分鐘有3050次沖擊。這些軸承缺陷放大器的范圍是多少?

FTF[基礎頻率]0.30–0.45xRPMBSF[滾動體頻率]1.5–4.5xRPM2xBSF[2x滾動體頻率]

3-9xRPMBPFO[滾動體通過外圈頻率]2.5-9xRPMBPFI[滾動體通過內圈頻率]

4-13xRPM因為這些模擬器是基于每個軸承的幾何尺寸的,你可從多個途徑（你將在常見的軸承上發(fā)現(xiàn)這些典型的頻率范圍。一些軸承可能有更高的故障頻率–

其決定性因素主要是滾動體的數(shù)量(它與軸承的負載等級有關)。軸承的負載等級越高,可能就有更多的滾動體，放大功率可能更高。例如內環(huán)放大器可能超過20但并不常見。

對于這種軸承缺陷模擬放大器，分析者最需要記住的是:

（1）安裝適當(即裝配適當)和潤滑良好。一定的條件可能改變這些放大器，某些情況會增大

（2）可能非常接近運轉速度的諧波–

如3.05xRPM。這意味著如果機器轉速為1780rpm,故障頻率就為5429而3xrpm是5360cpm–

只有69cpm的差別。這可能更容易混淆和誤診。

（3）不管軸承故障頻率如何接近轉速的諧波，但卻永遠不能與此轉速精確一致，了解這一點是非常重要的。它們總是非同步的振動源–

這對正確診斷十分重要。

你將在常見的軸承上發(fā)現(xiàn)這些典型的頻率范圍。一些軸承可能有更包絡譜圖:

“沖擊能”是如何發(fā)生的?讓我們來看與軸承缺陷有關的沖擊能是如何產(chǎn)生的:圖1中,每一個滾動元件通過此缺陷時就發(fā)生一次沖擊。正如我們在時域分析中所討論的,如果你敲一下鐘,鐘會以其固有頻率振動。任何結構都是如此。振動的時間將取決于沖擊力、質量、物體的減振特性和其它參數(shù)。這稱為“自由振動”(與運轉和開啟機器引起的受迫振動相反)。由于沖擊力衰減，軸承沖擊引起軸承“振動”成為自由振動。這里有兩種與軸承缺陷有關的頻率:Fig1Fig2包絡譜圖:“沖擊能”是如何發(fā)生的?讓我們來看與軸承缺陷有1)

裝配軸承固有的,或“共振”頻率(基于裝配軸承的共振周期)。

因為沖擊力使軸承結構鳴響，產(chǎn)生與裝配軸承共振頻率有關的正弦波。

因為產(chǎn)生正弦波,用FFT可以監(jiān)測到此頻率，首先在加速度頻譜上產(chǎn)生振幅峰值(因為加速度對高頻振動更敏感)，最后在速度頻譜產(chǎn)生峰值(位移振幅對高頻不敏感)。

困難在于FFT必須用數(shù)學方法解釋這個事實：沖擊波突然消失,然后離開直到下一次沖擊開始。這不是連續(xù)的正弦波,而是瞬時的。

2)

“沖擊”頻率(基于沖擊之間的時間間隔)。

沖擊頻率自身沒有正弦運動。換句話說,一次沖擊到另一次沖擊的開始沒有正弦波–它們是單獨‘事件'。

這些沖擊正是包絡信號尋找和測量的。

計算沖擊強度(沖擊幅度)和頻率(基于沖擊之間的周期)，同時過濾掉發(fā)現(xiàn)的任一正弦運動。

1)裝配軸承固有的,或“共振”頻率(基于裝配軸承的共包絡譜圖:沖擊能如何影響FFT?讓我們通過如下的計算機產(chǎn)生信號來回顧

FFT處理的過程:

傳統(tǒng)的FFT處理著重正弦信號–即,正如我們所看到的計算出一系列的簡單的正弦(信號)組成的信號。我們能從上圖看出什么?

圖1中低頻正弦信號說明9轉。這是1xrpm信號。

一些信號頻率調制(比較波形的正值和負值)。

根據(jù)這張圖大量的沖擊發(fā)生并稍微改變了強度(沖擊的幅度)。

圖1大約9轉時域波形（470msecs

）

包絡譜圖:沖擊能如何影響FFT?讓我們通過如下的計算機產(chǎn)生圖1是典型的圖，分析者可能采集了一個轉軸的9次旋轉。但是，盡管1x正弦相當清楚,沖擊力卻不清楚。讓我們放大局部。

從中截取115msecs(約2轉)的示例,我們能清楚地看到:

1xrpm信號的頻率調節(jié)。

沖擊的振鈴頻率。

如果我們僅計算一次循環(huán)的沖擊次數(shù)(例如30-80msecs),每旋轉一圈我們將發(fā)現(xiàn)4-5次(或"xRPM")。

圖2軸大約轉2圈的時域波形(115msecs)圖1是典型的圖，分析者可能采集了一個轉軸的9次旋轉。但作為分析者應該清楚發(fā)生沖擊力時所包括的時間(沖擊的間隔時間)有助于我們診斷。分析者不會使用時域--他們將使用FFT分析，F(xiàn)FT是怎樣表示信號的產(chǎn)生呢?1x,2x和3xrpm峰值。這可能是由于存在頻率的調制。

一系列的高頻峰值間隔約5400cpm。

在接近5xrpm沒有峰值–沖擊頻率。這是因為沖擊頻率相關的運動不是正弦–沖擊頻率只導致振鈴頻率。

但31,000和65,000cpm之間的峰值來自什么呢?FFT如何處理來“識別”它們呢?圖2圖1的FFT作為分析者應該清楚發(fā)生沖擊力時所包括的時間(沖擊的間隔時間答案包含在FFT處理的計算之中。讓我們再看看時域圖，它代表了軸承缺陷象什么:

圖1的時域圖清楚地表示出了軸承的缺陷的特征–沖擊的頻率與轉速無關(較大的正弦波)。時間采樣是333msecs。圖1與軸承沖擊有關的時域波形答案包含在FFT處理的計算之中。讓我們再看看時域圖，它代表在讓我們看看FFT。在FFT處理方法中信號是如何產(chǎn)生出來的?

圖2的FFT說明在50k-90k范圍有一系列峰值。這些峰值是軸承故障形成的“癥狀”。但為什么呢?為什么在FFT中會產(chǎn)生這些振動頻率?

用數(shù)學來回答。只有一系列的正弦將會導致如上所述的信號形狀。想要更多的證據(jù)么?圖2–如圖1的信號在FFT的顯示結果在讓我們看看FFT。在FFT處理方法中信號是如何產(chǎn)生出來圖4說明整個一系列的簡單的正弦波都用于產(chǎn)生如圖1和圖3的信號形狀。圖4圖3圖3(如下）是圖1的30msec片段–可以說是一個特寫鏡頭:當圖1中的信號用FFT處理后,過程就叫做“簡單的正弦會產(chǎn)生精確的周期性信號"。

圖4說明整個一系列的簡單的正弦波都用于產(chǎn)生如圖1和圖3的信“看見”一系列正弦波的過程如圖4，就是數(shù)學求解的過程。

注意到圖4正弦波不同的振幅值。

注意3個波段(65-66msecs,76-77msecsand87-88msecs)所有高頻信號都是同相的(同增)。

注意到71msecs82msecs的反相。

只有1次正弦波的合并為任一周期信號。用任一方法改變此信號，一系列正弦波產(chǎn)生的信號將會改變。分析當然不包括‘1xrpm’和‘2xrpm’較大的正弦波。它們在FFT中被看見是由于1xrpm信號的頻率調解(Fig1)。這是一個復雜的問題,讓我們用不同的方法了解細節(jié)。

只有1次正弦波的合并為任一周期信號。用任一方法改變此信號回答這個問題需要了解沖擊的瞬時性質和FFT處理過程的原理。從FFT的角度來看這個問題,我們能重新解釋為:

什么能引起正弦波的出現(xiàn)，并在有規(guī)律的間隔內消失?

因為FFT的原理是任何周期性函數(shù)都有可能分解為一系列的簡單正弦波,因此必定有一些正弦波的合成將產(chǎn)生突然的脈沖，并伴隨有“振鈴(高)頻率”，然后脈沖消失直到下一次脈沖發(fā)生。

答案實際上非常簡單。當一系列常規(guī)頻率(在此情況下為5400)正弦波被合成后產(chǎn)生周期性信號,信號表現(xiàn)為瞬時正弦波(脈沖或沖擊,隨之產(chǎn)生振鈴，然后信號消失直到脈沖再次突然出現(xiàn))。

這一系列簡單的正弦波輸入信號產(chǎn)生FFT。注意，盡管振幅不同，但頻率都是5400cpm。盡管有其它的變量輸入才能成為更現(xiàn)實的信號，但實際上這列信號就是我們前頁看到的合成的瞬時正弦波。

0.05@31,800cpm0.16@37,200cpm0.28@42,600cpm

0.30@48,000cpm

0.18@53,400cpm

0.10@58,800cpm0.06@64,200cpm回答這個問題需要了解沖擊的瞬時性質和FFT處理過程的原理。如果我們只使用上面7個信號(加上背景噪聲和振幅調解)信號看起來象什么?你自己看:

圖1結果只有沖擊和背景噪聲。

所發(fā)生的事情是信號的合成將同時形成相位,當信號不同相時，振鈴背景等級約4msecs，并保留背景噪聲約6-7msecs。

結果是大約每11msecs就有大的、短暫的振幅增加(脈沖,或沖擊)。這相當于沖擊頻率5,400cpm(頻率差)。

如果我們只使用上面7個信號(加上背景噪聲和振幅調解)信號看當然,用FFT不會知道哪個正弦波產(chǎn)生了該信號。事實上,這就是要做的工作-計算那些來自復雜信號的簡單正弦波(包括其它影響，如1xrpm,其它機械振動,振幅和頻率的調制等)。過程是:

將上述信號輸入進行FFT處理。該過程計算什么樣的簡單正弦將合成該信號。

FFT可以推出正弦和余弦的合成(信號)，從而得到上述的復雜信號–所列出的合成結果。

增加或去除任一信號（5,400的倍頻）都將使沖擊變尖銳（增多信號）或是變平緩（減少信號），從而改變FFT的形狀。

事實上,每個信號只有一個解–只有一組分解后的簡單正弦。

那么，當FFT處理如上所述的信號時,頻譜是什么樣的呢?

當然,用FFT不會知道哪個正弦波產(chǎn)生了該信號。事實上,

0.05@31,800cpm

0.16@37,200cpm

0.28@42,600cpm

0.30@48,000cpm

0.18@53,400cpm

0.10@58,800cpm

0.06@64,200cpm

上方:產(chǎn)生FFT的信號注意頻譜上沒有說明沖擊頻率的大小(約5400cpm)。

沖擊頻率下為什么沒有峰值?因為沒有與之聯(lián)系的正弦!

Fig2-Fig1

產(chǎn)生的FFT

有幾個問題使速度或加速度FFT的分析變得復雜，例如圖2所示。你必須注意到峰值的存在(被缺陷頻率分開)。這可能看起來很傻但必須要記住:

你可能分析幾十個或幾百個機器-幾千個軸承。

圖2中你所看見的高頻峰值起初是振幅很小的-尤其是如果你使用速度頻譜(大多數(shù)人使用的)。

分析者視這些峰值為軸承故障頻率的諧波。你必須能建立這個模型。

在你試圖確定故障頻率之前(經(jīng)常需要時間和努力),你必須注意或感覺到所觀察到的應該有諧波或邊頻的形式。

最后,你必須知道故障頻率(沖擊頻率)。你看見的在33k-63k范圍的峰值是故障頻率的諧波

(6x-12x故障頻率)。這就是你將診斷的故障-通過諧波來確定峰值來源。沒有故障頻率方面的知識,可能更困難。

那么現(xiàn)在,讓我們回到這個話題。包絡譜是什么樣子，它對分析有何作用?

有幾個問題使速度或加速度FFT的分析變得復雜，例如圖2所示。包絡頻譜圖提供什么信息?圖1說明了從一個有故障的軸承上采集到的包絡譜圖:軸承的故障頻率約為3xRPM。注意圖1中在1x,2x或3xrpm沒有明顯的峰值(在速度頻譜上有)。但在1x,2x和3x沖擊頻率上有及其明顯的峰值-在這種情況下是軸承的故障頻率(有其它沖擊源)。包絡信號提供如下信息:

Fig1–包絡譜包絡頻譜圖提供什么信息?圖1說明了從一個有故障的軸承上采沖擊頻率:

這種信息被用在速度或加速度頻譜上來幫助確定軸承的狀態(tài)(究竟有多糟糕?)。

圖1在確定了故障頻率之后,檢查速度或加速度頻譜，在同一沖擊頻率下放置跟蹤器，并打開諧波。

如果你能通過諧波聯(lián)系高頻峰值和沖擊頻率,就可確定是否存在軸承故障。

然后你能根據(jù)振幅和噪聲等級等來評價軸承的狀態(tài)。

Fig2Fig1基于dB的包絡譜沖擊頻率:Fig2Fig1基于dB的包絡譜圖2中(和圖1除了振幅有線性比例關系之外很類似，并且有同樣的dB等級),峰值振幅約為125dB。

背景值,它是背景振幅的估計值,在100-102dB的范圍內。可使用如下的建議:

差值為12-18dB是明顯的沖擊信號，應該嚴密觀察。

差值>18dB十分嚴重–沖擊能劇烈,破壞性很強。

沖擊強度:

這個信息可能用于幫助確定當軸承有破壞性沖擊力時，被破壞的時間有多長。

你能把它比喻為你的汽車撞上一個小坑或一個大的，有鋒利邊緣的坑-首先是產(chǎn)生非平穩(wěn)運行，然后可能毀壞你的輪胎。

所做的評價可能通過展示單位為‘dB’的振幅(見圖2)，并把峰值振幅與背景值比較(潤滑，載荷和其它因素可能對其有影響)。

沖擊強度:包絡譜圖:

沖擊來源常見的沖擊來源是什么，包絡信號和頻譜對發(fā)現(xiàn)這些來源是有幫助的，那些頻率與之相關。更深入的探討如下所列的問題可參見‘故障排除表’的有關內容。軸承故障

–峰值頻率將是特定軸承故障的（沖擊）頻率。

松動–經(jīng)常發(fā)生在轉軸和軸承之間;軸承座和軸承之間;內部軸承間隙之間。在包絡譜上所觀察到的頻率將是轉速的諧波(1x,2x,3x,等xRPM)。

電氣部件松動(交流電機)–繞組松動、相端松動、鐵心松動、連接松動等。頻率將是2x交流網(wǎng)頻和諧波。這也應用于變頻驅動(VFDs)但每種情況都必須確定交流頻率。

潤滑

–缺少潤滑將增加金屬與金屬之間接觸(高頻噪聲)。沒有特定的觸發(fā)頻率，但通常都會使背景信號增大。

往復設備–分析者必須確定機器的特性來決定期望有什么樣的頻率。轉速諧波通常是高振幅諧波的偶數(shù)倍(有許多情況的偶是2xrpm),對水力泵機組活塞的數(shù)量xrpm。沖擊對于設備是正常的，分析者將應該尋找與正常不同的異?，F(xiàn)象。

齒輪–齒間隙,其它沖擊來源。一般頻率與齒輪數(shù)有關。

注意這些問題的每一個都有自己特定的頻率。這些問題的每一個都包含廣泛，見‘故障排除表’章節(jié)，但是使用包絡頻譜有個約定成熟的習慣(幾句警告如下):包絡譜圖:沖擊來源常見的沖擊來源是什么，包絡信號和頻譜對發(fā)包絡譜圖:警語包絡頻譜極其敏感。它能拾取沖擊能，沖擊能不一定產(chǎn)生故障或是早期的故障。

例如,它能在故障傳遞到軸承表面之前就監(jiān)測到這些故障。在該點拆軸承不會發(fā)現(xiàn)故障，并可能失去比金錢更重要的東西–可信度。

在施行任何校正措施之前，包絡頻譜應該和其它分析手段聯(lián)合使用(速度和加速度頻譜,溫度記錄,時域圖,你的經(jīng)驗等)。它是一個有力的工具，但必須謹慎使用。

和其它的振動分析一樣,經(jīng)驗將更有益。

包絡譜圖:警語包絡譜分析什么是“包絡”譜圖?

如何區(qū)別對待?

軸承缺陷模擬放大器

/vibeschool/mans/Plots/EnvPlots03.htm沖擊能”是這樣產(chǎn)生的?

沖擊能如何影響FFT?

包絡譜能提供什么信息?

軸承缺陷之外“沖擊源"?

警語

包絡譜分析什么是“包絡譜”圖?Y-軸單位:

振幅

X-軸單位:

頻率(cpmorHz)什么是“包絡譜”圖?Y-軸單位:

振幅

“包絡”譜圖的術語不是對信號處理過程的確切描述，但仍是我們?yōu)榱撕喕瘯r所用的術語。包絡譜和傳統(tǒng)的頻譜在外觀上(振幅和頻率)并沒有區(qū)別-只是表示不同的信息包絡譜圖對正弦運動不敏感

–而不象FFT圖能用位移，速度和加速度參數(shù)確定簡單正弦運動產(chǎn)生的復雜信號。包絡譜對與沖擊力相關的事件敏感。量化沖擊頻率和強度對振動分析是非常有幫助的。盡管有些機器會產(chǎn)生沖擊能量(如往復設備),但大多數(shù)機器不會。沖擊力是破壞性的，通常表明會發(fā)生故障。最典型的包絡譜圖應用是檢測軸承缺陷。“包絡”譜圖的術語不是對信號處理過程的確切描述，但仍是我們包絡譜圖的處理過程?

包絡譜提供給我們一種位移、速度和加速度譜不可能比是的有價值的信息，它為分析專家提供了另一種有力工具。什么是包絡信號，如何得到?（1）測量的振幅單位是加速度但信號的處理區(qū)別于傳統(tǒng)的加速度信號。（2）振幅單位由廠商自己定–每一個都有自己的名字，或是單位的首寫字母。例如:CSI(Emerson)使用峰值；Entek(RockwellAutomation)使用gSE(脈沖能–縮略為IRD)

；SKF使用HFD(高頻域)和ESP(包絡信號處理–縮略為DI)

（3）使用濾波器處理信號，強調可能發(fā)生的每一種沖擊力。濾波器有兩個等級：包絡濾波器–這種類型的濾波器設置包絡的頻率，包括了高頻(Fmax)和低頻(Fmin)。發(fā)生的任一振動超出此范圍都會被過濾掉。

高通濾波器–這種類型的濾波器取消了高頻Fmax限制，但仍有Fmin限制，過濾低于它的振動頻率。

每一個廠商設置自己的信號處理和濾波器。因此,盡管它們都提供類似的信息,但在振幅范圍內是不能直接相比的。

（4）信號處理集中在短時沖擊信號上(時域信號的脈沖)，在這種情況下FFT處理往往“失效”(更準確的說是“更難發(fā)現(xiàn)”)因為它適合處理平穩(wěn)信號。（5）如果沖擊間隔一致(如沖擊力有規(guī)律地發(fā)生),那么這段時間間隔就會轉化成理想的頻率單位(Hzorcpm)。（6）可以估算沖擊強度，這與沖擊脈沖信號和背景噪聲之比有關。（7）相應頻率的振幅峰值顯示在頻譜上。包絡譜圖的處理過程?包絡譜提供給我們一種位移、速包絡譜圖:

軸承缺陷模擬器圖1典型球軸承為了了解包絡圖在診斷軸承缺陷中的重要性,首先要懂得軸承缺陷頻率是如何產(chǎn)生的。為了理解軸承頻率,首先來看軸承“模擬器”。軸承缺陷模擬器考慮到了軸承的幾何形狀。重要的幾何參數(shù)包括滾動軸承的齒輪直徑、滾珠數(shù)量、滾珠直徑和球軸承的接觸角。四個軸承部件組合在一起構成一個模擬器。模擬器的目的是探測這四個不同軸承部件上轉軸旋轉時發(fā)生的沖擊力(時域圖的脈沖)。這些部件是:保持架(黑色的)

滾珠或輥子

(黑灰)

外環(huán)(外部的亮灰)

內環(huán)(內部的亮灰)

包絡譜圖:軸承缺陷模擬器圖1典型球軸承為了了解包絡圖在診圖2外圈缺陷引起每個滾動體通過時產(chǎn)生一個沖擊例如,圖2中認為軸承的外環(huán)有缺陷。轉軸每轉一圈(內環(huán)),一定數(shù)量的滾珠或輥子會經(jīng)過外環(huán)上的缺陷點并沖擊此缺陷點。每轉一圈的沖擊次數(shù)就是該軸承的“外環(huán)缺陷放大倍數(shù)”。值得注意的是軸承缺陷放大器從來不能精確地放大運轉速度(從不是同步的)。滾動軸承總是產(chǎn)生非同步振動頻率。圖2外圈缺陷引起每個滾動體通過時產(chǎn)生一個沖擊例如,圖2中因為這些模擬器是基于每個軸承的幾何尺寸的,你可從多個途徑（銷售商，廠商）獲得任一軸承技術資料。放大器轉換為頻率需要出現(xiàn)故障的機器的轉速。如果你的模擬放大器是3.05而機器的運轉速度為1000rpm,則故障頻率為3050cpm。這意味機器的故障導致每分鐘有3050次沖擊。這些軸承缺陷放大器的范圍是多少?

FTF[基礎頻率]0.30–0.45xRPMBSF[滾動體頻率]1.5–4.5xRPM2xBSF[2x滾動體頻率]

3-9xRPMBPFO[滾動體通過外圈頻率]2.5-9xRPMBPFI[滾動體通過內圈頻率]

4-13xRPM因為這些模擬器是基于每個軸承的幾何尺寸的,你可從多個途徑（你將在常見的軸承上發(fā)現(xiàn)這些典型的頻率范圍。一些軸承可能有更高的故障頻率–

其決定性因素主要是滾動體的數(shù)量(它與軸承的負載等級有關)。軸承的負載等級越高,可能就有更多的滾動體，放大功率可能更高。例如內環(huán)放大器可能超過20但并不常見。

對于這種軸承缺陷模擬放大器，分析者最需要記住的是:

（1）安裝適當(即裝配適當)和潤滑良好。一定的條件可能改變這些放大器，某些情況會增大

（2）可能非常接近運轉速度的諧波–

如3.05xRPM。這意味著如果機器轉速為1780rpm,故障頻率就為5429而3xrpm是5360cpm–

只有69cpm的差別。這可能更容易混淆和誤診。

（3）不管軸承故障頻率如何接近轉速的諧波，但卻永遠不能與此轉速精確一致，了解這一點是非常重要的。它們總是非同步的振動源–

這對正確診斷十分重要。

你將在常見的軸承上發(fā)現(xiàn)這些典型的頻率范圍。一些軸承可能有更包絡譜圖:

“沖擊能”是如何發(fā)生的?讓我們來看與軸承缺陷有關的沖擊能是如何產(chǎn)生的:圖1中,每一個滾動元件通過此缺陷時就發(fā)生一次沖擊。正如我們在時域分析中所討論的,如果你敲一下鐘,鐘會以其固有頻率振動。任何結構都是如此。振動的時間將取決于沖擊力、質量、物體的減振特性和其它參數(shù)。這稱為“自由振動”(與運轉和開啟機器引起的受迫振動相反)。由于沖擊力衰減，軸承沖擊引起軸承“振動”成為自由振動。這里有兩種與軸承缺陷有關的頻率:Fig1Fig2包絡譜圖:“沖擊能”是如何發(fā)生的?讓我們來看與軸承缺陷有1)

裝配軸承固有的,或“共振”頻率(基于裝配軸承的共振周期)。

因為沖擊力使軸承結構鳴響，產(chǎn)生與裝配軸承共振頻率有關的正弦波。

因為產(chǎn)生正弦波,用FFT可以監(jiān)測到此頻率，首先在加速度頻譜上產(chǎn)生振幅峰值(因為加速度對高頻振動更敏感)，最后在速度頻譜產(chǎn)生峰值(位移振幅對高頻不敏感)。

困難在于FFT必須用數(shù)學方法解釋這個事實：沖擊波突然消失,然后離開直到下一次沖擊開始。這不是連續(xù)的正弦波,而是瞬時的。

2)

“沖擊”頻率(基于沖擊之間的時間間隔)。

沖擊頻率自身沒有正弦運動。換句話說,一次沖擊到另一次沖擊的開始沒有正弦波–它們是單獨‘事件'。

這些沖擊正是包絡信號尋找和測量的。

計算沖擊強度(沖擊幅度)和頻率(基于沖擊之間的周期)，同時過濾掉發(fā)現(xiàn)的任一正弦運動。

1)裝配軸承固有的,或“共振”頻率(基于裝配軸承的共包絡譜圖:沖擊能如何影響FFT?讓我們通過如下的計算機產(chǎn)生信號來回顧

FFT處理的過程:

傳統(tǒng)的FFT處理著重正弦信號–即,正如我們所看到的計算出一系列的簡單的正弦(信號)組成的信號。我們能從上圖看出什么?

圖1中低頻正弦信號說明9轉。這是1xrpm信號。

一些信號頻率調制(比較波形的正值和負值)。

根據(jù)這張圖大量的沖擊發(fā)生并稍微改變了強度(沖擊的幅度)。

圖1大約9轉時域波形（470msecs

）

包絡譜圖:沖擊能如何影響FFT?讓我們通過如下的計算機產(chǎn)生圖1是典型的圖，分析者可能采集了一個轉軸的9次旋轉。但是，盡管1x正弦相當清楚,沖擊力卻不清楚。讓我們放大局部。

從中截取115msecs(約2轉)的示例,我們能清楚地看到:

1xrpm信號的頻率調節(jié)。

沖擊的振鈴頻率。

如果我們僅計算一次循環(huán)的沖擊次數(shù)(例如30-80msecs),每旋轉一圈我們將發(fā)現(xiàn)4-5次(或"xRPM")。

圖2軸大約轉2圈的時域波形(115msecs)圖1是典型的圖，分析者可能采集了一個轉軸的9次旋轉。但作為分析者應該清楚發(fā)生沖擊力時所包括的時間(沖擊的間隔時間)有助于我們診斷。分析者不會使用時域--他們將使用FFT分析，F(xiàn)FT是怎樣表示信號的產(chǎn)生呢?1x,2x和3xrpm峰值。這可能是由于存在頻率的調制。

一系列的高頻峰值間隔約5400cpm。

在接近5xrpm沒有峰值–沖擊頻率。這是因為沖擊頻率相關的運動不是正弦–沖擊頻率只導致振鈴頻率。

但31,000和65,000cpm之間的峰值來自什么呢?FFT如何處理來“識別”它們呢?圖2圖1的FFT作為分析者應該清楚發(fā)生沖擊力時所包括的時間(沖擊的間隔時間答案包含在FFT處理的計算之中。讓我們再看看時域圖，它代表了軸承缺陷象什么:

圖1的時域圖清楚地表示出了軸承的缺陷的特征–沖擊的頻率與轉速無關(較大的正弦波)。時間采樣是333msecs。圖1與軸承沖擊有關的時域波形答案包含在FFT處理的計算之中。讓我們再看看時域圖，它代表在讓我們看看FFT。在FFT處理方法中信號是如何產(chǎn)生出來的?

圖2的FFT說明在50k-90k范圍有一系列峰值。這些峰值是軸承故障形成的“癥狀”。但為什么呢?為什么在FFT中會產(chǎn)生這些振動頻率?

用數(shù)學來回答。只有一系列的正弦將會導致如上所述的信號形狀。想要更多的證據(jù)么?圖2–如圖1的信號在FFT的顯示結果在讓我們看看FFT。在FFT處理方法中信號是如何產(chǎn)生出來圖4說明整個一系列的簡單的正弦波都用于產(chǎn)生如圖1和圖3的信號形狀。圖4圖3圖3(如下）是圖1的30msec片段–可以說是一個特寫鏡頭:當圖1中的信號用FFT處理后,過程就叫做“簡單的正弦會產(chǎn)生精確的周期性信號"。

圖4說明整個一系列的簡單的正弦波都用于產(chǎn)生如圖1和圖3的信“看見”一系列正弦波的過程如圖4，就是數(shù)學求解的過程。

注意到圖4正弦波不同的振幅值。

注意3個波段(65-66msecs,76-77msecsand87-88msecs)所有高頻信號都是同相的(同增)。

注意到71msecs82msecs的反相。

只有1次正弦波的合并為任一周期信號。用任一方法改變此信號，一系列正弦波產(chǎn)生的信號將會改變。分析當然不包括‘1xrpm’和‘2xrpm’較大的正弦波。它們在FFT中被看見是由于1xrpm信號的頻率調解(Fig1)。這是一個復雜的問題,讓我們用不同的方法了解細節(jié)。

只有1次正弦波的合并為任一周期信號。用任一方法改變此信號回答這個問題需要了解沖擊的瞬時性質和FFT處理過程的原理。從FFT的角度來看這個問題,我們能重新解釋為:

什么能引起正弦波的出現(xiàn)，并在有規(guī)律的間隔內消失?

因為FFT的原理是任何周期性函數(shù)都有可能分解為一系列的簡單正弦波,因此必定有一些正弦波的合成將產(chǎn)生突然的脈沖，并伴隨有“振鈴(高)頻率”，然后脈沖消失直到下一次脈沖發(fā)生。

答案實際上非常簡單。當一系列常規(guī)頻率(在此情況下為5400)正弦波被合成后產(chǎn)生周期性信號,信號表現(xiàn)為瞬時正弦波(脈沖或沖擊,隨之產(chǎn)生振鈴，然后信號消失直到脈沖再次突然出現(xiàn))。

這一系列簡單的正弦波輸入信號產(chǎn)生FFT。注意，盡管振幅不同，但頻率都是5400cpm。盡管有其它的變量輸入才能成為更現(xiàn)實的信號，但實際上這列信號就是我們前頁看到的合成的瞬時正弦波。

0.05@31,800cpm0.16@37,200cpm0.28@42,600cpm

0.30@48,000cpm

0.18@53,400cpm

0.10@58,800cpm0.06@64,200cpm回答這個問題需要了解沖擊的瞬時性質和FFT處理過程的原理。如果我們只使用上面7個信號(加上背景噪聲和振幅調解)信號看起來象什么?你自己看:

圖1結果只有沖擊和背景噪聲。

所發(fā)生的事情是信號的合成將同時形成相位,當信號不同相時，振鈴背景等級約4msecs，并保留背景噪聲約6-7msecs。

結果是大約每11msecs就有大的、短暫的振幅增加(脈沖,或沖擊)。這相當于沖擊頻率5,400cpm(頻率差)。

如果我們只使用上面7個信號(加上背景噪聲和振幅調解)信號看當然,用FFT不會知道哪個正弦波產(chǎn)生了該信號。事實上,這就是要做的工作-計算那些來自復雜信號的簡單正弦波(包括其它影響，如1xrpm,其它機械振動,振幅和頻率的調制等)。過程是:

將上述信號輸入進行FFT處理。該過程計算什么樣的簡單正弦將合成該信號。

FFT可以推出正弦和余弦的合成(信號)，從而得到上述的復雜信號–所列出的合成結果。

增加或去除任一信號（5,400的倍頻）都將使沖擊變尖銳（增多信號）或是變平緩（減少信號），從而改變FFT的形狀。

事實上,每個信號只有一個解–只有一組分解后的簡單正弦。

那么，當FFT處理如上所述的信號時,頻譜是什么樣的呢?

當然,用FFT不會知道哪個正弦波產(chǎn)生了該信號。事實上,

0.05@31,800cpm

0.16@37,200cpm

0.28@42,600cpm

0.30@48,000cpm

0.18@53,400cpm

0.10@58,800cpm

0.06@64,200cpm

上方:產(chǎn)生FFT的信號注意頻譜上沒有說明沖擊頻率的大小(約5400cpm)。

沖擊頻率下為什么沒有峰值?因為沒有與之聯(lián)系的正弦!

Fig2-Fig1

產(chǎn)生的FFT

有幾個問題使速度或加速度FFT的分析變得復雜，例如圖2所示。你必須注意到峰值的存在(被缺陷頻率分開)。這可能看起來很傻但必須要記住:

你可能分析幾十個或幾百個機器-幾千個軸承。

圖2中你所看見的高頻峰值起初是振幅很小的-尤其是如果你使用速度頻譜(大多數(shù)人使用的)。

分析者視這些峰值為軸承故障頻率的諧波。你必須能建立這個模型。

在你試圖確定故障頻率之前(經(jīng)常需要時間和努力),你必須注意或感覺到所觀察到的應該有諧波或邊頻的形式。

最后,你必須知道