時域分析
1. 時域特征參數
通過對時域信號進行統(tǒng)計分析，得出時域特征參數，是進行故障診斷的有效方法。時域特征參數分為有量綱特征參數和無量綱特征參數。
時域振動信號在機組發(fā)生故障時會顯著變化，相應的時域特征參數也會發(fā)生變化。采用有量綱指標進行故障分析時，得到的結果不僅與被測對象的運行狀態(tài)（是否發(fā)生故障）有關，而且與被測對象的運行工況（轉速、負載）有關。無量綱特征參數只與被測對象的狀態(tài)相關，對轉速、負載等運行參數的變化不敏感。
圖1 時域特征參數
2. 時域分析方法
通過時域特征參數可以進行初步的故障識別，但如果要對故障進一步定位和判斷故障的類型，需要對時域波形進行分析。
對時域信號進行分析，主要是觀察信號的周期成分。例如，當齒輪出現局部故障時，在時域波形中表現為出現周期性的沖擊信號，且周期為齒輪的旋轉周期，通過振動分析軟件提供的邊頻游標，可以查看沖擊信號的周期，從而判斷發(fā)生異常的部件，如下圖所示：
圖2 時域波形圖
以某齒輪箱高速端軸向振動時域波形為例：
通過時域特征參數判斷：振動信號的能量（即加速度均方根）為5.209m/s²，數值偏高，峰值為27.413m/s²，處于較高的水平，可以初步判斷該部件異常。通過時域分析方法判斷：在時域波形中，可以觀察到很多等間隔的沖擊信號，通過振動分析軟件中提供的邊頻游標，可測得沖擊信號的間隔周期為0.033s，而0.033s為齒輪箱高速端齒輪的旋轉周期，因此可判斷為齒輪箱高速端齒輪出現異常狀況。
圖3 時域波形圖
頻譜分析
通過時域特征參數可以進行初步的故障識別，進一步對時域信號進行頻譜分析，可以了解信號頻率結構組成及變化，以此來定位故障部位和判別故障類型。信號的每個特征頻率都有相應的旋轉部件與之對應，通過分析信號各頻率的幅值和相位信息，可以判斷設備運行情況。
設備故障診斷中，通過頻譜分析能獲得各軸轉頻，各齒輪副嚙合頻率及其高次諧波等頻率成分的幅值、相位大小，分析比較同一頻率成分下幅值的變化或者有無新頻率成分出現，可以判斷設備故障類型、產生原因及故障的劣化程度。頻譜分析是應用最廣的旋轉機械故障診斷技術，很多故障診斷方法都是基于頻譜分析。在頻譜圖中可以通過分析頻率成分以及峰值大小找出引起部件振動的原因。例如對于低頻部分，主要與軸的轉頻相關。例如不平衡會引起所在軸1X轉頻幅值增加，不對中故障易導致所在軸2X轉頻的變化。
對于中頻部分，主要與齒輪的嚙合有關。一般來講，嚙合頻率占主導，同時會出現齒輪轉頻的邊頻。當齒輪出現故障時，相應的轉頻邊頻會出現邊頻次數增加和邊頻幅值的變化。
對于高頻部分，主要與軸承信號相關，由于軸承早期故障會激起高頻固有頻率，在信號中表現為軸承故障信號調制到高頻固有頻率，通過高頻解調分析可以解調出低頻故障信號。
以某齒輪箱振動測試為例：
在時域波形中出現明顯的沖擊，通過邊頻游標進行測量，發(fā)現沖擊信號的周期為高速軸旋轉周期。
圖4 時域波形圖
圖5 頻譜圖
進一步對頻譜進行分析，發(fā)現在1600Hz附近存在較多邊頻，邊頻間隔為高速軸轉頻18.752Hz。此時可以基本判斷出齒輪箱高速軸振動異常，可能出現高速軸齒輪局部損傷。
