旋轉(zhuǎn)機械在工業(yè)領域中被廣泛應用，如電力石油、化工等行業(yè)。由于工作環(huán)境的復雜性和機械本身的結構特性，旋轉(zhuǎn)機械可能會出現(xiàn)各種故障，如不平衡、不對中、松動等，這些故障都可能導致機械振動異常。為了及時發(fā)現(xiàn)和解決這些故障，需要對旋轉(zhuǎn)機械進行振動監(jiān)測與診斷。本文內(nèi)容包含振動測量、異常檢測、故障診斷、預測維護、原因分析、振動類型識別和運行狀態(tài)評估等方面。

1、振動測量

   振動測量是通過對機械振動信號的采集和分析，了解機械的運行狀態(tài)。振動測量的基本原理是利用振動傳感器將機械振動信號轉(zhuǎn)換為電信號，再通過數(shù)據(jù)采集器進行數(shù)據(jù)采樣和存儲。振動測量常用的方法有頻譜分析、時域分析、包絡分析等，使用的工具包括振動傳感器、數(shù)據(jù)采集器、計算機等。

2、異常檢測

  異常檢測是通過對比分析歷史和實時數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)機械振動的異常變化。異常檢測的基本原理是利用統(tǒng)計學的方法，將當前振動數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進行比較，判斷是否超出正常范圍。異常檢測的方法包括閾值法、趨勢分析法、波形分析法等，使用的工具包括數(shù)據(jù)采集器、計算機等。

3、故障診斷

  故障診斷是根據(jù)機械振動的異常變化，判斷故障的類型和位置。故障診斷的基本原理是利用機械振動的特性，根據(jù)不同故障類型的振動信號特征進行識別。故障診斷的方法包括波形分析、頻譜分析、軸心軌跡分析等，使用的工具包括振動傳感器、數(shù)據(jù)采集器、計算機等。

4、預測維護

 預測維護是通過監(jiān)測機械振動的變化，預測機械的壽命和可能需要維護的時間。預測維護的基本原理是利用機器學習的方法，對機械振動數(shù)據(jù)進行訓練和學習，建立壽命預測模型。預測維護的方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、回歸分析等，使用的工具包括數(shù)據(jù)采集器、計算機等。

5、原因分析

  原因分析是通過研究機械振動的異常變化原因，找出導致故障的根本原因。原因分析的基本原理是利用機械振動的理論知識，結合實際經(jīng)驗，對振動數(shù)據(jù)進行深入分析。原因分析的方法包括波形分析、頻譜分析、軸心軌跡分析等，使用的工具包括振動傳感器、數(shù)據(jù)采集器、計算機等。通過原因分析，可以及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在的故障隱患，避免故障的發(fā)生。

6、振動類型

  振動類型識別是根據(jù)機械振動的特征，識別出不同類型的振動故障。振動類型識別的基本原理是利用機器學習和模式識別的方法，對不同類型的振動信號進行分類和識別。振動類型識別的方法包括支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡、K-近鄰算法等，使用的工具包括振動傳感器、數(shù)據(jù)采集器、計算機等。通過振動類型識別，可以快速定位和解決不同類型的振動故障。

7、運行轉(zhuǎn)態(tài)評估