设备状态监测与故障诊断的融合优化方案

设备状态监测与故障诊断思想的酝酿，可以追溯到很久以前，但真正形成一种技术并应用到生产实际中，还是近几十年的事。随着现代科学技术的进步与发展，设备越来越大型化，功能越来越多，结构越来越复杂，自动化程度越来越高。随之而来的问题是，一旦关键设备发生故障，不仅会造成巨大的经济损失，而且可能危及人身安全，产生重大的社会影响。因此，人们对设备的安全、稳定、长周期、满负荷运行的要求也越来越迫切，希望能及时了解设备运行状态，预防故障，杜绝事故，延长设备运行周期，缩短维修时间，最大限度地发挥设备的生产潜力。这就对设备管理提出了更高的要求，同时也是新形势下设备管理与设备故障诊断领域所面临的新的机遇和挑战。将设备状态监测与故障诊断技术应用于生产实践，使其在现代设备管理过程中发挥越来越大的作用，为国民经济建设服务，是故障诊断领域科研人员与广大现场工程技术人员所肩负的任务与使命。

在实际工作中遇到的问题通常需要综合各学科的知识才能够解决，设备状态监测与故障诊断技术也不例外。它需要借助机械振动、转子动力学等理论来深入研究设备的故障机理，运用现代测试技术来监测设备运行的振动、噪声、温度、压力、流量等参量，利用信号分析与数据处理技术对这些信息进行分析处理，建立动态信息与设备故障之间的联系，并以计算机技术为核心，建立设备状态监测与故障诊断系统，进行故障的分析诊断。由此可见，这项技术是一项复杂的系统工程。

设备状态监测与故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。通俗地讲，就是一种给设备“看病”的技术。这里所说的“设备”是广泛意义上的设备，不仅包括各类旋转的机器，还包括管道、阀门、工业炉等静态设备以及电气设备等。

设备状态监测与故障诊断技术最初形成于英国，由于其实用性以及为企业和社会带来的效益，日益受到企业和各国政府的重视。特别是近30年来，随着科学技术的不断进步和发展，尤其是测试技术、计算机技术的迅速发展和普及，它已逐步成为一门较为完整的学科。该学科以设备管理、状态监测和故障诊断为内容，以建立新的维修体制为目标，在欧美地区、日本以不同形式得到推广，在国际上成为一大热门学科。

一台设备从设计、制造到安装、运行、维护、检修有许多环节，任何环节的偏差都会造成设备性能劣化或产生故障。同时，运行过程中设备处于各种各样的条件下，其内部必然会受到力、热、摩擦等多种物理、化学作用，使其性能发生变化，最终导致设备产生故障。

早期的设备维修体制基本上是事后维修，即设备发生故障后再进行维修。随着流程化工业的推广，这种落后的管理模式往往会造成巨大的经济损失，因此，又逐步推行定期维修，比如通常实行的年度大修。随着对设备故障机理的研究和设备管理水平的提高，人们又进一步认识到，定期维修实际上既不经济又不合理，最大的问题是无法解决“维修不足”和“维修过剩”二者之间的矛盾。

美国国家统计局提供的资料表明，1980年美国工业设备维修花掉2 460亿美元巨资，但这一年美国全国的税收总额只不过为7 500亿美元。据美国设备维修专家分析，有将近1/3的维修费用（数百亿美元）属于“维修过剩”造成的浪费，原因在于预防性定期维修的局限。维修周期是根据统计结果确定的，在这个周期内仅有2%的设备可能出现故障，而98%的设备还有剩余的运行寿命，这种谨慎的定期大修反而增加了停机率。美国航空公司对235套设备调查的结果表明，66%的设备由于人的干预破坏了原来的良好配合，降低了可靠性，造成故障率上升。因此，将预防性定期维修逐步过渡到“状态维修”已经成为提高生产率的一条重要途径，也是现代设备管理的需要。

近年来，振动与噪声理论、测试技术、信号分析与数据处理技术、计算机技术及其他相关基础学科的发展，为设备状态监测与故障诊断技术打下了良好的基础，而工业生产逐步向大型化、高速化、自动化、流程化方向发展，又为设备状态监测与故障诊断技术开辟了广阔的应用前景。可以预见，这项源于生产实际、又与近代科学技术发展密切相关的新兴学科在实际生产中必将发挥越来越大的作用。

11.4.1　状态监测与故障诊断技术

设备状态监测与故障诊断技术的实质是了解和掌握设备在运行过程中的状态，评价、预测设备的可靠性，早期发现故障，并对其原因、部位、危险程度等进行识别，预报故障的发展趋势，并针对具体情况作出决策。由此可见，设备状态监测与故障诊断技术包括识别设备状态和预测发展趋势两方面的内容。具体过程分为状态监测、分析诊断和治理预防三个阶段，如图11.7所示。

在实际生产中，有时将对设备状态的初步识别也包括在“状态监测”中，只将识别异常后的精密诊断作为“分析诊断”的内容。

（1）状态监测

状态监测是在设备运行中，对特定的特征信号进行检测、变换、记录、分析、处理并显示，是对设备进行故障诊断的基础工作。检测的信号主要是机组或零部件在运行中的各种信息（振动、噪声、转速、温度、压力、流量等），通过传感器将这些信息转换为电信号或其他物理量信号，送入信号处理系统中进行处理，以便得到能反映设备运行状态的特征参数，从而实现对设备运行状态的监测和下一步诊断工作。

由传感器或人的感官所获取的信息需要记录下来，供分析和日后对比、查阅，这就需要进行数据采集和简单的处理、显示。大多数传感器输出的信号属于模拟信号，在磁带记录仪上记录时不需要进行数字转换，而输入计算机或进行分析处理时，还需要转换为数字信号（即进行A/D转换），这些是数据采集的主要工作。

图11.7　设备状态监测与故障诊断的三个阶段

在这信息和信号中，有些是有用的，能反映设备故障发生部位的症状，这种信息称为征兆或故障征兆；有些并不是诊断所需要的信号，因而需要处理和排除。为了提取征兆信号，需要做一些特征信号的提取工作，这是由信号处理系统来完成的。

（2）分析诊断

分析诊断实际上包括两方面的内容：信号分析处理和故障诊断。由传感器或人的感官获取的信息往往特征不明显、不直观，很难直接进行故障诊断。

信号分析处理的目的是将获得的信息通过一定的方法进行变换处理，从不同的角度提取最直观、最敏感、最有用的特征信息。分析处理可用专门的分析仪器或计算机进行，一般情况下，要从多重分析域、多个角度来分析观察这些信息。分析处理方法的选择、处理过程的准确性以及表达的直观性都会对诊断结果产生较大影响。

故障诊断是在状态监测与信号分析处理的基础上进行的。进行故障诊断需要根据状态监测与信号分析处理所提供的能反映设备运行状态的征兆或特征参数的变化情况，有时还需要进一步与某些故障特征参数（模式）进行比较，以识别设备是运转正常还是存在故障。如果存在故障，要诊断故障的性质和程度、产生原因或发生部位，并预测设备的性能和故障发展趋势。这是设备诊断的第二阶段。

（3）治理预防

治理预防措施是在分析诊断出设备存在异常状态（即存在故障）时，就其原因、部位和危险程度进行研究后所采取的治理措施和预防办法。通常包括调整、更换、检修、改善等方面的工作。如果经过分析认为设备在短时间内尚可继续维持运行时，那就要对故障的发展加强监测，以保证设备运行的可靠性。

根据设备故障情况，治理预防措施有巡回监测、监护运行、立即停机检修三种。

发现故障、诊断故障并不是状态监测与故障诊断工作的全部目的，确定故障原因、采取合理的治理措施。在确保安全的前提下，将不采用状态监测与故障诊断技术时的立即停机检修，转化为采用状态监测与故障诊断技术后的维持运行，避免不必要的停机，延长设备运行周期，才是状态监测与故障诊断的真正目的，也是这项技术能够迅速发展、推广的根本原因。

（4）设备状态监测与故障诊断的区别与联系

设备状态监测与故障诊断，既有区别又有联系，在生产实际中，有时又将二者统称为设备故障诊断。实际上，没有监测就没有诊断，诊断是目的，监测是手段；监测是诊断的基础和前提，诊断是监测的最终结果。

状态监测通常是通过监视和测量设备或部件运行状态信息和特征参数（例如振动、温度、压力等），并以此来判断其状态是否正常。例如，当特征参数小于允许值时，便认为是正常，否则为异常；还可以用超过允许值的多少来表示故障严重程度，当它达到某一设定值（极限值）时，就应立即停机检修，这个过程的前半部分就是状态监测。

某些情况下，监测结果不需要更进一步地处理和分析，仅以有限的几个指标就可以确定设备的状态，这就是以监测为主的简易诊断，也属于诊断的范围。通常情况下，当简易诊断发现设备或零部件发生异常时，应转入精密诊断。此时，应该对异常状态进行多方面的分析，这种分析包括收集设备运行的历史资料，对简易诊断的结果进行审核；同时，进一步合理地选择测量仪器对设备的各种参数进行监测，对监测得到的特征信号在时域、频率、幅值域以至到频域等各个方面进行全面分析，以便从特征信号中提取各种征兆，对设备作出综合判断。通常所称的“故障诊断”不是简易诊断，而是指比较复杂的精密诊断。

设备故障诊断不仅要检查出设备是否正常，还要对设备发生故障的部位、产生故障的原因、故障的性质和程度给出深入的分析和判断，即要作出精密诊断。这就不仅仅要求对状态监测和故障诊断理论有比较系统的了解，更重要的是对设备本身的结构、特性、动态过程、故障机理以及故障发生后的后续处理（包括维修与管理）有比较清楚的了解。从这一角度来看，故障诊断技术与状态监测系统又有比较大的区别，有着十分不同的专业倾向。

（5）故障诊断方法的分类

故障诊断方法的分类是一门非常重要的研究课题，许多学者提出了不同的分类方法，例如，可以按诊断的对象分类、按诊断的目的和要求分类、按采用的诊断手段分类、按诊断方法的完善程度分类、按识别故障的模式分类等。表11.8列出了一些学者的不同分类方法，以供参考。

表11.8　故障诊断方法的分类

续表

11.4.2　状态监测与故障诊断技术的发展与应用

（1）国外状态监测与故障诊断技术的发展概况

美国是最早开展设备状态监测与故障诊断工作的国家之一。 1961年开始执行阿波罗计划后，发生了一系列由设备故障酿成的悲剧，引起了美国军方和政府有关部门的重视。 1967年4月，在美国国家航空航天局（NASA）的倡导下，由美国海军研究局（ONR）主持，召开了美国机械故障预防小组（MFPG）成立大会。会议的中心议题：组织问题和明确课题的含义，有组织地开发监测与诊断技术。 1971年MFPG划归美国国家标准局（NBS）领导，下设四个小组：故障机理研究组、监测诊断和预测技术组、可靠性设计组、材料耐久性评价组。除MFPG外，美国机械工程师学会（ASME）领导下的美国锅炉压力容器检测师协会（NBBI）在应用声发射技术（AE）对静设备故障诊新方面也取得了重要成果。其他还有Johns Mitchel公司的超低温水泵和空压机监测技术，SPIRE公司在军用机械与轴承方面的诊断技术等在国际上都处于领先地位。

在航空运输方面，美国在可靠性维修管理的基础上，大规模地对大型飞机进行状态监测，研制并应用了以计算机为基础的飞行器数据综合系统，采集、记录、分析处理大量飞行中的信息，判断飞机各部位的故障并能发出排除故障的指令。这些技术在B747和DC9等巨型客机上的成功应用，大大提高了飞行的安全性。目前，美国的军用飞机也都装备了功能强大的状态监测与故障诊断系统。

英国以R.A. Collacott.为首的机器保健中心于20世纪60年代末开始研究状态监测与故障诊断技术。 1982年曼彻斯特大学成立了沃福森工业维修公司（WLMU），主要从事状态监测与故障诊断的研究工作和教育培训工作。除此之外，在核电站、钢铁等行业也成立了相应的组织，开展这方面的研究工作。

设备状态监测与故障诊断技术在欧洲其他国家研究与应用的广泛性虽然不如英国和美国，但都分别在某一方面具有特色或占有领先地位，如瑞典SPM仪器公司的轴承监测技术，丹麦B&K公司的传感器制造技术等。

如果说英国、美国在军事、航空等方面的状态监测技术占有领先地位的话，那么日本则在民用工业，如钢铁、化工、铁路等行业发展得较快，占有明显优势。日本的做法是密切注视世界各国动向，积极引进和消化最新技术，努力发展自己的诊断技术，特别注意研制本国的诊断仪器。日本开展诊断技术研究工作主要有两个层面：一个层面是高等院校，比较有名的有东京大学、东京工业大学、京都大学、早稻田大学等，它们均发表了不少基础性的研究报告；另一个层面是一些企业，如三菱重工、东京芝浦电气、东京小野测器、国际机械振动公司等，它们的研究工作是在企业内部以生产为中心开展的，具有较强的应用性。

（2）我国设备状态监测与故障诊断技术的发展概况

我国对设备状态监测与故障诊断技术的认识和发展也经历了与国外同样的过程。 1979年以前，一些大专院校与科研单位结合教学和有关设备诊断技术的研究课题，逐渐开始进行机械设备状态监测与故障诊断技术的理论研究和小范围的工程实际应用研究，特别是随着30万t合成氮等一批大型石化装备的引进，某些装备的机组频繁发生事故，提高了对这项技术研究的重视程度。

1983年，我国的设备状态监测与故障诊断技术从初步认识进入到初步实践阶段，以学习英、美、日等国的先进技术和经验为主，对一些故障机理、诊断方法及简易监测诊断仪器进行研究和研制。同时，利用一些国外监测诊断设备，在进行研究的同时直接应用于实际生产，取得了一些成就，为加快我国的设备状态监测与故障诊断技术开发研究工作争取了时间。

1983年国家经济委员会颁布的《国营工业交通企业设备管理试行条例》，有力地推动了我国设备状态监测与故障诊断技术的开发研究工作，一些部委成立专门的研究机构，如化工部振动检测中心、中国石化总公司设备状态检测中心、冶金部设备诊断研究室等，与此同时，一些高等院校、科研单位也成立了专门的研究室或研究所。这些都为我国设备状态监测与故障诊断技术的开发、研究、发展奠定了良好的组织基础，使我国的设备状态监测与故障诊断工作开始走向深入研究和蓬勃发展阶段。

1982年12月在天津成立了中国设备管理协会；1985年11月在上海召开了设备诊断技术应用推广会议：1985年5月在郑州成立了中国机械设备诊断技术学会；1986年6月在沈阳召开了第一届中国机械设备诊断技术学会国际学术会议。这些组织致力于广泛交流我国在该领域内各方面的技术成果，深入探讨设备状态监测与故障诊断在国内外的发展动向，有力地推动了这一学科的发展，使其能更有效地为我国的国民经济建设服务。

目前我国的设备状态监测与故障诊断技术水平同发达国家的差距已大大缩短，在一些方面，如计算机监测与故障诊断的软件开发等，完全可以满足生产实际的需要，达到同期世界先进水平。

（3）设备状态监测与故障诊断技术的应用

设备状态监测与故障诊断技术在我国虽然起步较晚，历史不长，但发展很快，特别是近20年来，在国内得到了前所未有的重视和发展，其应用领域也十分广泛。

1）石化行业

石化行业是我国开展设备状态监测与故障诊断工作最早的行业，也是应用最成功的行业之一。大、中型企业普遍采用了状态监测与故障诊断技术，监测和诊断技术水平普遍较高，大部分设备故障都能够得到预报和妥善处理，关键设备普遍达到连续运行300天以上的水平，平均大修周期为制造厂规定的2倍以上，检修时间和费用大大降低，经济效益非常明显。

2）水电、火电行业

水电、火电行业重点在大机组上开展设备状态监测与故障诊断工作，并充分组织和发挥大区供电局、电力科学研究院、电力研究所和热工所的作用，开展了许多设备状态监测与故障诊断技术的实验研究工作，其中大型发电机组状态监测与故障诊断技术、红外热成像技术、转子绕组匝间短路检测技术等应用效果良好，效益明显。

3）冶金行业

冶金行业在开展设备状态监测与故障诊断工作方面采取了积极稳妥的方式，以北京冶金设计研究所为基地，建立设备诊断研究室，并对外承担现场测试等服务。之后又确定了一批试点单位，引进了一批国外的振动脉冲分析仪器、红外热成像仪以及铁谱仪等，建立了振动、红外和铁谱等实验室。冶金行业重点对烧结风机、制氧站空压机及高炉风机等关键设备进行监测分析，成效显著。

4）航空领域

现代客机的发动机在飞行过程中需要监测的参数约有40个，全部信息都被送到诊断中心进行分析，然后作出决策。在涡轮喷气发动机发生故障之前，消除不安全因素，以保证安全飞行。

5）核反应堆

核反应堆是核电站的核心设备，为了防患于未然，我国已利用中子噪声频谱分析技术对核反应堆结构上的缺陷、安装配合不良以及堆芯部件的异常振动等进行监测和诊断，保证了核反应堆的正常运行及核电站设备的安全。

6）交通行业

铁路内燃机车、船舶发动机的性能和安全对社会安定具有重要影响，振动和噪声既污染环境又影响身体健康，目前应用频谱分析诊断发动机的振动源及噪声源，用铁谱技术分析诊断磨损部位和严重程度均已成功地用于生产实际，对于提高发动机的运行质量、提前发现故障起到了决定性的作用。

以上仅是故障诊断技术在几个方面应用的情况，此外，故障诊断技术在军舰发动机、汽车、纺织机械、矿山机械、机床及动力设备、齿轮和轴承、家用电器等方面都得到了广泛的应用。

11.4.3　信号的分类与描述

设备在运行过程中会产生各种表征其状态的物理现象，并引起相应参数的变化，这就为设备的观测、监视提供了可能性。通常将这些参数变换成容易测量、处理、记录和显示的物理量（如电压、电流等），将这些物理量统称为信号。对信号进行的分析、处理、变换、综合、识别，可以作为判断设备运行状态和诊断设备故障的依据，同时也可以预测设备的运行趋势。

信号的幅值不随时间变化时称为静态信号。实际上，幅值随时间变化很缓慢的信号也可以看作静态信号或准静态信号。

工程中所遇到的信号多为动态信号，其幅值随时间变化。动态信号分为可以用确定的时间函数来表达的确定性信号和不能用时间函数来描述的随机信号（非确定性信号）。

（1）信号的分类

1）按输入量性质分类

2）按工作原理分类

在实际工程中，判断信号是确定性的还是非确定性的，通常以实验为依据，在一定误差范围之内，如果一个物理过程能够通过多次重复得到相同的结果，则可以认为这种信号是确定性的。如果一个物理过程不能通过重复实验得到相同的结果，或者不能预测其结果，则可以认为这种信号是非确定性信号，即随机信号。

（2）信号的描述

1）确定性信号

确定性信号是指能精确地用明确的数学关系式来描述的信号。

①周期信号

周期信号是按一定的周期不断重复的信号，它满足下列关系：

x(t) = x(t ± nT)

式中，x（t）为时间t时刻的瞬时值；n = 1，2，3，…；T为周期。

周期信号可以分为简谐信号和复杂周期信号。

②非周期信号

不按一定周期重复的确定性信号称为非周期信号。非周期信号可以分为准周期信号和瞬态信号。

复杂周期信号是由两个或多个简单周期信号叠加而成的，而当信号的各谐波成分周期的最小公倍数（即合成后信号的周期）趋于无穷大时，这种信号就称为准周期信号。

2）随机信号

无法用确定的数学关系式表示的信号称为随机信号。例如，对同一事物的变化过程进行多次测量，所得的信号是不同的，其波形在无限长的时间内不会重复，这类信号就是随机信号。

随机信号尽管每次都不同，但可以研究其总体规律，即其平均性质。

3）信号的基本特征

直接观测或记录的信号一般是随时间变化的物理量，即以时间作为自变量，称为信号的时域描述。这种描述虽然比较直观，但仅从时域侧面揭示信号的幅值随时间变化的特征无法反映信号的频率结构，有一定的局限性。为了研究信号的频率结构和各频率成分上的幅值大小，常常需要将信号从时域转换到频域，如图11.8所示。

图11.8　信号的时域描述和频域描述

此外，为了全面了解系统的状态，信号还可以在幅值域、倒频域等不同域里描述，得到不同的信息。

11.4.4　数据采集与数字信号处理

设备状态监测与故障诊断所用的各种物理量（振动、温度、压力、流量、噪声等），需要利用相应的传感器转换成电信号，以便处理。信号通常可分为模拟信号和数字信号两类。模拟信号是随时间连续变化的，通常从传感器获得的信号都是模拟信号。数字信号由离散的数字组成，定期的观察值成模拟信号经过模/数（A/D）转换后得到的一串数字就是数字信号。

信号的获得及处理过程如图11.9所示，通过在监测对象上安装传感器以获得模拟信号，经放大后可以有如下几种处理方式。

图11.9　信号的使得及处理过程

①直接送到监测诊断仪器进行处理、显示及记录结果。

②通过A/D转换器采样，将得到的数字信号送到计算机分析处理（在线方式）。

③送至信号分析仪进行采样及数据处理，还可将处理结果通过接口送到计算机再作二次处理（在线方式）。

④利用磁带记录仪将信号录下，再经回放将信号送至信号分析仪处理成经过A/D转换器采样送到计算机进行处理（离线方式）。

早期的信号处理大多用模拟设备来完成。近十几年来，随着计算机和大规模集成技术的发展以及离散傅里叶变换的应用，为数字信号处理提供了强有力的手段和方法，使实时地进行频谱分析成为可能。同时，数字信息处理具有灵活性大、精度高、易于大规模集成和便于追溯、调用等优点，数字信号处理得到越来越广泛的应用。因此，数据采集和数字信号的处理已成为设备状态监测与故障诊断技术的重要组成部分。

（1）数据采集

由于数字信号处理的诸多优点，同时也是目前设备状态监测工作计算机化的发展趋势，所以监测参数的模拟信号通常都要转换成数字信号并送入计算机内，这个过程就是数据采集。

数据采集的过程主要包括信号处理和A/D转换采样。

1）信号预处理

如前所述，状态监测所检测到的信号主要是机器或零部件在运行中的各种信息，通过传感器将这些信息变换成电信号或其他物理信号。这些信息和信号中，有些是有用的，能反映设备故障部位的症状，而有些并不是诊断所需要的信号，因此，需要将这部分信号排除，也就是对信号进行预处理。

信号预处理是指在数字处理之前对信号用模拟方法进行的处理。对信号处理的目的是将信号变成适于数字处理的形式，以降低数字处理的难度。信号预处理使用包括以下几种设备、仪器或电路。

①解调器

在测试技术中，许多情况下需要对信号进行调制。例如，被测物理量经传感器变换为低频的微弱信号时，需要采用交流放大，这时需要调幅；电容、电感等传感器都采用了调频电路，这是将被测物理量转换为频率的变化；对于需要远距离传输的信号，也需要先进行调制处理。因此，在对上述信号进行A/D转换、数据采集之前，需要先进行解调处理，以得到信号的原貌。

②放大器（或衰减器）

对输入信号的幅值进行处理，将输入信号的幅值调整到与A/D转换器的动态范围相适应的大小。在实际工程中，这一步处理一般能通过接口箱内的插卡电路来实现。

③滤波器

滤波器是一种选频装置，可以使信号中特定的频率成分通过（或阻断），从而极大地衰减（或放大）其他频率成分。在测试装置中，利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。

根据滤波器的选频作用，一般分为低通、高通、带通和带阻滤波器，图11.10表示了这四种滤波器的幅频特性。

图11.10（a）表示低通滤波器，从0至频率f2，幅频特性平直。它可以使信号中低于f2的频率成分几乎不受衰减地通过，而高于f2的频率成分受到极大的衰减。

图11.10（b）表示高通滤波器，与低通滤波相反，从频率f1至+∞，其幅频特性平直。它使信号中高于f1的频率成分几乎不受衰减地通过，而低于f1的频率成分将受到极大的衰减。

图11.10（c）表示带通滤波器，它的通带为f1～f2。它使信号中高于f1而低于f2的频率成分可以不受衰减地通过，而其他成分受到极大的衰减。

图11.10（d）表示带阻滤波器，与带通滤波相反，通带频率在f1～f2。它使信号中高于f1而低于f2的频率成分受到极大的衰减，而其他频率成分几乎不受衰减地通过。

图11.10　滤波器的幅频特性

上述四种滤波器中，在通带与阻带之间存在一个过渡带，在此带内，信号受到不同程度的衰减。这个过渡带是滤波器所不希望的，但也是不可避免的。

④隔直电路

由于很多信号中混有较大的直流成分，会造成信号超出A/D转换的动态范围，但对故障诊断又没有意义，因此，需要使用隔直电路滤掉被分析信号中的直流分量。

除解调器外，后三种设备或电路几乎是所有的数字信号处理系统中都有的，特别是放大（衰减）器和抗频混滤波器，是信号预处理的关键部分。

2）信号采集

信号采集是将预处理后的模拟信号交换为数字信号，并存入到指定的位置，其核心是A/D转换器。信号采集系统的性能指标（精度、采样速度等）主要由A/D转换器来决定。

围绕A/D转换器还有以下几部分电路或器件：

①采样保持电路

采样保持电路在A/D转换器之前，是为A/D转换期间保持输入信号不变而设置的。对于模拟输入信号变化率较大的信号通道，一般都需要采样保持电路，而对于直流或者低频信号通道则不需要。采样保持电路对系统精度起着决定性的影响。

②时基信号发生器

时基信号发生器可通过产生定时间间隔的脉冲信号来控制采样。

③触发系统

触发系统决定了采样的起始点，有了它才有可能捕捉到瞬时的脉冲输入信号或将采集的信号进行同步相加。

④控制器

控制器可对多通道数据采集进行控制，还可以控制A/D转换器的工作状态（同时采集或顺序采集等）。

（2）泄漏与窗函数

1）泄漏现象

信号的历程是无限的，然而当运用计算机对工程测试信号进行处理时，不可能对无限长的信号进行运算，而是取其有限的时间长度进行分析，这就需要对信号进行截断。截断相当于对无限长的信号加一个权函数，这个权函数在信号分析处理中称为谱窗（或窗函数）。

这里“窗”的含义是指透过窗口能够观测到整个全景的一部分，而其余则被遮蔽（视为零）。

如图11.11所示，余弦信号x（t）在时域分布为无限长（ - ∞， + ∞），当用矩形窗函数w（t）与其相乘时，得到截断信号XT（t） =x（t）w（t）。

图11.11　余弦信号的截断及能量泄漏现象

将截断信号的谱XT（t）与原始信号的谱x（t）相比较可知，它已不是原来的两条谱线，而是两段振荡的连续谱。这表明原来的信号被截断以后，其频谱发生了畸变，原来集中在响应处的能量被分散到两个较宽的频带中去了，这种现象称为泄漏。

信号截断以后产生的能量泄漏现象是必然的，因为窗函数w（t）是一个频带无限的函数，所以即使原信号x（t）是有限带信号，而在截断以后也必然成为无限带宽的函数，即信号在频域的能量与分布被扩展了。又从采样定理可知，无论采样频率多高，只要信号一经截断，就不可避免地引起混叠，因此，信号截断必然导致一些误差，这些是信号分析中不容忽视的问题。

如果增大截断长度T，即矩形窗口加宽，则窗频w（t）将被压缩变窄，泄漏误差将减小，当窗口宽度T趋于无穷大，即不截断时，就不存在泄漏误差。

泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，如果使旁瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，就可以较为接近于真实的频谱，为此，在时域中可采用不同的窗函数来截断信号。

2）常用的窗函数

实际应用的窗函数，可分为以下主要类型：

①幂窗。采用时间变量某种幂次的函数，如矩形、三角形、梯形或其他时间t的幂次。

②三角函数窗。应用三角函数，即正弦或余弦函数等组合成复合函数，例如汉宁窗、海明窗等。

③指数窗。采用指数时间函数，如e -at式，例如高斯窗等。

3）离散傅里叶变换

离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transfom）一词并非泛指对任意离散信号取傅里叶积分，而是为适应计算机作傅里叶变换运算而引出的一个专用名词，所以，有时称离散傅里叶变换是适用于计算机计算的傅里叶变换。这是因为对信号x（t）进行傅里叶变换或逆傅里叶变换OFT运算时，无论在时域或在频域都需要进行包括（ -∞， +∞）区间的积分运算，若要在计算机上实现这一运算，则必须做到：

①将连续信号（包括时域、频域）改造为离散数据；

②将计算范围收缩到一个有限区间；

③实现正、逆傅里叶变换运算。

在这种条件下所构成的变换对称为离散傅里叶变换对。其特点是，在时域和频域中都只取有限个离散数据，这些数据分别构成周期性的离散时间函数和频率函数。

关于离散傅里叶变换表达式的导出，有两种方法：

①从离散时间序列的Z变换基础上导出，即有限长序列的离散傅里叶变换，可解释为它的Z变换在单位圆上的采样。

②将离散傅里叶变换作为连续信号傅里叶变换的一种特殊情况来导出。

11.4.5　工程信号分析基础

在工程实际应用中，除了对信号进行各种处理，消除、减少噪声和干扰的影响外，为了更有效地进行状态识别与故障诊断，还需要对信号进行进一步的加工处理，提取其特征。经过多年的理论研究和实验验证，目前已经掌握了一些常见故障的特征，发现并确认了某些特征与设备的状态或某种故障有一定的对应关系。在故障诊断实际应用中，信号分析与处理的目的就是去伪存真，提取与设备运行状态有关的特征信息，通过各种分析处理手段使其凸显出来，从而提高状态识别与故障诊断的准确率。

信号分析与处理是在幅值、时间、频率等域进行的，它们是从不同的角度对信号进行观察和分析，丰富信号分析与处理的结果。

（1）信号的幅域分析

在信号的幅值上进行各种处理，即对信号的幅域进行统计分析称为幅域分析。常用的信号幅域参数包括均值、最大值、最小值、均方根值等。

在工程实际应用中，用加速度单位进行振动测量时，通常使用其最大峰值；用速度单位进行振动测量时，通常使用均方根值；而使用位移单位进行振动测量时，通常使用峰值或峰-峰值来表示。

这些常用的幅域参数计算简单，对设备状态识别与故障诊断有一定作用。实际上，各种幅域参数本质上是取决于随机信号的概率密度函数。

1）随机信号的幅值概率密度

随机信号的概率密度函数表示x（t）幅值落在某一个指定范围内的概率大小。随机信号的幅值取值的概率是有一定规律的，即在对同一过程的多次观测结果中，信号中各幅值出现的频次将趋于确定的值。

在实际应用时，由于信号的均值反映其静态部分，对故障诊断意义不大，然而却对计算上述参数有很大影响。因此，在计算时应从原始数据中扣除其均值，即做零均值处理，以突出对故障诊断有用的动态信号部分。

2）无量纲幅域诊断参数

有量纲幅域诊断参数值虽然会随着故障的发展而上升，但也会因工作条件（如负载、转速、仪器灵敏度等）的改变而变化，故在实际中很难加以区分。通常希望幅域诊断参数对故障足够敏感，而对信号的幅值和频率的变化不敏感，即与机器的工作条件关系不大。为此，引入无量纲幅域参数，它们只取决于概率密度函数的形状。

（2）信号的时域分析

时域分析的主要特点是针对信号的时间顺序，即数据产生的先后顺序。而在幅域分析中，虽然各种幅域参数可用样本时间波形来计算，但忽略了时间顺序的影响，因而根据数据的任意排列方式所计算的结果都是一样的。在时域中提取信号特征的主要方法有相关分析和时序分析。

1）时域波形分析

常用工程信号都是时域波形的形式，时域波形有直观、易于理解等特点。由于是最原始的信号，所以包含的信息量大，但缺点是不太容易看出所包含信息与故障的联系。而对于某些故障信号，其波形具有明显的特征，这时可以利用时域波形作出初步判断。例如，对于旋转机械，其不平衡故障较严重时，信号中有明显的以旋转频率为特征的周期成分；而转轴不对中时，信号在一个周期内，旋转频率的2倍频成分明显加大，即一周波动两次。而当故障轻微或信号中混有较大干扰噪声时，载有故障信息的波形特征就会被淹没。为了提高信号的质量，往往要对信号进行预处理，消除或减少噪声及干扰。

2）相关系数

相关是指客观事物变化量之间的相依关系。以两个变量和之间的关系为例，如果它们都是确定性的变量，则为函数关系。如果它们都是随机变量，则为一种相关关系。将它们对应的变量对画在坐标平面上，若呈现某种散布式样，则表明所示随机变量和没有什么相关关系。

3）自相关分析

①自相关函数

对某个随机过程取得的随机数据，可以用自相关函数来描述一个时刻与另一个时刻数据间的依赖关系。这就相当于研究t时刻和t+r时刻的两个随机变量x（t）和x（t+r）之间的相关性。对这两个随机变量的乘积求均值，就得到相关函数Rx（r）。

②自相关函数的数学应用

在实际工作中，自相关函数和自相关系数的应用非常广泛，例如：

a.根据自相关图的形状来判断原始信号的性质。比如，周期信号的自相关函数仍为同周期的周期函数。

b.自相关函数可用于检测随机噪声中的确定性信号。因为周期信号或任何确定性数据，在所有时间上都有其自相关函数，而随机信号则不然。

c.自相关函数可以建立x（t）任何时刻值对未来时刻值的影响，并且可以通过傅里叶变换求得自功率谱密度函数。

③自相关函数的工程应用

不同信号具有不同的自相关函数，这是利用自相关函数进行故障诊断的依据。新设备或运行正常的设备，其振动信号的自相关函数往往与宽带随机噪声的自相关函数相近；而当有故障，特别是出现周期性冲击故障时，自相关函数就会出现较大峰值。

（3）信号的频域分析

频域分析是机械故障诊断中使用最广泛的信号处理方法之一。因为伴随着故障的发生、发展，往往会引起信号频率结构的变化。例如，滚动轴承滚道上的点蚀会引起周期性的冲击，在信号中就会有相应的频率成分出现；旋转机械在发生不平衡故障时，振动信号中就会有回转频率成分等。频域分析的手段是频谱分析。频谱分析的目的是将复杂的时间历程波形经傅里叶变换分解为若干简单的谐波分量来研究，以获得信号的频率结构以及各谐波的幅值和相位信息。

1）周期信号的幅位谱与相位谱

工程上任何复杂的周期信号都可以按傅里叶变换展开为各次谐波分量之和。

2）非周期信号的幅位谱密度与相位谐密度

非周期信号一般为时域有限信号，具有收敛可积条件，其能量为有限值。这种信号频域分析的数学手段是傅里叶变换。

3）旋转机械的振动特征与阶比谱分析

旋转机械的振动往往与转速有关，工作状态可以由与转速成正比的振动信号各阶频率分量之间的相关关系识别出来，从而来研究它们的变化特征和发展趋势，以便确定旋转机械的工作状态和故障情况。

阶比谱是一种研究旋转机械振动特征的，在快速傅叶变换分析技术基础上发展起来的信号分析技术，特点是充分利用转速信号，因为旋转机械的振动信号中多数离散频率分量与主旋转频率（基频）有关。若用转速信号作跟踪滤波和等角度采样触发，则可建立振动与转速的关系，排除了由转速波动所引起的谱线模和信号畸变，因而广泛应用于旋转机械的动态分析、工况监测与故障诊断。

（4）表达形式

上述各种谱图的表达形式及特点如下：

1）坐标的刻度

谱图的纵坐标和横坐标都可以用线性或对数来刻度。线性坐标的优点是符合习惯、直观，其缺点是当坐标值变化范围很大时，感兴趣的那部分往往很难表达清楚，这时用对数刻度就可以看得比较清楚。

2）坐标形式

直角坐标为谱图的最常用形式。由于谱函数是单值的，所以在直角坐标系中不会发生谱图图形的重叠，这方面表达得比较清楚；但幅值和相角无法在同一个谱图中表示，它们的对应关系不如极坐标表达得清楚。

（5）功率谱分析

在信号分析处理中，除了需要了解信号的幅值频谱外，还需要用具有均方值的频率分量，即用功率密度来描述信号的频率结构。功率谱分析是目前故障诊断中使用最多的分析方法之一，应用非常广泛和有效。功率谱密度包括自功率谱密度（简称“功率谱”）和互功率谱密度，也称交叉功率谱（简称“互谱”）。

从定义上来讲，自功率谱密度函数可由自相关函数的傅里叶变换来定义，也可以由FFT分析技术和模拟滤波的方法来定义。自功率谱函数曲线和频率轴所包围的面积就是信号的均方值，或者为信号的方差加上信号均值的平方。在正负频率轴上都有谱图，称为双边谱。这种定义给理论上的分析与运算带来方便，但是负频率在工程上无实际物理意义，自功率谱函数与自相关函数之间一一对应，可以相互换算，知道其中一个就可以算出另一个。

1）自功率谱密度函数的数值分析

①直接傅里叶变换法

自功率谱密度函数的计算，目前采用较多的是通过对原始信号的有限傅里叶变换进行，主要原因是这种方法计算效率高，而且数据容量越大，其计算效率越高。

②自功率谱的应用

自功率分析可以用来描述信号的频率结构，能够将实测的复杂工程信号分解成简单的谐波分量来研究，因此，对机器设备的动态信号作自功率谱分析，可以了解机器设备各部门的工作状况。

2）互功率谱密度函数的应用

互功率谱度函数一般与互相关函数具有同样的效用，但它提供的结果是频率的函数不是时间的函数，这就大大拓展了其应用范围。例如：对转子系统：如果转子一端振动信号的某个异动频率带的幅值较高，而在互功率谱密度图上该频率处却并无明显峰值，则表明问题出在异常频带幅值较高的一端，而与转子的另一端关系不大。

（6）时间序列分析

1）基本概念

所谓时间序列，是指按照事件发生的前后顺序排列所得的一系列数。例如，某工件的尺寸、某地日气温的变化、机器的振动信号等，将它们各自按时间顺序排列起来就是时间序列。

在机械故障诊断的频域分析中，FFT是应用最为广泛和最为有效的方法，但也存在一些固有缺陷，如频率分辨率受到采样长度的限制和加窗处理产生的能量泄漏。虽然可以通过选择合适的窗函数减少泄漏，然而又导致谱分辨率和幅值精度降低。在短数据记录情况下，这些问题更为突出。

时间序列分析方法完全不同于传统的FFT谱分析方法，它不但能够用于处理传统谱分析中一些难以解决的短序列问题，而且还为信号处理技术在新领域的应用开辟了广阔的前景，扩大了信号处理的应用范围。

时间序列分析方法是根据所研究的系统（如一台待诊断的机床）的运行数据（振动、温度、压力、流量、噪声等）建立某种数学模型，用这个模型来分析数据的变化规律，进而研究产生这些数据的系统的状态和特性。

通常时间序列分方法（简称“时序法”）研究的数据是随机性的，因此，时序法是数理统计的一个重要分支，并与系统辨识有着密切联系。

需要指出的是，尽管时序法得出的各特征函数有诸多优点，然而它的好坏取决于模型的阶数是否正确和模型参数估计的精度。不同阶的模型和不同的估值方法常导致特征函数差异很大，此外，目前建模所需的时间较长，这些都是应用时序法时要注意的。

2）时间序列分行在故障诊断中的实际应用

数据所包含的信息凝聚在模型参数中，这些参数反映了产生该数据的系统的特性或状态。一旦系统状态发生了变化（正常状态转为异常状态）、监测数据将随之变化，模型的阶数和参数也将随着变化。因此，除了格林函数、自回归谱外，参数本身也可以组成各种判别函数，用来判别待检状态属于何种基准状态，这就是用时序法进行故障诊断的依据。

（7）瞬态信号分析与处理

在旋转机械状态监测与故障诊断过程中，通常将启、停机过程的信号称为“瞬态信号”。相对于此，将机器正常运行时的信号称为“稳态信号“，是一种特定场合下的习惯叫法。

在启、停机过程中，转子经历了各种转速，其振动信号是转子系统对转速变化的响应，是转子动态特性和故障征兆的反映，包含了平时难以获得的丰富信息。特别是通过临界转速时的振动、相位变化信息。因此，启、停机过程分析是转子检测的一项重要工作。

需要说明的是，为实现对机器启、停机信号的采集并为瞬态信号的分析提供条件，要求对信号进行同步整周期采集，这就需要引入键相位信号，以实现转速的测量和采集的触发。如果不能引入键相位信号，那么对瞬态信号的采集就不完整，分析的结果也就不完整，特别是相位谱，就没有明确的物理概念。

（8）全息谱分析法

多年来，现场设备故障诊断大多采用传统的谱分析方法，这除了习惯的原因外，主要是因为这种分析方法和故障机理的联系比较紧密，概念比较清晰，应用比较简便，成功事例也较多的缘故。但这种方法也有其缺点，因为故障与谱图并不存在一一对应关系，所以用这种方法确诊故障有时比较困难，主要原因是传统谱分析一次只对一个测点信号进行分析，与其他测点信号没有联系，无法描述设备振动的全貌。加之谱图分析通常只顾及了幅值（或功率）随频率分布方面的信息，信息量小，无法使不同类型故障显示出明确的特征。即使将各测点谱图放在一起综合考虑，也难以形成完整的概念。

全息谱在传统谱分析的基础上加入了被忽略的相应信息，谱的显示形式也由谱线变成了椭圆，除了大小外，椭圆还有偏心率、倾角、转向等特征，大大提高了故障识别能力。

（9）包络线分析

在实际工程中，有时检测得到的信号波形虽然比较复杂，但其包络线却有一定的规律或趋向，此时，利用包络线分析方法可以对信号高频成分的低频特征或低频率事件作更详细的分析。例如，有缺陷的齿轮在啮合中存在由低频、低振幅所激发的高频、高振幅共振，对此进行包络线分析，可以对缺陷作出恰当的判断。

由于包络线组成波形的频率、幅值及其单频相位角不同，所以其合成波形的包络线也不同。上下包络线之间的间距称为包络带宽，最大带宽等于两组成波振幅之和，最小带宽为两组成波振幅之差。

包络线带宽呈周期性变化，其变化频率称为拍频，记为f6，即1/T6拍的最大振幅处称为腹部，最小振幅处称为腰部。其中拍的腹部由两组成波的瞬间同相产生，腰部是由两组成波的瞬间反相产生。拍的腹部和腹部相邻波峰或波谷的距离决定于两组成波的频率关系。

11.4.6　设备状态监测常用传感器

传感器是一种转换装置，它的作用是借助检测元件将被测对象的力、位移、速度、加速度、温度、压力等参数转换为可以检测、传输、处理的信号（如电压信号、电流信号等）。因此，传感器也被称为变换器或检测器，在声学里也称换能器，测量振动的传感器又称拾振器。

现代测试技术中的传感器，已不再是传统概念上的独立的机械测量装置，而是整个测试或监测系统中的一个环节，与后续系统紧密关联。在整个监测系统中，传感器总是第一个环节，传感器的精度和可靠性直接影响着整个监测系统的工作情况。许多监测系统不能正常工作，其主要原因是传感器因选型不当导致输出失准，因此，深入研究传感器的原理、结构和安装，对设备状态监测与故障诊断工作有着非常重要的实际意义。

传感器的分类方法很多，目前常用的有两种：一种是按传感器输入量性质来划分，另一种是按传感器工作原理来划分。

传感器按输入量性质的不同可分为加速度、速度、位移、温度、压力传感器等；按工作原理的不同可分为电阻式、电感式、电容式、压电式、磁电式传感器等。

现在重点讨论在设备状态监测与故障诊断中使用最多的振动测量传感器，对温度、压力、电参数等传感器仅作简单介绍。

实际应用中传感器的主要分类如下：

（1）按输入量性质分类

按输入量性质分类的传感器如下：

（2）按工作原理分类

按工作原理分类的传感器如下：

下面着重介绍压电式加速度传感器。

压电式加速度传感器又称压电加速度计，它是利用某些晶体材料的压电效应制成的，它的输出电量正比于被测物体的振动加速度值。

由于压电式加速度传感器具有体积小、重量轻、频率范围宽、灵敏度高、工作稳定可靠等优点，所以一直是振动测量中使用最多的传感器。特别是近年来与其配套的后续仪器（如电荷放大器、恒流源等）制造技术水平和性能日益提升，这种传感器的总体性能也不断提升，应用范围也越来越广泛。

压电效应和压电晶片：某些物质（如石英、铁酸钡等），当受到外力作用时，不仅几何尺寸发生变化，而且内部极化，表面上有电荷出现，形成电场。当外力去掉后，又恢复到原来状态，这种现象称为压电效应。

具有压电效应的材料称为压电材料，常见的压电材料有两类，即压电单晶体，如石英、酒石酸钾钠等；多晶压电陶瓷，如铁酸钡、醋铁酸铅等。

石英晶体结晶的形状为六角形晶柱，如果从晶体中切下一个平行六面体，这个晶片在正常状态下就不呈现电性。当施加外力时，其电荷分布在垂直于轴的平面上。沿轴方向加力，将产生纵向压电效应；沿斜轴加力，将产生横向压电效应；沿相对两平面加力，将产生切向压电效应。

在压电晶片的两个工作面上进行金属镀膜，形成金属膜，构成两个电极。当晶片受到外力作用时，在两个极板上积聚数量相等而极性相反的电荷形成电场。因此，压电传感器可以看作一个电荷发生器，也是一个电容器。

11.4.7　旋转机械的状态特征参量与振动测试

旋转机械在石油、化工、机械、冶金、电力等行业应用非常广泛，常见的旋转机械有鼓风机、压缩机、离心机、汽轮机、发电机、电动机、泵等。它们都是由转动部件和非转动部件构成的，转动部件包括转子及转子连接的联轴器、齿轮等，非转动部件包括各种轴承、轴承座、机壳以及基座等。旋转机械的状态特征参量以振动参数为主，同时兼顾温度、压力等工艺参数，以及电压、电流等电量参数。

旋转机械的振动测试有其特殊性：一是其振动一般呈现很强的周期性；二是对大型设备来讲，其振动测试的主要对象是转动部件，即转轴。旋转机械的状态检测主要是针对这些特点来进行的。

（1）旋转机械的状态特征参量

当设备发生异常或出现故障时，一般情况下其振动情况都会发生变化，如振动幅值、振动频率、振动相位、振动方向等。经过多年的研究，人们发现旋转机械的这一特征尤为明显，因此，与振动有关的参数被广泛地用作表征旋转机械的状态特征参量。

1）振幅

振幅是描述设备振动大小的一个重要参数。运行正常的设备，其振幅通常稳定在一个允许的范围内，如果振幅发生了变化，便意味着设备的状态有了改变。因此，对振幅的监测可以用来判断设备的运行状态。振幅可以分为位移振幅、速度振幅、加速度振幅。

需要说明的是，在不同的国家、不同的场合中振幅的含义不同。在旋转机械状态监测实际应用中，位移振幅通常用双振幅，即峰-峰值（P-P值）来表示；速度振幅通常用单振幅有效值，即振动烈度来表示；加速度振幅通常用最大单峰值来表示。

另外，在设备状态监测与故障诊断中，经常用到通频振幅和基频振幅的概念。通频振幅是指同时受到几种不同频率的激励力作用的设备产生的振动信号，不经过滤波测得各种频率振动分量的叠加值。基频振幅多指在旋转机械额定转速频率下按正弦规律振动的幅值。

旋转机械的机壳振幅尽管能够表明一些机械故障，但由于机械结构、安装条件、运行条件以及转轴与机壳之间存在的机械阻尼，机壳振动的分布与转轴振动的分布是不同的，所以，机壳振动并不能直接反映转轴振动的实际情况。因此，在旋转机械的振动监测中，通常既要监测机壳振动，又要监测转轴振动，只有在转轴和机壳振动有相同的分布倾向且增减一致或成比例的情况下，才可以仅监测机壳振动或转轴振动。

2）振动频率

振动频率可分为基频（周期的倒数）和倍频（各次谐波频率），它是描述机器状态的另一个特征参量，也是测量和分析的主要参数。因为特定的振动频率往往对应一定的故障所以对振动频率的监测和分析在评定设备状态过程中是必不可少的。

在旋转机械中，振动频率多以转子转速的整数倍或分数倍形式出现，因此，振动频率除了可表示为每分钟的周期数（r/min）或每秒钟的周期数（Hz）外，还可以简单地表示为转速的整数倍或分数倍。

显然，这种表示方法是指机器振动频率与转子转速频率具有对应关系的情况，对于非同步振动，其频率则发生在上述谐波以外的频率上。

3）相位

许多设备故障单从幅值谱图上判断是不易区分的，这时需要对相位信息进行进一步的分析，以作出正确判断。

例如，对于转子临时弓形弯曲、转子缺损和滑动轴承故障，其频谱都以一倍频为主，不易区分。如果进一步对其相位进行监测分析，则可以比较容易地将它们区分开。转子临时弓形弯曲时，相位比较稳定地变化；转子缺损时，相位会发生突变，然后保持稳定；滑动轴承故障时，相位在一定范围内不稳定地变化。

由于转子各类故障给转子带来的直接结果是破坏了转子的对称性，使转子同一截面上水平和垂直方向的振动信号在时域上的相位差不再是90°，因此，可以通过同一截面上水平方向信号和垂直方向信号的相位差的不同特征来判断故障的类型。实际上，除了在同一截面不同方向上测量相位差外，还可通过不同测点的信号相位来判断故障的类型。

4）转速

旋转机械的转速变化与设备的运行状态有着非常密切的关系，它不仅表明了设备的负荷，而且当设备发生故障时通常转速也会有相应的变化。例如，当离心式压缩机组发生喘振时，转速会有大幅度的波动；当转子与静止件发生碰磨时，转速也会表现得不稳定。因此，转速通常是设备状态监测与故障诊断中比较重要的参数。

对于采用同步整周期采样的监测系统，对转速的监测还有另一方面的意义，即转子每转一周，对振动信号就要采集16、32、64或128个点，而一旦对转速的测量出现偏差，数据的采集便会受到影响，对状态的评判也就会出现偏差。

5）时域波形

时域波形实际上综合反映了振动信号的振幅、频率和相位。用时域波形来表示振动情况最简单、直观，并且通过对时域波形的观察，也可以判断出一些常见的故障。例如，不对中碰磨故障，其时域波形就有明显的特征。

6）轴心轨迹

轴心轨迹实际上是轴心上一点相对于轴承座的运动轨迹，它形象直观地反映了转子的实际运动情况。通过对轴心轨迹的观察，也可以判断出一些常见的故障。例如，油膜涡动、油膜振荡故障，其轴心轨迹反应就非常明显。

7）轴向位置（轴位移）

轴向位置是止推盘和止推轴承之间的相对位置。对于发电机组、离心式压缩机、蒸汽透平、鼓风机等设备，其轴向位置是最重要的监测参量之一。因为转子系统动、静件之间的轴向摩擦是旋转机械常见的故障之一，同时也是最严重的故障之一。对轴向位置监测是为了防止转子系统动、静件之间摩擦故障的发生。除此之外，当机器的负荷或机器的状态发生变化时（例如压缩机组喘振时），轴向位置会发生变化。因此，轴向位置的监测可以为判断设备的负荷状态和冲击状态提供必要的信息。

8）轴心位置

轴心位置是描述安装在轴承中的转轴平均位置的特征参量。大多数机器的转轴会在油压阻尼的作用下，在设计确定的位置浮动。但当轴瓦磨损或转轴受到某种内部或外部的预加负荷时，轴承内的轴颈便会出现偏心。

通常在机组启动时，也应重点对转轴的轴心位置进行监测。大型旋转机械转轴轴心位置一般是通过安装在轴承处的电涡流传感器来监测的，电涡流传感器输出的直流分量即表示轴心位置的变化情况。

9）差胀、机壳膨胀

对于大型旋转机械（如汽轮发电机组）其转子较长，在启动过程中转子受热快，沿轴向膨胀量比汽缸大，二者的热膨胀差称为“差胀”。当转子的热膨胀量大于汽缸的热膨胀量时，称为“正差胀”；当汽缸的热膨胀量大于转子的热膨胀时，称为“负差胀”。正差胀多出现在机器启动过程，负差胀多出现在减负荷或停机过程，显然，过大的差胀是不允许的。因此，在运行过程中，尤其是在启动、停机过程中，应对差胀进行监测，以防止差胀值超过动、静件之间的间隙值而发生摩擦，造成事故。

对于大型汽轮发电机组，有时除了测量差胀外，还要进行机壳的膨胀测量，对机壳的膨胀测量有助于得到汽缸体与转子之间相对热膨胀的有关信息。通过比较缸体的热膨胀量和差胀量，便可以确定汽缸体与转子的热膨胀是否正常。缸体的膨胀量通常是以机座为参考系进行测量的。

10）慢旋偏心距（峰-峰偏心距）

慢旋偏心距也称峰-峰偏心距，它是指机器静止时的弯曲量。在大型汽轮发电机组和其他大型工业汽轮机中，由于轴系较长，所以经常需要测量峰-峰偏心距。如果峰-峰偏心距在允许的范围内，机器可以顺利启动，否则，残留的弯曲和相应不平衡量会引起密封件与转轴之间的摩擦。

当转轴启动时，慢旋偏心距可以用非接触式电锅流传感器测量信号中的交流信号峰-峰值来表示。为保证能够测得最大的弯曲偏差，传感器一般安装在远离轴承的位置。

11）温度、压力与流量等工艺参数

润滑油温度及介质温度、压力、流量等参数通常被称为工艺参数，这些参数都是非常有用的辅助诊断参数，因为这些参数的变化，通常是故障的征兆，是判断故障的主要敏感参数。例如，轴承润滑油的温度，油温改变会导致润滑油的动力黏度改变，将对转子振动产生影响。提高油温，动力黏度下降，对油膜稳定有好处；但是，随着动力黏度的下降，阻尼也随着下降，会加剧振动。当故障表现为油膜失稳时，提高油温、降低动力黏度是有好处的；当故障是由其他因素造成时，则降低油温、提高动力黏度，从而增大阻尼，可能有利于故障的消除。因此，应对油温进行监测，将其控制在适当的范围内。

在离心压缩机运行过程中，喘振故障是熟悉的也是最危险的故障之一。产生喘振的原因有多种，但主要原因是压缩机流量太小，使压缩机不能正常工作，气体打不出去，导致出口管网中的高压气体倒流到压缩机内。其最明显的特点是压缩机进、出口的流量和压力都出现大幅度的波动，此时对压力、流量的监测非常有助于判明故障原因。

对温度、压力与流量的监测有助于判断机器运行状态与机组运行状态，有助于对故障作出更准确的综合判断，及时排除故障。

12）电流、电压等电量参数

在由电动机驱动的鼓风机、压缩机、水泵等设备中，以及由汽轮机、水轮机驱动的发电机组中，对电流、电压等电量参数的监测非常重要。因为这些参数直接表征了设备的运行状态，同时对设备故障的诊断也非常有用。例如，当压缩机的转动部件与静止部件之间发生摩擦时，电流会发生变化；电动机、发电机发生断条、“扫膛”事故之前，电流的频谱会出现明显异常。

（2）旋转机械的扳动检测

在旋转机械中，转子是设备的核心部件，机组能否正常运行主要取决于转子能否正常运转。当然，转子的运动与其他非转动件是有联系的，它通过轴承支承在机壳或基础上，构成转子-支承系统。在大多数情况下，支承的动力学特性在一定程度上会影响转子的振动。但从总体上来看，旋转机械的绝大多数机械故障都与转子及其组件（齿轮、轴承）直接相关，其他位置的故障则相对较少。

既然大多数振动故障都直接与转子的振动有关，那么对于大型旋转设备来说，可以主要从监测转子的振动来发现故障。因此，检测转子比测试轴承座或机壳的振动信息更为直接和有效。当发生故障时，转子振动的变化比轴承座要敏感，这是因为油膜轴承具有较大的轴承间隙，其中油膜的阻尼起到了抑制振动的作用。尤其是当支承系统的刚度较大（或者说机械阻抗较大）时，轴颈的振动有时甚至可以比轴承座的振动大几倍到十几倍。

对于滚动轴承而言，轴颈与轴承之间只有极小的间隙，因此，轴的相对振动量值较小，但当液动轴承出现严重磨损或损坏时，其振动值将明显增加。同样，齿轮本身出现故障时，轴系的振动反应比外壳和轴承座要明显得多。

在实际应用中，监测转子轴颈振动要比测量轴承座或外壳的振动更为困难，特别是如何合理地安装传感器。因为测量转子振动的非接触式电涡流传感器在安装时需要在设备外壳上开孔，并且传感器与轴颈之间不能有其他部件。在大型高速旋转设备上，传感器的安装位置常常是在设计制造时就考虑预留的，而对低速中、小设备来说，常常不具备这样的条件，在此情况下，可以选择在机壳或轴承座上安装传感器进行测试。

综上所述，在对旋转机械进行振动检测时，测量转子振动是首选，但在不具备条件时，也可以测量外壳或轴承座的振动情况。