旋转机械阶次分析：步骤、Python 代码示例及应用

旋转机械的阶次分析：步骤、Python 代码示例及应用

阶次分析是一种用于诊断旋转机械故障的强大技术。它通过分析与旋转机械转速相关的振动模式，可以识别出潜在的故障问题，例如轴承故障、齿轮磨损、不平衡等。

阶次分析步骤

采集振动信号： 使用传感器采集旋转机械的振动信号，获取时域波形数据。
傅里叶变换： 对时域波形进行傅里叶变换，将信号转换为频域信号。
计算阶次频率： 根据旋转机械的转速和齿轮传动比，计算出旋转机械的阶次频率。
识别谐波分量： 在频域信号中，找到与旋转机械阶次频率相近的谐波分量。
分析谐波分量： 分析谐波分量的振幅、相位和频率，以评估旋转机械的运行状态。

Python 代码示例

以下 Python 代码示例演示了如何使用 Python 进行阶次分析。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 采样频率
fs = 10000
# 信号长度
N = 10000
# 旋转机械转速
rpm = 1000
# 齿轮传动比
gear_ratio = 4

# 生成时域信号
t = np.linspace(0, N/fs, N)
x = np.sin(2*np.pi*rpm*t) * np.sin(2*np.pi*gear_ratio*rpm*t)

# 傅里叶变换
X = np.fft.fft(x)
freq = np.fft.fftfreq(N, 1/fs)

# 计算阶次频率
order_freq = rpm * gear_ratio / fs

# 找到与阶次频率相近的谐波分量
idx = np.argmin(np.abs(freq - order_freq))
amp = np.abs(X[idx])
phase = np.angle(X[idx])

# 输出结果
print('旋转机械转速：{} rpm'.format(rpm))
print('齿轮传动比：{}'.format(gear_ratio))
print('阶次频率：{} Hz'.format(order_freq))
print('谐波分量振幅：{}'.format(amp))
print('谐波分量相位：{}'.format(phase))

# 绘制频谱图
plt.figure()
plt.plot(freq[:N//2], np.abs(X[:N//2]))
plt.xlabel('频率 (Hz)')
plt.ylabel('振幅')
plt.show()

应用

阶次分析广泛应用于各种旋转机械的故障诊断，例如：

风力涡轮机： 监测齿轮箱、轴承、叶片等组件的健康状况。
航空发动机： 识别发动机故障，例如叶片裂纹、轴承磨损。
泵和压缩机： 诊断轴承、叶轮、联轴器等组件的故障。
汽车发动机： 监测发动机振动，识别不平衡、燃烧问题等故障。