电气设备振动诊断技术应用分析

一、引言

电气设备作为现代工业与电力系统的重要组成部分，其运行稳定性直接关系到生产效率与能源供应安全。在长期运行过程中，电气设备易受机械磨损、电磁干扰、环境变化等因素影响，引发振动异常，进而导致设备性能下降甚至故障停机。振动诊断技术作为一种先进的设备状态监测与故障诊断手段，通过采集、分析设备振动信号，能够及时发现潜在故障隐患，为设备维护决策提供科学依据。随着传感器技术、信号处理技术及人工智能算法的不断发展，振动诊断技术在电气设备领域的应用日益广泛，成为保障设备安全可靠运行的关键技术之一。

二、电气设备振动诊断技术基础

（一）振动诊断技术原理

电气设备振动诊断技术以设备振动信号和运行状态间的内在关联为核心依据。电气设备内部若存在机械松动、不平衡、不对中、轴承故障等各类缺陷，其振动特性便会随之改变，进而生成具有特定频率与幅值的振动信号。为获取这些信号，需在设备关键位置安装振动传感器，以实现实时采集。采集后的信号经信号处理技术处理，可提取出时域特征（如峰值、有效值等）和频域特征（如频谱、功率谱等）。最后，综合设备结构特性与实际运行工况信息，对这些特征参数展开分析，便能够精准评估设备运行状态，并诊断出潜在故障，保障设备稳定运行。

（二）振动信号采集与传输

振动信号采集是振动诊断技术的根基所在，而传感器作为这一环节的核心，其性能至关重要。理想的传感器应兼具高灵敏度、宽频响范围以及出色的抗干扰能力，如此才能精准捕捉设备振动信息。目前，加速度传感器、速度传感器与位移传感器是较为常见的类型，实际应用中需依据设备振动特性及监测需求来合理选用。采集到的振动信号，需借助有线或无线途径传输至数据采集系统，为保障诊断的准确性与及时性，传输的稳定性与实时性不容有失。因此，在传输过程中要采取屏蔽、滤波等抗干扰举措，最大程度降低外界噪声对信号的干扰。

（三）振动信号处理与分析

振动信号处理与分析是提取故障特征、实现故障诊断的关键步骤。时域分析方法主要用于观察信号的幅值变化与时间历程，通过计算峰值、有效值、峭度等参数，可初步判断设备振动强度与冲击特性。频域分析方法则通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，获得信号的频谱特征，能够清晰显示不同频率成分的幅值分布，有助于识别设备故障特征频率。此外，时频分析方法（如短时傅里叶变换、小波变换等）可同时获取信号的时域与频域信息，适用于分析非平稳振动信号，能够更准确地捕捉设备故障的瞬态特征。

三、电气设备常见振动故障类型与诊断

（一）机械松动故障诊断

机械松动作为电气设备常见振动故障，诱因多为部件连接螺栓松动、基础不牢固等情况。其发生会使设备振动幅值显著增大，且振动信号里低频成分凸显。借助频谱分析技术，能清晰看到振动信号在低频段出现明显峰值，并且峰值幅值会随松动程度加深而不断增大，以此可作为判断松动故障存在及初步衡量其严重程度的依据。此外，机械松动故障还会引发设备振动信号相位改变，通过进一步开展相位分析工作，能够精准定位松动部位，为后续维修提供明确方向。

（二）不平衡故障诊断

不平衡故障是电气设备运行中较典型的振动问题。它一般源于转子质量分布不均，或是安装过程中存在误差。当出现此类故障时，转子会因质量偏心产生周期性离心力，致使设备振动幅度增大。从振动信号特征来看，旋转频率成分占据主导。通过频谱分析手段，能明显观察到振动信号在转子旋转频率处出现显著峰值，且该峰值幅值和不平衡量呈正相关，不平衡量越大，峰值越突出。不平衡故障会使设备振动信号相位保持稳定，基于此相位特性进行测量分析，可作为辅助手段进一步判定不平衡故障是否真实存在。

（三）不对中故障诊断

不对中故障是指设备联轴器两端的轴线不重合，可分为平行不对中、角度不对中及综合不对中。不对中故障会引起设备振动信号的频率成分复杂化，除旋转频率外，还会出现二倍频、三倍频等高次谐波成分。在频谱分析中，可观察到振动信号在旋转频率的倍频处出现明显的峰值，且随着不对中程度的增加，高次谐波成分的幅值会逐渐增大。不对中故障还会导致设备振动信号的相位变化规律与不对中类型相关，通过相位分析可进一步确定不对中故障的类型。

（四）轴承故障诊断

轴承是电气设备的关键部件，其运行状态直接影响设备的性能与寿命。轴承故障主要包括疲劳剥落、磨损、保持架损坏等。不同类型的轴承故障会产生特定频率的振动信号，通过频谱分析可识别这些特征频率。如滚动轴承内圈故障会产生以轴承内圈通过频率为基频及其谐波的振动信号。外圈故障则会产生以轴承外圈通过频率为基频及其谐波的振动信号。此外，包络分析技术可有效提取轴承故障引起的冲击信号，进一步提高轴承故障诊断的准确性。

四、电气设备振动诊断技术应用流程与实施要点

（一）诊断流程

电气设备振动诊断技术应用流程主要包括设备状态监测、数据采集与处理、故障诊断与评估、维护决策与实施等环节。在设备状态监测阶段，需确定监测对象、监测部位与监测周期，建立设备振动监测数据库。数据采集与处理阶段，按照预定的监测方案采集振动信号，并运用信号处理技术提取信号特征参数。故障诊断与评估阶段，结合设备结构、运行工况及历史数据，对提取的特征参数进行分析，判断设备是否存在故障及故障类型、严重程度。维护决策与实施阶段，根据故障诊断结果制定相应的维护策略，如立即停机检修、计划性维护等，并及时组织实施，确保设备恢复正常运行。

（二）实施要点

为确保电气设备振动诊断技术的有效应用，需注意以下要点。首先，合理选择传感器类型与安装位置，确保采集到的振动信号能够真实反映设备运行状态。其次，建立完善的设备振动监测标准与诊断准则，明确不同故障类型的特征参数范围及诊断依据。再次，加强振动诊断技术与设备运维管理的深度融合，将振动诊断结果纳入设备维护计划，实现设备的预防性维护。此外，定期对振动诊断系统进行校准与维护，确保系统的准确性与可靠性。加强对运维人员的培训，提高其对振动诊断技术的掌握程度与应用能力。

五、结束语

电气设备振动诊断技术是保障设备稳定运行的关键利器，在设备状态监测与故障诊断领域占据重要地位。它借助对振动信号的采集、处理和分析，能敏锐察觉设备潜在故障风险，为设备维护决策提供坚实科学依据。在实际运用中，需综合考量设备结构与运行工况，精准判别不同类型振动故障的特征表现，并严格依照诊断流程与实施要点推进工作。随着技术迭代，该技术将与人工智能、大数据等深度结合，达成更高效、精准的设备故障诊断与预测性维护，有力支撑电气设备智能化运维管理。未来，应持续深化技术研究与应用，完善诊断体系，提升运维管理水平。

参考文献

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