本指南針對GW系列空壓機振動分析提供高效的故障診斷和預測性維護方案。通過深入淺出的讲解，我们将阐述如何运用时域分析（观察波形特征，例如峰值和冲击）以及频谱分析（利用FFT技术分析不同频率成分与部件故障的关系），准确识别轴承损伤、不平衡等常见问题。 此外，我们还将介绍包络解调分析在早期轴承故障诊断中的关键作用，并简述轨道分析的应用。 结合实际案例和经验公式，帮助您快速定位故障源，有效降低维护成本并提升设备可靠性。 建议在进行分析前，仔细选择合适的测量点和传感器，以避免测量误差，并定期进行振动监测，实现真正的预知性维护。
這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)
- 精準監測關鍵部位：針對GW系列空壓機振動分析，優先監測壓縮機本體、軸承座、電機以及進排氣口等關鍵部位的振動。使用加速度、速度或位移傳感器（依據頻率需求選擇），記錄振動數據，並標記測量時間和環境條件。此步驟確保數據收集的準確性，為後續分析提供可靠基礎。
- 活用時域與頻譜分析：利用時域分析觀察波形特徵（峰值、衝擊等）初步判斷設備狀態，再運用快速傅立葉變換(FFT)進行頻譜分析，找出與特定部件故障相關的頻率成分。例如，軸承故障常在頻譜中呈現特定頻率，而軸的不平衡則會在軸頻及其倍頻上顯現。結合經驗數據庫，能更快速準確地定位故障。
- 及早應用包絡解調：針對GW系列空壓機軸承等易損部件，積極應用包絡解調分析技術，及早發現微弱的早期故障徵兆。此方法能有效延長設備壽命，降低維護成本，並避免因突發故障導致的生產停機。定期進行振動監控，並將分析結果與歷史數據比較，建立趨勢圖，以實現預測性維護。
解讀GW系列空壓機振動數據
身為一位經驗豐富的機械設備維護工程師，我深知正確解讀GW系列空壓機的振動數據是實現高效故障診斷和預測性維護的關鍵。 振動數據不僅僅是一堆數字和圖表，它蘊含著設備的健康密碼，能夠告訴我們設備的運行狀態，以及潛在的故障風險。要解讀這些密碼，我們需要從數據的收集、處理到分析，進行系統性的學習和實踐。
數據收集：精確測量的基石
首先，精確的數據收集是振動分析的基礎。選擇正確的測量點至關重要。對於GW系列空壓機，一般來說，我們需要監測以下幾個關鍵位置的振動：
- 壓縮機本體：監測壓縮機的整體振動，判斷是否存在不平衡、不對中等問題。
- 軸承座：軸承是旋轉機械中最容易出現故障的部件，因此軸承座的振動監測尤為重要。
- 電機：電機的振動可能反映電機本身的問題，也可能反映與壓縮機的聯軸器存在問題。
- 進氣口和排氣口：監測氣流的脈動和噪音，判斷是否存在氣閥故障或其他氣路問題。
在選擇傳感器時，需要考慮測量範圍、靈敏度和頻率響應等因素。常用的傳感器類型包括加速度傳感器、速度傳感器和位移傳感器。加速度傳感器適用於高頻振動的測量，速度傳感器適用於中頻振動的測量，而位移傳感器則適用於低頻振動的測量。關於振動感測器的選擇，可以參考 Brüel & Kjær 的傳感器選擇指南，有助於更深入的瞭解。
數據預處理：從原始數據到可用信息
收集到的原始振動數據往往包含許多噪聲和幹擾，需要進行預處理才能提取出有用的信息。 常用的預處理方法包括：
- 濾波：濾除不必要的頻率成分，例如電源幹擾和高頻噪聲。
- 平均：對多次測量的數據進行平均，降低隨機誤差。
- 窗函數：在頻譜分析前，對時域信號進行加窗處理，減少頻譜洩漏。
振動數據分析：解讀設備的健康密碼
數據經過預處理後，就可以進行振動分析。 常用的振動分析方法包括：
- 時域分析：觀察振動信號的波形，例如峯值、波形形狀和衝擊等，初步判斷設備的運行狀態。
- 頻譜分析：利用快速傅立葉變換 (FFT) 將時域信號轉換為頻域信號，分析不同頻率成分與設備部件故障的關係。
- 包絡解調分析：提取出微弱的軸承故障頻率，在早期階段發現潛在的故障。
- 軌道分析：分析軸的運動軌跡，判斷是否存在不對中、軸承間隙過大等問題。
解讀振動數據需要結合設備的結構、運行參數和歷史數據進行綜合分析。 例如，如果頻譜中出現了軸頻及其倍頻，可能表示存在不平衡或不對中； 如果頻譜中出現了軸承的故障頻率，則很可能表示軸承已經損壞。 此外，建立一個包含常見故障案例的數據庫，可以幫助我們更快更準確地定位故障源。
在接下來的章節中，我將詳細介紹時域分析、頻譜分析和包絡解調等振動分析方法的原理和應用，並結合GW系列空壓機的具體結構和常見故障，提供一些針對性的分析技巧和注意事項。
時域分析：精準識別GW系列空壓機故障
時域分析是振動分析中最基礎且直觀的方法之一。透過直接觀察振動信號隨時間變化的波形，我們可以初步判斷GW系列空壓機的運行狀態。想像一下，你正在觀察心電圖，時域分析就像是解讀這張心電圖，從波形的起伏中尋找潛在的問題。
時域分析的核心要素
在進行GW系列空壓機的時域分析時，需要特別關注以下幾個關鍵要素：
- 峯值 (Peak Value)： 峯值代表振動信號在特定時間點的最大振幅。異常高的峯值可能暗示著衝擊、撞擊或不平衡等問題。例如，如果GW系列空壓機的某個測量點出現了異常高的峯值，你可能需要檢查是否有零件鬆動或損壞。
- 波形形狀 (Waveform Shape)： 波形形狀可以提供關於振動性質的重要信息。例如，正弦波形通常表示穩定的旋轉或往復運動，而不規則的波形可能表示存在多個振動源或複雜的故障模式。觀察GW系列空壓機的振動波形，如果發現波形出現明顯的畸變，這可能意味著有異常的摩擦或鬆動。
- 衝擊 (Impact)： 衝擊是指在短時間內發生的快速能量釋放，通常表現為波形中的尖銳脈衝。衝擊可能表示軸承損壞、齒輪嚙合不良或零件鬆動等問題。在GW系列空壓機中，如果時域波形中出現了頻繁的衝擊信號，那麼很可能意味著軸承或齒輪出現了問題。
- 均方根值 (RMS Value)： RMS 值是振動信號能量的度量，它能更準確地反映振動的總體強度。相較於峯值，RMS值對突發的衝擊信號不那麼敏感，更能體現持續性的振動。如果GW系列空壓機的RMS值顯著升高，可能表示設備存在整體性的磨損或不平衡問題。
GW系列空壓機時域分析案例
以下是一些常見的GW系列空壓機故障在時域分析中的表現：
- 軸承損壞： 軸承損壞通常會產生週期性的衝擊信號，在時域波形中表現為一系列尖銳的脈衝。
- 不平衡： 不平衡會產生與轉速同步的正弦波形，其振幅與不平衡量成正比。
- 葉片損壞： 葉片損壞可能會導致不規則的波形，並可能伴隨有高頻成分。
時域分析的實用技巧
為了獲得準確可靠的時域分析結果，請注意以下幾點：
- 選擇合適的測量點： 測量點應盡可能靠近振動源，例如軸承座、機殼等。
- 選擇合適的傳感器： 根據振動的頻率範圍和幅度選擇合適的傳感器。常用的傳感器包括加速度計、速度傳感器和位移傳感器。
- 避免常見的測量誤差： 確保傳感器安裝牢固，避免電纜鬆動或幹擾，並注意環境噪音的影響。
- 建立基準數據： 定期採集GW系列空壓機在正常運行狀態下的振動數據，建立基準數據，以便於比較和判斷設備的健康狀況。
時域分析的優缺點
時域分析簡單直觀，易於理解和應用，但也有其侷限性。例如，對於複雜的振動信號，時域分析可能難以準確識別故障類型。此外，時域分析對測量誤差比較敏感，容易受到環境噪音的影響。因此，在實際應用中，通常需要結合頻譜分析、包絡解調分析等其他方法，才能更全面、準確地診斷GW系列空壓機的故障。
時域分析是故障診斷的第一步，能幫助你快速瞭解GW系列空壓機的整體振動情況。透過持續的監測和分析，你可以及早發現潛在的問題，並採取相應的維護措施，確保設備的穩定運行。舉例來說，固德科技提供線上監測+巡檢量測的綜合解決方案，透過無線振動感測器+ AI數據分析平台，幫助客戶實現自動化監測與早期預警，提升設備可靠度 [1]。
GW系列空壓機振動分析. Photos provided by unsplash
頻譜分析：揭祕GW系列空壓機故障
頻譜分析是振動分析中極其重要的一環，它能夠將複雜的時域振動信號轉換為頻域信號，從而揭示GW系列空壓機內部隱藏的故障資訊。相較於時域分析，頻譜分析能更精準地定位故障發生的頻率，進而判斷是哪個部件出現了問題。
頻譜分析的基本原理
頻譜分析的核心在於快速傅立葉變換 (FFT)。FFT 是一種高效的演算法，它能將時域信號分解成不同頻率的正弦波成分。透過FFT，我們可以得到一張頻譜圖，橫軸代表頻率，縱軸代表振幅（或能量）。頻譜圖上的每一個峯值都代表一個特定的頻率成分，其振幅大小則反映了該頻率成分的強度。集研科技量測儀器有針對FFT 分析與頻譜分析的介紹，可以幫助大家更瞭解FFT。
GW系列空壓機的頻譜特徵與故障診斷
在GW系列空壓機的頻譜分析中，我們需要特別關注以下幾個關鍵頻率：
- 基頻 (1X)：對應於空壓機的轉速，如果基頻振幅過高，可能表示存在不平衡問題。
- 諧波頻率 (2X, 3X, 4X…)：通常是不對中、不平衡或鬆動等問題的徵兆。諧波的出現可能意味著問題的嚴重性正在增加。
- 葉片通過頻率 (BPF)：等於葉片數量乘以轉速。BPF 及其諧波的異常增高可能表示葉片損壞或氣流擾動。
- 軸承特徵頻率：滾動軸承的故障會產生特定的頻率，這些頻率與軸承的幾何尺寸和轉速有關。通過計算和比對軸承的內環頻率 (BPFI)、外環頻率 (BPFO)、滾動體頻率 (BSF) 和保持架頻率 (FTF)，可以診斷軸承的早期磨損或損壞。
- 齒輪嚙合頻率 (GMF)：如果GW系列空壓機包含齒輪箱，則需要關注GMF及其邊頻。GMF的異常可能指示齒輪的磨損、斷齒或不對中。
實戰技巧與經驗分享
多年的實踐經驗告訴我，頻譜分析並非只是簡單地讀取頻譜圖，更重要的是理解頻譜背後所代表的物理意義。以下是一些我總結的實戰技巧：
- 建立頻譜基準：為每一台GW系列空壓機建立其在正常運行狀態下的頻譜基準。這有助於我們在後續的監測中快速識別異常。定期使用振動分析儀器（例如：手持式振動分析儀）測量GW系列空壓機在正常運轉狀態下的振動數據，並記錄於表格或數據庫中。 這些基線數據將作為未來故障診斷的參考標準，方便您及時發現振動異常，例如振幅或頻率的明顯變化。 建議至少每季度進行一次基線數據採集。
- 善用頻譜分析軟體：市面上有許多優秀的頻譜分析軟體，例如Matlab、LabVIEW、Easy-Viber等。熟悉這些軟體的使用方法，可以大大提高分析效率。
- 結合時域分析：單獨的頻譜分析可能無法提供完整的資訊。結合時域分析，可以更全面地瞭解振動的特性，進而更準確地診斷故障。
- 關注頻譜變化趨勢：持續監測頻譜的變化趨勢，可以幫助我們預測故障的發展。例如，如果某個頻率的振幅持續增加，則可能表示故障正在惡化。
案例分析
例如，崑山利泰檢測儀器有限公司分享的空壓機振動分析服務案例中，工程師通過分析空壓機的頻譜圖，可以找出問題點並提出改善方案。
注意事項
- 測量點的選擇：測量點的位置對於頻譜分析的結果有很大影響。通常，我們應選擇靠近軸承、齒輪箱等關鍵部件的位置進行測量。
- 傳感器的選擇：選擇合適的振動傳感器至關重要。不同的傳感器適用於不同的頻率範圍和振動強度。
- 避免頻譜混疊：在進行FFT分析時，需要注意頻譜混疊的問題。為了避免混疊，採樣頻率必須至少是信號最高頻率的兩倍（奈奎斯特採樣定理）。
總而言之，頻譜分析是GW系列空壓機故障診斷的利器。透過深入理解頻譜分析的原理和技巧，並結合實際經驗，我們就能夠更快速、更準確地定位故障，從而提高設備的可靠性和運行效率。
| 項目 | 說明 | 重點 |
|---|---|---|
| 頻譜分析原理 | 利用快速傅立葉變換 (FFT) 將時域振動信號轉換為頻域信號，以精準定位故障頻率。集研科技量測儀器提供相關FFT分析與頻譜分析介紹。瞭解更多 | FFT是核心演算法，頻譜圖顯示頻率與振幅關係。 |
| GW系列空壓機關鍵頻率 | 關注振幅異常 | |
| 基頻 (1X)：空壓機轉速，振幅過高表示不平衡。 | 不平衡 | |
| 諧波頻率 (2X, 3X, 4X…)：不對中、不平衡或鬆動等問題。 | 不對中/不平衡/鬆動 | |
| 葉片通過頻率 (BPF)：葉片數量乘以轉速，異常增高可能表示葉片損壞或氣流擾動。 | 葉片損壞/氣流擾動 | |
| 軸承特徵頻率：內環頻率 (BPFI)、外環頻率 (BPFO)、滾動體頻率 (BSF) 和保持架頻率 (FTF)，用於診斷軸承早期磨損或損壞。 | 軸承磨損/損壞 | |
| 齒輪嚙合頻率 (GMF)：齒輪磨損、斷齒或不對中。 | 齒輪磨損/斷齒/不對中 | |
| 實戰技巧 | 提升分析效率和準確性 | |
| 建立頻譜基準：為每台GW系列空壓機建立正常運行狀態下的頻譜基準，定期測量並記錄數據(建議每季度一次)。 | 預防性維護 | |
| 善用頻譜分析軟體 (Matlab、LabVIEW、Easy-Viber等)。 | 提高分析效率 | |
| 結合時域分析，更全面瞭解振動特性。 | 全面診斷 | |
| 關注頻譜變化趨勢，預測故障發展。 | 預測性維護 | |
| 案例分析 | 崑山利泰檢測儀器有限公司分享的空壓機振動分析服務案例。瞭解更多 | 實務應用 |
| 注意事項 | 確保分析準確性 | |
| 測量點的選擇：靠近軸承、齒輪箱等關鍵部件。 | 精準測量 | |
| 傳感器的選擇：選擇合適的振動傳感器。 | 數據可靠性 | |
| 避免頻譜混疊：採樣頻率至少是信號最高頻率的兩倍。 | 避免數據誤差 |
包絡解調：精準診斷GW早期故障
在GW系列空壓機的維護中，早期故障的診斷至關重要，特別是軸承等關鍵部件的初期損傷。傳統的頻譜分析方法在診斷早期故障時可能效果不佳，因為早期故障產生的振動信號通常非常微弱，容易被其他強烈的振動信號所淹沒。此時，包絡解調分析便成為一種非常有效的工具，能從複雜的振動信號中提取出早期故障的特徵。
包絡解調分析的原理
包絡解調分析，也稱為高頻共振技術(High Frequency Resonance Technique, HFRT)，其核心思想是利用解調技術提取振動信號的包絡。包絡可以理解為振動信號的幅度隨時間變化的曲線。當軸承等部件出現早期故障時，會激發出一些高頻的共振，這些高頻信號會調製到一個較低的頻率上，形成一個調製信號。包絡解調分析就是提取這個調製信號的包絡，然後對包絡進行頻譜分析，從而檢測出早期故障的特徵頻率。
包絡解調分析的步驟
進行包絡解調分析通常包含以下幾個步驟：
- 數據採集：使用高頻響應的加速度傳感器採集GW系列空壓機的振動信號。測量點的選擇非常重要，通常選擇靠近軸承座的位置，以提高信號的靈敏度。
- 帶通濾波：對採集到的振動信號進行帶通濾波，濾除低頻的幹擾信號，保留可能包含故障信息的高頻信號。 濾波器的中心頻率和帶寬需要根據具體情況進行選擇，可以參考設備的共振頻率或者軸承的固有頻率。
- 解調：對濾波後的信號進行解調，提取信號的包絡。常用的解調方法包括 Hilbert 變換、平方解調等。Hilbert 變換是一種常用的解調方法，它可以將實信號轉換為解析信號，然後提取解析信號的幅度作為包絡。
- 包絡譜分析：對提取的包絡信號進行快速傅立葉變換 (FFT)，得到包絡譜。在包絡譜中，可以觀察到與早期故障相關的特徵頻率。
- 故障診斷：根據包絡譜中的特徵頻率，結合GW系列空壓機的結構和運行參數，判斷故障的類型和嚴重程度。例如，如果在包絡譜中觀察到軸承的滾動體通過頻率或保持架頻率，則可能表示軸承存在滾動體或保持架的損傷。
GW系列空壓機包絡解調案例分析
假設我們在對一台GW系列空壓機進行振動監測時，發現其驅動電機的軸承振動水平異常。通過傳統的頻譜分析，我們只能觀察到一些寬頻的噪聲，無法確定具體的故障原因。此時，我們可以採用包絡解調分析技術進行深入診斷。
首先，我們使用高頻加速度傳感器採集軸承座的振動信號，然後進行帶通濾波，濾除低頻的幹擾信號。接著，我們使用 Hilbert 變換提取信號的包絡，並對包絡進行頻譜分析。在包絡譜中，我們觀察到一個明顯的頻率峯值，其頻率正好對應於軸承的滾動體通過頻率。這表明該軸承可能存在滾動體損傷的早期故障。通過進一步的檢查，我們發現軸承的滾動體表面確實存在微小的裂紋。
包絡解調分析的注意事項
- 傳感器的選擇： 選擇合適的加速度傳感器非常重要，需要考慮傳感器的頻率響應範圍、靈敏度和安裝方式。
- 濾波器的設計： 帶通濾波器的設計需要根據具體情況進行優化，以確保能夠有效地濾除幹擾信號，同時保留故障信號。
- 解調方法的選擇： 不同的解調方法適用於不同的信號特徵，需要根據實際情況進行選擇。
- 數據分析的經驗： 包絡譜的解讀需要一定的經驗，需要結合GW系列空壓機的結構和運行參數進行綜合判斷。
總之，包絡解調分析是診斷GW系列空壓機早期故障的一種非常有效的技術。通過合理地應用包絡解調分析，我們可以及早發現潛在的故障隱患，避免設備的意外停機，提高生產效率，降低維護成本。 透過這個Youtube影片可以更瞭解包絡分析。
GW系列空壓機振動分析結論
本指南詳細闡述了GW系列空壓機振動分析在高效故障診斷和預測性維護中的關鍵作用。 透過時域分析、頻譜分析、包絡解調分析以及軌道分析等多種方法的結合應用，我們可以有效識別GW系列空壓機潛在的故障問題，例如軸承損壞、不平衡、葉片損壞等。 從精確的數據收集與預處理，到深入的數據分析與解讀，每個步驟都至關重要。 尤其，包絡解調分析在早期故障診斷中的優勢，更是讓預測性維護成為可能，避免了因突發故障導致的生產停機和高昂維護成本。
我們強調了正確選擇測量點和傳感器的重要性，並分享了避免測量誤差的實用技巧。 更重要的是，指南中提供的實際案例和經驗公式，能幫助讀者將GW系列空壓機振動分析理論知識應用於實際維護工作。 定期進行GW系列空壓機振動分析，建立基準數據並持續監控數據變化趨勢，是實現真正預知性維護，提升設備可靠性和運行效率的關鍵。 希望本指南能成為您在GW系列空壓機維護工作中的得力助手，協助您有效降低維護成本，並確保設備的長期穩定運行。
GW系列空壓機振動分析的未來展望
隨著科技的進步，GW系列空壓機振動分析技術也在不斷發展。未來，結合人工智能和機器學習等技術，將能實現更智能化的故障診斷和預測性維護。 例如，透過大數據分析，可以建立更完善的故障診斷模型，提高診斷的準確性和效率。 相信GW系列空壓機振動分析將在提升工業生產效率和降低維護成本方面發揮更大的作用。
GW系列空壓機振動分析 常見問題快速FAQ
Q1：如何選擇合適的測量點來進行GW系列空壓機的振動分析？
選擇正確的測量點對於振動分析的準確性至關重要。對於GW系列空壓機，建議在以下幾個關鍵位置進行監測：壓縮機本體、軸承座、電機、進氣口和排氣口。壓縮機本體用於監控整體振動，判斷是否出現不平衡、不對中等問題；軸承座是監測軸承損壞的關鍵位置；電機的振動則可能反映電機本身的問題或與壓縮機的聯軸器存在問題；進氣口和排氣口則用於監控氣流的脈動和噪音，判斷是否存在氣閥故障或氣路問題。 選擇測量點時，應考慮振動源的特性和傳播途徑，並盡量靠近振動源，以獲得更準確的數據。 不同測量點的數據組合分析，能提供更全面的診斷信息。
Q2：在進行頻譜分析時，如何判斷GW系列空壓機的軸承是否出現損壞？
在GW系列空壓機的頻譜分析中，觀察軸承特徵頻率是判斷軸承損壞的重要依據。常見的軸承特徵頻率包括內環頻率 (BPFI)、外環頻率 (BPFO)、滾動體頻率 (BSF) 和保持架頻率 (FTF)。 如果這些頻率的振幅異常增高，或出現新的頻率成分，則可能表示軸承已經出現損壞。此外，也要注意這些頻率及其倍頻的變化趨勢，如果振幅持續增加，則表示故障可能正在惡化。 建議與正常運行狀態下的基準頻譜進行比較，來判斷是否有異常變化。若懷疑軸承故障，建議結合時域分析和包絡解調分析，以獲得更全面的診斷信息。
Q3：包絡解調分析在GW系列空壓機故障診斷中扮演什麼角色？它和傳統頻譜分析有何不同？
包絡解調分析在GW系列空壓機早期故障診斷中扮演著關鍵角色。 傳統的頻譜分析在面對微弱的早期故障信號時，容易被其他強烈的振動信號所掩蓋，導致故障診斷的延誤。包絡解調分析則能從複雜的振動信號中提取出早期故障的特徵頻率，例如軸承的滾動體通過頻率或保持架頻率。 這些微弱的頻率在傳統頻譜分析中可能被忽略，但卻在包絡譜中明顯呈現。因此，包絡解調分析能夠更有效地診斷GW系列空壓機的早期故障，及早採取維護措施，降低設備損壞的風險。不同於直接觀察頻率成分的傳統頻譜分析，包絡解調分析能強調振動信號的包絡幅度變動，使微弱的故障信號更容易被識別。所以，包絡解調分析常作為頻譜分析的補充工具，提高診斷的準確性和效率。
