一、一个核心目标
从“振动现象”追溯到“物理根源”，最终服务于：
故障诊断：是什么部件、什么问题？
预测性维护：何时需要维修？还能运行多久？
设计优化：如何减少振动，提高可靠性？
二、两个分析基石
这是所有分析的基础数据形式，必须结合看：
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时域信号（原始波形）
关注点：波形的总体形态（正弦、冲击、随机）、幅值（峰值、有效值RMS）、统计特征（峭度、峰值因子——对早期冲击故障敏感）。
作用：判断振动总体烈度，捕捉瞬态、非周期事件。
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频域频谱（FFT变换后）
关注点：能量集中在哪些特定频率？这些频率与设备的哪些潜在故障频率对应？
作用：故障类型识别和定位的最主要工具。
三、三个关键维度
振动传感器测量三个方向的物理量，缺一不可：
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水平、垂直、轴向的振动。
为什么重要：不同故障在不同方向上的表现不同。
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例如：
不平衡：径向（水平/垂直）振动远大于轴向。
不对中：轴向振动会显著增大，常与径向振动相当甚至更高。
松动：可能在某个特定方向（如垂直）表现最剧烈。
四、四类核心频谱特征
在频谱图上，要像侦探一样寻找这些“指纹”：
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同步频率成分（与转速严格成比例的频率）
1×转频：不平衡的典型标志。
2×, 3× 转频：不对中、机械松动、轴弯曲的强烈提示。
0.5× 或 0.43× 转频：可能预示油膜涡动/振荡。
高次谐波群（如1×, 2×, 3×...到10×以上）：严重松动的“梳状”特征。
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异步频率成分（与转速无关的频率）
轴承故障频率（内圈、外圈、滚动体、保持架频率）：滚动轴承损伤的直接证据。注意观察其边带（故障频率 ± 转频）。
齿轮啮合频率及其边带：齿轮故障（磨损、断齿）的指示。
叶片通过频率（叶片数 × 转频）：风机、泵的叶片问题。
电网频率（50/60Hz）及其倍频：可能指示电气问题（如电机定子偏心、转子断条）。
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宽带能量提升
频谱基线整体抬高，无明显高峰。
可能原因：摩擦、严重磨损、润滑不良、流体噪声（如气蚀）。
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非整数倍频率
如 0.5×, 1.5×, 2.5× 转频等。
可能原因：非线性振动（如松动、摩擦）、次谐波共振。
五、五种典型故障的频谱模式（快速诊断指南）
| 故障类型 | 主要频域特征 | 主要时域/方向特征 |
|---|---|---|
| 不平衡 | 1×转频 占绝对主导 | 径向振动大，波形近似正弦波 |
| 不对中 | 1×和2×转频 都很高，常伴3× | 轴向振动异常大，与径向相当 |
| 机械松动 | 产生丰富的高次谐波（1×, 2×, 3×...） | 方向性可能明显，振动不稳定 |
| 轴承损伤 | 出现轴承故障频率及边带 | 时域有周期冲击，峭度值高 |
| 齿轮故障 | 啮合频率振幅增大，出现边带 | 振动与负载相关，可能有调制现象 |
六、六大分析步骤（实战检查清单）
了解设备：转速（RPM）、轴承型号（计算故障频率）、齿轮齿数、叶片数、结构特点。
检查总体振动值：看时域总振值（速度或加速度RMS）是否超过ISO或厂商标准。
观察频谱主峰：找到频谱中最大的几个峰值，计算其频率与转频的比值（例如：峰值是29.8Hz，转频是29.8Hz，那就是1×）。
比对故障特征库：将上一步算出的比值，与上文的“四类核心特征”和“五种典型故障”进行比对。
结合多方向数据：比较水平、垂直、轴向的频谱差异，验证判断（例如：判断不对中时，必须看轴向是否也很大）。
考察趋势变化：不是看单次数据，而是看历史趋势。某个频率的振幅是否在持续、缓慢或加速上升？趋势分析是预测性维护的灵魂。
