安防之家讯：在振动测量中，由测振传感器接收的信号通常是复杂的时问函数。利用信号处理技术，通过傅里叶变换，将时域信号转换成频域信号加以分析的方法就称为频谱分析。频谱分析技术包括幅值谱分析、自功率谱密度函数分析、互功率谱密度函数分析、相干函数分析、倒频谱分析等。振动信号经过频谱分析，可以求得信号的频率成分和结构，并进而分析系统的传递特性；通过频谱分析，还可以对被测对象进行振动监测和故障诊断。机器故障诊断学是识别机器或机组运行状态的科学，它研究的是机器或机组运行状态的变化在诊断信息中的反映。机器故障诊断技术很复杂，方法也很多。可用作诊断的信息包括温度、应力、变形、排放气体和液体以及润滑油的物理化学参数等。利用振动和噪声的响应信号，并对其进行频谱分析则是常采用的诊断手段。

图1示出了在某电动机生产线上，利用响应频谱诊断技术实现电动机在线自动识别、分类的过程。

图1　电动机的在线识别

具体检测步骤如下：

（1）将装有微型加速度计的测头接触传送带上运送的电动机；

（2）检测电动机的振动信号，通过放大器后输入FFT分析仪；

（3）将检测得的振动频谱与预先在分析仪中设定的判别谱进行比较；

（4）进行合格与否判断，输出判断信号。

图2和图3分别为典型的合格品与废品的振动频谱。从图中可以看出，废品的频谱图中往往在某一频率有较大的幅值。

图2　合格的振动频谱

图3　废品的振动频谱

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