2.3.2 分析振动的频率成分
每一种引发异常振动的故障源都产生一定频率成分的振动，可能是单一频率，也可能是一组频率或某个频带。根据振动信号的频率组成，可以很快排除一批不可能出现的故障，将注意力集中在几个可能的故障原因上。一般说来：
不平衡主要引起基频振动；
不对中不但影响基频振动，还可引起2倍频及其他高倍频振动；
滑动轴承油膜涡动的振动频率为（0.42～0.48）×RPM，油膜振荡的振动频率为转子一阶临界转速频率；
转子与固定部件之间的摩擦激发较宽频带的振动，可能包括基频、倍频、次谐波、转子零部件固有频率；
转子组件松动的振动频率以基频为主，可能伴有倍频或1/2×RPM、1/3×RPM等分数倍频。
为了更好地知道各频率成分的主次，有时可列出频率结构表（表2-1），表中有以mV为单位读出的通频幅值和各频率成分的幅值，根据各频率成分与通频的幅值比，可以清楚地看出各频率成分的强弱顺序和它们在总振动中所占的份量。
表2-1 某电机振动信号的频率结构
通频幅值 频 率Hz 倍 频 444.2mV 幅值mV 倍频与通频幅值比 强弱顺序 频 率 结 构 50 F0 170.4 0.3836 2 150 3f0 374.9 0.8440 1 250 5f0 140 0.315 3 350 7f0 40 0.090 4
在研究频谱的频率成分时，为了突出主要频率成分，减弱干扰和噪声，可以利用自功率谱（简称自谱）。由于自功率谱的纵坐标与幅值的平方成正比，使幅值谱中的高峰更突出而小的峰变得更不明显，所以能使频率结构更清晰，如图2-3所示。
图2-3 振动信号的幅值谱和自功率谱 a—振动信号；b—幅值谱；c—自功率谱
2.3.3 分析振动的方向性和幅值稳定性 一般说来：
不平衡量增大，则径向水平、垂直两个方向的振幅同时增长；
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不对中径向振幅增大，但同时还可引起轴向振动；
基座松动时垂直方向振动明显大于水平方向振动； 转子组件松动引起的振动，其幅值不稳定；
油膜涡动和油膜振荡则以径向振动为主，振幅不稳定；
转子裂纹引起的2倍频振动，水平方向和垂直方向的振幅大小相近。
2.3.4 分析各频率成分的相位
不平衡引起的基频振动分量与转轴相位标志之间的角度（即基频分量的相位）保持不变，水平方向与垂直方向振动相位相差约90°。
平行不对中引起的径向振动在轴两端反向，即相位相差180°；角不对中引起的径向振动在轴两端同向，即相位差为零。
2.3.5 边频分析 在齿轮箱（以及电机）故障诊断中，常见到具有复杂周期结构的振动频谱[ 图2-4（a）]。频谱中有轴转动频率fr及其谐波，有齿轮啮合频率fm及其谐波，还有fr与fm之间调制产生的边频族。实际上，一对齿轮的啮合频率fm及其谐波频率是载波频率，而齿轮偏心、齿间游隙、齿的个别损伤及轴本身故障产生的每周一次振动（频率为fr）成为调制信号，调制结果使fm两边产生出频率间隔彼此相等的边频族。所以，频谱上谱峰分布有了周期性结构。分析边频，求出调制频率，常常可以找到故障的部位。
在难于直接从频谱图上分析边频结构时，可以借助于细化分析或倒频谱。 倒频谱的横坐标是频率的倒数，具有时间量纲（通常以毫秒为单位）。对于有变频结构的频谱作倒频谱分析时，倒频谱中就出现代表不同周期性结构的谱峰，如图2-4（b）中有1/fm、2/fm??和1/fr，等几个峰，据此可以求出特征频率fr和fm倒频谱的优点在于：
（l）将频谱中的周期性结构检测出来，便于边频分析；
（2）比起幅值谱，倒频谱受振动传输途径影响较小。振动传感器安装在齿轮箱不同位置上，其幅值谱可能不同，但其倒频谱差别很小；
图2-4 齿轮箱振动频谱 a—对数功率谱；b—倒频谱
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图2-5 细化示意图
（3）当调制信号（常常是故障信号）较弱时，在频谱图中往往不明显，但倒频谱能够相对加强幅值小的信号，使较弱的周期性信号变得明显。
细化分析又称选带分析或ZOOM，它可围绕一个指定的中心频率在较窄的频带内进行分析，因而大大提高了频率分辨率（图2-5）。太多数FFT分析都在直流分量。（即零频率）与最高分析频率之间的宽频带内进行，称为基带分析，频率分辨率往往不够大，如图2-6所示。
图2-6 基带分析与细化分析 a—基带分析；b—某频段的细化分析
细化不仅大大提高频率分辨率，还可明显地改善信噪比。
2.3.6 分析波形变化
波形分析具有简捷直观的特点，对于成分比较简单的振动位移信号，或者信号中的削波、脉冲、调幅、调频等情况较为有效，一般可与频谱分析同时使用。
图2-7为故障轴承的振动波形。正常时振动加速度波形有较小的振幅平均值（a），当出现滚道面疲劳时，其波形振幅普遍增大（b），又当出现内外圈疲劳剥落时，波形中可看到频率等于其故障特征频率的冲击信号（c），而（d）图则是外圈椭圆度超差时的波形。
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图2-7 故障轴承的振动波形 a—正常轴承；b—滚道面疲劳； c—内外圈疲劳剥落；d—外圈椭圆度超差
图2-8为某5万kW发电机组径向振动位移信号。波形上下两部分明显不对称，但若将上半部分的趋势延伸至下半部分，基本上就是一个正弦振动，且其频率与转速一致。可见产生振动的主要原因是转子不平衡。另一方面，从波形下半部分来看，由不平衡引起的振动在半个周期中受到了阻碍，并产生了频率高于转速的振动分量，使波形下半边波峰远不如上半边尖锐，并且叠加有高频的波动。这表明轴承对于转子的约束力在相反的两个方向上有明显的不同。通过进一步的查实，最终找到波形不对称的原因是轴承支承刚度不均匀。
图2-8 发电机组径向振动波形
分析波形有助于区分不同故障。一般说来: 不平衡的振动波形基本上是正弦式的；
不对中的振动波形比较稳定、光滑、重复性好；
转子组件松动及干摩擦产生的振动波形比较毛糙、不平滑、不稳定，还可能出现削波现象；
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自激振动，如油膜涡动、油膜振荡等，振动波形比较杂乱，重复性差，波动大。
2.3.7 分析轴心轨迹
在转轴同一截面内安装两个径向位移传感器，彼此互成90°，将此两路信号分别输入示波器的X和Y方向，或者用双通道数据采集器进行数据采集，然后再以屏幕上的X和Y方向进行图形显示，成为表示轴心的轨迹，（如图2-9）。轴心轨迹表示转子轴心一点相对于轴承座的运动。为了去掉振动信号中的直流分量，可使信号先经过高通滤波。
转子振动信号中除包含不平衡引起的同步振动分量外，一般还存在亚同步（其频率低于转速）分量和高次谐波（其频率是转速的整数倍）分量，使轴心轨迹形状复杂，甚至非常混乱，造成分析困难。例如，一台压缩机高压缸转子系统发生油膜涡动导致机组停车，由于油膜涡动周期并不恰好是转子回转周期
图2-9 典型的轴心轨迹 a—椭圆；b—双椭圆；c—发散
的2倍，其轴心轨迹不完全重合，显得很凌乱，如图2-10（a）所示。目前发展了一种模拟轴心轨迹技术，它是根据频谐分析原理，将X、Y方向振动信号分解成各个频率分量，然后将某些频率分量提取出来加以合成，再用计算机重新作出轴心轨迹，可将原本凌乱的轨迹显示得十分消楚，如图2-10（b）所示。由图上可以看到，轴心轨迹呈内“8”字形，这是油膜涡动的典型特征。
分析轴心轨迹的方法如下：
（1）注意轴心轨迹的形状及其变化。轴心轨迹常用来监视滑动轴承中的油膜振荡。当转子稳定转动时，轴心轨迹近似于椭圆，如图2-9（a）。轨迹变为双椭圆时（b），表示滑动轴承中出现了半速涡动（又称双圈晃动），这是转轴失稳的初期
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