半导体技术和能力的进步为工业应用（特别是状态监控解决方案）检测、测量、解读、分析数据提供了新的机会。基于MEMS技术的新一代传感器与诊断预测应用的先进算法相结合，扩大了测量各种机器和提高能力的机会，有助于高效监控设备，延长正常运行时间，增强过程质量，提升产量。

为了实现这些新能力并获得状态监控的益处，新解决方案必须准确、可靠、稳健，以便实时监控能够扩展到对潜在设备故障的基本检测之外，提供富有洞察力和可操作的信息。新一代技术的性能与系统级洞察力相结合，有助于人们更深入地了解解决这些挑战所需的应用和要求。冻雨传感器厂家下面介绍一下

振动是机器诊断的关键要素之一，已被可靠地运用于监控各种工业应用中的最关键设备。有大量文献来支持实现高级振动监控解决方案所需的各种诊断和预测能力。但是，关于振动传感器性能参数（如带宽和噪声密度）与最终应用故障诊断能力之间关系的文献则不是很多。本文介绍工业自动化应用中的主要机器故障类型，并确定了与特定故障相关的振动传感器关键性能参数。

下面重点介绍几种常见故障类型及其特性，以便深入了解开发状态监控解决方案时必须考虑的一些关键系统要求。所述故障类型包括但不限于不平衡、未对准、齿轮故障和滚动轴承缺陷。

不平衡

什么是不平衡，什么原因导致不平衡？

不平衡是指质量分布不均匀，会导致载荷使质心偏离旋转中心。系统不平衡可归因于安装不当（例如联轴器偏心）、系统设计错误、部件故障，甚至碎屑或其他污染物的累积。举例来说，大多数感应电机内置的散热风扇可能由于灰尘和油脂的不均匀积聚或扇叶损坏而变得不平衡。

为什么不平衡系统是一个问题？

不平衡系统会产生过大振动，这些振动会机械耦合到系统内的其他部件，如轴承、联轴器和负载，进而可能导致处于良好运行状态的部件加速劣化。

如何检测和诊断不平衡？

整体系统振动增加可能表明存在由不平衡系统引起的潜在故障，但振动增加的根本原因需要通过频域分析来诊断。不平衡系统以系统的旋转速率（通常称为1×）产生一个信号，其幅度与旋转速率的平方成比例，F=m×w2。1×分量在频域中通常总是存在，因此，通过测量1x和谐波的幅度可以识别不平衡系统。如果1×的幅度高于基线测量且谐波远小于1×，则很可能存在不平衡系统。水平和垂直相移振动分量也可能出现在不平衡系统中。

诊断不平衡系统时须考虑哪些系统规格？

噪声必须很低，以便降低传感器的影响并支持检测由不平衡系统产生的小信号。这对于传感器、信号调理和采集平台非常重要。

为了检测微小的不平衡，采集系统需要有足够高的分辨率来提取信号（尤其是基线信号）。

另外还需要足够的带宽来捕获充分的信息（不光是旋转速率），以提高诊断的准确性和可靠性。1×谐波可能受其他系统故障的影响，例如未对准或机械松动，因此分析旋转速率（或1×频率）的谐波可以帮助区分系统噪声和其他潜在故障。用于慢速旋转机器，基本旋转速率可能远低于10 rpm，这意味着传感器的低频响应对于捕获基本旋转速率至关重要。