了解振动分析中的波峰因数

定义：什么是波峰因数？

波峰因数 是一个无量纲比率，用于简单衡量振动信号的“尖峰”或脉冲性。它的计算方法是将时间波形的峰值幅度除以其 RMS（均方根） 价值。

波峰因数 = 峰值幅度 / RMS 值

虽然 RMS 值量化了信号的总能量或功率，但波峰因数强调了短时、高振幅影响的存在，否则这些影响可能会在总能量平均值中丢失。

为什么波峰因数很重要？

波峰因数在状态监测中的主要用途是早期检测故障 滚动轴承健康的轴承会产生平滑、连续的振动信号，非常接近纯正弦波。纯正弦波的波峰因数为 1.414（2 的平方根）。

当轴承座圈或滚动元件上出现微小缺陷（例如剥落或裂纹）时，每次冲击都会在时间波形中产生一个小而尖锐的尖峰。这些尖峰的峰值幅度很高，但能量却很小，因此它们最初不会显著增加总均方根值。然而，它们会导致波峰因数急剧上升。

• A 低而稳定的波峰因数 （例如低于 3）通常表示机器状况良好。
• A 上升的波峰因数 通常是轴承开始出现故障的第一个警告信号，甚至在故障在 FFT 频谱中可见或人耳可听到之前。

轴承故障的生命周期和波峰因数

在轴承的整个故障生命周期中，峰值因数趋势遵循独特的模式：

1. 第一阶段：早期故障 – 随着初始微观冲击的发生，波峰因数开始显著上升。RMS值仍然较低。这是检测故障的理想时机。
2. 第二阶段：断层发展 – 随着损坏程度的加重，冲击会变得更加频繁和强烈。随着振动能量的增加，RMS 值开始增加。随着信号变得不那么“尖锐”，噪声也越来越大，波峰因数可能会趋于稳定，甚至开始略有下降。
3. 第三阶段：晚期失败 – 轴承损坏现已严重。振动信号噪声大、混乱，振幅高。均方根值非常高。波峰因数显著下降，通常会回落到“良好”范围，因为信号不再由明显的尖峰主导，而是由连续的高能量随机振动主导。

这是一个关键点： 低波峰因数并不总是表明机器健康如果 RMS 值较高，而波峰因数较低，则可能表明故障已发展到非常严重的阶段。因此，应始终结合总 RMS 值来分析和评估波峰因数的趋势。

限制

波峰因数虽然有用，但也有局限性：

• 它不是一个好的诊断工具。较高的波峰因数表明存在冲击，但并不能揭示这些冲击的来源或频率。进一步分析可以使用以下技术： 包络分析 需要进行全面诊断。
• 它对一次性事件非常敏感。单次、非重复性冲击（例如叉车撞到机器底座）可能会导致波峰因数暂时飙升，如果不进行适当调查，就会导致误报。
• 正如上面的生命周期所述，随着故障的进展，它变得越来越不实用。

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