理解同步平均

设备

便携式平衡器和振动分析仪 Balanset-1A

部件

振动传感器。

部件

光学传感器（激光转速计）。

设备

Balanset-4

部件

磁座尺寸-60-kgf。

部件

反射胶带。

设备

Dynamic balancer "Balanset-1A" OEM

定义：什么是同步平均？

同步平均 （也称为时域平均或信号平均）是一种信号处理技术。振动分析增强周期性、速度同步振动该方法能够有效抑制随机噪声和异步振动，同时保留振动分量。其工作原理是对轴旋转多个周期内的振动进行重复采样（由每转一次的转速计信号触发），然后对每个周期内的对应点进行平均。每个周期重复出现的周期性分量通过平均得到增强，而随机噪声和非同步分量则相互抵消，从而显著提高信噪比。.

同步平均法在诊断齿轮问题（分离单个齿轮啮合特性）方面尤为强大，并且可以揭示隐藏在噪声中的细微周期性模式，而这些模式在标准方法中是无法看到的。时间波形或 FFT 频谱.

同步平均法的工作原理

过程

触发信号： 每转一次的脉冲转速表或关键相器定义每次旋转的开始
数据分割： 振动信号被分成等长的片段，每转一圈一个片段。
结盟： 所有段均与触发脉冲对齐（起始点相同）
逐点平均： 将每个线段中对应的点取平均值。
结果： 代表一圈的单次平均波形
降噪： 随机成分相互抵消；周期性成分相互加强

数学基础

周期信号相干叠加（同相叠加）
随机噪声会不相干地叠加（统计上相互抵消）。
信噪比改善与√N成正比，其中N=平均次数
例如：100 次平均可将信噪比提高 10 倍（20 dB）。

应用

1. 变速箱诊断

最常用且功能最强大的应用：

齿轮啮合隔离

与感兴趣的齿轮同步平均
增强该齿轮的啮合模式
抑制其他齿轮和轴承运转
揭示个别牙齿缺陷

逐牙分析

平均波形清晰地显示了每个牙齿的啮合情况。
受损牙齿表现为图案偏差
能够确定是哪颗牙齿受损。
根据偏差幅度进行严重性评估

2.轴承分析增强

外圈缺陷隔离的外圈周期平均值
增强轴承缺陷造成的周期性冲击
减少来自其他振动源的掩蔽效应
在高噪音环境中尤其有用

3.扭转振动

增强与旋转同步的扭转分量
抑制横向振动和噪声
揭示扭转共振和激发

4. 平衡

提升振幅和阶段测量精度
尤其是在嘈杂的环境中
更可靠影响系数决心

优势

降低噪音

信噪比显著提高
可以提取噪声下 20-30 dB 的信号。
使得在恶劣环境下进行测量成为可能

误隔离

将一个组件的特征与其他组件的特征区分开来。
例如：隔离变速箱中小齿轮啮合与大齿轮啮合
确定哪个部件存在缺陷

增强分辨率

揭示细微的图案和缺陷
显示原始信号中被掩盖的细节
能够及早发现故障

要求和限制

要求

转速表 可靠的每转一次触发机制至关重要
匀速运动： 速度必须相对恒定（±1-2%）
充分平均值： 通常旋转 50-200 圈即可取得良好效果
周期信号： 仅增强真正的周期性成分

限制

抑制非同步故障： 随机缺陷，大多数轴承故障减少
速度变化： 平均模糊结果期间的速度变化
所需时间： 必须收集多次革命的数据
非实时： 需要进行后处理。

与其他技术的比较

同步平均与线性平均

同步： 与旋转同步的时域平均值增强了周期性
线性： 对 FFT 频谱进行平均，降低所有频率的随机波动
用例： 同步用于齿轮；线性用于一般频谱平滑

同步平均法与包络分析法

同步平均： 时域增强周期性模式
包络分析: 频域检测重复冲击
补充： 可以结合两者进行综合分析。

实际实施

设置

安装转速表，并带有清晰的每转一次脉冲信号。
设定平均值数量（通常为 50-200 个）
定义信号长度（1 转、10 转等）
验证速度稳定性

数据收集

在平均周期内采集振动数据
仪器自动分段并取平均值
显示平均波形
通常计算平均信号（增强频谱）的快速傅里叶变换

解释

检查平均波形是否存在周期性模式
寻找表明缺陷的偏差。
与已知良好的签名进行比较
根据偏差幅度量化缺陷严重程度

高级变体

齿轮同步平均

从目标齿轮（而非轴）触发
显示该特定齿轮的网状图案
需要编码器或多脉冲转速表

多阶平均

同时平均多个订单
分离 1×、2×、3× 组件
提供全面的订单内容

差分信号

从原始信号中减去平均信号
残余部分显示了已移除的内容（异步组件）
可用于在移除齿轮啮合后识别轴承缺陷。

同步平均是一种先进的信号处理技术，它能显著增强周期性、速度同步振动模式的可见性，同时抑制噪声和异步分量。掌握同步平均技术能够实现高级齿轮箱诊断、在噪声环境下早期发现缺陷，以及在复杂机械中分离特定部件的特征信号。.

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什么是同步平均？信号增强

由 admin 于 10 月 31, 2025 10 月 31, 2025 发布