CN102272562A - 用于振动分析的方法和装置以及用于其的模式数据库和模式数据库的应用 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于声发射分析的方法和装置，其中对振动进行检测和分析，该振动在使用部件期间、在检查部件时或在通过切削、焊接、改型、接合和/或分离等来加工工件期间形成，其中对振动谱在不同时间或连续地进行检测并且进行多维分析。

Description

用于振动分析的方法和装置以及用于其的模式数据库和模式数据库的应用

技术领域

本发明涉及一种用于对使用部件期间、在检查部件时和/或在通过切削、焊接、改型、接合和/或分离等对工件进行加工期间形成的振动谱进行分析的方法和装置。此外，本发明还涉及一种用于此的模式数据库及其应用。

背景技术

为了监视工件的机械加工，在现有技术中公开了许多方法。

如此，在DE 10 2005 034 768 A1中公开了一种用于监控机床的工作状态的方法，以便在出现损害情况之前已经诊断出临界状态并且因此避免由于损害和意外故障造成的费用和开销。在已知的方法中，机床的旋转部件譬如工具轴或发动机轴、泵或者通风机的转子借助振动传感器来监控。为此，低频振动通过振动传感器来检测，以便识别出不平衡和/或工具振动，并且这样例如识别出平衡差的、误张紧的或磨损的工具。在此，分析基于在预先给定的频率的情况下的信号幅度的单个值以图形形式进行。对各个低频振动的这种分析如其也在DE 102 44 426 D4和DE 103 40 697 A1中公开的那样，然而也仅受限地适用于在工件加工的质量方面对切削工艺进行评估。

为了优化切削工艺，在DE 698 04 982 T2中公开了：检测在工件加工期间的低频振动并且根据关于工具的信息说明工具的转速的参考值，借助这些参考值可以消除或降低不期望的振动，这些振动称为震颤。

DE 44 05 660 A1同样涉及减小或者防止这种震颤，该震颤通过振动传感器来记录，并且为此利用调节机构。

在D 94 03 901中公开了一种用于从切削加工过程获得信号的振动传感器的装置。在此情况下，结构声传感器固定在测量臂上，该测量臂与工件接触，使得从加工过程中生成的声信号或震颤振动从工件传送到传感器。尽管D 94 03 901关于此点谈及了高频声信号。然而，术语“高频”与DE 38 29 825 A1结合来使用，该对比文件将20kHz到2MHz之间的频率范围输送给平均值形成部。甚至该频率范围几乎不能够通过D 94 03 901的测量臂耦合来传输和识别。

在DE 44 36 445 A1中公开了一种用于评估切削工艺的方法，其中工具的振动/结构声信号一方面在有负载的情况下并且另一方面在相同转速而无负载的情况下被检测并且针对每个转速将在无负载情况下和在有负载情况下的工作的相应振动频率进行一维比较，以便对工具进行评估。

在WO 88/07911和WO 89/12528中分别公开了带有集成的声传感器的切削工具，其提供一维的电压信号，其与振动频率成比例。

在DE 38 29 825 C2中，在对工件切削加工时根据频率检测声传感器的信号电平并且在时间间隔上求平均。平均值与阈值或者期望值的比较引起对于工具或加工的质量的推断。

所有已知的方法附带有如下缺点：只能不充分地评估工具和切削工艺。

此外，已知的方法限于切削加工。

在现有技术中并未公开可靠的基于声的方法，用于监视其他加工工艺譬如焊接(激光焊接、电弧焊等等)、改型、接合和/或分离等等。

如此现在使用用于监控激光过程的光学系统，其测量被作用部位反射的光并且尝试从光谱或强度导出实际激光过程如何被材料吸收。令人满意的结果由此并非总是可实现，因为多种材料相互连接并且无法借助在表面反射的激光发射检查焊透(Durchschweiβens)的过程，即激光能量是否也引起所有部件的要求的熔接和热渗透。

此外，在现有技术中并未公开可靠的基于声的方法以监视运行中的部件譬如在火车运行期间火车车厢的钢轮或者在运行期间发动机的部件。避免部件故障尤其是在安全相关的应用中譬如在通过例如火车、飞机和机动车运送人员时或者在具有潜在危险的设备譬如发电厂中是绝对必要的，并且只能以高成本开销通过有规律地在不运行时进行检查来实现。

发明内容

基于此，本发明基于以下任务：提出一种用于振动分析、尤其是声分析的方法和装置，以及一种用于此的模式数据库及该模式数据库用于振动分析的应用，借助其能够实现精确地监视和/或评定部件、工件、工具和/或加工工艺。

该任务根据权利要求1、16、19或20的特征来解决。

于是提出了一种用于振动分析的方法，其中检测并且分析部件或工件或工具的振动，其中在不同的时间或连续地检测振动谱并且进行多维分析。

在此，在使用部件期间(示例性地譬如在火车的钢轮或轴运行期间)、在可能在从外部经敲击或声耦合输入引起的振动激励下或在运动下等对安装状态中和拆卸状态中的部件进行检查中和/或在通过切削、焊接、改型、接合和/或分离等等加工工件时会形成振动。将振动分析用于这些应用中的每个单个应用并且用于其他技术上相类似的应用分别独立地具有创造性。

根据本发明在不同时间并且优选连续地或近似连续地以适宜的采样率来检测振动谱实现了多维数据分析，其为精确评定部件、工件、工具和/或加工的基础。

针对一个优选的具有三个维度的实施形式，可以示例性地通过图景来阐明多维的数据分析，该图景于是例如可以在通过频率轴、时间轴和幅度轴所张的空间中延伸。该图景在时间曲线中将声发射形象化并且在此具有如下典型特征：其分别近似形成指纹。这些典型特征可以以合适的方法来确定。同样，也可以确定与这些典型特征的偏差。对于确定的故障或者故障类型而言也可以在多维数据中确定典型的特征。总之，可以基于多维数据(其在优选的实施形式中在频率-时间-幅度空间中形成图景)以高可靠性实时确定工件尤其是尚在加工期间的工件的机械加工的质量，并且更确切地说普偏地在多种加工工艺的情况下来确定，譬如切削、焊接、改型、接合、分离等等。工具的磨损程度或工具故障譬如钻头破裂也可以借助相应的典型特征来确定和辨识。最后，在部件检查中可以确定与所期望的典型特征的偏差并且与故障特征的一致性可以诊断确定的故障或者故障类型。部件检查在此甚至可以在部件运行期间进行；例如在火车运行中在轴或轮上会量取到振动谱并且尤其是量取到声发射谱，并且对典型特征进行检查，以便例如确定磨损、磨损程度、故障(譬如破裂或裂缝)，亦或确定正常特性或者一般而言地确定与正常特性的偏差。

优选地，自动化地基于模式识别来进行分析。如下合适的算法可以用于多维并且尤其是三维的模式识别：该算法可快速且可靠地并且借助可设置的识别参数基于计算机地来实现，并且访问所存储的振动谱数据或实时处理振动谱数据。

合乎目的地设计有具有适于确定应用的模式的模式数据库。这些模式在此可以以模式图景片段的形式必要时与公差范围一起被存储和/或通过函数来限定。这一方面能够实现将预先给定的模式用于确定的应用或者应用分类，例如模式用于确定的钻孔工艺步骤。此外，在学习阶段期间可以收集数据，以及将数据作为模式并且必要时与公差值一起存储。这样，例如在钻孔和更换工件和更换工具时可以记录声发射谱并且由此提取模式，基于该模式可以对后续的加工进行评估。由此，可以以简单方式并且必要时自动化地实现模式例如与确定的工艺或确定的加工机器或确定的部件或针对部件的确定的检查情况的独特的可匹配性。模式在此可以覆盖值域，以便限定可容忍的偏差和/或简化可识别性。

为了自动化的评估而优选设计：所检测的振动谱或其区段的包络线形成并且与参考包络线比较。包络线在此例如通过平滑函数形成，从空间中相邻的数据点的平均形成或者在使用用于平滑多维数据的适宜方法的情况下来形成。在包络线与参考包络线之间的偏差可以作为用于评定部件、工件、工具和/或工艺(例如切削工艺的质量)的尺度来考虑。此外，使用包络线允许自动化地辨识工艺区段譬如工件接触部或确定的加工。此外，通过使用包络线简化了模式识别并且改进了识别率。

振动谱优选以高频和/或宽带的方式来检测和分析。

宽带性是适宜的，因为典型特性会在声发射谱的如下范围中出现，这些范围在频率上彼此远隔。这样，裂缝形成具有高频的“指纹”，而钻头破裂在声发射谱中留下比较低频的特征并且机器故障譬如车床的有故障的同轴度在振动谱的低频范围中留下典型特征。优选地检测振动的整个频率谱，为此必要时可以设置有不同的传感器，其覆盖不同的频率范围。在该优选的实施形式中仅仅使用一个传感器，即声传感器，而在其他实施形式中也可以附加地或可替选地使用其他振动传感器。

高频的检测能够有利地实现也对部件或者工件或者工具上或其中的微观的过程进行评定。

这样，例如在固体的切削中将材料抵抗着其接合力而从其位置撕裂。为此所需的力通过工具来施加。接合力在微观上的小部分之间形成。因此，切削也可以理解为微观分离的连续。这些小分离中的每个都发出冲击通过邻接的材料。通过这些冲击形成振动。振动频率取决于冲击持续时间和材料的弹性。每个切削在此都由非常多微观分离的连续构成，即也由许多小冲击的序列构成。这些冲击随着时间序列而形成。在进行一个微观分离之后，在切削工具的路径上的接下来的尚接合的材料颗粒上重新形成分离力。在超过所需的分离力之后，形成接下来的冲击。由此，始终出现新的振动激励，其时间分布与切削速度和所分开的材料颗粒大小关联。由此，形成了材料和工具的振动激励，其频率和幅度变化过程对于相应的切削过程是典型的。

微观分离因此导致高频的切削振动谱，从该切削振动谱可以在微观层面上获得关于实际切削过程的特性。

在本发明的其他应用譬如焊接或部件检查中同样在振动谱中出现高频的典型特征。

所检测的振动谱优选地受到频率-时间分析。通过频率-时间分析一方面可以在时间轴上将所记录的振动与过程曲线相关，而另一方面可以将感兴趣的振动与占据其他频率范围的不感兴趣的振动譬如机器振动和干扰振动分离。因此，分析可以集中于对于相应的应用典型的范围中。

振动谱优选借助如下频率分辨率来检测，该频率分辨率对应于部件或工件的材料的微观粒度并且必要时对应于其他应用相关的因素。在切削工艺中例如切削加工速度可以视为其他因素。这样，例如在3000m/min的切削加工速度的情况下需要50MHz的频率分辨率，以便通过相关的切削振动检测1μm的量级的结构。根据可以在微米范围之上或之下的微观粒度和切削加工速度形成更高的或更低的频率分辨率。根据本发明，频率分辨率优选在50MHz，以便覆盖所有应用，然而也可以在40MHz、30MHz、20MHz或10MHz的范围中。

振动谱可以借助坐标：频率f、时间t和幅度A来检测。该检测适于在计算机中的数字分析，其中这些坐标也可以是频率f、时间t或幅度A的函数a(f)、b(t)和/或c(A)，或为a(f，t，A)，b(f，t，A)和/或c(f，t，A)，使得三维阵列以对f、t、A的给定的函数相关性存储，例如(If，mt，nA^x)，其中I、m、n、x为任意数。为了阐明和/或手工分析，振动谱可以借助三个坐标以图形方式显示。在此，可以选择三维显示，其中频率和时间张成平面而通过幅度(或其函数)限定高度轮廓。这种图形显示使识别与评估相关的振动变得容易，例如其可以通过在时间轴上的分离与加工过程相关并且与机器振动和其他干扰振动在频率轴上分离。

为了记录振动优选地使用声传感器，尤其是压电-声传感器。这种声传感器可以处理根据本发明必要的高频率，具有大的频率带宽，可以成本低廉地制造并且无需维护。

可以设置在部件、工件或工具或与部件、工件和/或工具振动耦合的部件上的传感器、尤其是声传感器在其安装之后被校准并且优选也随后周期地或者在每次使用之前被校准。由此，保证了测量的保持不变的高精度。校准尤其是在传感器安置在新工件上或为了维护目的而必须移除并且重新安置时是特别适宜的，因为由于安置会形成其他耦合特性。为了校准，根据本发明的声传感器可以被施加以确定的电脉冲，以便发射(emmitieren)声信号。接着，检测声信号的回声并且与期望回声比较。由此可以确定声传感器在工件或者工具或者部件上的耦接的品质并且在测量时予以考虑。

优选地实时进行分析。由此，省去了存储数据的必要性。在安全相关的部件中，数据的存储对于证明无故障性会是适宜的，或对于证明故障会是适宜的。可以针对工件或部件的整个加工工艺或整个监控持续时间来完全地存储数据或者仅仅部分地在感兴趣的特征被识别出的时间范围中存储数据。

本发明的另一方面涉及：振动谱或者其中感兴趣的频率范围借助合适的例如线性的函数或者映射变换到可听见的声谱中。这能够实现通过人员以听觉方式进行监视或者评估。适宜地，听觉监视对于多维分析补充性地来进行，但可以替代多维分析。

在一个特别适宜的实施形式中，针对损伤识别振动谱中的典型模式。在此，尤其是可以得到对分析的简化，该分析限于故降识别。

本发明也能够实现识别并不与工件的加工直接关联的故障。例如，可以识别通过温度波动引起的应力裂缝或通过外来影响产生的一般损伤。

此外，识别过负载裂缝和/或疲劳裂缝。这尤其是在检查部件时或在监视运行中的部件时是有利的，例如在监控火车车厢的轮子时是有利的。

由此，本发明提出了方法和装置，其能够实现对部件、工件和加工工艺进行自动化的监控、质量保证和检查。

本发明的其他特征和扩展方案从以下参照附图的描述中得到。

附图说明

图1示意性地阐明了用于评估切削工艺的装置。

图2和3示出了刚结构中的晶粒。

图4阐明了振动谱的三维图形视图。

图5在二维视图中阐明了图4中的剖面。

图6是通过图4的平行于f轴的截面。

图7和8示出了针对不同工件的图1的所记录的整个频率范围到时间轴上的投影。

具体实施方式

在下文中首先以切削工艺为实施例来描述本发明。

图1中所示的用于执行振动分析(在此为了评估切削工艺的目的)的装置1包括用于检测振动的传感器2，其示例性设置在机床4的工具3上，该机床可以对工件5切削加工。传感器2与分析装置6例如计算机相连。在本发明的其他扩展方案中，工件以其他方式来加工，例如焊接、改型、接合和/或分离，或部件被检查或在其在安装好的状态中使用期间被监视。

传感器2优选是结构声传感器例如压电传感器，并且优选可以不仅记录结构声信号，而且可以发送结构声信号。发送结构声信号尤其是适宜于部件的检查，因为这些部件由此可以置于振动中。同样也可以使用其他类型的传感器，只要其能够检测在感兴趣的频率范围中的振动，例如运动传感器。

传感器2如示例性所示那样耦接在工具3上或耦接在机床4或工件5上或者耦接在与其振动耦合的部分上，使得可以检测工件5和/或工具3的振动。在最简单的情况下，该传感器被旋紧。

机床4例如铣床对工具5例如钢块借助工具3(例如铣刀)尤其自动化地进行加工过程，以便从钢块中例如形成齿轮。

在加工过程期间，在工件5和工具3上形成振动，其被传感器2记录。为此，传感器2构建为，其可以检测下边界值到上边界值之间的频率。在理想情况下，下边界值为0而上边界值为∞，使得可以记录整个感兴趣的谱。在实践中，适宜的是至少50MHz的上边界值、优选至少100MHz的上边界值。在90kHz或40kHz以下的频率在实践中优选被衰减或者被截断，因为其几乎不含可用的信息，使得相应的下边界值是适宜的，然而下边界值也可以为200kHz、500kHz或1MHz。

传感器2的实际频率范围应借助要加工的材料和加工速度来选择。图2、3示出了在钢结构中的典型晶粒。明显地，颗粒大小在其大小方面变化，更确切地说，根据冷却工艺和合金组成部分来变化。如果材料的粒度例如为1μm并且加工速度为3000m/min，则上边界值应为至少50MHz，以便可以检测感兴趣的切削速度。在加工速度为400m/min并且平均粒度为1μm时得到了6.66MHz的最小分辨率。然而由于工具尖端(例如1mm)与晶粒(1μm)相比非常大，所以其始终同时检测非常多的(例如1000个)晶粒，更确切地说略微偏移颗粒大小的分数；明显比最小分辨率更高的频率分辨率因此是适宜的，以便检测关于切削工艺的所有感兴趣的频率信息。

由传感器2在对工件5的切削加工期间检测到的振动被多维地分析。为此可以将所检测的振动谱在分析单元6中缓存，该分析单元优选是带有相应接口和合适的存储介质的计算机。

在分析单元6中可以进行频率-时间分析，使得振动谱尚在检测期间或者随后以图形方式显示和/或数字分析。

显示可以如图4中所阐明的那样三维地借助坐标：时间、频率和幅度(或者最大幅度或者强度等等)进行，或如在图5中所阐明的那样二维地进行，其中等高线使幅度可见。在图5中在左边在低频率的情况下可见驱动轴，在右边处存在高频的干扰并且在其间可见到机动车变速箱轴的两个齿的相继的磨削。在图6中示出了在时间t的截面，图6示出了典型的频率谱。

可以识别模式，尤其是图5中的岛状物，其对于相应的工艺是典型的。这种模式也针对故障来形成。通过模式识别因此可以识别工艺步骤，并且进行评定，其方式是例如确定与模式的偏差的尺度，并且故障也被识别和辨识(钻头破裂、无工件等)，在任何情况下都可以尚在加工期间就对与正常特性的偏差进行识别。

可以借助图4、5或6进行分析，其可以与参考数据或经验值进行比较并且由其可以导出关于切削工艺的特性。为此，可以使用来自模式数据库中的模式。模式可以存储在模式数据库中或是功能上所描述的典型面区段，这些面区段的存在要在所检测的振动谱中确定。

图7和8示出了图1的所记录的整个频率范围至时间轴的投影，使得形成二维图像。其涉及对钢部件的两个彼此紧随的转动过程的记录。图7示出了在使用磨损的工件的情况下的发射，而图8示出了在安装新工件之后的发射。图8明显更为平滑并且可以用作确定转动过程的参考，其中与此的差异可以用于评价工具和/或工件。在此，在对所检测的三维数据集的自动化分析中可以围绕所检测的图景作相应的参考包络线。差、平均值、方差等等可以用作工件质量、加工质量等的尺度。

振动谱在此不仅取决于工具和工件，而且取决于加工速度、机床、耗材(例如冷却油)等等。因此，振动谱也可以提供关于机床或者耗材等等的信息。这样，振动谱可能通过机床的振动例如200Hz来调制。

传感器2具有非线性的频率响应，其取决于整个系统：机床、工具、工件。频率响应对于每个传感器而言是独特的并且此外也取决于其固定的转矩、系统谐振、机器噪声等等。在测量期间的尤其是周期的校准因此是适宜的。校准通过传感器2发送脉冲并且对脉冲应答进行分析的方式来进行。

以下裂缝识别描述为实施例。

在部件譬如轮承受负载时的裂缝识别能够通过对结构声信号的宽带的实时监视以高可靠性实现。

频率探测的监视能够实现对由结构中的过负载裂缝或疲劳裂缝引起的自发出现的部件损伤和正常工作噪声进行选择性的过滤。

每个结构分离发射脉冲状的结构声发射，其可以与正常的工艺噪声分离。

随着时间的优选整个频率变化过程的实时监视能够实现识别工艺过程中的改变并且对这种波动进行调整，使得可以预防性地避免出现的损伤。

在用于有目的地引起损伤的设备例如测试设备中可以监视通常的损伤过程的进展。由此变得可能的是，并不仅仅事后评估损伤大小，而是评估损伤形成的时间变化过程以及在损伤发展时的定量的发生。

即使在频率范围移动或改变或者检测到新的、目前未知的信号时，通过将所检测的振动谱与存储的损伤模式和标准模式比较也可以非常灵活地对出现的部件损伤或者工艺漂移做出反应。

在开始就确定的频率分离或者频率过滤的情况下，这种灵活的反应和识别是不可能的。

本发明也可以应用于焊接、尤其是应用于激光焊接中。

在借助激光器进行的材料加工中，材料被加热并且由此改变结构中的应力。每次这种应力改变都会产生压力波，其通过材料传播。这种由于通过激光能量引起的热变形导致的压力波动可以借助结构声传感器来检测并且根据本发明被分析。

目前，使用了用于监控激光过程的光学系统，其测量由作用部位反射的光并且尝试由光谱或者强度导出实际激光过程如何被材料吸收。令人满意的结果由此并非始终能够获得，因为多种材料会彼此连接并且无法借助在表面上反射的激光发射检查焊透的过程即激光能量是否也能够引起所有部件的所需的热渗透和熔接。

通过在部件或者工件上的结构声传感器根据本发明可以检测是否由于在部件中的热学加热而形成应力波动以并且应力波动可以被分析以评定焊接工艺。

通过激光引起的能量吸收在结构中产生温度波动并且由此产生变化的压力应力、压力波和频率，其实现推断出结构中的热学改变的类型。这样，可能的是，绘制焊接能量和/或由材料吸收的能量。尤其是，通过对振动谱进行根据本发明的多维分析可以识别焊接故障譬如多个要连接的部件的未焊透、由于过强的能量传输引起的孔洞的形成或激光束的消失。

振动传感器或尤其声传感器必要时多个声传感器在此可以借助装置振动耦接到工件上。该传感器或这些传感器也可以放置在保持装置上，该保持装置在切削部件或者工件时与部件或者工件形成振动耦合的接触。

根据本发明，能够实现对加工、尤其是激光焊接过程的过程中的监控(In-Process-Uberwachung)，其中无需其他措施来监视或者评估质量。

本发明也适于监视改型工艺。

在固体的任何改型工艺中应力引入部件中或者断裂。力改变引起压力波，其通过部件或工具传播。

这些压力波的频率取决于改型工艺的动态特性、力的速度以及材料的微观结构。

一般而言，会出现非常高的频率。声发射在频率和时间方面的分析能够实现非常精确地描述改型工艺并且近似地形成每个具体改型工艺的指纹。在此情况下，通过不同的材料特性和工艺过程引起的改变是可能的。

根据本发明的方法不仅可以应用在冷改型中而且可以应用在温改型和热改型中。故障例如受损的、断裂和有故障的改型工具可以被识别。在改型、没有工作剂(如润滑油/润滑剂)或者其特性变化时、在热改型时尤其是温度的变化时可以识别部件的变化的强度。1℃的小温度差已可以引起改型力的极大改变并且尤其导致在改型动态特性和压力波发射方面的特性改变。

如果在改型工艺内在振动检测期间器件冷却，则也可以一同监视和评估松弛过程或者冷却过程和收缩过程和材料的结构转换过程，以及得出关于冷却工艺的结论。

这适用于振动，尤其是结构声发射，其源自结构转换本身的振动，以及来自在部件和工具之间的力引起的发射引起的，这些发射在体积改变时出现。

一般而言，本发明明显能够借助在加工(包括可能的冷却阶段等等)期间出现的振动谱实现尤其是自动化地监视和评估近乎所有加工工艺，其中振动谱如所描述地具有针对标准特性的典型特征和与其的偏差的典型特征。除了前面示例性地描述的切削、基于焊接的和改型的加工之外，本发明也可以用于接合和分离中。

在任何接合过程和分离过程中，不同的部分相互作用。在运动期间，表面彼此摩擦，材料刮擦、分开，引入任何形式的力。这些行为的每个都产生压力波，其通过相关的部件并且其对于相应的接合过程或者分离过程是典型的并且可以被典型化。

因此可能的是，接合过程和分离过程在不同特性方面进行量化并且评定，即限定和识别典型特征。

例如，在将轴挤入轴套中(这两者均带有公差地来制造)时声发射压力波提供了挤入力的尺度。在过大的过度或不利的公差设计的情况下产生非常强的声信号，其可以指示在挤压时的故障。借助对所检测的振动谱的根据本发明的多维分析可以识别出该故障，例如通过与期望模式比较。同样可以识别不同的表面特性譬如过大的表面粗糙度或材料改变，因为其在振动谱中具有典型特性。

旋拧基本上无其他不同。在此，这些面也相对于彼此来推动和挤压并且所使用的转矩与摩擦特性一起产生可典型化的声发射，其又可以用于评定旋拧。

上述内容也可以应用于分离过程譬如从轴套中排出芯棒、挤出、拧松、切割等等。

加工过程在此一般而言当在部件或者工件上不出现改变时才结束。这样，即例如在改型或接合或焊接等等时可以在较长的时间段上分析振动谱，以便也在对部件或者工件的作用刚结束之后例如确定在温度改变时出现的应力，其可能导致部件的损伤。

Claims (20)

1.一种用于振动分析的方法，其中对振动进行检测和分析，其中振动在使用部件期间、在检查部件时和/或在通过切削、焊接、改型、接合和/或分离等来加工工件(5)期间形成，其中对振动谱在不同时间或者(近似)连续地检测并且进行多维分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其中以三维方式执行分析。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中分析自动化地基于模式识别来实施。

4.根据权利要求3所述的方法，其中模式识别在一时间段所检测的振动谱中寻找模式，所述模式在模式数据库中存储或者定义。

5.根据权利要求1至4之一所述的方法，其中形成振动谱的包络线并且将其与参考包络线比较。

6.根据权利要求1至5之一所述的方法，其中振动谱以高频和/或宽带方式检测和/或分析。

7.根据权利要求1至6之一所述的方法，其中对振动谱进行频率-时间分析。

8.根据权利要求1至7之一所述的方法，其中在通过切削来加工的情况下振动谱以对应于被加工的工件(5)的材料的微观粒度和切削加工速度的频率分辨率来检测。

9.根据权利要求1至8之一所述的方法，其中振动谱借助以下变量以图形方式显示：频率、时间、幅度或其函数。

10.根据权利要求1至9之一所述的方法，其中声传感器(2)用于记录振动谱。

11.根据权利要求10所述的方法，其中声传感器(2)通过在测量之前通过声传感器(2)发射声信号、检测回声并且与期望回声比较的方式来校准。

12.根据权利要求1至11之一所述的方法，分析基本上实时地进行。

13.根据权利要求1至12之一所述的方法，其中所检测的振动谱变换成可听见的范围用以由加工者进行听觉评估。

14.根据权利要求1至13之一所述的方法，其中在振动谱中识别对于损伤典型的模式。

15.根据权利要求14所述的方法，其中识别过负载裂缝和/或疲劳裂缝。

16.一种用于执行振动分析、尤其是根据权利要求1至15之一执行振动分析的装置(1)，其中该装置能够与用于检测振动谱的传感器(2)耦合，该振动谱在使用部件期间、在检查部件时和/或者在通过切削、焊接、改型、接合和/或分离等来加工工件(5)期间形成，并且该装置具有分析装置(6)，用于对在不同时间或(近似)连续检测到的振动谱进行多维分析。

17.根据权利要求16所述的装置，其中设置有高频传感器用于检测结构声谱。

18.根据权利要求16或17所述的装置，其中设置有带有多维振动模式的模式数据库。

19.一种用于根据权利要求16至18之一所述的装置的模式数据库，包括：多维振动模式，其对于在振动谱的范围中的特征是典型的，该振动谱在使用部件期间、在检查部件时和/或者在通过切削、焊接、改型、接合和/或分离等来加工工件(5)期间形成。

20.一种根据权利要求19所述的模式数据库的应用，其用于监视运行中的部件、检查部件和/或监视通过切削、焊接、改型、接合和/或分离等对工件(5)的机械加工。

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