CN105318961A - 驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法，本方法在高压电机各轴承座设置用于输出振动信号的振动传感器并采集振动特征信号；分别建立高压电机定子异常引起的电磁振动分类指标、提取气隙不均引起的电磁振动故障特征、建立转子导条异常引起的电磁振动分类指标、提取不平衡引起的机械振动故障特征、建立滚动轴承异常产生的机械振动分类指标以及提取高压电机安装、调整不良引起的机械振动故障特征；根据所采集的振动特征信号分别经一定的运算得到监测高压电机故障的指标并作出相应预警。本方法建立高压电机振动诊断的分类指标，准确预报高压电机的电气和机械失效故障，把握高压电机运行状态和劣化趋势，确保安全运行。

Description

驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法

技术领域

本发明涉及一种驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法。

背景技术

通常冶金企业的生产原料，如煤、铁矿粉、石灰等通过输送皮带由船舶输送至岸上，输送皮带由高压电机驱动，它们也被称为冶金企业的“咽喉”；一旦高压电机故障将造成企业停产的后果。目前对于输送设备的核心高压电机仅停留于采用传统的常规手段进行检测，无故障的诊断及预报，存在一定的运行风险，影响冶金企业的正常生产秩序。

通常对高压电机状态的把握主要采用离线诊断和在线诊断，离线诊断一般在现场完成信息采集，数据处理和分析诊断工作可带回实验室进行。离线诊断得到的信息及时性不能保证，无法及时准确地监测高压电机的运行状态。电机的振动诊断以频谱作为依据，频谱总振值及倍频等数据是精密诊断必须研判的内容，其中单一参数只能表征某个方面的实际意义。开发振动诊断的分类指标进行高压电机故障判断和定位的在线监测预警技术是电机设备诊断的发展趋势，以保证电机的正常运行。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法，本方法建立高压电机振动诊断的分类指标，准确预报高压电机的电气和机械失效故障，把握高压电机运行状态和劣化趋势，确保安全运行。

为解决上述技术问题，本发明驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法包括如下步骤：

步骤一、在高压电机各轴承座上设置用于输出振动信号的振动传感器，采集振动传感器输出的原始振动信号X_i，对原始振动信号X_i作频谱分析，提取高压电机的振动特征信号，原始振动信号的总振动值A由振动信号的离散值X_i(i＝1,2,……,N)求得，

$A=\sqrt{\frac{\underset{i-1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\right|x_i|-\stackrel{\‾}{x})}^2}{N-1}}$

步骤二、建立高压电机定子异常引起的电磁振动分类指标，定子故障会在电源频率的2倍频处产生强烈振动，对于原始振动信号X_i，经FFT变换得到Xi(t)，其中i＝1、2，以及2倍电源频率处的振动分量Xp(t)，按照公式(1)重新构成高压电机定子信号S(t)，

$S\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(t\right)+\mathrm{Xp}\left(t\right)---\left(1\right)$

对S(t)进行FFT变换获取100Hz处的振动幅值F，计算F与原始振动信号的总振动值A的比值M，

M＝F/A(2)

M为高压电机定子故障系数,当M>50％时预报高压电机定子故障；

步骤三、提取气隙不均引起的高压电机电磁振动故障特征，定子偏心会在转子和定子间产生一个不均匀的气隙，从而形成一个方向性非常强的振动，选取2倍电源频率100Hz为频带中心频率，频带范围设定为从100－2×电机磁极数×转差频率开始，到100+2×电机磁极数×转差频率结束，将100Hz处的振动峰值与选定频带内的频谱加权值进行运算，设定气隙不均故障因子为G，

G＝(A_G+1/A_G+U_G+1/U_G)/(2A_G+2/A_G)(3)

式(3)中：A_G,U_G分别为高压电机在100Hz处的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值，监测故障因子G,当G>1.2时预报电机气隙不均故障；

步骤四、建立高压电机转子导条异常引起的电磁振动分类指标，对于原始振动信号X_i，经频谱分析FFT变换提取1倍频转速频率f、2倍频转速频率2f处的振动幅值分量fi(t)，其中：i＝1、2，通过ZOOM-FFT细化分析算法获取f－2Δf和f+2Δf处的振动幅值XL1和XH1，获取2f－2Δf和2f+2Δf处的振动幅值XL2和XH2，其中Δf为转差频率，设定高压电机转子断条系数为J，

J＝max([(XL1+XH1)/2]/f₁，[(XL2+XH2)/2]/f₂)(4)

式(4)中max表示取括号内两个数之中的较大值，[(XL1+XH1)/2]/f1表示转速频率处两侧边带振动幅值取平均值后除以转速频率处振动幅值，[(XL2+XH2)/2]/f2表示2倍转速频率处两侧边带振动幅值取平均值后除以2倍转速频率处振动幅值，

通过式(4)监测高压电机转子有无断条，当J>30％时诊断高压电机转子断条并预报断条故障；

步骤五、提取不平衡引起的机械振动故障特征，对于原始振动信号Xi，经FFT变换提取1倍频转速频率、2倍频转速频率处的振动幅值分量fi(t)，其中i＝1、2，通过反算叠加后重新构成电机本体质量不平衡故障信号Ψ(t)，

$\mathrm{\Ψ}\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{f}_i\left(t\right)---\left(5\right)$

监测不平衡故障信号Ψ(t)与原始振动信号的总振动值A的比值H，

H＝ψ(t)/A(6)

通过式(6)监测高压电机不平衡故障，当H>30％时表示电机出现质量不平衡故障；

步骤六、建立高压电机滚动轴承异常产生的机械振动分类指标，轴承故障表现在不寻常振动级值有冲击，轴承各零部件的特征振动频率与轴承参数的关系为：

轴承外环振动频率f₀＝nf_r(1-dcosα/D)/2(7)

轴承内环振动频率f_i＝nf_r(1+dcosα/D)/2(8)

轴承滚动体振动频率f_p＝f_r(D/d){1-[d(cosα)/D]²}/2(9)

轴承保持架振动频率f_h＝{f_i[1-d(cosα)/D]±f_o[1+d(cosα)/D]}/2(10)

式中：n为滚动体数、f_r为内外环相对转速频率、d为滚动体直径、D为节圆直径、α为接触角；

选取滚动轴承特征振动频率附近的频带作为监测对象，将滚动轴承特征振动频率处的振动幅值与选定频带内的振动峰值加权平均值进行计算，设定滚动轴承零部件的故障因子分别为B_i,B_o,B_p,B_h，

其中：B_i为滚动轴承内圈特征频率成分对应的故障因子，B_o为滚动轴承外圈特征频率成分对应的故障因子，B_p为滚动轴承滚动体特征频率成分对应的故障因子，B_h为滚动轴承保持架特征频率成分对应的故障因子，

B_i＝(A_fi+1/A_fi+U_fi+1/U_fi)/(2A_fi+2/A_fi)(11)

B_o＝(A_fo+1/A_fo+U_fo+1/U_fo)/(2A_fo+2/A_fo)(12)

B_p＝(A_fp+1/A_fp+U_fp+1/U_fp)/(2A_fp+2/A_fp)(13)

B_h＝(A_fh+1/A_fh+U_fh+1/U_fh)/(2A_fh+2/A_fh)(14)

其中A_fi,U_fi分别为轴承内圈特征振动频率f_i的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值；A_fo,U_fo分别为轴承外圈特征振动频率f_o的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值；A_fp,U_fp分别为轴承滚动体特征振动频率f_p的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值；A_fh,U_fh分别为轴承保持架特征振动频率f_i的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值，

当B_i≤1时,表示滚动轴承内圈正常，B_i>1时,表示滚动轴承内圈异常；当B_o≤1时,表示滚动轴承外圈正常，B_o>1时,表示滚动轴承外圈异常；当B_p≤1时,表示滚动轴承滚动体正常，B_p>1时,表示滚动轴承滚动体异常；当B_h≤1时,表示滚动轴承保持架正常，B_h>1时,表示滚动轴承保持架异常；

步骤七、提取高压电机安装、调整不良引起的机械振动故障特征，对于原始振动信号Xi，经频谱分析FFT变换提取1倍频转速频率、2倍频转速频率、3倍频转速频率和4倍频转速频率处的振动幅值分量Xi(t)，其中i＝1、2、3、4，通过反算叠加后重新构成高压电机安装、调整不良引起的故障信号，设定安装、调整不良引起的不对中故障系数为P，

$P=\left[\underset{i=2}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(t\right)\right]/\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(t\right)---\left(15\right)$

监测不对中故障系数P,当P>30％时预报高压电机安装调整不良。

由于本发明驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法采用了上述技术方案，即本方法在高压电机各轴承座设置用于输出振动信号的振动传感器，采集高压电机的振动特征信号；分别建立高压电机定子异常引起的电磁振动分类指标、提取气隙不均引起的高压电机电磁振动故障特征、建立高压电机转子导条异常引起的电磁振动分类指标、提取不平衡引起的机械振动故障特征、建立高压电机滚动轴承异常产生的机械振动分类指标以及提取高压电机安装、调整不良引起的机械振动故障特征；根据所采集的振动特征信号分别经一定的运算得到监测高压电机故障的指标并作出相应预警。本方法建立高压电机振动诊断的分类指标，准确预报高压电机的电气和机械失效故障，把握高压电机运行状态和劣化趋势，确保安全运行。

附图说明

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明：

图1为本发明驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法包括如下步骤：

步骤一、在高压电机各轴承座上设置用于输出振动信号的振动传感器，采集振动传感器输出的原始振动信号X_i，对原始振动信号X_i作频谱分析，提取高压电机的振动特征信号，原始振动信号的总振动值A由振动信号的离散值X_i(i＝1,2,……,N)求得，

$A=\sqrt{\frac{\underset{i-1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\right|x_i|-\stackrel{\‾}{x})}^2}{N-1}}$

步骤二、建立高压电机定子异常引起的电磁振动分类指标，定子故障会在电源频率的2倍频处产生强烈振动，对于原始振动信号X_i，经FFT变换得到Xi(t)，其中i＝1、2，以及2倍电源频率处的振动分量Xp(t)，按照公式(1)重新构成高压电机定子信号S(t)，

$S\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(t\right)+\mathrm{Xp}\left(t\right)---\left(1\right)$

对S(t)进行FFT变换获取100Hz处的振动幅值F，计算F与原始振动信号的总振动值A的比值M，

M＝F/A(2)

M为高压电机定子故障系数,当M>50％时预报高压电机定子故障；

步骤三、提取气隙不均引起的高压电机电磁振动故障特征，定子偏心会在转子和定子间产生一个不均匀的气隙，从而形成一个方向性非常强的振动，反映在频谱图上的2倍电源频率处两侧会出现磁极通过频率的边频带，磁极通过频率是转差频率与磁极数的乘积，因此选取2倍电源频率100Hz为频带中心频率，频带范围设定为从100－2×电机磁极数×转差频率开始，到100+2×电机磁极数×转差频率结束，将100Hz处的振动峰值与选定频带内的频谱加权值进行运算，设定气隙不均故障因子为G，

G＝(A_G+1/A_G+U_G+1/U_G)/(2A_G+2/A_G)(3)

式(3)中：A_G,U_G分别为高压电机在100Hz处的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值，监测故障因子G,当G>1.2时预报电机气隙不均故障；

步骤四、建立高压电机转子导条异常引起的电磁振动分类指标，对于原始振动信号X_i，经频谱分析FFT变换提取1倍频转速频率f、2倍频转速频率2f处的振动幅值分量fi(t)，其中：i＝1、2，通过ZOOM-FFT细化分析算法获取f－2Δf和f+2Δf处的振动幅值XL1和XH1，获取2f－2Δf和2f+2Δf处的振动幅值XL2和XH2，其中Δf为转差频率，设定高压电机转子断条系数为J，

J＝max([(XL1+XH1)/2]/f₁，[(XL2+XH2)/2]/f₂)(4)

式(4)中max表示取括号内两个数之中的较大值，[(XL1+XH1)/2]/f1表示转速频率处两侧边带振动幅值取平均值后除以转速频率处振动幅值，[(XL2+XH2)/2]/f2表示2倍转速频率处两侧边带振动幅值取平均值后除以2倍转速频率处振动幅值，

通过式(4)监测高压电机转子有无断条，当J>30％时诊断高压电机转子断条并预报断条故障；

步骤五、提取不平衡引起的机械振动故障特征，对于原始振动信号Xi，经FFT变换提取1倍频转速频率、2倍频转速频率处的振动幅值分量fi(t)，其中i＝1、2，通过反算叠加后重新构成电机本体质量不平衡故障信号Ψ(t)，

$\mathrm{\Ψ}\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{f}_i\left(t\right)---\left(5\right)$

监测不平衡故障信号Ψ(t)与原始振动信号的总振动值A的比值H，

H＝ψ(t)/A(6)

通过式(6)监测高压电机不平衡故障，当H>30％时表示电机出现质量不平衡故障；

步骤六、建立高压电机滚动轴承异常产生的机械振动分类指标，轴承故障表现在不寻常振动级值有冲击，轴承各零部件的特征振动频率与轴承参数的关系为：

轴承外环振动频率f₀＝nf_r(1-dcosα/D)/2(7)

轴承内环振动频率f_i＝nf_r(1+dcosα/D)/2(8)

轴承滚动体振动频率f_p＝f_r(D/d){1-[d(cosα)/D]²}/2(9)

轴承保持架振动频率f_h＝{f_i[1-d(cosα)/D]±f_o[1+d(cosα)/D]}/2(10)

式中：n为滚动体数、f_r为内外环相对转速频率、d为滚动体直径、D为节圆直径、α为接触角；

选取滚动轴承特征振动频率附件的频带作为监测对象，将滚动轴承特征振动频率处的振动幅值与选定频带内的振动峰值加权平均值进行计算，设定滚动轴承零部件的故障因子分别为B_i,B_o,B_p,B_h，

其中：B_i为滚动轴承内圈特征频率成分对应的故障因子，B_o为滚动轴承外圈特征频率成分对应的故障因子，B_p为滚动轴承滚动体特征频率成分对应的故障因子，B_h为滚动轴承保持架特征频率成分对应的故障因子，

B_i＝(A_fi+1/A_fi+U_fi+1/U_fi)/(2A_fi+2/A_fi)(11)

B_o＝(A_fo+1/A_fo+U_fo+1/U_fo)/(2A_fo+2/A_fo)(12)

B_p＝(A_fp+1/A_fp+U_fp+1/U_fp)/(2A_fp+2/A_fp)(13)

B_h＝(A_fh+1/A_fh+U_fh+1/U_fh)/(2A_fh+2/A_fh)(14)

其中A_fi,U_fi分别为轴承内圈特征振动频率f_i的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值；A_fo,U_fo分别为轴承外圈特征振动频率f_o的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值；A_fp,U_fp分别为轴承滚动体特征振动频率f_p的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值；A_fh,U_fh分别为轴承保持架特征振动频率f_i的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值，

当B_i≤1时,表示滚动轴承内圈正常，B_i>1时,表示滚动轴承内圈异常；当B_o≤1时,表示滚动轴承外圈正常，B_o>1时,表示滚动轴承外圈异常；当B_p≤1时,表示滚动轴承滚动体正常，B_p>1时,表示滚动轴承滚动体异常；当B_h≤1时,表示滚动轴承保持架正常，B_h>1时,表示滚动轴承保持架异常；

通常滚动轴承在运行的中、前期故障由于冲击信号能量低，常常被淹没在背景噪声中，利用Hilbert变换方法提取滚动轴承的特征信号外，可采用滚动轴承特征频率振动幅值跟踪的方法确定滚动轴承的故障因子，实现滚动轴承的故障诊断；

步骤七、提取高压电机安装、调整不良引起的机械振动故障特征，对于原始振动信号Xi，经频谱分析FFT变换提取1倍频转速频率、2倍频转速频率、3倍频转速频率和4倍频转速频率处的振动幅值分量Xi(t)，其中i＝1、2、3、4，通过反算叠加后重新构成高压电机安装、调整不良引起的故障信号，设定安装、调整不良引起的不对中故障系数为P，

$P=\left[\underset{i=2}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(t\right)\right]/\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(t\right)---\left(15\right)$

监测不对中故障系数P,当P>30％时预报高压电机安装调整不良。

本方法的核心在于提出了针对高压电机的六种主要失效形式，将振动传感器安装在高压电机的轴承座垂直方向上，采集高压电机的振动信号数据，通过信号重构获得高压电机状态的故障特征参数，采用分类指标实现高压电机运行状态的监测与诊断，把握电机运行状态的劣化趋势，当分类指标异常时，提供预警信息，指导操作和设备管理人员采取应对措施，支撑皮带输送生产线的正常运行。

运用本方法对某高压电机进行现场实际测试，发现高压电机振动在一定的范围内波动，最大的振动出现在电机自由侧的垂直向，振动值为1.7mm·s^－1～4.4mm·s^－1，测试时可听见呈周期性的嗡嗡声；采用本方法成功诊断出高压电机的断条和压条松动故障，在高压电机进行检修时发现该高压电机转子共有14根导条断裂，证明了本方法诊断的准确性。

Claims (1)

1.一种驱动输送皮带的高压电机振动状态在线监测方法，其特征在于本方法包括如下步骤：

步骤一、在高压电机各轴承座上设置用于输出振动信号的振动传感器，采集振动传感器输出的原始振动信号X_i，对原始振动信号X_i作频谱分析，提取高压电机的振动特征信号，原始振动信号的总振动值A由振动信号的离散值X_i(i＝1,2,……,N)求得，

$A=\sqrt{\frac{\underset{i-1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\right|x_i|-\stackrel{\‾}{x})}^2}{N-1}}$

步骤二、建立高压电机定子异常引起的电磁振动分类指标，定子故障会在电源频率的2倍频处产生强烈振动，对于原始振动信号X_i，经FFT变换得到Xi(t)，其中i＝1、2，以及2倍电源频率处的振动分量Xp(t)，按照公式(1)重新构成高压电机定子信号S(t)，

$S\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(t\right)+\mathrm{Xp}\left(t\right)---\left(1\right)$

对S(t)进行FFT变换获取100Hz处的振动幅值F，计算F与原始振动信号的总振动值A的比值M，

M＝F/A(2)

M为高压电机定子故障系数,当M>50％时预报高压电机定子故障；

步骤三、提取气隙不均引起的高压电机电磁振动故障特征，定子偏心会在转子和定子间产生一个不均匀的气隙，从而形成一个方向性非常强的振动，选取2倍电源频率100Hz为频带中心频率，频带范围设定为从100－2×电机磁极数×转差频率开始，到100+2×电机磁极数×转差频率结束，将100Hz处的振动峰值与选定频带内的频谱加权值进行运算，设定气隙不均故障因子为G，

G＝(A_G+1/A_G+U_G+1/U_G)/(2A_G+2/A_G)(3)

式(3)中：A_G,U_G分别为高压电机在100Hz处的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值，监测故障因子G,当G>1.2时预报电机气隙不均故障；

步骤四、建立高压电机转子导条异常引起的电磁振动分类指标，对于原始振动信号X_i，经频谱分析FFT变换提取1倍频转速频率f、2倍频转速频率2f处的振动幅值分量fi(t)，其中：i＝1、2，通过ZOOM-FFT细化分析算法获取f－2Δf和f+2Δf处的振动幅值XL1和XH1，获取2f－2Δf和2f+2Δf处的振动幅值XL2和XH2，其中Δf为转差频率，设定高压电机转子断条系数为J，

J＝max([(XL1+XH1)/2]/f₁，[(XL2+XH2)/2]/f₂)(4)

式(4)中max表示取括号内两个数之中的较大值，[(XL1+XH1)/2]/f1表示转速频率处两侧边带振动幅值取平均值后除以转速频率处振动幅值，[(XL2+XH2)/2]/f2表示2倍转速频率处两侧边带振动幅值取平均值后除以2倍转速频率处振动幅值，

通过式(4)监测高压电机转子有无断条，当J>30％时诊断高压电机转子断条并预报断条故障；

步骤五、提取不平衡引起的机械振动故障特征，对于原始振动信号Xi，经FFT变换提取1倍频转速频率、2倍频转速频率处的振动幅值分量fi(t)，其中i＝1、2，通过反算叠加后重新构成电机本体质量不平衡故障信号Ψ(t)，

$\mathrm{\Ψ}\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{f}_i\left(t\right)---\left(5\right)$

监测不平衡故障信号Ψ(t)与原始振动信号的总振动值A的比值H，

H＝ψ(t)/A(6)

通过式(6)监测高压电机不平衡故障，当H>30％时表示电机出现质量不平衡故障；

步骤六、建立高压电机滚动轴承异常产生的机械振动分类指标，轴承故障表现在不寻常振动级值有冲击，轴承各零部件的特征振动频率与轴承参数的关系为：

轴承外环振动频率f₀＝nf_r(1-dcosα/D)/2(7)

轴承内环振动频率f_i＝nf_r(1+dcosα/D)/2(8)

轴承滚动体振动频率f_p＝f_r(D/d){1-[d(cosα)/D]²}/2(9)

轴承保持架振动频率f_h＝{f_i[1-d(cosα)/D]±f_o[1+d(cosα)/D]}/2(10)

式中：n为滚动体数、f_r为内外环相对转速频率、d为滚动体直径、D为节圆直径、α为接触角；

选取滚动轴承特征振动频率附近的频带作为监测对象，将滚动轴承特征振动频率处的振动幅值与选定频带内的振动峰值加权平均值进行计算，设定滚动轴承零部件的故障因子分别为B_i,B_o,B_p,B_h，

其中：B_i为滚动轴承内圈特征频率成分对应的故障因子，B_o为滚动轴承外圈特征频率成分对应的故障因子，B_p为滚动轴承滚动体特征频率成分对应的故障因子，B_h为滚动轴承保持架特征频率成分对应的故障因子，

B_i＝(A_fi+1/A_fi+U_fi+1/U_fi)/(2A_fi+2/A_fi)(11)

B_o＝(A_fo+1/A_fo+U_fo+1/U_fo)/(2A_fo+2/A_fo)(12)

B_p＝(A_fp+1/A_fp+U_fp+1/U_fp)/(2A_fp+2/A_fp)(13)

B_h＝(A_fh+1/A_fh+U_fh+1/U_fh)/(2A_fh+2/A_fh)(14)

其中A_fi,U_fi分别为轴承内圈特征振动频率f_i的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值；A_fo,U_fo分别为轴承外圈特征振动频率f_o的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值；A_fp,U_fp分别为轴承滚动体特征振动频率f_p的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值；A_fh,U_fh分别为轴承保持架特征振动频率f_i的振动幅值和选定频带内的振动峰值加权平均值，

当B_i≤1时,表示滚动轴承内圈正常，B_i>1时,表示滚动轴承内圈异常；当B_o≤1时,表示滚动轴承外圈正常，B_o>1时,表示滚动轴承外圈异常；当B_p≤1时,表示滚动轴承滚动体正常，B_p>1时,表示滚动轴承滚动体异常；当B_h≤1时,表示滚动轴承保持架正常，B_h>1时,表示滚动轴承保持架异常；

步骤七、提取高压电机安装、调整不良引起的机械振动故障特征，对于原始振动信号Xi，经频谱分析FFT变换提取1倍频转速频率、2倍频转速频率、3倍频转速频率和4倍频转速频率处的振动幅值分量Xi(t)，其中i＝1、2、3、4，通过反算叠加后重新构成高压电机安装、调整不良引起的故障信号，设定安装、调整不良引起的不对中故障系数为P，

$P=\left[\underset{i=2}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(t\right)\right]/\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(t\right)---\left(15\right)$

监测不对中故障系数P,当P>30％时预报高压电机安装调整不良。