关于PSV发电机振动频谱分析，结合机械振动诊断技术及搜索结果中的案例，以下是关键分析流程及常见故障模式：

一、振动频谱分析基本原理

频域转换

通过快速傅里叶变换（FFT）将时域振动信号转换为频域频谱，识别不同频率成分及其幅值

特征频率关联

机械故障（如转子不平衡、轴承磨损、齿轮啮合等）会产生特定频率成分，需结合设备转速、部件结构参数进行匹配

二、分析流程

数据采集

传感器布置：在发电机轴承座、机壳等关键位置安装加速度传感器，采集X/Y/Z三向振动信号

采样参数：采样频率需满足奈奎斯特准则（至少为信号最高频率的2倍），采样点数建议≥

预处理

滤波去噪：使用低通滤波或小波变换消除高频噪声

数据平滑：通过移动平均法或经验模态分解（EMD）提升信噪比

频谱特征提取

主频分析：识别与转速（1×频率）同步的峰值，判断转子不平衡或不对中

谐波分析：检查2×、3×等高阶谐波，异常谐波可能指示轴承故障或齿轮损伤

边频带：若频谱中出现围绕主频的侧边频，可能为松动或摩擦故障

三、常见故障模式及频谱特征

故障类型 频谱特征 处理措施

转子不平衡 显著1×频率峰值，伴随少量高阶谐波 动平衡调整，增加/移除配重

轴承故障 特征频率（如滚动体公转频率、保持架频率）幅值异常升高 更换轴承，检查润滑状态

齿轮箱问题 齿轮啮合频率（如60×转频）及边频带 检查齿面磨损，调整啮合间隙

轴系不对中 2×频率幅值突出，轴向振动显著 调整联轴器对中，检查地脚螺栓

油膜涡动/振荡 频率接近0.41×或0.5×转频 优化轴承间隙，调整润滑油参数

四、案例参考

汽轮发电机组案例：某3000rpm机组通过频谱分析发现1×频率峰值，诊断为转子不平衡，经动平衡后振动降低70%

柴油发电机案例：纵向振动超标时，频谱瀑布图显示与氢气温度相关的周期性波动，需调整冷却系统并限制无功负荷

五、工具与建议

分析工具：使用PdM系统（如SpectraQuest）或Python库（如SciPy、PyVIBDAS）进行频谱计算

预防维护：建立振动趋势数据库，设置阈值报警（如ISO 10816-3标准）

如需具体频谱图或某类故障的深入分析，可进一步提供设备参数或频谱数据。