Page 84 - 《真空与低温》2026年第2期

张 璐等：基于振动声学特征的红外探测器用斯特林制冷机 CBM 故障诊断方法研究 203

有明显不同，如图 9 所示，存在三方面异常：（1）特征 制冷机特征峰值的 1.5 倍及以上；（3）制冷机启动
频率点离散，存在多处高峰值的特征频率点；（2）制 阶段峰值或稳定阶段峰值超出正常制冷机特征峰
冷机启动阶段峰值和稳定阶段峰值同时超出正常 值的 1.5 倍及以上。

0.5g
0.14g
0.4g 0.12g
0.10g
0.3g
幅值 幅值 0.08g
0.2g 0.06g
0.04g
0.1g
0.02g
0 0
0 1 000 2 000 3 000 4 000 5 000 6 000 0 1 000 2 000 3 000 4 000
频率/Hz 频率/Hz
234742 250221 250414 250489 250420 250607 250524 250410 205633 234742 250221 250414 250489 250420 250607 250524 250410 205633
220558 250399 250626 250352 250415 250543 250609 250691 250599 220558 250399 250626 250352 250415 250543 250609 250691 250599
250682 250694 250746 250685 250453 250760 250767 250759 250389 250682 250694 250746 250685 250453 250760 250767 250759 250389
250765 250148 234728 250699 250672 250448 250478 250443 250650 250765 250148 234728 250699 250672 250448 250478 250443 250650
250747 250551 250482 250634 250616 250647 250397 250409 250408 250747 250551 250482 250634 250616 250647 250397 250409 250408
250365 250706 250405 250637 250784 250479 250721 250712 250786 250365 250706 250405 250637 250784 250479 250721 250712 250786
250458 250636 250676 250698 250458 250636 250676 250698
（a）启动阶段 （b）稳定阶段
图 8 人工主观判断声音无异常的制冷机振动输出频谱统计
Fig. 8 Statistics of vibration spectrum of refrigerator based on artificial subjective judgment the normal sound

0.9g 1.6g
0.8g 1.4g
0.7g
1.2g
0.6g
1.0g
幅值 0.5g 幅值 0.8g
0.4g
0.6g
0.3g
0.4g
0.2g
0.1g 0.2g
0 0
0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000 3 500 0 1 000 2 000 3 000 4 000
频率/Hz 频率/Hz
250703 250741 234516 233584 232996 250703 234516 233584 232996 250741
（a）启动阶段 （b）稳定阶段
图 9 人工主观判断声音异常的制冷机振动输出频谱统计
Fig. 9 Statistics of vibration spectrum of refrigerator based on artificial subjective judgment the abnormal sound

即使是人工主观判定声音正常的制冷机中，也 过开发制冷机常温测试集成声音频谱检测系统，对
有部分制冷机振动频谱存在特殊性，如部分制冷机 制冷机开展了批量的电性能参数采集、振动加速
在控温阶段，在高频位置存在较明显的特征高峰； 度信号采集。系统的主要用途是在常温环境条件

或制冷机在启动/控温阶段的特征峰值分布较离散。 下，测量制冷机的各项电特性指标是否符合产品性
这些信号是否对制冷机可靠性存在影响，将在后 能要求，并且同步测试制冷机的振动频谱采集，从
期 CBM 诊断模型建立中尤其关注。
而达到对制冷机产品进行品控筛选的生产目的。
3 早期故障诊断模型建立方法讨论 系统原理框图如图 10 所示，每个工位的制冷机同

为了进行制冷机早期的故障诊断，引入基于异 时连接电学接口和振动加速度传感器，通过软件控
常声音故障诊断的 CBM 技术。在不拆解制冷机机 制同步启动，实现对每一个工位制冷机进行标准测
体的前提下，提炼出表征制冷机缺陷的声音频谱指 试流程操作，并同步获取制冷机的回馈信号。系统
标。早期故障诊断模型的建立需要大量的样本采 现场运行照片如图 11 所示，噪声监测数据界面如
集，包括数据统计、失效定位、可靠性追踪等。通 图 12 所示。