基于振动信号的电气故障诊断系统的应用分析
振动信号的频谱分析与故障诊断
振动信号的频谱分析与故障诊断频谱分析是一种常用的信号处理技术，可以对振动信号进行分析和故障诊断。
本文将介绍频谱分析的原理和应用，并探讨其在故障诊断中的作用。
一、频谱分析的原理频谱分析是将一个信号分解成一系列频率成分的过程。
它基于傅里叶变换原理，将时域上的信号转换为频域上的频谱。
通过频谱分析，可以更直观地了解信号的频率特性和频率成分。
在振动信号处理中，频谱分析可以帮助我们获取振动信号的频率谱。
频率谱可以用图形表示，横轴表示频率，纵轴表示振幅。
通过分析频率谱，可以发现信号中的主要频率成分，从而进行故障诊断和分析。
二、频谱分析的方法1. 傅里叶变换（Fourier Transform）傅里叶变换是将信号从时域转换到频域的重要方法。
它将一个连续时域的信号转换为一个连续频域的频谱。
傅里叶变换可以精确地表示信号的频谱信息，但对计算机实现来说，计算量较大。
2. 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）为了克服傅里叶变换的计算复杂度，人们提出了快速傅里叶变换算法。
FFT是一种高效的离散傅里叶变换方法，可以在计算机上快速计算信号的频谱。
FFT广泛应用于振动信号处理中，可以实时获得信号的频谱特征。
三、频谱分析在故障诊断中的应用1. 故障特征提取频谱分析可以帮助我们提取振动信号中的故障特征。
不同的故障在频谱上表现出不同的频率成分和振幅分布。
通过比较正常信号和故障信号的频谱特征，可以判断故障类型和程度。
2. 故障诊断频谱分析可以根据特定故障的频率特征，对故障进行诊断。
例如，对于轴承故障，通常会在频谱上出现与旋转频率相关的峰值，通过检测这些峰值可以判断轴承是否发生故障。
3. 故障监测与预警通过对振动信号进行实时频谱分析，可以实现故障的监测与预警。
当频谱中出现异常的频率成分时，说明设备可能存在故障隐患，及早发现并采取措施进行维修，可以避免设备故障进一步恶化。
四、频谱分析的局限性频谱分析虽然是一种有效的振动信号处理方法，但也存在一定的局限性。
振动信号在电动机电气故障诊断中的应用
是 否 故 障及其 故 障部位 ， 具体 流 程如 图 １所示 ］ 。 根据 振动 信 号 特 征 ， 将加速度包 络 ｇ Ｅ值 作 为 评
判 轴 承故 障所 产 生 的 高频 信 号 的参 数 ， 并制定 出 行 业 内认 可 的 ｇ Ｅ值 标 准 ， 可 以直 接 通 过 观 察 ｇ Ｅ 值 来判 断 轴承 所处 的故 障状 态 。
１ 包 络解调 技 术简 介
包 络解调 技术 以其 高信 噪 比和 故 障特征 明显 的优 势广 泛应 用 于轴承 的早 期故 障诊 断 。该 技术 是通 过对 故 障振动 信号 进行 滤波 及包 络检 波 等处
理， 然后 进行 解调 、 分 离 调 幅和 载 波 的 信 息 ， 根
据 幅值包 络谱 中的轴承 故 障特征 频率 来判 断轴 承
动信 号 ， 提取 了各 测 点 不 同方 向 振 动烈 度 和 主要
频 率成 分 （ 表１ ） 。根 据 Ｉ Ｓ ０ ２ ３ ７ ２和 Ｉ Ｓ ０ ３ ９ ４ ５机 械 振动 标 准 可 知 ， 其振动烈度应 小于 ４ ． ５ ｍｍ ／ ｓ ， 结 合 两 次 采集 振 动 数 据 及 其 频谱 分 析 ， １ 一 ４ 轴 承 均 达标 。根据加 速 度包 络 ｇ Ｅ值 评 判 轴 承 故 障 制 定 的标 准 ， 其报 警值 为 ４， 危 险值 为 １ ０ 。对 照文 献 ［ ４ ］ 可知， １ 轴承 ｇ Ｅ值 两 次 均 严 重 超 标 ， ２ 轴 承 ｇ Ｅ值 第一 次报 警 ， 第 二 次超 标 。根 据 上述 标 准 可
知， １ 、 ２ 轴 承均存 在早 期故 障 。
｝ 国家 重点 基础 研究 发 展 计 划 项 目 （ ２ ０ １ ２ Ｃ Ｂ ０ ２ ６ ０ ０ ４ ） 。 ・ ｝ 陈宗衍 ， 男， １ ９ ８ ８年 ３月 生 ， 硕 士研 究 生 。 北 京 市 ， １ ０ ０ ０ ２ ９ 。
基于振动信号分析技术在矿用电机故障诊断中的应用与研究
・３ ７・
基 于振动信号分析技术在矿 用 电机故 障诊 断 中 的应 用 与研 究
Ａｐ ｐｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｏ ｆ Ｖｉ ｂｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｉ ｇｎ ａ ｌ Ａｎａ ｌ ｙｓ ｉ ｓ Ｔｅ ｃ ｈｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｎ Ｍｉ ｎ ｅ Ｍ ｏｔ ｏｒ Ｆａ ｕ ｌ ｔ Ｄｉ ａｇ ｎｏ ｓ ｉ ｓ
中图分类号 ： Ｔ Ｈ１ ７
文献标 识码 ： Ａ
文章编 号： １ ０ ０ ６ — ４ ３ １ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ８ — ０ ０ ３ ７ — ０ ３
ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ， ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏｒ ｆ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｍｉＨ Ｅ Ｙ ａ ｎ ； 邹 兆东②Ｚ Ｏ Ｕ Ｚ ｈ ａ ｏ — ｄ ｏ ｎ ｇ ； 曹晓玲①Ｃ Ａ Ｏ Ｘ ｉ ａ ｏ — ｌ ｉ ｎ ｇ
（ ① 新 疆 工 程 学 院机 械 工 程 系 ， 乌鲁 木 齐 ８ ３ ０ ０ ９ １ ； ② 新 疆 油 田公 司 ： ｉｅ 作 业 区 ， ｆ 克拉 玛 依 ８ ３ ４ ０ ０ ０ ） （ （ ￣ ） Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ｌ ａ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， Ｘｉ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， Ｕ ｒ ｕ ｍ ｑ ｉ ８ ３ ０ ０ ９ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
基于振动信号分析技术在矿用电机故障诊断中的应用与研究
基于振动信号分析技术在矿用电机故障诊断中的应用与研究作者：贺艳等来源：《价值工程》2013年第08期摘要：矿用电机的安全运行是矿山生产安全的重要保证，为及早排除矿用电机在运行过程中的隐患，及时诊断出电机故障原因。
针对矿用电机封闭式和防爆式的特点，采用了在线监测方式，通过对电机轴承及电机轴转子不平衡造成的故障进行振动检测，对振动信号进行分析研究，并与轴承故障特征频率及转子旋转故障特征频率比对分析，找到了故障原因，为矿用电机的故障诊断提供了科学依据和先进方法。
Abstract： The safe running of mine motor is an important part of safe production in mine， so it is important to remove the potential risk of mine motor and timely diagnose the failure as soon as possible. According to the characteristics of the closed and explosion proof mine motor， the online monitoring is used to take vibration detection for the imbalance of motor bearing and rotor and analyze the vibration information， and compare the bearing failure characteristic frequency and the rotation of the rotor fault characteristic frequency， try to find fault reason， providing scientific basis and advanced method for fault diagnosis of mine motor.关键词：振动信号分析技术；矿用电机；轴承；转子不平衡Key words： vibration signal analysis technology；mining motor；bearing；rotor imbalance中图分类号：TH17 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）08-0037-030 引言矿山生产强调的是安全，在矿山生产设备运行过程中，防患于未然，将问题解决在事故发生之前是每个矿山生产过程中的重要工作，要保证设备的安全运行，每个环节都不容忽视，尤其是矿用电机的安全运行，电动机相当于生产系统的心脏，一旦发生故障，将造成重大损失。
基于振动分析法的变压器故障诊断
保障电力系统的安全稳定运行
推动相关技术的进步和创新
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汇报人：
变压器振动产生的原因
变压器铁芯的磁致伸缩 变压器绕组的电动力 变压器油箱的机械振动 变压器冷却系统的振动
振动信号的采集与分析
采集方法：采用传感器对变压 器振动信号进行采集
采集位置：在变压器的关键部 位安装传感器
采集频率：根据变压器的工作 频率确定采集频率
分析方法：对采集到的振动信 号进行时域、频域和时频域分 析
基于振动分析法的变压 器故障诊断
汇报人：
目录
添加目录标题
01
振动分析法的基本原 理
ห้องสมุดไป่ตู้02
变压器故障类型与特 征
03
基于振动分析法的故 障诊断流程
04
实际应用案例与效果 分析
05
技术挑战与发展前景
06
添加章节标题
振动分析法的基 本原理
振动分析法的概念
定义：振动分析法是通过监测和诊断设备的振动状态，分析其特征参数和变化规律，以诊断设备故障的方法。
特征评估：对提取 的特征参数进行评 估，筛选出对故障 诊断有价值的特征。
特征优化：对特征 参数进行优化处理， 提高故障诊断的准 确性和可靠性。
故障模式识别与分类
振动信号采集：采集变压器的振动信号，并进行预处理 特征提取：提取振动信号的特征参数，如频率、幅值等 故障模式分类：根据特征参数对故障模式进行分类，如绕组松动、铁芯松动等 诊断结果输出：输出故障模式及相应的处理建议
故障诊断的判据与标准
变压器油中溶解气体的含量 和组成
变压器振动信号的频率和幅 值
变压器绕组温度和油温的变 化趋势
变压器运行时的声音和振动 特征
机械工程中的振动信号分析与故障诊断技术研究
机械工程中的振动信号分析与故障诊断技术研究引言：振动信号分析与故障诊断技术在机械工程领域中扮演着重要的角色。
通过对机械设备振动信号的分析，可以及时发现潜在的故障问题，预测设备寿命，提高设备运行效率，降低设备维护成本。
本文将探讨振动信号分析与故障诊断技术的研究现状以及未来发展趋势。
一、振动信号分析在机械工程中的应用振动信号分析在机械工程领域中具有广泛的应用。
振动信号可以包含丰富的信息，能够反映机械设备的运行状态、结构特性和故障状况。
通过对振动信号的分析，可以实现对机械设备的运行过程进行监测、故障诊断和预测。
1.1 振动信号的特征提取振动信号的特征提取是振动信号分析的核心内容之一。
通过对振动信号进行时域分析、频域分析和时频域分析等方法，可以提取出振动信号的幅值、频率、相位等特征参数，进而分析机械设备的运行状态。
1.2 故障诊断与预测振动信号分析在机械设备故障诊断与预测中发挥着关键作用。
通过比对振动信号的特征参数与故障模式数据库中的对应关系，可以准确判断机械设备的故障类型和位置。
同时，利用振动信号的时序特性，可以对机械设备未来的寿命进行预测，从而及时安排维护计划，避免机械设备故障带来的生产损失。
二、振动信号分析与故障诊断技术的研究现状目前，国内外学者和工程师们对振动信号分析与故障诊断技术进行了广泛的研究。
研究包括但不限于信号处理方法、特征提取算法、故障模式识别等方面。
2.1 信号处理方法信号处理方法是振动信号分析的重要基础。
国内外学者提出了多种信号处理方法，如小波分析、独立分量分析（ICA）、奇异谱分析（SSA）等。
这些方法能够提取出振动信号中的隐含信息，为后续的特征提取和故障诊断提供基础。
2.2 特征提取算法在振动信号分析中，特征提取算法是关键一步。
目前广泛应用的特征提取算法包括傅里叶变换、小波变换、相关函数分析等。
这些算法可以从振动信号中提取出幅值、频率、相位等特征参数，为故障诊断提供依据。
2.3 故障模式识别故障模式识别是振动信号分析的重要部分。
利用振动信号分析故障诊断方法研究
利用振动信号分析故障诊断方法研究引言：振动信号是一种常见的故障诊断手段，通过对机械或电气设备产生的振动信号进行分析，可以有效地判断设备的工作状态和潜在故障。
近年来，随着科学技术的发展，振动信号分析在工业领域得到了广泛的应用。
本文旨在探讨利用振动信号分析进行故障诊断的方法及其研究意义。
一、振动信号分析的原理振动信号是机械设备在运行过程中由于内部结构、运动部件等原因所产生的振动，其特征包括振动频率、振幅、相位等。
振动信号分析的核心原理是通过对振动信号的频谱分析，确定故障特征频率，从而判断设备是否存在故障。
二、常见的振动信号分析技术1. FFT频谱分析快速傅里叶变换(FFT)是一种基于傅里叶变换的频谱分析方法，通过FFT分析振动信号的功率谱密度，可以得到频率信息。
利用频谱分析技术，可以检测设备内部的故障频率，如轴承的谐波频率、齿轮的啮合频率等。
2. 小波分析小波分析是一种时频分析方法，通过对振动信号进行小波变换，可以同时获得时域和频域的信息。
小波分析相对于FFT分析更具优势，可以有效地提取出瞬时频率、瞬时幅值等特征，对非平稳信号的分析具有较好的效果。
3. 非线性分析振动信号中包含了丰富的非线性特征，如共振、周期倍频、离散谱等，通过对振动信号进行相空间重构、Lyapunov指数计算等非线性分析方法，可以有效地判断设备是否存在故障。
三、利用振动信号分析故障诊断的应用振动信号分析在工业领域具有广泛的应用，可以用于早期故障预测、设备状态监测、故障诊断等方面。
1. 早期故障预测通过对设备产生的振动信号进行分析，可以提前检测到设备存在的潜在故障，并采取相应的维护措施。
例如，在风力发电机组中，通过监测主轴箱的振动信号可以判断主轴箱内轴承是否存在异常磨损，从而预测轴承故障的发生时间。
2. 设备状态监测振动信号可以反映设备的实时工作状态，通过对振动信号的监测与分析，可以及时了解设备的运行情况。
例如，在石油钻机上安装振动传感器，可以实时监测钻杆的振动情况，通过对振动信号的分析，可以判断钻具是否受损，避免钻具折断等事故的发生。
基于振动信号分析方法的电力变压器状态监测与故障诊断研究
摘要 总结分析了小波包分析（ＷＰＴ）在铁芯压紧状况检测中的应用情况及存在的 不足；重点针对变压器空载条件下箱体振动（铁芯振动）信号的特点，通过仿真信 号进行验证、分析希尔伯特黄变换（ＨＩ－ＩＴ）在处理箱体振动信号时出现的问题；据 此，提出一种基于小波包变换和希尔伯特黄变换的时间一尺度一频率分析方法。通 过计算重构信号与原振动信号之间的平均误差和残差百分比选择合适的小波母 函数，利用相关度阈值方法筛选与原信号有更强相关性的频带，借助ＨＨＴ对小 波包处理过的信号进行时间．频率域内的特征表示，将结果与相关文献中的方法 进行了比较。利用该方法对铁芯压紧松动故障进行分析和诊断，验证了该方法的 有效性。 本文得到安徽省自然科学基金资助（Ｎｏ ０７０４１４１５３）。 关键词：电力变压器振动分析绕组铁芯振动预测模型 小波包变换希 尔伯特黄变换
绕组和铁芯的受力情况绕组变形和铁芯压紧状况对其振动的影响如何准确采集变压器箱体表面的振动信号箱体表面传感器位置的选择变压器箱体振动与加载电压和负载电流之间的关系如何建立箱体振动预测模型振动预测模型的可扩展性问题箱体振动信号的特征表示和提取问题围绕上述研究内容本论文开展的主要研究工作和得出的结论如下所述
ａｔ ｈｏｍｅ ａｎｄ ａｂｒｏａｄ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ ｉｎ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｅｍｐｈａｔｉｃａｌｌｙ．Ｆｅａｔｕｒｅｓ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌｓ
Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｓ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ａｂｏｖｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｔｈｅ ｍａｉｎ ｗｏｒｋ
ａｎｄ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ ａｒｅ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ ａｓ ｆｏｌｌｏｗ： Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｐｏｗｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
振动信号分析与故障诊断
振动信号分析与故障诊断振动信号是在很多机械设备中常见的一个现象。
通过分析振动信号，可以获取各种设备的运行状态和性能指标，进而进行故障诊断和预测。
振动信号分析与故障诊断在工业生产中具有重要的应用价值。
振动信号分析是指对振动信号进行处理、提取特征，并进行分析和诊断。
振动信号携带了机械设备的运行状态信息，包含了频域、时域和幅值等多维度的数据。
通过对振动信号进行分析，可以获得设备的各种振动特征，如振动频率、振动幅值、振动模态等。
振动信号分析的方法包括频谱分析、时频分析、小波分析等。
其中，频谱分析是最为常用的方法之一。
频谱分析通过将时域的振动信号转化为频域信号，可以清晰地展示出不同频率分量所占的比例。
通过观察频谱图，可以得出关于故障频率或共振频率的信息。
振动信号的故障诊断是指通过分析振动信号的特征和变化，判断设备是否存在故障，并确定故障的类型和原因。
常见的故障类型包括轴承故障、齿轮故障、偏心故障等。
不同类型的故障在振动信号中表现出不同的特征，如频率的变化、幅值的异常等。
轴承故障是振动信号中常见的故障类型。
轴承故障通常表现为频谱中出现明显的多个高频峰。
通过分析这些高频峰的特点，可以确定轴承故障的类型，例如滚珠疲劳、滚道剥皮等。
另外，轴承故障还会引起振动信号的幅值增大和频率的变化。
齿轮故障是振动信号中另一常见的故障类型。
齿轮故障通常表现为频谱中出现特定的频率分量，称为齿轮特征频率。
通过分析这些特征频率的变化和幅值的异常，可以判断齿轮故障的类型，如齿面磨损、齿根断裂等。
振动信号分析与故障诊断的应用范围广泛。
在制造业中，振动信号分析可以用来监测和评估设备的性能和健康状况。
通过对振动信号进行实时监测和分析，可以及时发现设备的故障和异常，采取相应的维修和保养措施，避免因故障带来的生产停顿和损失。
在航空航天领域，振动信号分析与故障诊断可以应用于航空发动机、飞机结构和飞行控制系统等。
通过对振动信号进行监测和分析，可以判断航空设备的性能和可靠性，并提前做好维修和更换的准备，确保航空器的安全运行。
《2024年基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究》范文
《基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究》篇一一、引言随着工业自动化和智能化程度的不断提高，机械设备的运行状态监测与故障诊断变得尤为重要。
在众多故障诊断方法中，基于振动信号的故障诊断技术因其非接触性、实时性和易于实施等优点，已成为机械设备故障诊断领域的研究热点。
本文旨在研究基于振动信号的机械故障特征提取与诊断方法，为提高机械设备运行可靠性和维护效率提供理论支持。
二、振动信号的采集与处理首先，本文通过传感器技术对机械设备进行振动信号的实时采集。
采集过程中，应确保传感器与设备表面紧密接触，以减小信号传输过程中的失真。
其次，采用信号处理技术对采集到的振动信号进行去噪、滤波等预处理操作，以提取出有效的故障特征信息。
此外，对于不同类型和规格的机械设备，应根据其实际运行情况和故障类型，选择合适的信号处理方法，以最大限度地保留原始信号中的有用信息。
三、机械故障特征提取针对振动信号中的故障特征提取，本文采用时域分析、频域分析和时频域分析等多种方法。
在时域分析中，通过计算振动信号的均值、方差、峰值等统计量，可以初步判断设备的运行状态。
在频域分析中，利用频谱分析、功率谱分析等方法，可以提取出设备在不同频率下的振动能量分布情况，从而判断设备的故障类型和程度。
在时频域分析中，采用小波变换、短时傅里叶变换等方法，可以同时考虑时间和频率两个维度上的信息，更全面地提取设备的故障特征。
四、故障诊断方法研究基于提取的故障特征，本文研究了一系列故障诊断方法。
首先，采用模式识别技术对故障特征进行分类和识别，通过训练分类器模型，实现对设备故障的自动诊断。
其次，采用数据挖掘技术对历史故障数据进行挖掘和分析，找出设备故障的规律和趋势，为设备的预防性维护提供依据。
此外，本文还研究了基于深度学习的故障诊断方法，通过构建深度神经网络模型，实现对复杂故障模式的自动学习和识别。
五、实验验证与分析为验证本文提出的基于振动信号的机械故障特征提取与诊断方法的有效性，我们进行了大量实验。
模态分析技术在故障诊断中的应用汇总
模态分析技术在故障诊断中的应用汇总模态分析技术是一种常用的故障诊断方法，通过对系统的振动信号进行分析，可以帮助确定故障的类型、位置和原因。
在不同的行业和领域中，模态分析技术被广泛应用于机械设备、电力系统、航空航天、汽车制造等方面。
本文将对模态分析技术在故障诊断中的应用进行汇总，包括原理及其在不同领域中的具体应用。
一、模态分析技术的原理模态分析是一种基于振动信号的故障诊断方法，其原理是通过对系统进行激励，获取系统的振动响应信号，并通过对振动信号的频谱分析和模态分析，确定系统的模态参数，进而判断系统是否存在故障。
二、模态分析技术的应用1.机械设备故障诊断模态分析技术在机械设备故障诊断中有着广泛的应用。
通过对机械设备振动信号的模态分析，可以确定机械设备的固有频率和振型，从而判断是否存在损耗、松动或断裂等故障。
常见的应用包括轴承故障诊断、齿轮故障诊断等。
2.电力系统故障诊断电力系统中的故障往往会引起电力设备的振动，因此模态分析技术也被广泛应用于电力系统的故障诊断。
通过对电力设备振动信号的分析，可以确定电力设备的模态参数，从而判断是否存在松动、磨损或断裂等故障。
常见的应用包括变压器故障诊断、电机故障诊断等。
3.航空航天领域故障诊断航空航天领域对飞行器的安全性要求非常高，因此模态分析技术在航空航天领域的故障诊断中也有着重要的应用。
通过对飞行器的振动信号进行分析，可以确定飞行器结构的模态参数，从而判断飞行器是否存在疲劳、裂纹或松动等故障。
4.汽车制造领域故障诊断汽车制造领域是模态分析技术的另一个应用领域。
通过对汽车振动信号的分析，可以确定汽车结构的模态参数，从而判断汽车是否存在碰撞、疲劳或变形等故障。
此外，模态分析技术还可以帮助汽车制造商优化汽车结构设计，提高汽车的安全性和舒适性。
综上所述，模态分析技术在故障诊断中具有广泛的应用。
通过对系统的振动信号进行分析，可以确定系统的模态参数，从而判断系统是否存在故障。
风机叶片振动信号处理方法在故障诊断中的应用
风机叶片振动信号处理方法在故障诊断中的应用随着工业技术的不断发展，风机作为重要的工业设备，在工业生产中扮演着关键的角色。
然而，由于长期运行和负荷变化等原因，风机叶片的振动问题经常出现，对风机的正常运行和安全性产生了一定的影响。
因此，研究叶片振动信号处理方法并将其应用于风机故障诊断变得尤为重要。
本文将系统介绍风机叶片振动信号处理方法在故障诊断中的应用，以提供一种可行的解决方案。
以下是本文的主要内容：一、风机叶片振动原因的分析风机叶片振动的原因可以归结为以下几个方面：风机失衡、叶片损坏、轴承故障等。
我们将分别分析这些原因，并加以解决。
1. 风机失衡风机在运行过程中，如果叶片的质量分布不均匀或安装不当，就会导致风机失衡问题。
失衡会引起叶片振动，并随着时间的推移越来越严重。
通过在风机旋转速度等参数的基础上进行振动信号的分析和处理，可以准确判断风机失衡的程度和原因，并及时采取修复措施。
2. 叶片损坏风机叶片由于长期受到气流的冲击和负荷的变化，可能会出现裂纹、断裂或损坏等问题。
这些叶片的损坏会导致振动信号的异常，通过对振动信号进行采样和处理，可以检测到叶片损坏的位置和程度，为维修提供重要的参考依据。
3. 轴承故障风机的轴承是风机正常运行的关键组件，如果轴承损坏或磨损严重，就会产生明显的振动信号。
通过对振动信号进行频谱分析和滤波处理，可以判断轴承的故障类型，并根据判断结果进行相应的维修或更换工作。
二、风机叶片振动信号处理方法针对风机叶片振动信号的处理，我们可以采用以下方法：1. 信号采集与传输首先，需要在风机叶片上安装加速度传感器等设备，用于采集振动信号。
然后，通过无线传输或有线传输等技术将采集到的振动信号传输到监测终端或计算机上，以供后续处理和分析。
2. 信号预处理对传输过来的振动信号进行预处理，包括滤波、滚动平均、去噪等。
这些预处理方法可以有效地去除信号中的噪声和杂乱信息，提取出有用的振动特征。
3. 信号特征提取与分析通过对预处理后的信号进行特征提取和分析，可以得到叶片振动的频率谱、幅值谱等特征参数。
设备故障的振动诊断技术介绍及其应用
设备故障的振动诊断技术介绍及其应用设备故障的振动诊断技术是一种通过分析设备振动特征来判断设备工作状态和健康状况的技术。
它基于振动信号的特性和规律，结合数据采集、信号处理和分析技术，可以及时准确地诊断设备故障，预测设备寿命，指导设备维护和保养工作。
该技术的主要应用包括但不限于以下几个方面：1. 故障诊断：通过监测和分析设备振动信号，可以准确地诊断各种设备故障，如轴承失效、不平衡、松动等，为设备维修提供准确的依据。
2. 故障预测：振动诊断技术不仅可以发现设备已经存在的故障，还可以通过对振动信号的趋势分析和预测，提前预知设备可能出现的故障和故障发展的趋势，从而及时采取措施，避免事故发生。
3. 设备健康监测：通过对设备振动信号进行连续监测和分析，可以实时监测设备的运行状态和健康状况，及时发现和解决设备运行中的问题，保障设备的正常运行。
4. 设备维护管理：振动诊断技术可以为设备的定期维护和保养提供科学的依据和管理手段，有助于合理安排设备维修计划，降低维修成本，延长设备使用寿命。
总之，设备故障的振动诊断技术是一种非常有效的设备健康管理技术，可以帮助企业实现设备的智能化监控和管理，提高设备的可靠性和使用寿命，为企业的生产运营提供有力的支持。
设备振动诊断技术是一门对设备振动进行监测、分析和诊断的技术。
它基于振动信号的特性和规律，通过采集设备振动信号，利用信号处理和分析技术，可以判断设备的运行状态，预测设备健康状况，诊断设备故障，并为设备维护提供科学的依据。
这一技术的广泛应用，可以有效地提高设备的可靠性和使用寿命，减少由于设备故障而导致的生产事故或停工，以及维护管理成本。
下面将详细介绍设备振动诊断技术的原理、方法和应用。
一、原理设备的振动信号是由于设备在运行过程中产生的，其中蕴含了丰富的信息。
通过分析设备振动信号的频率、振幅、相位等特性，可以获得关于设备工作状态、结构状况和健康状况的信息。
设备振动信号包含了来自设备各个部件的振动信号，例如轴承、齿轮、驱动系统等。
基于振动信号的电力变压器故障诊断系统的开发
收 稿 日期 ：２ １ －８０ ０ ２０ — ９
器测 量振 动 信 号 。Ｃ ．Ｄ １３是 一 个 集 成 Ｉ 的加 ＡＹ ．０ ｃ 速度 振 动传感 器 ， 通过 内部 敏 感 芯 体输 出一 个 与 加
基 金 项 目 ：国 家 电 网 公 司 总 部 ２ １ 重 点科 技 项 目（ 同号 ： ０ １ ８ ０２ ５ ） ０ １年 合 ２ １－ １ —２ １ ０
向对 象 的程 序设 计语 言 ， 它是 为生成 在 ． Ｅ ｒｍ ． Ｎ Ｔ Ｆａ ｅ
ｗｒ ｏｋ上运 行 的多种 应 用程 序 而 设计 的 ， 它可 以实 现
试验 超标 总 台 次 比 例最 高 ，０ ４年 占 ６ ． ％ ，０ ５ ２０ ０ １ ２ ０ 年 占 ６ ． ％ 。但 是 变 压 器 油 中气 体 色 谱 分 析 主 ８５ 要针对 于诊 断变 压 器 的过 热 和 放 电 等故 障 ， 于如 对
象 的。基 于 以上 优 点 考 虑 采 用 Ｖ ｓａ Ｃ 作 为 开 发 ｉ ｌ ＃ ｕ 平 台。 硬件 部分 由压 电式 加 速度 振 动 传 感 器 、 据 采 数 集卡 、 控机 等组 成 。本 文 主 要 对振 动 信 号 进 行 分 工
反 映以及 成本 费用偏 高等 问题都 制 约着在 线监 测装
制 的诊 断系统 能够 实时在 线对 变压 器 的振动 信号进 行数 据采 集及 分 析 ，并 进 行 诊 断 ， 出 变 压 器 运行 得
本 系统采 用 Ｃ — Ｄ １ ３型 的 加 速 度 振 动 传 感 Ａ Ｙ 一０
状态信 息 ： 正常 、 障 ， 障 类 型 ， 进行 故 障预 警 。 故 故 并
振动诊断的原理特点应用
振动诊断的原理特点应用1. 原理振动诊断是一种通过分析和监测机械设备振动信号，来判断设备的运行状态和故障原因的技术。
其原理基于以下几个方面：•机械振动特征：不同的设备在运行时会产生不同的振动特征，这些特征反映了设备的结构、运动状态以及故障情况。
•信号采集与处理：通过加速度传感器等设备采集设备振动信号，并对信号进行滤波、采样和数字化处理。
•频谱分析：将振动信号转换为频谱图，通过分析频谱图可以了解设备振动的频率成分和振幅分布。
•模式识别：将设备振动信号与标准模式进行比较，通过模式识别算法来判断设备的运行状态和是否存在故障。
2. 特点振动诊断具有以下特点：•非侵入性：振动诊断不需要对设备进行拆卸或修改，只需安装振动传感器等设备进行监测。
•实时性：振动信号的采集和处理可以实时进行，可以及时监测设备的运行状态。
•全面性：通过对设备振动信号的分析，可以了解设备运行状况、结构特征以及可能存在的故障情况。
•高效性：振动诊断可以快速、准确地判断设备故障，有利于及时采取维修措施，避免设备停机造成的损失。
3. 应用振动诊断广泛应用于各个领域的设备监测和维护中，具有以下应用场景：•机械设备故障诊断：通过对机械设备振动信号的分析，可以判断设备是否存在故障，如轴承损坏、不平衡等。
•机械设备状态监测：通过不断监测设备振动信号，可以实时了解设备的运行状态，以便进行及时维护和保养。
•预防性维护：通过振动诊断技术，可以提前判断设备可能出现的故障，采取相应的预防性维护措施，避免故障的发生。
•故障排除：当设备出现问题时，可以通过振动诊断技术来确定故障的具体原因，以便采取正确的维修措施。
4. 振动诊断的发展趋势随着科技的不断进步，振动诊断技术也在不断发展，主要表现在以下几个方面：•智能化：振动诊断技术将结合人工智能、大数据等技术，实现设备故障的自动诊断和预测，提高诊断的准确性和效率。
•无线化：传统的振动诊断需要布设大量的有线传感器，而无线传感器的发展将使得振动诊断更加灵活和便捷。
声振分析与系统故障诊断技术
声振分析与系统故障诊断技术声振分析与系统故障诊断技术是一门研究利用声音和振动信号来判断设备和系统是否存在故障的科学。
这项技术主要针对机械设备、电子设备、车辆以及各种工业设施中的故障进行分析和诊断，旨在帮助工程师和技术人员迅速准确地找出问题所在，以便及时采取措施进行修复。
声振分析和系统故障诊断技术的发展，对于提高设备和系统的可靠性、降低维修成本以及提高生产效率具有重要意义。
首先，声振分析是一种全面的故障诊断方法。
通过观察设备和系统在工作过程中产生的声音和振动信号，可以了解到其运行状态和是否存在故障。
例如，当机械设备出现异常噪音时，可以通过声振分析技术来判断是由于零部件磨损、装配不当还是其他原因所引起的。
通过分析不同频率和幅度的振动信号，可以准确地定位故障点，缩小故障范围，从而减少故障排查和维修的时间和成本。
其次，声振分析技术具有高灵敏度和高精度的特点。
声音和振动信号是机械设备和系统运行状态的重要指标，不同故障产生的声音和振动信号具有不同的特征。
声振分析技术通过对振动信号的频谱分析和信号特征提取，可以精确地识别不同故障的特征频率和振幅，从而帮助工程师和技术人员确认设备和系统存在的故障类型。
同时，声振分析技术还可以监测设备和系统的运行状态，提前预警可能的故障，从而避免严重的损失和事故的发生。
此外，声振分析和系统故障诊断技术还具有非破坏性的特点。
传统的故障排查和维修通常需要对设备和系统进行拆卸和检查，这样不仅会增加人力和物力资源的消耗，还会可能对设备和系统造成二次损坏。
而声振分析和系统故障诊断技术可以通过无接触的方式获取设备和系统的声音和振动信号，不需要对设备和系统进行拆卸，避免了可能的后果。
然而，声振分析和系统故障诊断技术也存在一些挑战和限制。
首先，对于复杂系统的故障诊断，需要考虑多个因素的综合影响。
例如，在工业生产过程中，不同的设备和系统可能相互影响，产生交叉噪声和干扰信号，这将给故障诊断带来困难。
振动检测技术在设备故障诊断中的应用
振动检测技术在设备故障诊断中的应用振动信号处理技术在动设备振动监测与诊断中的应用.标签：动设备；振动信号；频谱分析；监测与诊断设备的运转一定会产生振动.即使是机器在最佳的运行状态，因微小的缺陷及外界激励，也会产生振动.例如，汽轮机、离心压缩机、压缩机、鼓风机、电机、发电机、泵及各种齿轮变速器等在运行时，必然会产生振动和噪声.据目前多方资料统计，机械设备由于振动引起的故障，占总的机械故障率的60%-70%。
所以通过振动信号测量、监视和分析，分析设备运行状态，是降低设备振动和噪音、提高设备寿命、保证生产系统平稳、节能降耗的最佳途径。
1 振动产生的原因动设备的主要是由转子、支承转子的轴承、定子、机器壳体、联轴节等部件组成，此外还有齿轮传动件、叶轮叶片及密封等.动设备转速范围一般为每分钟几千转至几十万转。
动设备部件和机体的振动有两类振源引起：一类是由于转子的动、静不平衡，零部件配合失当，零部件配合间隙过大等引起的机械强迫振动，其中包括周期振动、冲击振动、随机振动等，同时也引起噪声.大多数振动都具有周期性的特征频率，振动以转子转速为相应函数，属于不同转速时的强迫振动；别一类振动是由设备自身结构自激振动或环境振动引起的振动、例如：流体的喘激振动、轴承的油膜振动、部件本身的响应振动，结构的局部振动等.这类振动的特点是与动设备的转速、转速阶数无直关系.转子、轴承、壳体、联轴节、密封和基础等部分的结构及加工和安装方面的缺陷，使设备在运行时引起振动，振动又往往是机器破坏的主要原因，所以对动设备的振动测量、监视和分析是非常重要的.由于振动这个参数比起其它状态参数（例如润滑油或内部流体的温度、压力、流量或电机的电流等）更能直接地、快速准确地反映机组运行状态，所以振动一般作为对机组状态进行诊断的主要依据.动设备振动检测、监视及故障诊断是一门综合性的学科，在理论上它涉及到转子动力学、轴承、流体力学等.2 动设备的振动分类2.1动设备振动按振动频率分为：振动频率为转速频率的倍数，即振动频率为nXr/sec（X为转速频率），振动与转速频率成一定比例关系的振动频率，例如：38～49%Xr/sec，及低頻振动（5Hz以下的振动）、高频振动（10KHz以上的振动）.2.2按振动发生的部位分为：转子、轴承、壳体、基础、阀、管道等结构.2.3按振幅方位分为：轴向振动、径向振动、扭转振动.2.4按振动原因分为：转子不平衡、不对中、滑动轴承与轴颈偏心、机器零件松动、摩擦、滚动轴承损坏、传动皮带损坏、油膜涡动和油膜振荡、电气方面的原因引起的振动、介质引起的振动等.3 振动信号处理技术在动设备故障诊断中的应用3.1概况设备为两级双吸卧式离心泵，其技术参数：泵型号250AYSⅡ160×2，流量500m3/h，转速3 000r/min，单级扬程160m。
振动信号分析方法在故障诊断中的应用
振动信号分析方法在故障诊断中的应用振动信号是机器设备运行时所产生的一种普遍存在的物理现象，而振动信号分析方法则是对这些信号进行分析、对比和评价的一种技术手段。
近年来，随着计算机技术和信号处理技术的不断发展，振动信号分析方法已经成为了机器设备故障诊断的重要工具之一。
本文将介绍振动信号分析方法在故障诊断中的应用。
一、振动信号的特点振动信号具有以下特点：1、高频性：机器设备的振动信号通常是高频的，一般在几百 Hz 到几千 Hz 范围内。
2、非线性：机器设备的工作状态和负载情况都会影响振动信号的特性，使得振动信号变得不稳定和复杂。
3、非平稳性：机器设备的振动信号随着时间的变化而变化，表现为非平稳信号。
4、信噪比低：机器设备振动信号的信噪比较低，需要利用信号处理技术提高信噪比。
这些特性使得振动信号的分析和识别比较困难。
二、振动信号分析方法振动信号分析方法主要有以下几种：1、时域分析：时域分析方法是将振动信号转化为时间序列，进行时间域上的分析。
常用的时域分析方法有均值、方差、峰值、波形等。
2、频域分析：频域分析是将振动信号作为一个频率函数，进行频域上的分析。
常用的频域分析方法有快速傅里叶变换、功率谱密度、频谱等。
3、时频域分析：时频域分析是将振动信号同时考虑在时间域和频域上的变化，能够更好地反映信号的非平稳性和非线性性质。
常用的时频域分析方法有小波变换、时频分析等。
4、特征提取：特征提取是从原始振动信号中提取出有代表性的特征值，从而实现对故障的识别和分类。
常用的特征提取方法有时域参数、频域参数、时频域参数等。
三、振动信号分析方法在故障诊断中的应用主要分为以下两个方面：1、故障检测：通过对机器设备产生的振动信号进行时域分析、频域分析和时频域分析等方法，可以提取出有代表性的特征值，进而对设备是否存在故障进行检测。
例如，当机器设备内部出现故障时，会产生一系列不同于正常运行状态的振动信号，经过信号处理和分析后，可以检测出故障的存在。
振动监测对电主轴故障诊断应用
振动监测对电主轴故障诊断应用发布时间：2021-12-09T05:20:54.274Z 来源：《科学与技术》2021年26期作者：张志方朱亚辉汪雪松邓承锋[导读] 随着工业制造4.0的推广及制造业的升级，机械设备也呈现出复杂与多样性，给设备可靠信也带来新的挑战。
张志方朱亚辉汪雪松邓承锋（上汽通用汽车有限公司武汉分公司，湖北武汉430200）摘要：随着工业制造4.0的推广及制造业的升级，机械设备也呈现出复杂与多样性，给设备可靠信也带来新的挑战。
在以往的维修行业里，维护设备的方式停留在事后维修，给企业及个人带来了严重的经济损失及人生安全等问题。
上世纪60年代随着设机械设备状态监测诊断技术推广，有效提高了设备的可靠性和使用周期。
而电主轴作为行业里要求最高的旋转部件，对加工中心的加工精度和稳定性有着极大影响，作为机床核心部件之一轴承，它直接决定电主轴的性能，积极开展对电主轴振动监测诊断技术，能有效预测出轴承潜在缺陷，延长电主轴使用周期，起到节约成本的作用。
下面本文将以ENSHU机床60S电主轴旋分配器轴承为研究对象，通过发现轴承早期缺陷，验证出振动监测对电主轴轴承诊断的有效性。
关键词：电主轴振动分析 SPM 加速度包络频谱分析一．项目简介：本文中提到的ENSHU60S电主轴的应用是在上汽通用汽车有限公司武汉分公司的发动机箱体加工线上，该生产线63台ENSHU加工设备组成，负责发动机缸盖、缸体从毛坯到成品的整个高精度加工过程。
二．电主轴振动监测信息（以SGE3期CHOP20D旋转分配器轴承为研究对象）2.1 了解加工状况收集电主轴轴承型号 , 60S主轴后端旋转分配器轴承型号为7005C，所有主轴选择同一转速2000RPM、同一把刀，刀具务必较小，防止刀具过大产生的主体不平衡，及以后对主轴数据横向、纵向对比带来的影响。
横向对比：即电主轴的型号、内部轴承、加工工艺完全一样，在正常工作情况下，各电主轴振动值应该非常接近。
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３２ 灰 色 关 联 法 ．
以极大地提高诊断 的实时性 和准确性 。 由于 传统 的监 测方法 与 电力 系统 的电 气连 接 ，在操 作上存 在危 险性 ，一 种
新 的监 测 方 法 被 人 们 所 重 视 ，即 变 压
障诊 断的方法 主要是 以智能 化方 法为
主 ，通 常 是 由专 家 根 据 状 态 监 测 所 得
到 的各测量值 及运算 处理结 果所 提供 的信 息 ，以及 所掌握 的关 于设备 的知
识 和 经 验 ， 进 行 推 理 判 断 ，从 而 提 出
随着 电力系统 自动化 水平 的提 高 ，越
２ 电 气 系统 故 障 诊 断 的
必要 性
加 强 电气 系 统 的 故 障 诊 断 ，对 电 力 系统 安 全 运 行 具 有 显 著 的 价 值 。 以
故 障 进 一 步 扩 大 有 很 大 帮 助 。 将 在 线 数 据 引 入 到 变 压 器 的 故 障 诊 断 中 ， 可
பைடு நூலகம்
行 的 。人 工神经 网络 主模块 根据各 分 模 块分析结 果进行 横 向和纵 向 的 、历 史 和现行 的综合 分析判 断 ；由前 向通 道 传播至 主模块 各节点 ，经激 活 函数
电气 系统 中最易损 伤的变 压器 的故 障 诊 断为例 ，从停 电进 行 常规 的预 防性
器振 动监测法 。通过 粘在 变压 器身 上 的振 动加速度 传感器 获取 变压 器 的振
变 压器故 障 的灰色 诊断是应 用灰
圃 ２７ 总 ８ ） ０． 第８ ０（ 期 ７
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３ 常 见 的 电 气 系统 故 障 诊 断 方 法
目前 ， 智 能 诊 断 方 法 基 本 上 是 在 变 压 器 油 中 溶 解 气 体 并 分 析 的 基 础 上
是实现状 态维修 的关 键 。随着 传感技 术和 电子 及计 算 机 技术 的高 速发 展 ，
对 电 力 变 压 器 实 施 振 动 在 线 监 测 已成 为可 能 ： 随着 大型 变压器 制造 水平 的不断
监 测 来 收 集 特 征 量 ，用 故 障 诊 断 来 分 析 判 断 特 征 量 。 依 据 分 析 结 果 ，进 行 纵 向 （ 史 数 据 ）和 横 向 （ 历 同类 设 备 ）
测装 置 。目前 ，在线 监测 项 目主要包
括 绝 缘 油 中气 体 在 线 监 测 、局 部 放 电 在 线 监 测 、介 质 损 坏 因数 在 线监 测 等 。
这 些 在 线 数 据 可 以及 时 反 映 变 压 器 绝
得 到 网络 的实际输 出，最后将 这些 值 与所期望 的输 出值 进行 比较 。采用 模
块 化 结 构 ，各 模 块 样 本 训 练 是 独 立 进
比较 ，制定维修方案，实施状态维护 。
缘 的 变 化 ，对 于 及 早 发 现 故 障 ， 防 止
来 越 多 的 变 电 站 引 入 了变 压 器 在 线 监
数 据计算 后的结 果 ，将 数据 集读入 网 络 ，通过 反 向传播 学 习计算 法 ，计 算 权 值和 阀值 ；② 工作期 ：在诊 断过 程
中 ，计 算 来 自不 同 变 压 器 的 测 试 样 本 ，
对设 备 的维修 处理 建议 。即通过 状态
交流 与探讨
ＧＵＡＮＧ ＸＩＤＩ ＡＮ ＹＥ
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屋 景 它
ＧＵＡＮＧ ＸＩ ＡＮ ＹＥ ＤＩ
交流与探讨
基于振动信号的电气故障诊断系统的应用分析
韦 国望
（ 北海供电局 ， 广西
【 摘
北海市
５ ６０ ３０ ０）
要 ］随 着我 国 电网设 施 的 增加 ， 了电 力设 备 的 高 效 和正 常运 转 ， 保 国 家生 产和 人 民生 活 的正 常 进 行 ， 气设 备 故 障 为 确 电
以适应 电力发展 趋势 ，系统 故障诊 断
也 难 以 达 到 效 果 。 目前 ， 电 力 系 统 故
提高 ，变 压器 的可 靠性 也 越 来越 高 ， 同时 ，对 电网运 行单 位 的要求 也越来 越高 。鉴于传 统的定 期维 修制 度及离 线试验 所暴露 出来 的问题 ，人 们开始
试 验 为 基 础 的 预 防 性 维 修 逐 步 过 渡 到
动信 号 ，一 种完全 无 电气 连接 的方式
在 线监 测 的方 法 。
以在线监 测为基 础 的状态 维修 ， 己成
为 必 然 的 发 展 趋 势 ， 能 否 对 变 压 器 的 运 行 状 态 进 行 在 线 监 测 及 故 障 诊 断 则
电气 系统 的故 障诊断技 术是 一门 综合性 技术 ，涉及现 代控制 理论 、信 号处理 、模式识 别 、人工智 能 、小波
变 换 数 理 统 计 、模 糊 逻 辑 等 多 学 科 理 论 。 随 着 电 网互 联 规 模 越 来 越 大 和 运 行 的 复 杂 性 ，过 去 的 故 障诊 断 方 法 难
关 注 变 压 器 状 态 监 测 的 研 究 和 应 用
开展起来 的，主要包括 以下三种方法 ：
３１ 人 工 神经 网络 故 障诊 断法 ． 人 工 神 经 网络 的 变 压 器 故 障 诊 断 系 统 的 ＿ 作 过 程 由 两 个 阶 段 组 成 ： ｌ ［ ① 学 习期 ： 在 学 习过 程 中 ，气 体 分 析 数 据 及 其 它 各 种 测 试 数 据 来 源 于 变 压 器
的诊 断显得 尤为重要 。 本文在阐述 电气系统故 障诊断必要性 的基础上 ， 总结 了常见的电气系统故障诊断方法及诊 断系统的组成 ，
并 结合 实例探 讨 了基 于振 动 信 号 的 电 气故 障诊 断 系统 的应 用 。
【 关键词］电气系统 ； 障诊 断； 故 振动信号 ；
１ 引 言