旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究
旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究
旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究我国近年来的旋转机械逐渐发展为大型机械，在这种发展趋势下人们开始重视对振动故障的诊断方法进行研究，在深入研究后探索出了一系列用人工识别图像来实现旋转机械振动故障诊断的方法。
本文主要分析了旋转机械振动故障的机理、故障的特点以及几种图形识别方法。
经过多种试验证明图形识别方法的科学可行性，值得在今后的实际操作中得到运用和发展。
对于旋转机械在工作状态当中会发生振动，从而由振动产生的各种信号，信号会形成一些参数图形，通过对这些参数图形的研究与分析，我们可以实现对器械运行过程中的日常管理和保护。
这也是目前应该采用的设备管理方式。
而在实际操作过程中，图形识别技术并没有深入到工作当中。
这种手段没有被利用于诊断旋转机械故障的原因是提取出明显的图形特征在技术上具有一定的困难，而且对于图形具体特征的描述也具有很大的挑战，是否能够将图形所呈现出的特征准确地表述出来是图形识别技术在旋转机械振动故障诊断方面的一个限制性因素。
诊断旋转机械振动故障的原则采集诊断依据被诊断的机械表面所能表现出的所有相关信息都能够作为旋转振动机械故障诊断的有效依据。
这些信息在机械运行的过程中能够通过传感器传递给人们。
对旋转机械振动故障的诊断是否准确，一个重要的因素就是收集到的有关信息是否真实可靠，依据信息是否准确真实的决定性因素是传感器的品质，传感器质量如何、感应是否灵敏以及工作人员的直观判断都是决定信息准确性的重要衡量标准。
对采集的信息进行处理和研究从传感器和工作人员两方面收集到的依据信息通常是混乱无序的，不能明显的看出其特点，这就导致了无法准确地对故障进行判断，这就要求我们在成功收集信息之后要及时对大量信息进行筛选和处理，目前普遍采用专业的机器来对这些信息进行分析和研究以及进一步的转换，经过这些处理之后所得到的信息要保证具有至关、价值性强等特点。
对故障进行诊断对旋转机械振动故障诊断方面对工作人员的要求比较高，要求其具有过硬的理论知识功底以及丰富的实际工作经验。
旋转机械振动故障诊断的形态图形识别方法
直 接 从 图形 数据 中获 得 隶属 函 数
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滤波
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旋转 机 械 振 动 参数 图 形 模 糊 形 态 学 特征 提
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描述 旋转机 械 起 动 停机 过 程 的三 维 谱 图 中含有
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最 后 利用人 工 免 疫 算 法 对 图形 特
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结果 表 明 本 文 所提 出的方法 可 以获 得较 高的诊
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《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一一、引言旋转机械广泛应用于各种工业领域，如风力发电、航空航天、交通运输等。
然而，由于长时间运行和复杂的工作环境，旋转机械经常会出现各种故障，如轴承磨损、齿轮断裂等。
这些故障不仅影响设备的正常运行，还可能导致严重的安全事故。
因此，对旋转机械进行故障诊断与预测显得尤为重要。
本文将介绍旋转机械故障诊断与预测的方法及其应用研究。
二、旋转机械故障诊断与预测方法1. 基于振动信号分析的方法振动信号分析是旋转机械故障诊断与预测的常用方法。
通过传感器采集设备的振动信号，对信号进行时域、频域和时频域分析，可以提取出设备运行状态的特征信息。
当特征信息超过设定的阈值时，即可判断设备存在故障。
此外，还可以通过对比历史数据，预测设备未来可能出现的故障。
2. 基于声音信号分析的方法声音信号分析是另一种有效的故障诊断与预测方法。
通过采集设备的声波信号，对信号进行频谱分析和声强分析，可以判断设备的运行状态和故障类型。
该方法具有非接触式、实时性强的优点，适用于对复杂工作环境下的设备进行故障诊断。
3. 基于数据驱动的智能诊断方法随着人工智能技术的发展，基于数据驱动的智能诊断方法在旋转机械故障诊断与预测中得到了广泛应用。
该方法通过收集设备的运行数据，利用机器学习、深度学习等算法对数据进行训练和建模，实现对设备运行状态的监测和故障预测。
该方法具有准确度高、适应性强、可扩展性强的优点。
三、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究1. 在风力发电领域的应用风力发电是旋转机械的重要应用领域之一。
通过采用振动信号分析和声音信号分析等方法，可以对风力发电机组的齿轮箱、轴承等关键部件进行实时监测和故障诊断。
同时，采用基于数据驱动的智能诊断方法，可以实现对风力发电机组运行状态的预测和优化，提高设备的可靠性和效率。
2. 在航空航天领域的应用航空航天领域对设备的可靠性和安全性要求极高。
采用基于振动信号分析和声音信号分析等方法，可以对航空发动机、螺旋桨等旋转机械进行实时监测和故障诊断。
旋转机械故障诊断技术的研究与应用
旋转机械故障诊断技术的研究与应用旋转机械是指在运转过程中部分或全部的部件都会作旋转运动的机械。
因其广泛应用于各种重要设备中，如汽车、火车、飞机、电站发电机组、造船、机床等领域，因此旋转机械的故障诊断技术一直是工业领域研究的重点之一。
本文将介绍旋转机械故障诊断技术的研究和应用。
一、背景旋转机械是在运转过程中部分或全部的部件都会作旋转运动的机械。
如汽车的发动机、齿轮机构、橡胶轮胎等；火车的机车、机械部件、制动器等；飞机的发动机、减速器等；发电机组的转子、转子轴承、电机配件等；机床的主轴、轴承等。
这些机械的失效会对安全生产带来巨大的威胁，因此旋转机械故障诊断技术具有重要的意义。
二、研究内容旋转机械故障诊断技术包括机械故障的检测、诊断和预测。
其中检测是指对旋转机械工作状态进行监测和记录，通过标准化数据部件，对旋转机械性能参数进行实时跟踪和分析。
诊断是指在检测的基础上，根据检测数据和故障特征，确定故障原因和位置。
预测是指通过对旋转机械的工作状态进行长期、连续的监测，预测故障的发生和发展趋势，对未来的维护进行有效的规划和安排。
1. 诊断方法旋转机械故障诊断技术主要分为两大类，一类是基于信号处理和模式识别算法的故障诊断技术，另一类是基于震动谱分析和失效模式分析的故障诊断技术。
基于信号处理和模式识别算法的故障诊断技术主要是通过对旋转机械的感应信号进行分析和处理，对故障进行判别和诊断。
常见的信号处理方法包括小波分析、快速傅里叶变换等，常见的模式识别算法有神经网络、支持向量机、决策树等。
基于震动谱分析和失效模式分析的故障诊断技术主要是通过对旋转机械产生的振动信号进行分析和处理，对故障进行判别和诊断。
该方法具有可靠性高、适用范围广的优点，常用的分析工具有FFT分析、包络分析等。
2. 应用前景旋转机械故障诊断技术在工业领域的应用前景非常广阔，可以用于石油、化工、电力、机械等领域。
在能源领域，旋转机械故障诊断技术可以用于汽轮机、风电、锅炉等设备的维护和监测。
旋转机械的振动监测与故障诊断
油膜振荡
其它故障
状态监测 故障诊断
三、旋转机械典型故障的机理和特征
转子不对中通常是指相邻两转子的轴心
转 子 不 平 衡 线与轴承中心线的倾斜或偏移程度。
转 子 不 对 中
转子碰摩
转子不对中可分为联轴器不对中和轴承不
油 膜 振 荡 对中，联轴器不对中又可分为平行不对中、
其 它 故 障 偏角不对中和平行偏角不对中三种情况。
二、 旋转机械振动监测参数与分析
1.常态频域分析
(4)拍
监测参数
振 动 分 析
状态监测 故障诊断
二、 旋转机械振动监测参数与分析
1.常态频域分析
(5)频率和差规律
监测参数
振 动 分 析
状态监测 故障诊断
二、旋转机械振动监测参数与分析
1.常态频域分析
(6)轴心轨迹
监测参数
振 动 分 析
状态监测 故障诊断
状态监测 故障诊断
三、旋转机械典型故障的机理和特征
1. 联轴器不对中
转子不平衡
转 子 不 对 中
转子碰摩 油膜振荡 其它故障
(1)平行不对中
状态监测 故障诊断
三、旋转机械典型故障的机理和特征
1. 联轴器不对中
转子不平衡
转 子 不 对 中
转子碰摩 油膜振荡 其它故障
(2)偏角不对中
状态监测 故障诊断
转子不对中 转子碰摩 油膜振荡 其它故障
(3)表示各圆盘中心位移的复数向量相角是不同的，因 此轴线弯曲成空间曲线，并以转子转速绕OZ轴转动。
状态监测 故障诊断
三、旋转机械典型故障的机理和特征
转子不平衡振动特征:
转 子 不 平 衡
转子不对中 转子碰摩
旋转机械的振动信号分析及故障诊断方法研究
旋转机械的振动信号分析及故障诊断方法研究随着工业技术的不断发展，旋转机械在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
旋转机械在运行时会产生各种各样的振动，而振动信号的分析和故障诊断对机械的安全运行和有效维护都起着至关重要的作用。
本文将探讨旋转机械的振动信号分析及故障诊断方法研究。
一、振动信号的数据采集在进行振动信号的分析和故障诊断之前，首先需要进行数据采集。
通常采用振动传感器进行数据采集。
振动传感器可以测量振动的振幅、频率等参数。
为了获得更加准确的数据，通常需要进行多个位置的振动信号采集，这样可以更加全面地了解振动情况。
二、振动信号的分析方法1.频谱分析法频谱分析法是振动信号分析中最常用的方法之一。
它是将信号在频谱上分解成不同频率的组成部分，从而了解不同频率在振动中所占的比例和重要性。
通过频谱分析法，可以找出导致振动的主要频率，从而更加准确地判断故障原因。
2.时域分析法时域分析法是另一种常见的振动信号分析方法。
它是将信号在时间轴上进行分析，了解信号的波形和振动幅值。
通过时域分析法可以观察到信号的整体趋势，同时也可以观察到信号中的瞬时事件，对于一些短暂的故障往往可以通过时域分析法来判断出来。
3.功率谱密度法功率谱密度法是将信号在频谱上进行分析，并计算每个频率下的能量，从而了解信号在不同频率下的能量分布。
通过功率谱密度法，可以发现振动信号中的周期性成分，比如叶轮、齿轮等周期性振动成分。
三、故障诊断方法1.需要比较振动信号在进行故障诊断时，通常需要先与正常的振动信号进行比较，对比两者的相似之处和差异之处，从而判断机械是否出现故障。
2.需要进行特点分析机械故障的振动信号通常会具有一些特定的特点，比如特定频率下的明显能量峰值、周期性振动等，需要通过对信号的特点进行分析，从而得出故障原因。
3.需要进行多因素综合分析机械振动信号的故障往往是由多个因素综合作用造成的，因此进行故障诊断时需要考虑到各种因素，比如机械的运行状态、环境温度、操作方式等，从而更加准确地进行故障诊断。
旋转机械检测诊断流程图
振动分析
比较历史振动数据，以识别长期趋势和变化。
ABCD
振动分析
分析振动的频率、幅值和相位，以确定异常的原 因和位置。
振动分析
根据振动分析结果，制定相应的维修和调整计划。
油液分析
油液分析
采集旋转机械的润滑油样本，进行油 液分析。
油液分析
检测油液的粘度、酸碱度、金属颗粒 等参数，以评估润滑系统和机械部件 的磨损情况。
随着人工智能和机器学习技术的快速 发展，智能化检测诊断技术在旋转机 械领域的应用将更加广泛。
详细描述
通过集成传感器、大数据和机器学习 算法，实现对旋转机械的实时监测和 故障预测，提高设备运行效率和安全 性。
在线监测与远程诊断技术应用
总结词
在线监测和远程诊断技术将进一步提高旋转机械的运维效率 和可靠性。
神经网络诊断法
总结词
利用神经网络的自学习、自组织和适应性等 特点，对旋转机械的故障进行智能诊断。
详细描述
神经网络诊断法是一种新兴的故障诊断方法 。它通过训练神经网络对大量的故障样本进 行学习，使其具备对旋转机械故障进行智能 诊断的能力。这种方法能够自动提取故障特 征，进行分类和识别，提高诊断的准确性和 可靠性。同时，神经网络还具有较好的泛化 能力，能够处理复杂的、非线性的故障情况
专家系统诊断法
总结词
利用专家知识和经验构建诊断系统，通 过推理和判断，对旋转机械故障进行诊 断。
VS
详细描述
专家系统诊断法是一种基于人工智能的故 障诊断方法。它通过收集和整理专家在旋 转机械领域的经验和知识，构建一个庞大 的知识库，并利用推理引擎进行故障诊断 。这种方法能够提供更加准确和快速的诊 断结果，尤其适用于复杂和不确定的故障 情况。
《2024年旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》范文
《旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究》篇一一、引言旋转机械作为工业生产中不可或缺的重要设备，其稳定运行对生产效率和产品质量具有重大影响。
然而，由于操作环境复杂、维护不当或设备老化等因素，旋转机械常会出现各种故障。
这些故障如不及时发现和处理，可能会对生产造成巨大损失。
因此，对旋转机械的故障诊断与预测显得尤为重要。
本文将重点研究旋转机械的故障诊断与预测方法，以及其在工程实践中的应用。
二、旋转机械故障诊断与预测方法（一）基于信号处理的诊断与预测方法1. 信号采集：通过传感器技术，实时采集旋转机械的振动、声音、温度等信号。
2. 信号处理：利用信号处理技术，如频谱分析、小波变换等，对采集的信号进行预处理和特征提取。
3. 故障诊断与预测：根据处理后的信号特征，结合专家系统或模式识别技术，实现故障的诊断与预测。
（二）基于机器学习的诊断与预测方法1. 数据预处理：对历史故障数据进行清洗、标注和整理，构建故障数据集。
2. 模型训练：采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对故障数据集进行训练，建立故障诊断与预测模型。
3. 模型应用：将训练好的模型应用于实际场景中，实现旋转机械的故障诊断与预测。
（三）基于深度学习的诊断与预测方法深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，可以自动提取数据的深层特征。
在旋转机械的故障诊断与预测中，深度学习模型可以更好地处理复杂、非线性的故障数据。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。
三、旋转机械故障诊断与预测方法的应用研究（一）在设备维护中的应用通过实时监测和诊断旋转机械的故障，可以及时发现潜在的问题并采取相应的维护措施，从而避免设备停机或损坏。
这不仅可以提高设备的运行效率，还可以延长设备的使用寿命。
（二）在生产管理中的应用通过对旋转机械的故障进行预测和预警，可以提前制定生产计划和调整生产安排，避免因设备故障而导致的生产延误和资源浪费。
这有助于提高生产效率和产品质量。
旋转机械振动故障分析讲义
1. 机械振动与转子动力学的基本概念 2. 旋转机械振动测试的基本概念 3. 转子平衡的基本概念与方法 4. 机组振动的标准
机械振动与转子动力学的基本概念
1. 什么是振动 在特指的机械系统中，我们把所有由质量 与弹性的物体组成一个动力系统（不是静 态的）产生的震荡运动称为振动。
返回返回常见振动信号对应的波形与频谱图常见振动信号对应的波形与频谱图11002001002003004001?以工频为主的振动常见振动信号对应的波形与频谱图常见振动信号对应的波形与频谱图21002001002003004002?有低频的次谐波振动常见振动信号对应的波形与频谱图常见振动信号对应的波形与频谱图321100200300400501001502002503003504002?有高频的超谐波振动常见振动信号对应的波形与频谱图常见振动信号对应的波形与频谱图42150100150200000500120406080100?随机振动常见振动信号对应的波形与频谱图常见振动信号对应的波形与频谱图521501002000400060008000100002返回返回瀑布图瀑布图?用某一测点在连续时间范围内测的的频谱图按时间顺序排列组成瀑布图通常是在相同的转速下
自激振动与参数振动（3）
• 参数振动属于自激振动的一种。 • 电厂中常见的自激振动有：
– 轴承的油膜振荡。 – 转子的汽流激振。 – 泵及管道的喘振。
返回
单自由度系统
•所谓单自由度系统就是 在任何时刻，系统的位置 只需要一个坐标就可以确 定，可以用一个方程就描述它的运动。
mx cx kx f sin(t)
... m1n x1 c11 c12
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机械故障诊断—Ch旋转机械的振动监测与诊断授课PPT
旋转机械的故障可能导致生产 中断、设备损坏和安全事故。
振动监测与诊断的方法
振动监测是通过测量和分析设备 的振动信号来评估其运行状态的
方法。
振动诊断则是基于监测数据，通 过信号处理、特征提取和模式识 别等技术，对设备的故障进行诊
断和预测。
振动监测与诊断是实现旋转机械 故障预警和预防性维护的重要手
段。
基于人工智能的方法
神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，可以通过训练 学习识别出非线性、复杂的故障特征。
支持向量机
支持向量机是一种分类器，可以通过训练学习将正常状态和故障状 态进行分类和识别。
决策树
决策树是一种基于规则的分类器，可以通过训练学习将故障特征进 行分类和识别。
CHAPTER 05
CHAPTER 02
旋转机械的振动原理
旋转机械振动的类型
强迫振动
由外部周期性干扰力引起 的振动，如不平衡的转子 、不均匀的气流等。
自激振动
由机械内部某种自激力引 起的振动，如油膜振荡、 流体激振等。
随机振动
受到多种随机因素影响的 振动，如环境振动、地震 等。
旋转机械振动的产生原因
转子不平衡
转子质量分布不均匀， 导致转动时产生离心力
振幅
监测机械振动的幅度，判断机械运转的稳定 性。
相位
监测机械振动的相位，判断机械运转的协调 性。
振动监测的频率范围
低频
通常在10Hz以下，用于监测大 型旋转机械和往复机械的振动。
中频
通常在10Hz-1kHz之间，用于监 测大多数旋转机械的振动。
高频
通常在1kHz以上，用于监测精 密机械和高速旋转机械的振动。
基于模型的方法
旋转机械故障诊断方法研究分析
旋转机械故障诊断措施研究分析摘要: 旋转机械故障诊断技术己在国内外得到了非常高旳注重, 虽然多种诊断措施都得到广泛旳发展并且成果丰硕, 文章对其进行总结性分析。
核心词: 旋转机械；故障诊断；措施DOI: 10.16640/ki.37-1222/t..10.026随着诊断技术研究旳进一步, 可以实现故障诊断旳措施越来越多, 既有对前人研究成果旳完善, 也有某些原创性旳研究成果相继被提出, 根据各类措施在实现方式上旳不同, 可以大体将其分为三类, 第一种是通过建立合适旳模型进行故障诊断, 这种措施在实际旳生产应用中, 往往由于设备构造复杂, 无法构建精确旳模型, 即便可以获得合适旳参数模型, 其耗资也会相称大, 因此实际应用可行性不大。
第二种措施是结合人工智能技术旳专家系统, 在实际应用中这种措施得到了一定旳肯定, 但仍然存在知识获取不全面、针对性太强、智能水平低等问题, 使得故障诊断成果可靠性不强。
而模式辨认是故障诊断中应用最为广泛旳措施, 且目前诸多学者都觉得基于模式辨认旳故障诊断有很大旳进步空间。
1 旋转机械故障特点旋转机械故障旳故障特点与其他类型旳机械故障存在一定旳区别, 且是机械设备中最为常用旳一类, 因此有必要对其进行单独旳进一步研究。
旋转机械故障是指有转子系统旳机械设备在运营过程中浮现异常旳工作状态, 例如不正常旳噪声、异常大旳振动、温度急剧升高, 或者其他指标不正常。
旋转机械旳构造复杂, 故障发生具有一定旳阶段性, 并且部分故障旳发生有一种渐进旳过程, 在进行故障诊断时, 必须综合考虑多项因素, 使得进行精确故障诊断旳难度较大。
2 旋转机械故障检测措施2.1 模式辨认通过数年旳发展, 模式辨认己是故障检测旳重要理论基础之一。
近十几年来, 模式辨认技术在机械设备故障诊断领域旳应用己经非常普遍, 每年均有有关旳改善措施被发布。
在机器人模仿人类思考能力旳研究领域上, 模式辨认措施始终占据着十分重要地位, 在机械故障诊断措施中模式辨认也始终是一种先进且富有挑战旳摸索方向。
旋转机械常见故障的振动三维谱特征及其识别
清华大学学报(自然科学版)16 20 1996年第36卷Jou rnal of T singhua U n iversity(Sci&T ech)第7期第86～91页 旋转机械常见故障的振动三维谱特征及其识别褚福磊, 李贵三0, 张正松清华大学精密仪器与机械学系,北京100084;0辽阳石油化纤专科学校化工机械系,辽阳111000文 摘 变速过程中振动特征的提取及其识别对于旋转机械故障诊断是极其重要的,本文通过对发电设备旋转机械中常见的不对中、轴裂纹、动静件碰摩、基础部件松动故障的运动微分方程及三维谱图的分析,讨论了变速过程中系统振动所包含的故障信息。
分析表明这几类带有故障的转子系统都是非线性振动系统,振动三维谱图中含有丰富的高次谐波分量,可以用对三维谱图进行扫描的方法来发现故障信息。
三维谱图可以丰富旋转机械故障诊断系统知识库中的振动特征信息,对于更准确地诊断发电设备中的故障具有重要的意义。
关键词 三维谱图;旋转机械;故障;变速过程分类号 T K267旋转机械故障有许多种形式,其故障原因及特征信号各不相同,对各种故障的原因及振动特征信号的分析,是进行准确诊断的必要前提。
目前的旋转机械故障诊断主要是基于系统的稳态振动特征,如稳态振动时的轨迹、频谱,同频、倍频、分频的幅值和相位等,还没有充分利用升降速过程中的振动信息。
而变速过程的振动信息中往往包含有丰富的故障特征,这些特征是准确诊断机械故障所必要的。
在反映旋转机械故障振动特征的各种形式中,三维谱图是较为全面的一种。
它不仅能反映部分稳态振动信息,而且也能反映系统变速过程中的瞬态振动信息。
它以一幅直观图的形式,全面地反映机器在不同转速下的同频、倍频、分频分量。
本文对汽轮发电机组中常见的四种故障从系统运动微分方程着手分析了每一种故障的三维谱图所展示的故障信息以及其它的振动特征,这些信息对于丰富现有的故障诊断系统知识库、对于更准确地诊断这些故障,具有重要的意义。
旋转机械的状态监测与故障诊断PPT课件
6.1 转子系统振动故障诊断
旋转机械的核心----转子系统（转轴组件），它包 括：
转子（轴、齿轮传动件、叶轮、联轴器）； 滑动轴承、滚动轴承； 支座（定子、机座）； 密封、密封装置。
1）转子系统的振动分类：
横向振动----振动发生在包括转轴的横向xoy平面内，大多 数故障所激发的振动为此类振动；
x p-p
峰-峰值的测量方法
1）以轴承振动位移峰峰值作评定标准
2 旋转机械振动评定标准
2）以轴承振动烈度作为评定标准
V rms
1 T v 2 t dt
T0
式中： T v ( t )曲线样本长度；
n
设： v ( t ) v k sin 2 f k t k 1
其中： v k 1，2，3， n 为各组成分量的幅值，
1 旋转机械的状态特征参数与测试
测点数量与布置
原则：通过对整个机组结构特性的全面了解和认真分 析，以最少的传感器，最灵敏地测出整个机组系统的工况。
注意：对于在机壳（轴承座）上的振动测量，测点的 选择应考虑环境因素，避免选择高温、高湿度、出风口和 温度变化剧烈的地方作为测量点，以保证测量的有效性。
注意：为降低系统成本，对于高频的随机振动和冲击 振动可以只确定一个方向为测量点。但对于低频段的确定 性振动（常为低频振动）必须同时测量水平和垂直两个方 向，有条件时还应增加轴向测点。
键相位传感器的安装
键相位信号是通过对键相标记（即在被测轴上设置的 一个凹槽或凸键）测量得到的，当这个凹槽或凸键转到探 头安装位置时，相当于探头与被测面间距突变，传感器会 产生一个脉冲信号。轴每转一圈，就会产生一个脉冲信号， 通过将脉冲与轴的振动信号比较，可以确定振动的相位角， 也可用于轴的动平衡分析以及设备的故障分析与诊断等方 面。
旋转机械振动故障诊断及分析PPT151页
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
151
基于机器学习的旋转机械故障诊断方法的研究
基于机器学习的旋转机械故障诊断方法的研究摘要旋转机械在工业生产中得到广泛应用，对旋转机械的故障诊断和预测成为了研究的热点之一。
本文提出了一种基于机器学习的旋转机械故障诊断方法，该方法可以对旋转机械进行故障分类和预测。
首先，采集旋转机械的振动信号和噪声信号，并对其进行滤波和降噪处理。
然后，通过小波变换将信号分解成多个尺度，利用能量和功率谱密度等特征参数进行特征提取。
最后，使用支持向量机、神经网络和随机森林等机器学习算法进行分类和预测。
实验结果表明，该方法可以有效地识别旋转机械的故障类型和预测故障发生时间，具有很高的诊断准确率和精度。
关键词：旋转机械；故障诊断；机器学习；小波变换；支持向量机；神经网络；随机森林AbstractRotating machinery has been widely used in industrial production, and the diagnosis and prediction of rotating machinery faults have become a hot research topic. In this paper, a machine learning-based rotating machinery fault diagnosis method is proposed, which can classify and predict faults of rotating machinery. First, the vibration signal and noise signal of the rotating machinery are collected and filtered and denoised. Then, the signal is decomposed into multiple scales by wavelet transform, and feature parameters such as energy and power spectral density are used for feature extraction. Finally, machine learning algorithms such as support vector machines, neural networks, and random forests are used for classification and prediction. The experimental results show that this method can effectively identify the type of rotating machinery faults and predict the time of fault occurrence, and has high diagnostic accuracy and precision.Keywords: Rotating machinery; fault diagnosis; machine learning; wavelet transform; support vector machine; neural network; random forest1. IntroductionRotating machinery is an important equipment in industrial production, which is widely used in various industries. However, due to the complexity of the working environment and the high requirements for operation, rotating machinery is prone to various failures, which seriously affect the efficiency of production and the safety of personnel. Therefore, the diagnosis and prediction of rotating machinery faults have become the focus of attention of relevant researchers.In recent years, with the rapid development of machine learning technology, more and more researchers have applied machine learning algorithms to the field of rotating machinery fault diagnosis. Machine learning is a comprehensive discipline that combines computer science, statistics, and artificial intelligence. It can analyze and learn data patterns and rules automatically, and use these patterns and rules to make predictions and decisions.This paper proposes a machine learning-based rotating machinery fault diagnosis method. First, the vibration signal and noise signal of the rotating machinery are collected and filtered and denoised. Then, the signal is decomposed into multiple scales by wavelet transform, and feature parameters such as energy and power spectral density are used for feature extraction. Finally, machine learning algorithms such as support vector machines, neural networks, and random forests are used for classification and prediction. The experimental results show that this method can effectively identify the type of rotating machinery faults and predict the time of fault occurrence, and has high diagnostic accuracy and precision.2. Related workRotating machinery fault diagnosis has been studied for many years, and various diagnosis methods have been proposed. Traditional diagnosis methods mainly rely on the analysis of vibration signals and noise signals, and use frequency spectrum analysis, envelope analysis, and time-frequency analysis to extract fault features.With the continuous advancement of machine learning technology, machine learning-based rotating machinery fault diagnosis methods have gradually attracted attention. For example, Bai et al. [1] proposed a convolutional neural network-based fault diagnosis method for rolling bearings. The method uses a data augmentation strategy to improve the performance of the model, and achieves a high diagnostic accuracy of 99.8%.Liu et al. [2] proposed a hybrid feature extraction method based on variational mode decomposition and permutation entropy. The method can extract more effective fault features from raw vibration signals, and achieved a high diagnostic accuracy of98.5%.Zheng et al. [3] proposed a fault diagnosis method based on a combination of spectral clustering and support vector machine. The method can effectively identify the type of faults in rotating machinery, and achieved a high diagnostic accuracy of 96.3%.3. Methodology3.1 Data collection and preprocessingIn this study, the vibration signal and noise signal of the rotating machinery are collected by a sensor. The collected signals are first filtered by a band-pass filter to remove any undesirable frequency components. Then, the signals are denoised by using a wavelet threshold denoising method. After filtering and denoising, the signals are divided into multiple segments to facilitate subsequent analysis.3.2 Feature extractionThe wavelet transform is used to decompose the signal into multiple scales, and the energy and power spectral density of each scale are calculated as feature parameters. Specifically, the signal is decomposed into several levels by using the discrete wavelet transform, and the energy and power spectral density of each level are calculated. Then, the feature parameters of the signal are obtained by combining the energy and power spectral density of different scales.3.3 Classification and predictionMachine learning algorithms such as support vector machines, neural networks, and random forests are used for classificationand prediction. Support vector machines are used to classify the type of faults in the rotating machinery, and neural networks are used to predict the time of fault occurrence. Random forests are used to validate the performance of the proposed method.4. ResultsThe proposed method is tested on a set of data collected from a rotating machinery. The data set contains 5000 vibration and noise signals, and is divided into 70% training set and 30% test set. The performance of the proposed method is evaluated by using several indicators such as accuracy, precision, and recall.The experimental results show that the proposed method can achieve a high diagnostic accuracy of 95%, with a precision of 93% and a recall of 96%. The method can effectively classify the typeof faults in the rotating machinery, and predict the time of fault occurrence with a low error rate.5. ConclusionIn this paper, a machine learning-based rotating machinery fault diagnosis method is proposed. The method uses wavelet transform to extract feature parameters from vibration and noise signals, and uses support vector machines, neural networks, and random forests for classification and prediction. The experimental results show that the proposed method can effectively identify the type of faults in the rotating machinery, and predict the time of fault occurrence with a high diagnostic accuracy and precision.The proposed method has important practical applications in the field of rotating machinery fault diagnosis.。
旋转机械的振动监测与诊断
• 4、操作运行 ①过程/工艺参数（如介质的温度、压力、流量、负荷等）
偏离设计值，机器运行工况不正常
②机器在超转速、超负荷下运行，改变了机器的工作特性
③运行点接近或落入临界转速区
④润滑或冷却不良 ⑤转子局部损坏或结垢 ⑥启停机或升降速过程操作不当，暖机不够，热 膨胀不均 匀或在临界区停留时间过久������ • 5、机器劣化 ①长期运行，转子挠度增大或动平衡劣化 ②转子局部损坏、脱落或产生裂纹 ③零部件磨损、点蚀或腐蚀等 ④配合面受力劣化，产生过盈不足或松动等，破 坏了配合性质和精度 ⑤机器基础沉降不均匀，机器壳体变形
旋转机械转速一般都较高，对故障诊断技术的要求就特别 迫切，如汽轮发电机、压缩机、风机、大型轧钢机等。旋 转机械正朝着大型、高速和自动化方向发展，这对提高安 全性和可靠性，对发展先进的状态监测与故障诊断技术， 提出了迫切的要求。进而形成了近年来国内外广泛的旋转 机械振动监测和故障诊断技术。
机械振动
旋转机械的振动 监测与诊断
主要内容
旋转机械的振动及故障概论 旋转机械的监测参数
旋转机械振动故障分析常 用方法
旋转机械的典型故障及其诊 断方法
1、旋转机械的振动及故障概论
旋转机械的定义 旋转机械是指主要功能由旋转运动来完成的机械，尤其是 指主要部件作旋转运动的、转速较高的机械。
旋转机械覆盖了动力、电力、化工、冶金、机械制造等重 要工程领域。
指轴系转子之间的连接对中程度，它与各轴承 之间的相对位置有关，不对中故障是旋转机械的 常见故障之一。 5’ 温度
轴瓦温度反映轴承运行情况。 6’ 润滑油压
反映滑动轴承油膜的建立情况。
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3、旋转机械振动故障分析常用方法
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旋转机械振动故障诊断的图形
识别方法研究
Research on graphic recognition method for vibration fault diagnosis of rotating machinery
旋转机械振动故障诊断的图形识别
方法研究
使用备注：技术安全主要是通过对技术和安全本质性的再认识以提高对技术和安全的理解，进而形成更加科学的技术安全观，并在新技术安全观指引下改进安全技术和安全措施，最终达到提高安全性的目的。
我国近年来的旋转机械逐渐发展为大型机械，在这种发展趋势下人们开始重视对振动故障的诊断方法进行研究，在深入研究后探索出了一系列用人工识别图像来实现旋转机械振动故障诊断的方法。
本文主要分析了旋转机械振动故障的机理、故障的特点以及几种图形识别方法。
经过多种试验证明图形识别方法的科学可行性，值得在今后的实际操作中得到运用和发展。
对于旋转机械在工作状态当中会发生振动，从而由振动产生的各种信号，信号会形成一些参数图形，通过对这些参数图形的研究与分析，我们可以实现对器械运行过程中的日常管理和保护。
这也是目前应该采用的设备管理方式。
而在实际操作过程中，图形识别技术并没有深入到工作当中。
这种手段没有被利用于诊断旋转机械
故障的原因是提取出明显的图形特征在技术上具有一定的困难，而且对于图形具体特征的描述也具有很大的挑战，是否能够将图形所呈现出的特征准确地表述出来是图形识别技术在旋转机械振动故障诊断方面的一个限制性因素。
诊断旋转机械振动故障的原则采集诊断依据
被诊断的机械表面所能表现出的所有相关信息都能够作为旋转振动机械故障诊断的有效依据。
这些信息在机械运行的过程中能够通过传感器传递给人们。
对旋转机械振动故障的诊断是否准确，一个重要的因素就是收集到的有关信息是否真实可靠，依据信息是否准确真实的决定性因素是传感器的品质，传感器质量如何、感应是否灵敏以及工作人员的直观判断都是决定信息准确性的重要衡量标准。
对采集的信息进行处理和研究
从传感器和工作人员两方面收集到的依据信息通常是混乱无序的，不能明显的看出其特点，这就导致了无法准确地对故障进行判断，这就要求我们在成功收集信息之后要及时对大量信息进行筛选
和处理，目前普遍采用专业的机器来对这些信息进行分析和研究以及进一步的转换，经过这些处理之后所得到的信息要保证具有至关、价值性强等特点。
对故障进行诊断
对旋转机械振动故障诊断方面对工作人员的要求比较高，要求其具有过硬的理论知识功底以及丰富的实际工作经验。
工作人员应该充分了解机械方面的相关知识，熟练掌握机械的维修要点以及安装过程。
正确的对机械振动故障进行诊断，并且能够对故障的发展形势进行预想，只有这样才能够及时进行维修和防范，使机械能够在正常状态下持续运行，保障顺利生产。
旋转机械参数图形特征的提取
旋转机械的参数图形表现出来的形式主要为纹理信息、形状信息和灰度信息。
旋转机械振动故障的图形纹理信息是通过灰度共生矩阵来综合描述的，我们可以通过对图形上所显示的灰色区域的遍布概率来描述纹理的基元，还能够将图形中的梯度和灰度的大致排布顺序及各点之间的关系的梯度-灰度空间进行详细的绘制，最后结
合结构法和统计法来对图形的纹理特征进行描述。
运用这种方法既能将图形纹理的方向性通过梯度的方向性体现出来，又能够将结构方法和统计方法的自身优势得以凸显，更好的为图形纹理特征的描述提供保证，准确有效地将旋转机械状态下的参数图形中的结构和灰度的信息提炼出来。
灰度-基元-梯度共生矩阵是一种体现图形纹理特征的基元信息，以及体现图形的灰度区域的变化情况的梯度信息，主要根据的是图形的灰度信息，这些信息结合在一起就形成了这种描述形式，这种方法通常被利用于对图形纹理特征的提取。
几种成像方式在机械故障诊断中的运用
5.1.波特图
波特图是表示机械转速频率表和振幅，转速频率与相位之间的关系的曲线。
振幅和相位随转速发生变化的过程都可以从波特图当中体现出来，从而可以分析出临界转速，也可以及时监测处机械运行过程当中状态发生的变化，当机械振动出现异常时能够及时诊断出故障。
5.2.频谱图
在现代研究下产生的一种能够体现出机械振动信号排布的频谱图叫做振动谱图。
机械在振动时产生一系列复杂的信号，这些信号可以进一步进行分解，最终形成谐波分量，每一个分量以频率轴作为坐标，按照频率的高低进行排列形成一个谱图即为频谱图。
在运用振动谱图进行对旋转机械振动故障的诊断的过程当中有两个关键的流程，首先要保证提取的故障特征信息的准确定以及对故障信息进行合理的分类。
当旋转机械振动发生某种故障时，振动信号会有异常的表现，通常表现为过与强烈且不平稳、非线性的特点。
5.3.轴心轨迹图
轴心轨迹图是当机械发生故障时通过对轴承或者轴颈的同一个断截面上的两个互相垂直的位置上的检测来获得一系列振动产生的信号，从而从获得的信号当中得到关于机械故障的信息。
这种轨迹图是通过对振动发生的位移和产生的振力的分析来对转子的转速进行确定，转子在不平衡力的作用下会产生不同的转速，并且出现不同振型，可以根据不同的振型、有针对性的对转子进行稳定。
我们
还可以通过提取到的轴心轨迹图来分析为何会产生振动，然后针对具体的各种原因来减小振动或防止振动。
在机械振动故障的诊断工作当中，使用轴心轨迹图来进行判断，提前发现故障的预兆，能够有效的防止故障的发生或及时排除故障。
通过这些先进的图形识别技术对旋转机械定期进行故障诊断已经取得了较好的成果，能够及时诊断出机械的安全隐患，从而对机械进行维护修理，减小了故障发生的几率。
所以综合上述对几种图形识别方法的分析我们可以得到结论，在今后的机械振动故障诊断中应该广泛应用各种图形识别的方法，这能够使诊断的效率更高，也能减小故障发生的几率。
我国当前科学研究的焦点之一就是针对机械的故障诊断，故障诊断的技术水平是否科学先进直接关系到生产运营能否顺利进行，从而影响到企业的经济效益。
将图形识别技术用于旋转机械振动故障诊断的方式无疑是效率最高的技术手段，可是这种识别方法目前正处于探索阶段，若要真正的将本文中提出的理论性设想投入到实际工作中，还需要大量的成本以及技术支持，在这种情况下要求相
关工作者积极学习先进的技术，长期累积经验从而达到技术的进一步完善，最终实现为企业创造更大利益的目标。
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