基于噪声分析的机械故障诊断方法研究

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离心泵振动监测频谱异常和噪声异常故障诊断

离心泵振动监测频谱异常和噪声异常故障诊断摘要：泵是一种重要的能量转换装置和流体输送设备最常用的流体机械。

离心泵占泵总数的75%以上，广泛应用于国民经济的各个部门以及舰船、航空航天等尖端技术领域。

其中，卧式多级离心泵为了解决安装位置受限问题，常采用悬臂式结构形式，而这一特殊结构却会影响泵的安全运行。

基于此，对离心泵振动监测频谱异常和噪声异常故障诊断进行研究，以供参考。

关键词：离心泵；振动异常；分析引言加强对泵类设备的数据采集和时实分析，有助于发现早期轴承故障问题，及早准备维修备件和预防性维修，避免恶性机械事故。

分析数据可以依靠自己的积累经验，也需要由专业振动分析人员，对数据进行分析和判断，对顽固性振动问题，找到根源。

1特征离心泵在高速旋转的过程中，蜗壳内的流场不断变化，必然会引起叶轮上的载荷发生变化，产生流体激振力，进而引起悬臂离心泵转子的振动。

同时，这种周期性的水力载荷会引起叶轮和泵轴的动态变形，进而影响流体的分配，直接导致离心泵的效率低下，甚至导致故障。

因此，相关学者对悬臂离心泵进行了深入的研究。

用弹性动力学方法推导了悬臂式平衡臂结构的频率方程，为悬臂式平衡臂结构的动力响应研究提供了理论依据。

2低效率导致的离心泵振动当离心泵运行工况偏离额定工况时往往代表着能量利用率的下降，而增加的能量损失除了克服摩擦之外只能通过噪音与振动消耗，因此较高的效率是减弱离心泵振动的关键。

离心泵内部流道复杂且前后压差较大，需要设计导流装置使流体按照指定的轨迹流动否则水流会冲击泵体，损坏泵的同时降低运行效率．离心泵内部的过流部件有吸水室、叶轮和压水室．吸水室将流体引向叶轮起到预璇效果但并不是所有离心泵都安装，压水室则是将从叶轮流出的流体收集并引导至泵的出口，而叶轮是水泵的核心部件负责对流体加压，同时在叶轮处的能量损失最大也最为关键．当离心泵运行工况偏离额定工况时，过流部件不能有效的引导流体，造成泵效率下降的同时产生振动．流体从离心泵入口进入，依靠压力差由叶轮入口流向叶轮出口．流体流入叶轮的速度方向与叶轮入口切线方向的夹角称为流动角，叶轮叶片方向与叶轮入口切线方向的夹角称为安装角．安装角是固定的，流动角随着叶轮转速与管网流量变化而变化。

基于机器学习的故障诊断方法研究

基于机器学习的故障诊断方法研究在当今高度自动化和智能化的工业生产环境中，保障设备的稳定运行至关重要。

设备故障不仅会导致生产中断，造成经济损失，还可能带来安全隐患。

因此，如何有效地进行故障诊断成为了工业领域的一个关键问题。

机器学习作为一种强大的数据分析和处理技术，为故障诊断提供了新的思路和方法。

一、故障诊断的重要性设备在运行过程中，由于各种因素的影响，如磨损、老化、过载、环境变化等，可能会出现故障。

及时准确地诊断出故障的类型、位置和原因，能够帮助维修人员迅速采取措施进行修复，减少停机时间，提高生产效率。

同时，有效的故障诊断还可以预防潜在的故障，通过对设备运行状态的监测和分析，提前发现可能出现的问题，进行预防性维护，从而降低故障发生的概率，延长设备的使用寿命。

二、机器学习在故障诊断中的应用优势与传统的故障诊断方法相比，基于机器学习的故障诊断具有诸多优势。

首先，机器学习能够处理大量的复杂数据。

现代工业设备通常配备了各种传感器，能够实时采集到大量的运行参数和状态信息。

传统方法在处理这些海量数据时往往力不从心，而机器学习算法则可以有效地从中提取有用的特征和模式。

其次，机器学习具有很强的自适应能力。

它可以根据新的数据不断学习和改进，从而适应设备运行状态的变化和新的故障类型。

此外，机器学习还能够实现自动化诊断，减少人为因素的干扰，提高诊断的准确性和可靠性。

三、常见的机器学习故障诊断方法1、监督学习方法监督学习是机器学习中最常见的一种方法，在故障诊断中应用广泛。

例如，支持向量机（SVM）可以通过构建超平面将不同类别的数据分开，从而实现故障分类。

决策树通过对数据的逐步分割和判断，形成一棵决策树，能够清晰地展示故障诊断的逻辑过程。

人工神经网络（ANN）则模拟人脑神经元的工作方式，通过大量的训练数据学习故障特征和模式。

2、无监督学习方法无监督学习方法在故障诊断中也发挥着重要作用。

聚类分析可以将相似的数据点聚集在一起，从而发现潜在的故障模式。

基于噪声分析电动汽车电动机故障诊断研究

０引言
电动汽车与传统的内燃机车辆本质不同，主它
要利用电能，过驱动控制系统驱动电机，动车辆通带驱动轮转动，推动车辆行驶。电动汽车以清洁环
电动汽车故障电机噪声进行测试，行电动汽车电进动机的故障诊断。
Ａｌｔｓｖｒｆｅｈｅａｉｌｔｆｍｏｏａｌｄａｎｓｓｔｒｕｈｔｏｓｆｅｅｔｉｅｃｅ．ｌｈｉｅｉｓｔｅｆｓｂｉｙｏｔｒｆｕｔｉｇｏｉｈｏｇｈｅｎｉｅｏｌｃｒｃｖｈｉｌｓｉｉＫｅｒｙｗｏｄｓ：ｌｃｒｃｖｈｃｅ；ｅｅｔｉｅｉｌｍｏｔｒｎｏｓｆｕｈｄａｎｏｉｏ；ｉｅ；ａｉｇｓｓ
Ａｂｔａｔｈｏｓｘｅｉｎｓｏｌｃｒｅｉｌｔｒｒａｒｄｏｔｎｅｅｃｎｉｏｆａｅｐｅｎａｓｒｃ：Ｔｅｎｉｅｅｐｒｍｅｔｆｅｔｉｖｈｃｅｍｏｏｓｗｅｅｃｒｉｕｄｒｔｏｄｔｎｏｔｄｓｅｄａｄｒ — ｅｃｅｕｈｉｒｔｄｔｒｕ．ｈｉｒｑｅｃｅｒ０ｎ０，ｎｈａｔｌｅｓｎｏａｌｉｔｅｐｏｕｌｙｏｅｒｇｅｏｑｅＴｅｍａｎｆｕｎｉｓａｅ３６０Ｈｚａｄ５８０Ｈｚａｄｔｅｐｒａａｏｆｆｕｔｓｈｏｒｑａｉｆａｉ．ｅｉｒｔｂｎ
１电动汽车电动机系统及类型

压缩空气检查判断机械故障法

压缩空气检查判断机械故障法压缩空气是现代工业中最为常见和重要的能源形式之一，广泛应用于各种机械设备的动力传输和控制系统中。

然而，由于各种原因，压缩空气系统中的机械故障时有发生，给生产运行带来了很大的困扰。

因此，如何快速、准确地检查和判断压缩空气系统中的机械故障，成为了工程技术人员亟待解决的问题。

一、异常噪音检测法在压缩空气系统中，机械故障往往会伴随着异常噪音的产生。

因此，通过对压缩空气系统的噪音进行检测和分析，可以初步判断机械故障的存在和程度。

具体的方法是使用噪音测量仪器对系统各部位进行噪音监测，并对噪音进行频谱分析和比较，以判断是否存在异常噪音，并初步确定可能的机械故障原因。

二、压力波动检测法压缩空气系统中的机械故障往往会导致系统的压力波动，尤其是在压缩机和储气罐等关键部位。

通过对压缩空气系统的压力进行实时监测和分析，可以判断是否存在压力波动，并通过波动的特征和规律来初步判断机械故障的原因和位置。

同时，压力波动检测法还可以用于判断系统中的压力损失以及管路堵塞等问题，提供了更为全面的故障检测和判断依据。

三、温度异常检测法在压缩空气系统中，机械故障也会导致系统的温度异常升高或降低。

通过对系统各部位的温度进行实时监测和分析，可以判断是否存在温度异常，并通过异常的特征和规律来初步判断机械故障的原因和位置。

例如，当压缩机的出口温度异常升高时，可能存在气体压缩效率下降或内部部件磨损等问题；当储气罐的温度异常升高时，可能存在冷却系统故障或气体质量问题等。

四、震动检测法压缩空气系统中的机械故障往往会引起系统的震动，尤其是在压缩机、冷却器和管路等关键部位。

通过对系统各部位的震动进行实时监测和分析，可以判断是否存在异常震动，并通过震动的特征和规律来初步判断机械故障的原因和位置。

例如，在压缩机的机械密封部位发生泄漏时，会引起异常的振动，并伴随着噪音的产生；在冷却器的散热片堵塞时，也会引起异常的震动等。

综上所述，通过对压缩空气系统中异常噪音、压力波动、温度异常和震动等参数进行检测和分析，可以较为准确地判断系统中的机械故障存在和程度。

基于机器学习的故障诊断技术研究

基于机器学习的故障诊断技术研究在当今高度自动化和智能化的工业生产环境中，设备的可靠性和稳定性对于企业的正常运营至关重要。

故障的发生不仅会导致生产中断、成本增加，还可能对产品质量和企业声誉造成严重影响。

因此，有效的故障诊断技术成为了保障生产系统正常运行的关键。

机器学习作为一种强大的数据分析和模式识别工具，为故障诊断领域带来了新的机遇和挑战。

一、故障诊断技术的重要性设备在长期运行过程中，由于磨损、老化、过载等原因，不可避免地会出现各种故障。

及时准确地诊断出故障的类型、位置和原因，能够帮助维修人员迅速采取有效的维修措施，缩短设备停机时间，提高生产效率。

同时，通过对故障的预测和预防，可以提前对设备进行维护和保养，降低故障发生的概率，延长设备的使用寿命。

二、机器学习在故障诊断中的应用原理机器学习是一种让计算机通过数据学习和自动改进的方法。

在故障诊断中，其基本原理是利用设备运行过程中产生的大量数据，如振动信号、温度、压力、电流等，提取出与故障相关的特征信息，并建立故障模式与特征之间的映射关系。

当新的监测数据输入时，机器学习模型能够根据已学习到的知识，判断设备是否存在故障以及故障的类型和严重程度。

三、常见的机器学习方法用于故障诊断1、决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法。

它通过对数据特征的不断分割和筛选，构建出一棵能够准确分类的决策树。

在故障诊断中，可以根据设备的不同特征和故障类型，构建决策树模型，实现对故障的快速分类和诊断。

2、支持向量机支持向量机通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。

在故障诊断中，它能够有效地处理高维数据和小样本问题，对于复杂的故障模式具有较好的识别能力。

3、人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的算法。

它具有强大的自学习和自适应能力，能够从大量的数据中自动提取出隐藏的模式和规律。

在故障诊断中，多层神经网络常常被用于构建复杂的故障诊断模型。

4、聚类分析聚类分析将数据按照相似性分成不同的组或簇。

基于SVM和噪声分析的汽车发动机故障快速诊断方法研究

基于ＳＭ和噪声分析的汽车发动机故障快速诊断方法研究Ｖ
叶君香，徐高欢
（．浙江警官职业学院，浙江杭州３０１；２江水利水电专科学校，浙江杭州３０１）１１０８．浙１０８
摘要：汽车发动机是一个核心部件，其性能的好坏对汽车的安全性、生产效率构成直接影响，在总结其他各类故障诊断方法的基础上，提出了基于ＳＭ和噪声分析的发动机故障诊断技术并做一些试验性研究，认为该方法可用于前期诊断，并能简单快速Ｖ
究的问题对环境要求不高，发，采用机体外噪声测量的方法来采集含有故障信息的声信号，机体外测得噪声信号是多种激励共同作用的结果，表现形式非常复杂，有与发动机工作循环周期相关的噪声，也
ＡｂｔａｔＥｇｎｓｔｅｃｒｏｏｅｔｆｃｒＩ’ ｅｆｒｎｅｉｉｏｔｎｏｔｅｃｒＳｓｆｔ．ｉｗｉｆｃｒｄｃｉｎｅｆｉｎｙｓｒｃ：ｎｉｅｉｈｏｅｃｍｐｎｎａ．ｔｓｐｒｍａｃｓｍｐｒｔｔｈａ ’ ａｅｙｔｌａｆｔｐｏｕｔｆｃｅｃ．ｏｏａｌｅｏｉＡｔｔｅｃｎｌｓｏｆｏｈｒｔｐｓｏｕｔｉｇｏｉｍｅｈｄ．ｐｏｏｅｈｎｉｅｆｕｔｉｇｏｉｅｈｏｏｙｉｂｓｄｏＶＭｎｏｓｎｌｓｓｈｏｃｕｉｎｏｔｅｙｅｆｆｌｄａｎｓｓｔｏａｒｐｓｄｔｅｅｇｎａｌｄａｎｓｓｔｃｎｌｇｓａｅｎＳａｄｎｉｅａａｙｉａｄｄｏｉｔｓｄｅ．Ｔｅｍｅｈｄｃｎｂｓｄｔａｌｉｇｏｉ，ａｄｃｎｑｉｋｙａｄｅｓｌｎａｌｎｏｓｍｅｐｌｔｉｓｏｕｈｔｏａｅｕｅｏｅｒｄａｓｓｎａｕｃｌｎａｉｆｄｆｕｔｙｎｙｉ．Ｋｅｗｏｄ：Ｅｇｎｙｒｓｎｉｅ；ＦｕｔｄａｎｓｓＮｏｓｉｎｌＳｐｏｔｖｃｏｃｉｅａｌｉｇｏｉ；ｉｓａ；ｕｐｒｅｔｒｍａｈｎｅｇ

机械故障信号处理与诊断方法研究

兰州交通大学硕士学位论文摘要机械设备故障诊断中，由于机械设备本身结构复杂，加之环境噪声的干扰，导致反映设备运行状态的信息常常被强噪声淹没。

尤其是在机械设备故障早期阶段，提取微弱故障特征更加困难。

此外，故障诊断所需信号主要由布置在结构上的传感器提供，传感器如何布局对故障信号获取及诊断结果至关重要。

本文从振动信号采集和处理的角度出发，针对采集过程中测点优化以及早期微弱故障的诊断两方面展开了研究，前者以泵体测点优化布置为例，后者以轴承故障诊断为例。

主要工作如下：以获取用于故障诊断的最佳信息为目标，实现用有限数量的传感器获得大量信息的同时最大限度的降低冗余信息，采用模糊C均值聚类方法，实现传感器优化布置。

首先，对结构进行模态分析，提取模态振型；其次，根据结构各自由度在重要模态中振型的动力相似性，用模糊C均值聚类对自由度进行分类，从各聚类自由度中筛选出信息较丰富的自由度作为待选测点，基于模态置信准则(modal assurance criterion, MAC)建立目标函数，采用遗传算法进行寻优，实现传感器位置的优化；最后，由模态矩阵奇异值比、Fisher 信息准则、MAC准则三个评价准则构成综合评价指标，对不同的布置结果进行评价。

以某机车泵体为例，仿真结果表明：该方法能在获得大量反映设备运行状态信息的同时有效避免测点聚集，解决了信息冗余问题。

引入改进奇异值分解(singular value decomposition, SVD)及参数优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)方法，进行早期微弱故障诊断。

首先对原始故障信号进行SVD降噪、微弱故障信号分离，通过包络熵最小、峭度最大原则对其重构矩阵的秩进行优化；其次，对改进SVD降噪后所得信号进行VMD分解，将包络谱幅值峭度和峭度构成新的指标（合成峭度），通过所有本征模态分量(intrinsic mode function, IMF)的合成峭度均值最大原则对VMD的参数进行优化，获得若干IMFs；最后，根据峭度-欧氏距离指标筛选出含故障信息丰富的IMF，求取该IMF的包络谱，将幅值突出处的特征频率与理论值作对比，判断故障类型。

基于声音信号的机械设备故障诊断

基于声音信号的机械设备故障诊断发布时间：2021-09-11T14:57:17.157Z 来源：《基层建设》2021年第17期作者：刁兴忠[导读] 摘要：“听声音，辨故障”是人类早期就开始使用的故障诊断方法，以其简单有效的特点一直延续至今。

莱芜凤凰建工集团有限公司摘要：“听声音，辨故障”是人类早期就开始使用的故障诊断方法，以其简单有效的特点一直延续至今。

利用其特点在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，对提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响具有重要的意义。

国内外对此已有相关的研究。

将声音信号作为故障诊断的主要信号源，结合语音识别技术和隐马尔可夫理论，通过自己设计的软件实现了机械故障声音诊断系统的交互功能。

通过使用遗传编程基于单个特征优化的复合特征，再结合了声音信号和振动信号的特征，更高的效率和可靠性检测滚动轴承的故障。

关键词：声音信号；机械设备；故障诊断引言随着科技的进步，机械设备在煤矿开采中得到了普遍应用，大幅度提高了煤矿开采的安全性和效率。

在进行煤矿开采时，不仅要考虑到安全和效率，还应考虑到开采的成本。

因此，需要对机械设备进行运行维护和故障诊断[1-2]。

机械设备在运行过程中，容易出现性能降低的情况，容易诱发故障，需要进行运行维护。

机械设备会由于多种原因出现各种故障，这就需要对机械设备进行维修。

可通过故障诊断找出设备的故障，从而及时排除故障，恢复煤矿生产。

本文围绕煤矿机械设备运行维护的要点进行展开，重点探讨了煤矿机械设备故障诊断技术。

1技术路线由于环境噪声和其他噪声的影响，机械故障声信号的提取十分困难。

在本文中，我们将建立傅里叶算法模型来解决这个问题。

根据信号所能显示的形式，将其分为三种特征进行提取。

根据三种不同的表达形式，可以对声音信号样本进行优化提取。

大部分采集到的声音信号存在没有良好的标注与识别分类，这样会使得数据无法进行故障识别与标注。

基于声学信号的故障检测与分析研究

基于声学信号的故障检测与分析研究声学信号是指通过空气或其他介质传播的声波信号，广泛应用于各个领域。

在许多设备和系统中，声学信号的故障检测与分析是一项关键任务。

本文将围绕基于声学信号的故障检测与分析展开研究，探讨其相关方法和应用。

一、声学信号的故障检测与分析概述在许多工业领域，如机械、汽车、航空等，设备和系统的正常运行对于保障生产和安全至关重要。

然而，由于长期使用、磨损、疲劳等原因，这些设备和系统可能会出现各种故障。

声学信号的故障检测与分析是一种非常有效的方法，通过分析声音信号中的特征和模式，可以及时发现潜在的故障，并采取相应的维修措施。

该方法不仅可用于设备的日常维护，还可应用于故障排查和故障诊断。

二、基于声学信号的故障检测与分析方法1.信号获取：声学信号的获取是故障检测与分析的首要步骤。

常见的获取方法包括麦克风、传感器等。

麦克风是最常用的信号采集设备，可以实时获取设备产生的声音信号。

2.信号预处理：由于声学信号中可能存在噪声、干扰等因素，对信号进行预处理是必要的。

常见的预处理方法有滤波、降噪、去除杂音等。

滤波可以去除不相关的频率成分，降噪可以提高信号的信噪比，去除杂音可以去除信号中的非故障干扰。

3.特征提取：特征提取是故障检测与分析的关键步骤，它能够从原始声学信号中提取出有用的信息。

常见的特征包括幅度、频率、时域特征以及能量等。

根据故障的不同类型，选择合适的特征进行提取可以更准确地判断设备的故障情况。

4.故障诊断：通过对提取的特征进行模式识别和分类，可以实现故障的诊断。

常见的方法包括神经网络、支持向量机等。

这些方法通过建立故障模型和训练样本，可以判断设备是否存在故障，并进一步对故障进行分类和定位。

三、基于声学信号的故障检测与分析应用1.机械故障检测：机械设备在工作过程中常常会产生特定的声音信号，通过分析这些信号可以判断设备是否存在故障。

例如，轴承的损坏会产生高频噪音，齿轮的磨损会产生周期性的声音等。

机械工程中的振动和噪声分析技术

机械工程中的振动和噪声分析技术
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目录 /目录
01
振动和噪声分析技术概述
02
振动分析技术
03
噪声分析技术
04
振动和噪声分析技术的应用
05
振动和噪声分析技术的挑战与展望
1
振动和噪声分析技术概述
振动和噪声的基本概念
振动和噪声分析技术在机械设计、制造、使用和维护等各个环节都有重要作用
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振动和噪声分析技术可以帮助工程师了解振动和噪声产生的原因，从而采取有效措施降低振动和噪声
振动和噪声分析技术可以提高机械产品的舒适性、安全性和可靠性，提高市场竞争力
振动和噪声分析技术的发展历程
在机械设计中的应用
噪声分析：评估机械系统的噪声水平，降低噪声污染
振动分析：预测和评估机械系统的振动特性，优化设计
结构优化：通过振动和噪声分析，优化机械结构的设计
和材料选择
故障诊断：通过振动和噪声分析，诊断机械系统的故障
和异常
在故障诊断中的应用
振动和噪声分析技术可以帮助工程师快速
定位故障源
噪声测试的应用：在工业、建筑、交通等领域进行噪声测试，以改善噪声环境，提高生活质量。
噪声控制技术
噪声源识别：确定噪声的来源和类型
噪声传播途径：分析噪声的传播方式和途径
噪声控制方法：采用吸声、隔声、消声等方法降低噪声
噪声控制效果评估：对噪声控制效果进行评估和优化
4
振动和噪声分析技术的应用
振动测试的方法：采用加速度传感器、速度传感器、位移传感器等设备进行测量

基于声学测量的机械故障检测与诊断

基于声学测量的机械故障检测与诊断近年来，声学测量技术在机械故障检测与诊断领域取得了巨大的进展。

声学测量作为一种非接触式的检测手段，不仅能够准确地识别机械系统中存在的故障，还能够提供有关故障类型、严重程度和位置信息，为后续维修工作提供了重要的参考。

本文将从理论原理、仪器设备和应用案例等方面，探索基于声学测量的机械故障检测与诊断的前沿发展。

声学测量技术的原理基于声波在传播过程中与介质中的故障或变化发生相互作用，产生特定的声学信号。

这些声学信号可以反映机械系统中存在的故障或变化信息，包括裂纹、磨损、松动、不平衡等。

故障产生的声学信号具有特定的频率、振幅和相位等特征，通过分析这些特征参数可以判断故障的类型和严重程度。

此外，声学信号还可以用于定位故障的位置，利用声波在传播过程中的物理特性，通过时差、幅度差等差异来确定故障的具体位置。

在仪器设备方面，基于声学测量的机械故障检测与诊断通常采用专业的声学传感器和数据采集设备。

声学传感器可以将机械系统中的声学信号转化为电信号，并通过数据采集设备将信号进行处理和分析。

目前市场上已经有了一系列适用于不同场景和需求的声学传感器和数据采集设备，如麦克风、加速度计、压电传感器等。

同时，随着人工智能和机器学习技术的发展，一些智能化的声学故障诊断系统也开始出现，能够通过对大量声学信号数据的学习和分析，实现自动化的故障检测与诊断。

基于声学测量的机械故障检测与诊断在各个领域有着广泛的应用。

以工业生产为例，许多大型设备和机械系统在长时间运行后，往往会产生各种故障，如轴承故障、齿轮磨损等。

采用声学测量技术可以及时发现这些故障并进行诊断，避免设备损坏和生产事故的发生。

另外，基于声学测量的机械故障检测与诊断还广泛应用于交通运输、能源领域等。

例如，在高速公路上，声学传感器可以监测车辆行驶过程中产生的不正常噪声，并判断是否存在车辆故障。

在风力发电领域，可以利用声学测量技术实时监测风机叶片的磨损和裂纹情况，为维护和保养工作提供依据。

基于噪声分析的电机故障诊断方法研究

ｄｉｔｎｕｓｅｏｏａｌｏｃｔｈｕａｅｗｏｋｏｔｒＩｈｓｓｒｅｆｐｏｅｓ，ｔｉａｅｓｄｓｉｇｉｈｄｍｔｒｆｕｔｖｉｅｗｉｔｅｎｅｒｌｎｔｒｓｒｅ．ｎｔｏｅｅｓｏｒｃｓｈｉｈｓｐｐｒｕｅ
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设备故障诊断技巧振动、噪声、温度、探伤

噪声测量
噪声：不规则的机械振动在空气中引起的振动波。声压级、声强级和声功率级，是噪声强弱的客观量度;频率或频谱表示噪声的成分。也可以用主观的感觉，例如响度进行测量。 1、噪声的物理量度声压：声波传播时，空气质点随之振动所产生的压力波动出现的压强增量(Pa)。声压级(dB)：声压与基准声压之比的以10为底的对数的20倍。声强：单位时间内，单位面积上的声波能量--声强(W/ ㎡)。声强级：声强与基准声强之比的以10为底的对数的10倍-声强级(dB)。声功率：声源在单位时间内辐射出来的总声能--声功率 (W)。声功率级：声功率与基准声功率之比的以10为底的对数的10 倍--声功率级(dB)。
故障诊断的实施过程
1、状态监测通过传感器采集设备在运行中的各种信息，将其转变为电信号或其它物理量，再将获取的信号输入到信号处理系统进行处理。 2、分析诊断根据监测到的能够反映设备运行状态的征兆或特征参数的变化情况或将征兆与模式进行比较，来判断故障的存在、性质、原因和严重程度以及发展趋势。 3、治理预防根据分析诊断得出的结论确定治理修正和预防的办法。状态监测是故障诊断的基础和前提;故障诊断是对监测结果的进一步分析和处理，诊断是目的。
温度测量法
常用的红外测温仪器有：红外测温仪和外测温仪器的核心是红外探测器，它能将入射的红外辐射转变为电能或其它能量。按照辐射响应方式的不同，分为光电探测器和热敏探测器两类。红外光学系统有反射式、折射式和折 -反射式。常用的红外测温仪器有：红外测温仪和红外热像仪。后者可以测量温度在物体表面或空间的分布情况。被测对象的红外辐射经光学系统汇聚、滤波、聚焦到红外探测器上，再由光学 --机械扫描系统将对象观测面上各点的红外辐射通量按时间顺序排列，经过红外探测器转变为电脉冲，通过视频信号处理送到显示器显示出热像。 2、通过测温测量所能发现的常见故障有轴承损坏、流体系统故障、发热异常、污染物质积聚、保温材料损坏、电器元件故障、非金属部件的故障、机件内部缺陷、裂纹探测等。

一种基于噪声功率检测的机械设备故障预测方法

一种基于噪声功率检测的机械设备故障预测方法
狄增文
【期刊名称】《中国金属通报》
【年(卷),期】2022()2
【摘要】随着现代工业的产生和发展,机械设备的自动化程度越来越高,这极大程度地提高了工业生产的效率。

企业的设备是企业进行生产和盈利的最基本保障。

但是,由于设备往往处于高温、高压等恶劣的工作环境,在几乎不间断的运转工作中很可
能出现老化、磨损甚至导致直接无法工作等问题,这给工厂带来了很大的经济损失。

对此,许多学者进行了故障诊断与预测方面的研究,通过采集机械设备运行过程中的
各种信号对设备运行状态和健康水平进行评估。

常用的性能参数有振动、温度、流量、压力等。

资深的领域专家通过分析这些参数,挖掘故障发生的原因,从而进行故
障诊断和预测。

但是,这种故障诊断方法的人工成本很高,也难以保证24h不间断进行,效率较低。

通过建立故障分析模型和故障数据库,对信号进行收集与高效分析以
实现设备的自动监控与故障诊断,能够有效弥补人工故障诊断的这些缺点。

【总页数】3页(P82-84)
【作者】狄增文
【作者单位】河钢宣钢金属制品公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.脉冲噪声环境中基于FLOWVD的机械设备故障时频监测方法
2.基于噪声功率谱的IC组件内部故障定位方法研究
3.一种基于可预测偏最小二乘法的故障检测方法
4.复杂噪声背景下基于非线性滤波的机械设备故障诊断方法
5.一种基于噪声功率检测的机械设备故障预测方法
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基于声音信号的机械设备故障诊断研究

基于声音信号的机械设备故障诊断研究随着现代工业的进步和发展，机械设备在生产和生活中起到着至关重要的作用。

然而，随之而来的是机械设备可能出现的故障和损坏。

传统的机械故障诊断方法往往依赖于人工观察和经验总结，存在诊断效率低下和易出错的问题。

近年来，基于声音信号的机械设备故障诊断研究逐渐引起了学术界和工业界的关注。

本文将探讨基于声音信号的机械设备故障诊断的研究现状和未来发展方向。

1. 声音信号在机械设备故障诊断中的应用声音是机械设备工作时产生的一种重要信号，可以包含大量的故障信息。

通过对机械设备产生的声音信号进行采集和分析，可以实现对机械设备状态的实时监测和故障诊断。

声音信号在机械设备故障诊断中的应用广泛，包括但不限于以下几个方面：1.1 声音特征提取声音信号中包含丰富的信息，但由于其非平稳和复杂的特性，直接对声音信号进行分析和诊断是困难的。

因此，研究人员对声音信号进行特征提取是十分重要的。

常用的声音特征提取方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform）等。

通过提取声音信号的特征，可以实现对机械设备故障的诊断和分类。

1.2 噪声去除在实际应用中，机械设备的声音信号往往伴随着大量的噪声，这给信号分析和故障诊断造成了困难。

因此，研究人员不仅需要对声音信号进行特征提取，还需要对噪声进行去除。

常用的噪声去除方法包括滤波器设计和自适应滤波等。

通过去除噪声，可以提高声音信号的质量，从而更准确地进行故障诊断。

2. 基于机器学习的机械设备故障诊断方法传统的机械设备故障诊断方法依赖于人工经验，存在诊断效率低下和易出错的问题。

近年来，随着机器学习技术的发展和应用，基于机器学习的机械设备故障诊断方法逐渐得到了广泛应用。

2.1 监督学习方法监督学习方法是机器学习中最常用的方法之一。

在机械设备故障诊断中，监督学习方法可以通过对大量带有标签的声音信号样本进行学习，建立起从声音信号到故障诊断结果的映射关系。

《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、引言随着工业的快速发展，机械设备在生产过程中的作用日益凸显。

然而，机械设备的故障往往会导致生产线的停工，甚至可能引发安全事故。

因此，对机械设备的故障诊断与预测成为了工业领域的重要研究课题。

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、实时、高效的特性而备受关注。

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，为机械设备的故障诊断提供新的思路和方法。

二、振动信号的特征提取1. 信号采集与预处理首先，通过安装在机械设备上的传感器，实时采集设备的振动信号。

由于实际环境中存在各种噪声干扰，因此需要对采集到的振动信号进行预处理，如滤波、去噪等，以提高信号的信噪比。

2. 特征提取特征提取是故障诊断的关键步骤。

通过时域、频域和时频域分析方法，从预处理后的振动信号中提取出反映设备运行状态的特征参数。

例如，可以提取出均值、方差、峰值、频率、功率谱密度等参数。

三、故障特征识别与诊断1. 模式识别方法模式识别方法是基于机器学习、深度学习等人工智能技术，通过训练模型来识别设备的故障类型和程度。

常用的模式识别方法包括支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等。

这些方法可以根据提取出的特征参数，对设备运行状态进行分类和识别。

2. 故障诊断方法根据模式识别的结果，可以实现对设备的故障诊断。

常见的故障诊断方法包括基于阈值的诊断方法和基于知识库的诊断方法。

基于阈值的诊断方法是通过设定阈值来判断设备是否出现故障；而基于知识库的诊断方法则是通过比对设备运行状态与知识库中的典型故障模式，来判断设备的故障类型和程度。

四、实验验证与分析为了验证基于振动信号的机械故障特征提取与诊断方法的有效性，我们进行了大量的实验研究。

首先，我们采集了多种机械设备在不同故障状态下的振动信号，然后通过上述的特征提取和模式识别方法，对设备的故障类型和程度进行识别和诊断。

实验结果表明，该方法能够有效地提取出反映设备运行状态的特征参数，并准确地识别和诊断设备的故障类型和程度。

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.。

机械系统的振动与噪声源辨识

机械系统的振动与噪声源辨识机械系统的振动与噪声源辨识是工程领域的一项重要研究内容。

振动与噪声源产生的原因多种多样，常见的有机械结构的固有振动、转子不平衡、齿轮传动的啮合、液压系统的脉动等。

这些振动和噪声不仅会降低机械系统的性能和寿命，还会对工作环境的舒适度产生负面影响。

因此，准确辨识振动与噪声源，对于优化设计和改善工作环境具有重要意义。

一、振动与噪声源辨识方法1. 振动信号分析方法振动信号是辨识振动与噪声源的基础。

通过采集机械系统在运行过程中产生的振动信号，并进行频谱分析，可以获取不同频率上的振动信息。

常用的振动信号分析方法有时域分析和频域分析。

时域分析主要通过计算机算法对振动信号作数学处理，如傅里叶变换、小波变换等；频域分析则是针对振动信号的频率特征进行研究。

2. 噪声信号分析方法噪声信号的特点是其频率分布往往很广，常常包含多个频段的分量。

噪声信号的分析方法相对于振动信号更加复杂。

常用的噪声信号分析方法有牛顿－迈克尔逊法、频率分析法、快速傅里叶变换法等。

这些方法通过对噪声信号的处理，可以获得噪声源的频率特征和能量分布。

二、振动与噪声源辨识的应用1. 振动与噪声源辨识在机械系统故障诊断中的应用振动与噪声源辨识技术在机械系统故障诊断中有广泛应用。

基于振动信号的分析，可以定位和诊断机械系统的故障源。

比如，当机械系统出现异常振动时，可以通过对振动信号进行频谱分析，判断故障源是由于转子不平衡还是齿轮啮合问题所致。

这可以帮助工程师快速定位故障、准确判断应采取的维修措施。

2. 振动与噪声源辨识在舒适性评价中的应用振动与噪声源辨识技术在舒适性评价中也有重要应用。

例如，在汽车行业，为了提高驾乘舒适性，需要准确辨识和定位车身与底盘的振动和噪声源。

通过系统的振动与噪声源辨识，可以精确评估车身与底盘之间的振动传递机制，并针对性地改进车身结构和减震装置，从而提升乘坐舒适度。

三、振动与噪声源辨识面临的挑战振动与噪声源辨识虽然在生产实践中得到了广泛应用，但仍面临一些挑战。

机械振动信号降噪及故障诊断技术

机械振动信号降噪及故障诊断技术引言随着机械设备的普及和应用领域的扩大，机械振动成为了一个重要的研究领域。

机械振动信号中包含了丰富的信息，可以用于故障诊断、状态监测以及性能评估等方面。

然而，由于环境噪声和设备本身天然的振动信号噪声，机械振动信号往往受到干扰和噪声的影响，这给故障诊断和信号分析带来了挑战。

因此，机械振动信号降噪及故障诊断技术成为了研究的热点。

一、机械振动信号降噪技术1.1 振动信号的基本特性机械振动信号在时间和频域上都具有自身的特定特性，例如幅值、频率和相位等。

了解振动信号的基本特性对降噪技术的研究具有重要意义。

1.2 常见的振动信号降噪方法目前，常见的机械振动信号降噪方法主要包括滤波方法、小波变换方法和时频分析方法。

滤波方法通过选择合适的滤波器对信号进行滤波处理，以去除噪声成分；小波变换方法可以将信号在时频域上进行分解，通过选择适当的小波基对信号进行降噪；时频分析方法通过在时域和频域上对信号进行联合分析，提取有用的信号成分。

1.3 振动信号降噪技术的研究挑战在机械振动信号的降噪过程中，一些挑战需要克服。

首先，振动信号中的噪声源可能是多样的，包括环境噪声、传感器噪声和设备本身的噪声等。

其次，信号与噪声之间的特征参数往往存在重叠，使得降噪过程更加复杂。

此外，实际工况下的非线性和非平稳性也为降噪技术带来了挑战。

二、机械振动信号故障诊断技术2.1 机械振动信号中的故障信息机械振动信号中包含了丰富的故障信息，例如断裂、磨损、松动和不平衡等。

这些信息可以通过信号处理技术进行提取和识别，从而实现对设备故障的准确诊断。

2.2 常用的故障诊断方法常用的机械故障诊断方法包括时域分析、频域分析和时频分析。

时域分析通过观察振动信号的时间变化特征，感知到故障源的存在；频域分析通过分析振动信号的频率成分，识别出设备存在的异常频率成分；时频分析方法则结合了时域和频域的优势，能够得到更加准确的故障诊断结果。

2.3 故障诊断技术的研究展望对于机械振动信号的故障诊断技术来说，仍然存在一些挑战和发展方向。