机械故障诊断技术4信号特征提取技术
机械故障诊断技术4_信号特征提取技术
4A 4A 4A sin(3 0 t ) sin(5 0 t ) sin(7 0 t ) 3 5 7
周期性方波信号的频谱2
图4—3 是该方波的幅频谱 图，横坐标是频率ω ，纵坐标 是幅值，图中对应于某个频率 的直线称为谱线。 从图中可知周期信号的频 谱具有下列特征： 1）离散性 即周期信号的频 ω0 3ω 0 5ω 0 7ω 0 谱图中的谱线是离散的。 图4—3 方波的幅频谱图 2）谐波性 即周期信号的谱 线只发生在基频ω 0的整数倍频率上。 3）收敛性 周期信号的高次谐波的幅值具有随谐波次数n 增加而衰减的趋势。
峭度指标Cq
Cq 1 N ( xi x ) 4
i 1 4 X rms N
峭度指标Cq对信号中的冲击特征很敏感，正常情况下 应该其值在3左右，如果这个值接近4或超过4，则说明机 械的运动状况中存在冲击性振动。一般情况下是间隙过大、 滑动副表面存在破碎等原因。
统计指标的运用注意
以上的各种统计指标，在故障诊断中不能孤立的看， 需要相互映证。同时还要注意和历史数据进行比较，根据 趋势曲线作出判别。 在流程生产工业中，往往有这样的情况，当发现设备 的情况不好，某项或多项特征指标上升，但设备不能停产 检修，只能让设备带病运行。当这些指标从峰值跌落时， 往往预示某个零件已经损坏，若这些指标（含其它指标） 再次上升，则预示大的设备故障将要发生。
• 4．2．2 周期信号与非周期信号的频谱
最简单的周期信号是正弦信号 x(t ) A sin(t ) A sin(2ft ) 如果正弦信号的周期为T，则它们之间的关系为： 1 f T 2 富里叶级数说明满足狄利克雷条件的周期信号，可以用正弦函数表 达成富里叶级数的形式： x(t ) a 0 An sin(n 0 t n ) （n=1，2，3，……）
振动信号的机械故障诊断与预测模型研究
振动信号的机械故障诊断与预测模型研究引言随着机械设备的广泛应用，机械故障对生产效率和设备寿命造成了严重影响。
因此，精确的机械故障诊断与预测模型的研究对于提高设备可靠性和降低维护成本具有重要意义。
振动信号作为一种常见的故障特征量，具有信息量丰富和非侵入性的特点，被广泛应用于机械故障诊断与预测中。
本文将探讨基于振动信号的机械故障诊断与预测模型的研究。
一、振动信号的特征提取方法特征提取是振动信号分析的关键步骤，其目的是从原始信号中提取有效的特征以描述机械故障状态。
常见的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征。
1.1 时域特征时域特征是指在时间上对信号进行分析的方法，包括均值、标准差、峰值等。
时域特征能够反映信号的整体特征和波形特征，但对于频率信息不敏感。
1.2 频域特征频域特征是指将信号转换到频率域进行分析的方法，包括功率谱密度、频谱峰值等。
频域特征能够反映信号的频率分布和能量集中情况，适用于故障频率分析。
1.3 时频域特征时频域特征是指对信号进行时间和频率联合分析的方法，包括短时傅里叶变换、小波变换等。
时频域特征可以提取信号的瞬时频率、瞬时幅值等动态特征，适用于瞬变故障的检测与诊断。
二、机械故障诊断模型的研究机械故障诊断模型旨在通过分析振动信号提取的特征，判断机械设备的故障类别和故障程度。
常见的机械故障诊断模型包括基于统计学方法、人工智能方法和深度学习方法。
2.1 基于统计学方法的机械故障诊断模型基于统计学方法的机械故障诊断模型采用概率统计和统计模型建立对应的故障诊断规则。
其中，最常用的方法是基于支持向量机（SVM）和贝叶斯分类器的模型。
这些方法适用于数据量较小且特征明显的故障诊断，但对于复杂故障的诊断效果较差。
2.2 基于人工智能方法的机械故障诊断模型基于人工智能方法的机械故障诊断模型利用神经网络、遗传算法等方法进行故障识别与分类。
这些方法能够处理大规模数据和复杂故障，但对训练数据和参数设置较为敏感。
风机叶片振动信号分析与故障特征提取
风机叶片振动信号分析与故障特征提取随着工业领域的发展，风机在许多行业中被广泛使用，如电力、石化、冶金等。
风机的稳定运行直接关系到生产工艺的正常进行和设备的寿命。
然而，由于各种原因导致的风机叶片振动可能会造成设备故障，降低其运行效率和使用寿命。
在风机叶片振动信号分析与故障特征提取方面，一项关键的任务是通过信号处理技术来提取故障特征，帮助工程师们实现风机的智能监测与故障预警。
下面，将针对这一问题进行详细探讨。
1. 信号采集与预处理风机叶片振动信号的采集通常使用传感器进行，传感器将叶片振动转化为电信号进行采样。
然后，我们需要对采集得到的信号进行预处理，包括滤波、降噪和提取有效信息等。
滤波的目的是去除噪声和干扰，使得后续处理更为准确可靠。
2. 叶片振动信号分析方法针对风机叶片振动信号，我们可以采用多种信号分析方法，来获取相关故障的特征信息。
其中，时域分析可以用来观察信号的波形和周期性，通过计算均值、方差等统计量来评估叶片的振动稳定性。
频域分析则通过傅里叶变换等方法，将信号转化到频域进行分析，可以得到不同频率分量的能量分布情况。
此外，小波变换、时频分析等方法也可以应用于叶片振动信号的分析。
3. 故障特征提取与模式识别通过信号分析得到的故障特征可以用于判断叶片是否存在故障，并对故障类型进行分类。
常用的故障特征包括振动幅值、频率、能量等。
针对叶片振动信号中的频率成分，可以采用谱峰提取、小波包分析等方法进行特征提取。
同时，将提取得到的特征输入到模式识别算法中，如人工神经网络、支持向量机等，可以实现对故障类型的自动识别。
4. 故障诊断与预警基于风机叶片振动信号的分析与特征提取，我们可以建立故障诊断与预警系统，实现对风机运行状态的实时监测。
当系统检测到异常振动信号时，可以自动发出预警信号，并进行故障类型的诊断。
根据诊断结果，工程师们可以采取相应的措施，及时修复或更换受损的叶片，从而避免更大的损失。
综上所述，风机叶片振动信号分析与故障特征提取是实现风机智能监测与故障预警的重要步骤。
机械设备故障诊断经典问题及答案详解
机械设备故障诊断包括哪几个方面的内容？答：机械设备故障诊断所包含的内容可分为三部分。
第一部分是利用各种传感器和监测仪表获取设备运行状态的信息，即信号采集。
采集到的信号还需要用信号分析系统加以处理，去除无用信息，提取能反映设备状态的有用信息（称为特征信息），从这些信息中发现设备各主要部位和零部件的性能是处于良好状态还是故障状态，这部分内容称为状态监测，它包含了信号采集和信号处理。
第二部分是如果发现设备工作状态不正常或存在故障，则需要对能够反映故障状态的特征参数和信息进行识别，利用专家的知识和经验，像医生诊断疾病那样，诊断出设备存在的故障类型、故障部分、故障程度和产生故障的原因，这部分内容称为故障诊断。
第三部分称为诊断决策，根据诊断结论，采取控制、治理和预防措施。
在故障的预防措施中还包括对设备或关键零部件的可靠性分析和剩余寿命估计。
有些机械设备由于结构复杂，影响因素众多，或者对故障形成的机理了解不够，也有从治理措施的有效性来证明诊断结论是否正确。
由此可见，设备诊断技术所包含的内容比较广泛，诸如设备状态参数（力、位移、振动、噪声、裂纹、磨损、腐蚀、温度、压力和流量等）的监测，状态特征参数变化的辨识，机器发生振动和机械损伤时的原因分析，故障的控制与防治，机械零部件的可靠性分析和剩余寿命估计等，都属于设备故障诊断的范畴。
监测与诊断系统应具备有哪些工作目标？监测与诊断系统的一般工作过程与步骤是怎样的？1) 能了解被监测系统的运行状态，保证其运行状态在设计约束之内；2) 能提供机器状态的准确描述；3) 能预报机器故障，防止大型事故产生，保证人民生命的安全。
故障诊断技术的实施过程主要包括：诊断文档建立和故障诊断实施其中故障诊断技术在实施过程中包括以下几个关键的内容： 1状态信号采集 2故障特征提取 3技术状态识别 4o 维修决策形成。
什么是转子的临界转速？挠性转子是如何定义的？答：1）当转子的转速达到横向振动的一阶自振频率时，将发生一阶共振，此时的转速即为临界转速。
基于 matlab 的机械故障诊断技术案例教程
基于 matlab 的机械故障诊断技术案例教程机械故障诊断技术是通过分析机械设备的运行状态、振动、声波等数据，以识别和定位故障的技术手段。
在此案例教程中，我们将详细介绍基于MATLAB的机械故障诊断技术。
一、故障诊断技术的基本原理故障诊断技术是通过对机械设备的振动、声音等信号进行分析来判断设备运行是否正常。
在机械故障诊断过程中，需要收集设备的振动和声音数据，并进行合理的处理和分析。
二、使用 MATLAB 进行机械故障诊断的案例在此案例中，我们将以离心泵为例，介绍基于 MATLAB 的机械故障诊断技术的应用。
1. 数据采集：从离心泵中采集振动和声音数据，并将其存储为数值形式的文件。
2. 数据预处理：使用MATLAB 对采集到的数据进行预处理，包括去噪、滤波、降采样等操作，以便后续的信号分析和故障诊断。
3. 特征提取：使用 MATLAB 对预处理后的数据提取特征。
常用的特征包括频域特征、时域特征、小波包特征等。
4. 特征选择：根据实际情况，使用 MATLAB 对提取到的特征进行选择，筛选出与故障相关的特征。
5. 故障诊断模型建立：使用 MATLAB 构建故障诊断模型，可以采用机器学习算法、人工智能技术等。
6. 故障诊断与预测：使用构建好的故障诊断模型，对新的数据进行诊断和预测。
通过与已知故障样本进行比对，可以准确判断设备是否出现故障，并预测故障类型。
三、案例教程中的注意事项在进行机械故障诊断时，需要注意以下几点：1. 数据采集要准确可靠，确保采集到的数据具有代表性。
2. 数据预处理要注意去除噪声、滤除干扰，并保留有用的信号。
3. 特征提取要选择合适的特征，能够准确反映机械设备的运行状态。
4. 模型建立要根据实际情况选择合适的算法和技术，同时需要考虑模型的准确性和计算效率。
5. 故障诊断与预测要结合实际情况进行判断，并及时修复设备故障，避免进一步损坏。
综上所述，通过基于 MATLAB 的机械故障诊断技术案例教程，我们可以学习到使用 MATLAB 进行机械故障诊断的基本原理和方法，帮助我们有效提高设备故障的诊断准确性和效率。
工业机器人的故障诊断技术分析
基于数学模型的故障诊断技术
简介
基于数学模型的故障诊断技术 是一种通过建立系统数学模型 ，并利用输入输出数据来识别
系统故障的方法。
优点
能够精确地描述系统动态行为， 对于复杂系统具有较强的适用性 。
缺点
建立数学模型需要较高的技术要求 ，并且对于某些复杂系统难以建立 有效的数学模型。
基于信号处理的故障诊断技术
存储和分析历史数据，提供数据支持。
故障诊断系统的故障检测与识别
1 2
故障检测模块
实时监测工业机器人的运行状态，发现异常情 况。
故障识别模块
通过对数据的分析，识别出具体的故障类型和 位置。
故障定位模块
3
进一步确定故障的具体位置和影响范围。
故障诊断系统的决策与控制
决策模块
根据故障类型和位置，制定相应的维修策略。
03
模型优化和更新
通过对模型的持续优化和更新，可以提高模型的自适应能力和诊断性
能，实现更高效和准确的故障诊断。
基于物联网的远程故障诊断技术
远程故障诊断
利用物联网技术，可以实现工业机器人的远程故障诊断 ，及时发现并解决故障问题，提高生产效率和降低维修 成本。
在线监测与预警
通过实时监测工业机器人的运行状态和各项参数，可以 实现故障预警和预防性维护，降低故障发生率和提高机 器人的使用寿命。
加工与装配
工业机器人可以用于加工 和装配，如铣削、钻孔、 拧螺丝等，提高生产效率 和精度。
工业机器人技术的发展历程
第一代工业机器人
基于示教再现技术的工业 机器人，通过示教盒对机 器人进行在线编程，实现 机器人的重复运动。
第二代工业机器人
具有感知能力的工业机器 人，通过传感器感知环境 信息，实现机器人的自适 应控制。
机械故障诊断技术习题参考答案
1参考答案教材设备故障诊断沈庆根、郑水英化学工业出版社2006.3第1版2010.6.28 于电子科技大学1 第1章概论1.1 机械设备故障诊断包括哪几个方面的内容答机械设备故障诊断所包含的内容可分为三部分。
第一部分是利用各种传感器和监测仪表获取设备运行状态的信息即信号采集。
采集到的信号还需要用信号分析系统加以处理去除无用信息提取能反映设备状态的有用信息称为特征信息从这些信息中发现设备各主要部位和零部件的性能是处于良好状态还是故障状态这部分内容称为状态监测它包含了信号采集和信号处理。
第二部分是如果发现设备工作状态不正常或存在故障则需要对能够反映故障状态的特征参数和信息进行识别利用专家的知识和经验像医生诊断疾病那样诊断出设备存在的故障类型、故障部分、故障程度和产生故障的原因这部分内容称为故障诊断。
第三部分称为诊断决策根据诊断结论采取控制、治理和预防措施。
在故障的预防措施中还包括对设备或关键零部件的可靠性分析和剩余寿命估计。
有些机械设备由于结构复杂影响因素众多或者对故障形成的机理了解不够也有从治理措施的有效性来证明诊断结论是否正确。
由此可见设备诊断技术所包含的内容比较广泛诸如设备状态参数力、位移、振动、噪声、裂纹、磨损、腐蚀、温度、压力和流量等的监测状态特征参数变化的辨识机器发生振动和机械损伤时的原因分析故障的控制与防治机械零部件的可靠性分析和剩余寿命估计等都属于设备故障诊断的范畴。
1.2 请简述开展机械设备故障诊断的意义。
答1、可以带来很大的经济效益。
①采用故障诊断技术可以减少突发事故的发生从而避免突发事故造成的损失带来可观的经济效益。
②采用故障诊断技术可以减少维修费用降低维修成本。
2、研究故障诊断技术可以带动和促进其他相关学科的发展。
故障诊断涉及多方面的科学知识诊断工作的深入开展必将推动其他边缘学科的相互交叉、渗透和发展。
2 第2章故障诊断的信号处理方法2.1 信号特征的时域提取方法包括哪些答信号特征的时域提取方法包括平均值、均方根值、有效值、峰值、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、偏度指标或歪度指标、偏斜度指标、峭度指标。
基于人工智能的机械故障诊断与预测技术
基于人工智能的机械故障诊断与预测技术随着科技的不断进步和人工智能技术的不断发展，人工智能在各个领域都有广泛的应用。
其中，机械故障诊断与预测技术是人工智能的重要应用领域之一。
本文将探讨基于人工智能的机械故障诊断与预测技术的原理、特点和应用前景。
一、机械故障诊断与预测技术的原理1. 数据采集与处理机械故障诊断与预测技术的第一步是对机器运行过程中产生的各类数据进行采集与处理。
传感器技术的不断发展使得我们可以采集到大量的机器参数数据，如温度、压力、振动等。
同时，为了消除数据中的噪声和干扰，还需要进行数据处理，采用滤波、降噪、数据归一化等方法。
2. 特征提取与选择在数据采集与处理的基础上，需要从原始数据中提取有用的特征。
特征可以是机器性能指标的统计量，也可以是频域或时频域上的特征参数。
选择合适的特征是提高机械故障诊断与预测准确性的关键。
3. 模型建立与训练在特征提取与选择的基础上，需要建立机械故障诊断与预测的模型。
人工智能技术如支持向量机、神经网络、决策树等常用于机械故障诊断与预测的模型。
通过使用已有的数据进行模型的训练，提高模型在未知数据上的泛化能力，使得机器能够准确地识别故障和预测故障的发生。
二、基于人工智能的机械故障诊断与预测技术的特点1. 自动化与准确性传统的机械故障检测与维修过程往往需要人工干预，而基于人工智能的机械故障诊断与预测技术能够实现自动化的检测与维修过程，大大提高了工作效率。
同时，由于人工智能技术具有较强的模式识别和学习能力，能够准确地诊断和预测机械故障。
2. 提前预警与维护基于人工智能的机械故障诊断与预测技术能够及早发现机械故障和潜在的故障隐患，及时发出报警或预警信号，对机械设备进行维护或修复，避免设备损坏和生产事故的发生。
这种提前预警的能力对于工业生产和设备运行的安全至关重要。
3. 数据驱动与智能化基于人工智能的机械故障诊断与预测技术是数据驱动的，它能够根据历史数据和实时数据进行故障诊断和预测。
《故障诊断技术》题集
《故障诊断技术》题集一、选择题（每题2分，共20分）1.故障诊断技术的主要目的是什么？A. 预防设备故障B. 加速设备老化C. 提高设备生产效率D. 降低设备维护成本2.在故障诊断中，以下哪种方法属于振动分析法？A. 红外热像检测B. 油液分析C. 频谱分析D. 超声波检测3.以下哪项不是故障诊断中常用的无损检测技术？A. X射线检测B. 磁粉探伤C. 涡流检测D. 电阻测量4.在进行电气设备故障诊断时，通常使用哪种仪器来检测局部放电？A. 红外热像仪B. 局部放电检测仪C. 振动分析仪D. 超声波探伤仪5.故障诊断中的“故障树”分析方法主要用于？A. 确定故障原因B. 预测设备寿命C. 评估设备性能D. 优化设备设计6.在旋转机械的故障诊断中，不平衡故障通常表现为？A. 振动幅值减小B. 振动频率降低C. 振动幅值增大D. 振动相位改变7.以下哪种信号处理方法常用于提取故障特征？A. 滤波B. 放大C. 压缩D. 调制8.在进行轴承故障诊断时，以下哪种指标最有助于判断轴承状态？A. 温度B. 压力C. 流量D. 振动加速度9.故障诊断中的模式识别方法主要用于？A. 识别设备型号B. 判断设备新旧程度C. 区分故障类型D. 预测设备维护周期10.在液压系统故障诊断中，以下哪种现象可能指示液压泵存在故障？A. 油温升高B. 油压降低C. 油液清洁度提高D. 油箱液位下降二、填空题（每题2分，共20分）1.故障诊断技术通常包括信号采集、特征提取、状态识别和________四个主要步骤。
2.在机械设备故障诊断中，常用的信号分析方法有________和时频分析。
3.电气设备故障诊断时，局部放电检测可以有效地发现设备内部的________缺陷。
4.振动分析法在故障诊断中主要用于检测设备的________和松动等故障。
5.油液分析在液压系统故障诊断中主要用于检测油液的污染程度和________。
6.在进行声学故障诊断时，通常使用________仪器来检测设备的异常声音。
旋转机械故障诊断中的信号处理技术综述
6、谱分析
总结 本次演示介绍了旋转机械故障诊断中常用的几种信号处理技术。这些技术在 分析设备的振动、声音等信号时具有不同的优势和特点。在实际应用中，可以根 据设备的类型和故障类型选择合适的信号处理方法，以提高故障诊断的准确性和 效率。随着科技的不断发展，更多的信号处理技术将会被应用到旋转机械故障诊 断中，为工业生产的稳定性和安全性提供更好的保障。
4、独立成分分析
4、独立成分分析
独立成分分析（ICA）是一种用于分离独立源信号的方法，它能够从复杂的混 合信号中找到主要的成分。在旋转机械故障诊断中，ICA可用于分析复杂的振动 信号，以识别出由不同故障源引起的振动。例如，通过ICA分析，可以区分由轴 承故障和齿轮故障引起的振动信号，从而更精确地诊断设备的故障类型。
1、傅里叶变换
1、傅里叶变换
傅里叶变换（FT）是信号处理领域中最基本的工具之一，它将时域信号转换 为频域信号，从而让我们能够看到信号在各个频率下的强度。在旋转机械故障诊 断中，通过FT可以分析设备运行时的振动、声音等信号，揭示其工作状态。例如， 通过对振动信号的FT分析，可以识别出轴承是否处于正常状态或出现故障。
2、基于神经网络的诊断技术
2、基于神经网络的诊断技术
基于神经网络的诊断技术是一种利用神经网络进行模式识别的技术。该技术 通过训练神经网络，使其能够根据输入的故障信号进行分类和识别，从而实现故 障诊断。该技术具有自适应性、鲁棒性和学习能力等优点，但需要大量的训练数 据和计算资源。
3、基于深度学习的诊断技术
5、神经网络
5、神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，它能够学习和识别复 杂的模式。在旋转机械故障诊断中，神经网络可用于训练和识别设备的故障模式。 通过收集大量的正常和故障状态下的信号数据，可以训练神经网络对不同类型的 故障进行分类和预测。此外，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和循环神经 网络（RNN）也在旋转机械故障诊断中得到了广泛应用，它们能够在复杂的信号 中提取出更有效的特征，从而提高故障诊断的准确性。
机械设备故障诊断技术
信号的概率密度函数分析称为幅值域分析
2、故障诊断的动态指标
（1）峰值 x p ：指信号可能出现的最大瞬时值 max x(t) 。 （2）均值 µ x 和绝对平均值 µ x ：均值是指信号幅值的算术平均值
∫ µ x
=
1 T
T
x(t)dt
0
∫ µ x
=1 T
T
x(t) dt
0
假如信号 x(t) 的离散值为 xi (i = 1,2,⋯, N ) ，则可得到均值和绝对平均值的一致
1
1.2 设备故障的信息获取和检测方法
1.2.1 设备故障信息的获取方法
监测对象 特征信信号息测取 征 兆信息提取 状 态状态诊断
故障情况
设整备、干控预制（、维诊修断、）调
决 决策形成策 状态趋势
图 1-1 设备诊断过程框图
1、直接观测法 2、参数测定法 3、磨损残余物的测定 4、设备性能指标的测定 1.2.2 设备故障的检测方法 1、振动和噪声的故障检测 （1）振动法：对机器主要部位的振动值如位移、速度、加速度、转速及相位 值等进行测定，与标准值进行比较，据此可以宏观地对机器的运行状况进行评定，
1
xi2 ] 2
i=1
（4）方差：方差的定义为
∫ σ
2 x
=
1 T
T 0
[
x(t
)
−
µ
x
]2
dt
∑ σ ˆ
2 x
=
1 N
N
(xi
i=1
2
− µˆ x )
（5）偏斜度和峭度：两者的数值可以如下确定
机械设备故障诊断技术及应用
第一章 绪 论
1.1 机械设备故障诊断技术的意义、目的和内容 设备诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局 部是正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。 机械设备故障诊断技术日益获得重视与发展的原因是，随着科学技术与生产 的发展，机械设备工作强度不断增大，生产效率、自动化程度越来越高，同时设 备更加复杂，各部分的关联愈加密切，往往某处微小故障就爆发链锁反应，导致 整个设备乃至与设备有关的环境遭受灾难性的毁坏。例如，1973 年美国三里岛核 电站堆芯损坏事故；1985 年美国航天飞机“挑战者号”的坠毁；1984 年印度博帕 尔市农药厂异氰酸甲酯毒气外泄事故；1986 年前苏联切尔诺贝利核电站泄漏事故； 1986 年欧洲莱因河瑞士化学工业污染事故等。重要设备因事故停机造成的损失极 为严重；一个乙烯球罐停产一天，损失产值 500 万元，利润 200 万元；一台大型 化纤设备停产 1 小时，损失产值 80 万元。对大型汽轮发电机组进行振动监视，获 利与投资之比为 17：1。 设备诊断技术日益获得重视与发展的另一个重要原因是能改革维修体制，大 量节省维修费用。 日本有资料指出，采用诊断技术后，每年设备维修费减少 20%~50%，故障停 机减少 75%。 设备诊断技术包括以下 5 方面内容。 1、正确选择与测取设备有关状态的特征信号 2、正确地从特征信号中提取设备有关状态的有用信息 3、根据征兆正确地进行设备的状态诊断 4、根据征兆与状态正确地进行设备的状态分析 5、根据状态分析正确地作出决策
机械故障诊断技术
3、有的仪器可分为几个频率档可分别读值， 也可同时进行若干个频率档分析。 二、声级计 机械运转是会产生：振动和噪声。 声级计是测量噪声的专用分析仪器。 一般使用电容式传声器，经放大及计权后可读出声压 级的大小。 存在的问题：1、存在背景噪声的干扰；2、虽然能进 行倍频程分析，但由于产生噪声的零件多、传输途径 复杂，很难确定产生故障的零件部位。 三、温度计 温度仪、红外线测温仪、温度传感器、温度监测系统
曲线)
浴盆曲线沿时间轴分为三部分:
Ⅰ 磨合期,表示新机器的跑合阶段,故障率较高;
Ⅱ 正常使用期,表示机器经跑合后处于稳定阶段, 故障率最低;
Ⅲ 耗损期,表示机器由于磨损、疲劳、腐蚀等已 处于老年阶段，故障率逐步上升。
一般现场设备都处于Ⅱ、Ⅲ阶段，可取浴盆曲 线的一半，称为劣化曲线。 劣化曲线沿纵轴可分为三个阶段： 绿区（G） 包括浴盆曲线的正常使用阶段， 故障率最低，它表示机器处于良好状态； 黄区（Y） 包括浴盆曲线Ⅲ区的初始阶段， 故障率已有升高的趋势，表示机器处于注意状态；
第五节、旋转机械转子现场平衡技术
第三节、旋转机械故障的简易诊断法
简易诊断方法 是采用便携式测 振仪采集信号，并由信号的某些参数或 统计量构成诊断指标，由此来判定设备 的运行状态是否正常。 简易诊断方法 主要用于设备 状态监测，作为精密诊断的基础。 特点：简单易行、投资少、见效快； 但功能受限制，只能解决故障诊断的初 步分类（初级阶段）。
设备监测与诊断过程
设备监测与诊断过程如框图所示：
故障模拟 信号检测 特征提取 各种样板模式
典型故障
信号检测
故障信号
特征提取
故障档案库
状态模式 待检模式
设备
机械故障诊断的信号处理方法：频域分析
机械故障诊断的信号处理方法：频域分析王金福;李富才【摘要】Frequency-domain analysis is the most conventional method for signal processing in fault diagnosis of machinery. In the literature, a number of frequency-domain-based methods have been applied to detect faults in machinery and each method has its own features. Therefore, selecting appropriate method plays a pivotal role in inspecting defects according to vibration signals. Characteristics of fault-caused vibration signals and frequency-domain-based methods were summarized in this paper using representative examples, so as to establish a rule of selecting appropriate signal methods for extracting vibration features of different mechanical equipments. The results can be used to improve the precision and reliability of several kinds of fault diagnoses for key components in different machinery.% 频域分析方法是机械故障诊断中信号处理最重要和最常用的分析方法，其种类繁多且各具特点。
基于声音信号的机械故障诊断方法研究
基于声音信号的机械故障诊断方法研究引言：在各种机械设备的日常运行中，机械故障会时不时地出现，给生产和工作带来诸多不便和损失。
因此，研究和开发一种高效准确的机械故障诊断方法变得尤为重要。
本文将探讨一种基于声音信号的机械故障诊断方法，通过分析声音信号中的特征，快速准确地判断机械设备是否存在故障。
一、声音信号分析声音信号是机械设备运行时产生的，可以通过麦克风等装置采集到。
声音信号在频域和时域上都有非常明显的特征，因此可以通过对信号的分析来判断故障类型和程度。
1. 频域分析通过对声音信号进行傅里叶变换，可以将信号从时域转换为频域。
频域上的特征可以用于判断故障类型。
例如，在某些故障情况下，频谱图中会出现特定频率的峰值，这表明机械设备存在问题。
通过研究各种故障类型的频谱图特征，可以建立起一套故障诊断模型。
2. 时域分析与频域相比，时域分析可以提供更多关于故障情况的信息。
例如，故障时会出现震动、摩擦声等特征，这些特征可以通过时域分析来捕捉。
同时，时域分析也可以用于探测故障的变化趋势，帮助判断故障的严重程度和发展趋势。
二、故障诊断方法1. 特征提取在进行声音信号的故障诊断时，首先需要进行特征提取。
特征提取是将声音信号转换为一组能够描述故障特征的特征向量的过程。
常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征、小波特征等。
通过提取不同特征，并结合机械设备的工作特点，可以得到一组全面的特征向量。
2. 特征选择在得到了特征向量后，需要进行特征选择。
特征选择是为了提取最有判别力和最相关的特征，减小特征向量的维度，并消除冗余信息。
常用的特征选择方法有相关系数法、信息增益法、卡方检验等。
通过特征选择，可以得到一个更精简的特征向量。
3. 故障诊断模型建立在得到特征向量后，可以使用各种分类算法来建立故障诊断模型。
常用的分类算法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。
通过利用已知故障样本进行训练和学习，建立出一个准确可靠的故障诊断模型，用于判断新样本的故障类型和程度。
浅析煤矿机电设备故障诊断和预警技术发展趋势
浅析煤矿机电设备故障诊断和预警技术发展趋势摘要：随着煤矿需求量的逐年增多，对煤矿机电设备运行质量的要求也在提高。
现代煤矿生产过程中需要用到大量的机电设备，比如综采设备、通风设备、液压设备、运输设备等，正是这些电气设备密切配合，才能保障煤矿开采活动的顺利进行。
大量机械化、自动化、智能化电气设备的应用不仅提高了煤矿井下作业的效率，而且提升了煤矿采掘过程的安全性，降低了煤矿事故的发生率。
然而，随煤矿机电设备的广泛应用，不同类型的机电设备故障时有发生，需要对机电设备的故障及时诊断和维修，保证煤矿生产正常进行。
煤矿技术人员在处置机电设备故障时也要综合判断机电设备实际运行状态，认真分析设备出现故障的原因，结合设备故障类型，组织开展针对性维修，确保机电设备高效运转。
关键词：机电设备；故障诊断；维修技术引言煤炭开采过程涉及很多机电设备的应用。
这些设备的种类、型号较多，而且成本也较高，因此需要煤矿企业高度重视机电设备的维护和修理工作。
只有设备处在良好状态下，才能更好地发挥出其作用和优势，从而提高煤矿的生产效率和经济效益。
但是实际上，煤矿企业为了追求开采效率，致使机电设备长期处在恶劣环境和高强度工作状态中，机电设备难免会发生故障，其运行的稳定性和安全性受到影响。
因此，煤矿企业需要对机电设备进行故障诊断和维修，相关专业人员需要科学合理地选择故障诊断方式，并且及时进行维修，使机电设备尽快恢复生产，将机电设备故障带来的损失降到最低。
1煤矿机电设备故障诊断技术分析1.1人工现场故障诊断技术在煤矿机电设备运行过程中，一旦发生机电设备故障，井下作业人员可以迅速根据设备型号和实际状态迅速采取行动。
资深技术人员能够根据机电设备的异常参数，比如：温度、压力、润滑等异常情况，迅速判定机电设备故障的位置和异常情况，同时利用检测设备检验设备的外部信息，进一步判定设备是否存在短路、液压油乳化或不足、散热元件损耗等导致机电设备发生故障的具体原因，从而为机电设备维修提供必要的指导。
自动化设备的故障预测与诊断技术
自动化设备的故障预测与诊断技术在当今高度工业化的时代，自动化设备在各个领域发挥着至关重要的作用。
从制造业的生产线到能源领域的大型机组，从交通运输的关键设施到医疗行业的精密仪器，自动化设备的稳定运行直接关系到生产效率、产品质量、服务水平以及安全保障。
然而，如同人类会生病一样，自动化设备在运行过程中也难免会出现故障。
为了减少故障带来的损失，提高设备的可靠性和可用性，自动化设备的故障预测与诊断技术应运而生，并成为了工业领域的一个重要研究方向。
故障预测与诊断技术的核心目标是在设备出现明显故障之前，通过对设备运行状态的监测和分析，提前发现潜在的故障隐患，并准确诊断出已经发生的故障原因，从而为设备的维护和维修提供科学依据，实现设备的预防性维护和快速修复。
这一技术的实现并非一蹴而就，它涉及到多个学科的知识和技术的融合，包括机械工程、电气工程、电子技术、计算机科学、信号处理、统计学、人工智能等。
要实现对自动化设备的故障预测与诊断，首先需要获取设备的运行状态信息。
这些信息可以通过安装在设备上的各种传感器来采集，如温度传感器、压力传感器、振动传感器、电流传感器、电压传感器等。
传感器采集到的原始信号通常是一些物理量的时间序列，如温度的变化曲线、压力的波动数据、振动的频谱等。
这些原始信号往往包含了大量的噪声和干扰，需要经过预处理和特征提取等步骤，才能提取出能够反映设备运行状态的有效特征。
预处理的目的是去除原始信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。
常用的预处理方法包括滤波、平滑、归一化等。
特征提取则是从预处理后的信号中提取出能够反映设备故障的特征参数，如均值、方差、峰值、频率成分、能量分布等。
这些特征参数可以作为后续故障诊断和预测的依据。
在获取了设备的运行状态特征之后，就可以采用各种故障诊断和预测方法来分析这些特征，判断设备是否存在故障以及预测故障的发展趋势。
传统的故障诊断方法主要基于模型和基于知识两种。
基于模型的方法是通过建立设备的数学模型，如动力学模型、热力学模型等，然后将实际采集到的信号与模型预测的结果进行对比，从而判断设备是否存在故障。
机械设备故障诊断的前沿技术是什么
机械设备故障诊断的前沿技术是什么在现代工业生产中，机械设备的稳定运行是保障生产效率和质量的关键。
然而，由于长时间的运行、复杂的工作环境以及各种不可预见的因素，机械设备难免会出现故障。
及时准确地诊断出故障，并采取有效的维修措施，对于减少停机时间、降低维修成本、提高设备可靠性和安全性具有重要意义。
随着科技的不断进步，机械设备故障诊断技术也在不断发展，涌现出了一系列前沿技术。
一、基于大数据分析的故障诊断技术随着工业互联网和物联网技术的普及，大量的机械设备运行数据被实时采集和存储。
这些数据包含了设备的各种运行状态信息，如温度、压力、振动、电流等。
通过对这些大数据的分析，可以挖掘出设备运行的潜在规律和模式，从而实现故障的诊断和预测。
大数据分析在机械设备故障诊断中的应用主要包括数据预处理、特征提取、模型建立和故障诊断等步骤。
首先，需要对采集到的原始数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，以提高数据质量。
然后，通过特征工程技术提取能够反映设备故障的关键特征。
接下来，利用机器学习或深度学习算法建立故障诊断模型，如支持向量机、决策树、神经网络等。
最后，将实时采集的数据输入模型中，进行故障诊断和预测。
基于大数据分析的故障诊断技术具有数据驱动、自适应性强、能够发现潜在故障等优点。
然而，该技术也面临着数据质量、数据安全、计算资源等方面的挑战。
二、基于深度学习的故障诊断技术深度学习是近年来人工智能领域的热门技术，在机械设备故障诊断中也得到了广泛的应用。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等，能够自动从大量的数据中学习到复杂的特征和模式，从而实现高精度的故障诊断。
以卷积神经网络为例，它可以直接处理原始的振动信号等数据，通过卷积层和池化层自动提取故障特征。
循环神经网络和长短时记忆网络则适用于处理具有时间序列特性的数据，能够捕捉故障发展的动态过程。
深度学习在机械设备故障诊断中的应用需要大量的标注数据进行训练，以提高模型的准确性和泛化能力。
信号特征提取
③将上述对应的 IMF 进行总体平均运算，得到 EEMD 分解后最终的IMF
c j (t)
1 N
N
cij (t)
i 1
22
振动信号 预处理 特征提取 分类识别
分类识别
模式识别
优点：经典的(参数)统计估计方法，其学习方法的重要理 论基础之一是统计学。 缺点：需要知道样本的分布形式，并且需要无穷多的样 本，使得其在实际表现中并不尽如人意。
基于频域特征提取法优缺点
优点：频域分析实际物理意义明确，能够提供比时域波形更加直观的特征信息。 缺点：只能在有限区间内进行，并且由于时域截断会带来能量泄漏，使得离散 频谱的幅值、相位和频率都可能产生较大误差。
5
特征提取方法
短时傅里叶变换优缺点
优点：能得到不同时刻的频谱。 缺点：对信号突变反应不灵敏，且窗口大小固定不变。
信号特征提取
The Feature Extraction of Vibration Signals
引言
信号特征提取是从信号中获取信息的过程，是模 式识别、智能系统和机械故障诊断等诸多领域的基 础和关键，特征提取广泛的适用性使之在诸如语音 分析、图像识别、地质勘测、气象预报、生物工程、 材料探伤、军事目标识别、机械故障诊断等几乎所 有的科学分支和工程领域得到了十分广泛的应用。
对于任意的时间序列x(t)，若满足条件：
x( ) d
t
则信号的Hilbert变换可表示为
H[x(t)]
1
x( )
P
d
t
其中P为柯西主值。
18
希尔伯特黄变换-希尔伯特变换
将分解得到的IMF分量做Hilbert变换
H[ci
(t)]
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若歪度指标变化不大，有效值Xrms与平均值的比值增 大，说明由于磨损导致间隙增大，因而振动的能量指标— —有效值Xrm比平均值增加快，其裕度指标Ce也增大了。
• 4．1．6 歪度指标
歪度指标Cw反映振动信号的非对称性。
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的部位、故障的类型就需要进一步的做精密分析。 在这方面频谱分析是一个重要的、最常用的分析 方法。
• 4．2．1 频域分析与时域信号的关系
图4—1描述了信号的时域与频
域关系。信号是由多个正弦波组成，
频率比为：1∶3∶5∶7…，幅值比
平均值描述信号的稳定分量，又称直流分量。
ted with Aspose.SlEXidveaN1sluiNf1aoxtir(ito).NnEoTnl3y..5 Client Profile 5.2
在平均值用于使用涡流传感器的故障诊断系统中。当
把C一o个p涡yr流ig传h感t 2器0安0装4-于2轴01瓦1的A底s部po（s或e顶P部ty）L，td其. 初始
摩擦或碰撞，造成振动波性的不对称，使歪度指标Cw增大。
• 4．1．7 峭度指标
峭度指标Cq反映振动信号中的冲击特征。
ted with Aspose.峭S度lEid指vea标sluCCfqqaotrio.N1NniNE1oX(Tnxr4mils3y..x5)4 Client Profile 5.2
• 4．2．2 周期信号与非周期信号的频谱
最简单的周期信号是正弦信号 x(t) Asin(t ) Asin(2ft )
如果正弦信号的周期为T，则它们之间的关系为： f1 T 2
富里叶级数说明满足E狄v利al克u雷a条tio件n的周on期l信y.号，可以用正弦函数表 ted 达w成it此富hC公里Ao式叶sp具级py有o数rxsi明的(gte)确形h.的式Sta20物：li0d理n0e意1 4sA义n-fs2。oin0它(rn1表.1N0明t EA任Tsn何)p满3o足.s5狄eC（利Pnl克i=te1雷y，n条Lt2，件tPd3的r，.o周…f期i…le） 5.2
峭度指标所取代。
• 4．1．5 裕度指标
裕度指标Ce用于检测机械设备的磨损情况。
裕度指E标vCaeluaCtieonXXormns ly. ted with A在s不po存s在e.摩S擦lid碰e撞s的fo情r 况.N下E，T即3歪.5度C指l标ie变nt化P不ro大f的ile 5.2
条件C下op。y以rig加h速t 度20、0速4度-2为0测11量A传s感p器os的e系P统ty，L其td平.均值
往往预示某个零件已经损坏，若这些指标（含其它指标） 再次上升，则预示大的设备故障将要发生。
4．2 信号特征的频域提取方法
上一节的时域统计特征指标只能反映机械设
备的总体运转状E态v是al否ua正tio常n，o因nly而. 在设备故障诊 ted w断ith系A统s中po用se于.S故li障de监s测fo，r 趋.N势ET预3报.5。C要li知en道t 故Pr障ofile 5.2
趋势曲线作出判别E。valuation only. ted with A在sp流o程se生.产Sl工id业e中s ，fo往r .往N有E这T样3的.5情C况li，en当t发P现ro设fi备le 5.2
的检C情修o况 ，p不只yr好能ig，让h某设t 2项备0或带0多病4-项运2特行01征。1指当A标这s上些po升指s，标e但从P设峰ty备值L不跌td能落. 停时产，
为：1∶ ∶ ∶ …，信号之间无相位
差横。坐我标们轴在是时时间间域t，观就察如E这这v些些a信信l号u号a—叠t—ion only.
ted w加i起th来A，其sp合o成s结e果.S投l影id到e时s域fo平r .NET 3.5 Client Profile 5.2 面需上要，注C于意o是的p我是y们如rig看果h到在t了频2方 率0波比0信、4号幅-2。值011 Aspose Pty Ltd.
ted with Asp歪o度s指e.标SClEiwdveCaswlufaoN1trio.iNNn1X(Eoxr3miTns l3yx..)53 Client Profile 5.2
Co除p有yr急ig回h特t 2性0的0机4-械2设01备1外A，s由po于s存e在P着ty某L一td方. 向的
个信号样本的总长E中v，al找ua出ti绝on对值on最ly大. 的10个数，用这10 ted wi个th数A的s算po术s平e均.S值lid作e为s峰fo值rX.pN。ET 3.5 Client Profile 5.2
Copyr峰ig值ht指2标0I0p4I p-20XX1rm1ps Aspose Pty Ltd.
Co峭p度yr指ig标hCtq对20信0号4中-2的01冲1击A特s征po很s敏e感P，ty正L常td情.况下
应该其值在3左右，如果这个值接近4或超过4，则说明机 械的运动状况中存在冲击性振动。一般情况下是间隙过大、 滑动副表面存在破碎等原因。
统计指标的运用注意
以上的各种统计指标，在故障诊断中不能孤立的看， 需要相互映证。同时还要注意和历史数据进行比较，根据
比、相位差这三个方面有任一个不
满足以上条件，其叠加的波形便不
是方波。即使所有信号都是周期信
号，只有当各信号的频率比是整数，
其叠加合成信号才表现出周期性特
图4—1 信号的时频关系
征。否则看不到周期性特征。这就是我们明知设备的状态信号都是强
迫周期信号，却很少在波形上看到周期性特征的原因。
关于频谱图的说明
周期性方波信号的频谱1
周期性方波信号x(t)从原本意义上是既无开始又无结束 的信号，但可以在一个周期内表述为：
－A T t 0
2 Evaluation only. ted wX(itt)=h Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2
CopyArigh0t 2t0 0T2 4-2011 Aspose Pty Ltd.
超出正常值（故障判定限）较多时，可以肯定机械存在故 障隐患或故障。
若有效值Xrms的物理参数是速度（mm/s），就成 为用于判定机械状态等级的振动烈度指标。
• 4．1．3 峰值、峰值指标
通常峰值Xp是指振动波形的单峰最大值。由于它是一 个时不稳参数，不同的时刻变动很大。因此，在机械故障 诊断系统中采取如下方式以提高峰值指标的稳定性：在一
均方值 EXvr2mas luN1aiNt1ixoi2(nt) only. ted with A有sp效o值sXer.mSs又lid称e均s方fo根r值.N，E是T机3械.5故C障l诊ie断nt系P统ro中f用ile 5.2
于述判振Co别动p运信y转号rig状的h态能t 是量20否，0正稳4常定-2的性01重、1要重A指复s标性po。好s因，e为因P有而ty效当L值这td项X.rm指s描标
安装间隙构成了初始信号平均值——初始直流电压分量， 在机械运转过程中，由于轴心位置的变动，产生轴心位置 的振动信号。这个振动信号的平均值即轴心位置的平均值。 经过一段时间后，轴心位置平均值与初始信号平均值的差 值，说明了轴瓦的磨损量。
• 4．1．2 均方值、有效值
均方值与有效值用于描述振动信号的能量。
第四章 信号特征提取——信号分析技术
通过信号测取技术将机械设备的运行状态转变为一系列的 波形曲线——A（t）、B（t）等，通过A/D 变换转化成离散的 数字曲线序列——A（i）、B（i）等。由于运转的机械设备中 存在多个振动源，这些振动信号在传输路上又受到传输通道特
性显的出影混响乱， 无当 规它 律们 的混形E杂态v在。a一因lu起此a被需tio传要n感从o器中n转进ly换行. 成识波别形——曲信线号时特，征呈 ted w的it提h取平A。稳sp定o转s速e运.S转li的de机s械f设o备r .，N无E论T有3多.5少个C振lie动n源t ，P其ro产file 5.2
对该方波信号x(t)作富里叶变换 可得该方波的富里叶级数描述：
图4—2 周期性方波信号
x(t)
4A
sin(
0t
)
4A
3
sin(3
0t
)
4A
5
sin(5
0
t
)
4A
7
s
in(7
0
图4—3 是该方波的幅频谱
图，横坐标是频率ω ，纵坐标
是幅值，图中对应于某个频率
的直线称为谱线。 Evaluation only. ted with从A图s中po可s知e.周S期lid信e号s的fo频r .NET 3.5 Client Profile 5.2
谱1具）C有离o下散p列y性特rig征即h：t周2期0信04号-2的0频11 Aspose Pty Ltd.
谱图中的谱线是离散的。
信号分析技术包含了许多种信号分析方法，各种分析方法 都有其适应的范围。评定某个分析方法是否适用于机械故障诊 断，只有一个标准——简洁实用。简洁指该分析方法所依据的 数学基础清晰易懂，实用指用该分析方法所获取的信号特征能 作出明确、合理、有效的解释。
4．1 信号特征的时域提取方法
• 4．1．1 平均值
角度从时间域转换到频率域，从而更清楚地观察到信号中 所包含的多种频率成分，及各项波形特征参数。
在频谱图中，我们可以看到哪些是机械运行状态的振 动成份（与基准频率——1轴转频有固定的数学关系的频率 成份），它们之中，谁对振动占主导作用，谁与过去相比， 有较大幅值变化，等等，这些状态信息是机械故障诊断的 基础。
生的C振o动p信y号rig都h是t与2转00速4相-关20的1强1迫A振s动p信os号e，P也t是y周L期td性. 信