旋转机械振动故障诊断的图形识别方法研究(2020版)

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。

振动故障诊断振动故障诊断这一名称国外早在40多年前就已提出，但由于当时测试技术和振动故障特征知识的不足，所以这项技术在70年代前未有明显发展。

我国提出振动故障诊断也有20多年的历史，由于国内机组振动的特殊性，因而在振动故障诊断方法，故障机理研究方面，具有独特的见解，经过40多年现场故障诊断的实践，在机组振动故障特征方面我们积累了丰富的知识，已扭转了振动故障原因难于查明的局面。

故障诊断从目的来分，可分为在线诊断和离线诊断，前者是对运行状态下的机组振动故障原因作出粗线条的诊断，以便运行人员作出纠正性操作，防止事故扩大，因此诊断时间上要求很紧迫，目前采用计算机实现，故又称自动诊断系统。

系统的核心是专家经验，但是如何将分散的专家经验系统化和条理化，变成计算机的语言，是目前国内外许多专家正在研究的一个问题，因此不能将这种诊断系统误解为能替代振动专家，即使将来，也是振动专家设计和制造诊断系统，为缺乏振动知识和经验的运行人员服务，而不是替代振动专家的作用。

离线诊断是为了消除振动故障而进行的诊断，这种诊断在时间要求上不那么紧迫，可以将振动信号、数据拿出现场，进行仔细地分析，讨论或模拟试验，因此称它为离线诊断。

在故障诊断深入程度上要比在线诊断具体得多，因此难度大，本章要讨论的是离线故障诊断技术。

第一节机组振动故障诊断的思路和方法2.1.1直观寻找振动故障2.1.1.1振动故障直观可见性由于是采用肉眼或一般的测量直观去寻找，因此能找到的振动故障必然是直观可见的故障，例如轴承座松动、台板接触不好、转子上存在自由活动部件等，对于直观不能发现的故障，例如转子不平衡，系统共振，汽轮发电机转子存在热弯曲等故障，即使多次寻找，也无法查明。

2.1.1.2发现故障的偶然性即使对于直观可见的故障，也不是通过1—2次解体检查就能发现的，这是由于寻找本身带有较大的盲目性，因此能发现故障往往带有较大的偶然性，例如某厂一台国产100MW机组，新机启动发生发生2、3瓦振动大，经两次揭缸检查，都未能找到故障原因，而且经多次启停观察振动，都不能解说其故障原因，正在一筹莫展之际，一个运行人员无意间用听棒在2、3瓦之间听到异音，再次揭缸才发现高压转子4公斤重的中心孔堵头脱落掉在波形节联轴器内。

《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。