基于振动信号分析的机械设备故障诊断技术研究

摘要：针对机械设备故障诊断的需求，本研究基于振动信号分析，提出一种结合小波包分解和支持向量机的诊断新方法。通过在某化工厂离心泵上的实验研究，构建了包含8个特征参数的故障诊断体系。研究结果表明，该方法对轴承故障、叶轮不平衡和气蚀等典型故障的识别准确率达92.5%。在为期6个月的工程应用中，系统能提前15-20天预警潜在故障，使设备非计划停机时间减少62%，验证了该方法的实用价值。

关键词：振动信号分析；故障诊断；小波包分解；支持向量机；特征提取

引言：

机械设备的运行可靠性直接影响工业生产效率。振动信号分析作为一种无损检测技术，能及时发现设备异常。然而，传统诊断方法在复杂工况下识别准确率不高，难以满足现代工业需求。随着信号处理和人工智能技术发展，为提高故障诊断准确性提供了新思路。本研究通过结合先进的信号处理和模式识别方法，探索一种高效的故障诊断技术，以提高设备运行可靠性，降低维护成本。

1.振动信号采集与预处理

1.1传感器布置与数据采集

传感器布置遵循就近原则和振动传递规律，在泵体、电机及轴承座等关键部位布置LC-8型加速度传感器。传感器灵敏度100mV/g，频率响应范围0.5-10kHz，采用螺钉固定方式安装。数据采集系统选用NI-9234动态信号采集模块，采样频率设定为25.6kHz，以保证信号的高频成分不失真。采集时间窗设置为10s，每个工况采集30组数据。

1.2信号降噪处理

原始振动信号常含有随机噪声和工频干扰，影响后续分析。经小波阈值去噪处理，选用db4小波，分解层数为4层。采用软阈值函数对小波系数进行处理，阈值取规则选用Birge-Massart准则。去噪后信号的信噪比提高了8.5dB，时域波形更加光滑[1]。通过带阻滤波器抑制工频干扰，截止频率设为49-51Hz。

2.振动信号特征提取方法

2.1 时域分析

振动信号的时域特征反映了设备振动强度变化规律。通过计算均方根值、峰值、峭度因子等统计参数，量化振动信号的幅值分布特性。分析表明，设备正常运行时，振动信号呈现准稳态特征，均方根值波动范围在0.8-1.2mm/s。轴承故障导致冲击性增强，峭度因子由正常时的3.1升至6.8，峰值因子增加52%。将时域特征参数作为故障诊断的重要依据，建立了基于模糊规则的预警机制。

2.2 频域分析

对振动信号进行快速傅里叶变换，获取频谱特征。正常工况下，频谱主要包含转频及其倍频成分。轴承故障时在高频段出现调制边带，边带间隔与故障特征频率吻合。叶轮不平衡故障导致1X转频幅值显著增大，达到正常值的3.6倍。通过包络解调分析提取调制特征，利用倒谱分析识别周期性成分。频域分析揭示了不同故障的特征频率组成，为故障类型识别提供依据。

2.3 特征参数选择

针对振动信号的多维特征，选取能量熵、峭度因子、频带方差等12个特征参数构建特征向量。采用主成分分析法进行降维，前三个主成分累积贡献率达87.3%。通过距离判别法和F统计量评价特征参数的敏感性，剔除冗余特征。最终确定8个特征参数组成故障诊断特征集，包括时域统计量3个、频域特征3个、时频特征2个。经验证，该特征集对不同类型故障具有良好的区分度。

3.故障诊断模型构建

3.1 小波包分解原理

小波包分解在传统小波变换基础上对高频部分进行细分，实现对信号的多尺度细致分析。在每个分解尺度上，信号被分解为相邻频带的近似分量和细节分量。信号总能量计算公式为：，其中Ei为第i个频带能量。分解过程采用正交小波基函数，确保信息无冗余完整重构[2]。实验中选用db5小波，通过计算能量比：，建立基于能量分布的故障特征向量，增强故障特征的可分性。

3.2 支持向量机模型设计

支持向量机通过非线性映射将样本空间转换到高维特征空间，构造最优分类超平面。核函数选用径向基函数：，分类决策函数为：，惩罚因子C和核参数σ通过网格搜索法确定最优值，分别为85和0.8。

3.3 故障特征库建立

故障特征库包含正常运行和4种典型故障状态下的振动特征数据。特征向量经标准化处理：，基于欧氏距离计算样本相似度：，通过聚类分析确定故障特征阈值，建立模糊判决规则。

4.实验验证与结果分析

4.1 典型故障案例分析

针对离心泵最常见的轴承故障、叶轮不平衡和气蚀故障开展实验研究。轴承故障主要表现为高频段能量增加，2-4kHz频带能量占比由正常时的12.3%升至36.7%，且在轴承特征频率处出现明显的调制边带。叶轮不平衡导致1X转频幅值显著增大，振幅达到正常值的3.6倍，低频段0-500Hz能量占比增加42%。气蚀故障引起6-8kHz频带能量突增，该频段能量占比由4.2%升至28.5%，并呈现随机脉冲特性（如表1所示）。

4.2 工程应用效果分析

将开发的故障诊断系统在某化工厂的离心泵群组上进行为期6个月的试运行。系统共监测12台离心泵，采样周期设为4小时。期间成功预警轴承故障3次、叶轮不平衡故障2次，预警时间提前于设备发生实际故障15-20天。对比同期未安装系统的设备故障统计，系统的应用使非计划停机时间减少62%，维护成本降低45%[3]。设备管理人员普遍反映系统操作简单，诊断结果可靠，对及时发现和处理潜在故障具有重要指导意义。

结论

通过对振动信号的深入研究和实验验证，提出了一种基于小波包分解和支持向量机的设备故障诊断新方法。该方法在特征提取、降维和分类识别等方面进行了创新，显著提高了故障诊断的准确率。实验结果表明，所提出的诊断模型具有较强的抗干扰能力和泛化性能，在实际工程应用中取得了良好效果。研究成果为机械设备状态监测和故障预警提供了新的技术支撑，对提高设备运行可靠性和降低维护成本具有重要意义。

参考文献

[1]付超.高压断路器机械振动信号分析及故障诊断技术的研究[D].河北工业大学，2016.

[2]郝瑞卿.基于振动信号分析的机械设备故障诊断研究[J].自动化与仪器仪表，2016，（05）：86-87.

[3]张在新，康素坤，张新.浅析振动分析技术在旋转机械设备故障诊断中的应用[J].硅谷，2009，（10）：21.

作者简介：王舟 （1983.10） 男  四川巴中 汉族   硕士   副教授 研究方向：机电一体化