机械故障诊断中的振动信号分析技术应用

引言

振动信号分析技术在机械故障诊断中意义重大。它能精准捕捉机械运行时的细微振动变化，提前发现潜在故障隐患，实现预防性维护，避免突发故障导致的生产中断与重大损失。同时，有助于优化设备性能，延长使用寿命，降低维修成本，为工业生产的安全、高效、稳定运行提供坚实保障。

一、振动信号分析在故障诊断中的重要性

振动信号分析在机械故障诊断中占据着举足轻重的地位。机械设备在运行过程中，各部件的相互作用和动态变化会产生振动信号，这些信号就像机械的“健康密码”，蕴含着丰富的状态信息。

通过振动信号分析，技术人员能够实时、精准地监测机械的运行状况。一旦机械出现故障隐患，如轴承磨损、齿轮断齿等，振动信号的频率、幅值等特征参数就会发生相应改变。借助专业的分析方法和技术手段，对这些变化进行深入剖析，就能提前发现故障，判断故障的类型、位置和严重程度。

这不仅有助于企业及时安排维修计划，避免突发故障造成的生产停滞和巨大经济损失，还能实现预防性维护，延长设备使用寿命，提高生产效率和产品质量，保障工业生产的安全、稳定、高效运行。

二、机械故障诊断中的振动信号分析技术应用策略

（一）振动信号预处理优化策略

在机械故障诊断中，振动信号预处理是关键环节，优化预处理策略能显著提升后续分析的准确性。常见的预处理优化策略包括去噪、滤波以及消除趋势项等。去噪可去除信号中的随机干扰，滤波能提取特定频率段的有效信息，消除趋势项则可避免信号漂移影响分析结果。以某大型风力发电机组齿轮箱故障诊断为例。该机组运行一段时间后，振动信号出现异常，但直接分析原始信号时，故障特征被大量噪声掩盖，难以准确判断故障类型。技术人员采用小波阈值去噪法对振动信号进行预处理，该方法能有效去除高频噪声，同时保留信号的关键特征。接着，根据齿轮箱各部件的振动频率范围，设计带通滤波器，提取出与齿轮、轴承等部件相关的频率成分，消除无关频率干扰。此外，还对信号进行了趋势项消除处理，避免信号整体漂移对分析造成影响。经过预处理优化后的振动信号，故障特征更加清晰，技术人员据此准确判断出齿轮箱内某齿轮存在齿面磨损故障，并及时安排维修，避免了故障进一步恶化，保障了风力发电机组的稳定运行。

（二）故障特征精准识别策略

故障特征精准识别是机械故障诊断的核心环节，其准确性直接决定了故障判断的可靠性，对保障机械设备稳定运行、降低维修成本和避免安全事故具有关键意义。为实现故障特征的精准识别，可综合运用时域、频域和时频域分析方法，充分发挥不同分析手段的优势。时域分析通过均值、方差、峰值等统计指标，能够直观反映信号的整体特性。例如，均值可体现信号的平均水平，方差能衡量信号的离散程度，峰值则能突出信号中的最大值，这些指标有助于快速发现信号中的异常变化，为初步判断故障提供线索。频域分析借助傅里叶变换将时域信号转换到频域，从而揭示信号的频率成分。通过频谱图，技术人员可以清晰地看到信号中各个频率分量的分布情况，判断是否存在异常频率峰值，进而推测可能存在的故障类型。然而，仅依靠频域分析有时难以确定故障的具体部件。时频域分析（如小波分析）则弥补了时域和频域分析的不足，它能同时获取信号的时频特征，有效捕捉非平稳信号的瞬态变化。小波分析可以将信号分解到不同的尺度上，在不同时间和频率分辨率下观察信号的细节，从而更精确地定位故障发生的时间和频率范围。以某汽车发动机故障诊断为例，发动机运行时出现异常振动和噪声，维修人员采集振动信号后，先进行时域分析，发现信号峰值指标明显增大，提示可能存在冲击故障。接着进行频域分析，在频谱图中发现特定频率处有异常峰值，但无法确定具体故障部件。最后采用小波时频分析，清晰呈现出在发动机某一工作循环内特定频率成分的瞬态变化规律，结合发动机结构和工作原理，判断出是连杆轴承间隙过大导致的故障。维修人员据此更换连杆轴承后，发动机恢复正常运行。此案例充分表明，综合运用多种分析方法能实现故障特征的精准识别，提高故障诊断效率。

（三）多源信号融合分析策略

多源信号融合分析策略在机械故障诊断中意义重大，它通过整合来自不同传感器、不同物理量的信号，能更全面、准确地反映机械的运行状态，提升故障诊断的可靠性和准确性。常见的方法有数据层融合、特征层融合和决策层融合。数据层融合直接对原始信号进行综合处理；特征层融合先提取各信号特征再融合；决策层融合则是对各信号的初步诊断结果进行综合判断。以某大型数控机床主轴故障诊断为例。该机床在加工过程中出现精度下降问题，技术人员在主轴上安装了加速度传感器、位移传感器和温度传感器，分别采集振动、位移和温度信号。采用特征层融合策略，先对振动信号进行时频分析提取特征频率，对位移信号分析其波动范围，对温度信号监测其变化趋势。然后将这些特征进行融合，构建综合特征向量。通过机器学习算法对融合后的特征向量进行训练和分类，发现主轴在特定转速下，振动特征频率异常且位移波动增大，同时温度也有小幅上升。综合判断出主轴轴承存在早期磨损故障。维修人员及时更换轴承后，机床加工精度恢复正常。此案例表明，多源信号融合分析策略能充分利用不同信号的信息，有效提高机械故障诊断的精准度。

结论

振动信号分析技术在机械故障诊断中极为关键。其预处理优化策略通过去噪、滤波等提升信号质量，助力精准诊断；故障特征精准识别策略综合时域、频域和时频域分析方法，能清晰捕捉故障特征；多源信号融合分析策略整合不同传感器信号，全面反映机械状态。文中分别以风力发电机组齿轮箱、汽车发动机、大型数控机床主轴故障诊断为例，展现了各策略在提前发现故障、判断故障类型及位置等方面的有效性，为保障工业生产安全稳定运行提供了有力支持。

参考文献

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