基于机械振动分析的机械故障诊断方法研究  

作　　者：杨凯 暴红星 李宁 李建明 

机构地区：[1]国家能源集团神东煤炭设备维修中心维修三厂,内蒙古鄂尔多斯017209

出　　处：《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》2024年第4期0070-0073,共4页

摘　　要：在机械设备的运转过程中,机械故障常常出现,这不仅打乱了设备的正常工作节奏,也给工作人员的安全和生产的效率带来了隐患。本研究通过对机械设备运行过程中的振动信号进行分析,探索新的机械故障诊断方法。实验收集了范围广泛的振动数据,对其中的信号进行了深度的挖掘和分析,使用诸如傅立叶变换和小波变换手段,从两个角度捕捉到了振动信号的频率和时频分布,揭示了不同种类、不同状态的机械设备产生的振动信号在特性上的差异。再通过应用人工神经网络技术,对这些信号进行模式分类,就能有效地判断出设备的故障状态,甚至能提前进行预警。测试结果显示,该机械故障诊断方法在准确性、稳定性、可解释性等方面均优于传统的故障诊断方法。本研究为今后机械设备的故障诊断和预防提供了新的理论和技术支持。

关 键 词：机械振动分析 故障诊断 傅立叶变换 小波变换 人工神经网络 

分 类 号：TE5[石油与天然气工程—油气田开发工程]