姚 岚

振动信号分析是机电设备故障诊断的重要技术手段，广泛应用于旋转机械的状态监测与异常识别。围绕信号采集、特征提取与智能处理等关键环节，系统梳理了当前技术应用的基本原理与发展现状。深入探讨了信号处理中的难点问题，并引入时频分析与小波变换优化策略以提升诊断准确性。结合实际应用场景，分析了振动信号识别的具体实施路径。最后，展望了智能算法融合下的发展趋势，指出未来将向更高水平的自动化、智能化方向演进，助力工业设备运维效率的全面提升。

机电设备；故障诊断；振动信号分析；设备可靠性；信号处理

[1] 刘志远.振动信号分析在旋转机械故障诊断中的研究进展[J].机械工程学报,2022,58(4):76-83. [2] 陈志强.基于小波包变换与神经网络的滚动轴承故障识别方法[J].振动与冲击,2021,40(12):112-119. [3] 郭立峰.现代信号处理技术在机电系统状态监测中的应用综述[J].自动化仪表,2020,41(6):1-7. [4] 孙文涛.多传感器融合下的设备振动信号采集与分析方法研究[J].测控技术,2023,42(3):55-60. [5] 赵国栋.深度学习在机械设备故障诊断中的应用前景分析[J].中国设备工程,2024,39(2):23-28.

点击下载PDF