基于振动分析的内燃机故障诊断分析示范文本
基于振动分析的内燃机故障诊断分析
基于振动分析的内燃机故障诊断分析鉴于内燃机在结构和工作原理上比较的简单，而且激励源和零部件也特别的多，因此，当内燃机消失了故障的时候，一般症状都比较简单，故障信号也比较难检测，在进行诊断的时候便特别的困难。
本文主要是从振动的角度对内燃机的故障进行了分析，首先，分析了内燃机的振动结构和振动特性，然后从振动分析的角度，探讨了如何对内燃机发生的故障进行诊断的问题。
内燃机在工业、农业等所需的机械设备中，属于比较重要的机械之一，尤其是在船舶、石油钻井、铁路、汽车以及农业等方面得到了广泛的应用。
从某种意义上来说，内燃机运行状态的优劣，直接的关系着整个机组的运行状态。
所以，提高对内燃机运行状态的检测水平和故障诊断率，对于系统的平安、稳定运行来说，意义重大。
下面就从振动分析的角度，对内燃机的结构和振动特性以及故障的诊断问题等进行分析。
内燃机的振动结构和振动特性由于内燃机在运行的时候，在各种力的激励下，很简单产生振动的现象，再经过不同的传递路径传递到内燃机的表面。
因此，当内燃机的零件产生变化的时候，内燃机的表面振动现象也会呈现出不同的振动特性。
在此基础上，专家们讨论出了在从内燃机的振动特性进行内燃机故障的诊断。
内燃机属于热能动力机械范畴，在人们长期的实践和创新中，内燃机的主运动系统已经形成了由连杆、活塞和曲轴组成的结构牢靠、生命力强的曲柄连杆结构为主的系统。
再加上其他的帮助系统，便组成了内燃机的结构。
根据气缸的排列形式，内燃机主要有V型内燃机和直列式内燃机两种。
通常状况下，内燃机的结构一般由八大系统、四大结构组成。
八大系统指的是启动系统、掌握系统、燃气系统、点火系统、冷却系统、报警系统润滑系统和增压系统。
四大结构指的是曲柄连杆机构、调速机构、配气机构和链条链轮的传动机构等。
在内燃机里，由曲柄、连杆、活塞所组成的主动力结构，是内燃机的主要结构，在这个结构中，其作用力的来源主要有两方面，一方面是汽缸里气体的压力，另一方面是曲柄连杆的主要动力系统结构在运动过程中产生的惯性力。
振动分析在内燃机故障诊断中的应用
参考文献
［ ］ ａ ｉ ｉ． ｉ ｔＬ ｊ， ｏ ｅ ａｔ ｇ１ ９，２： ５ １ Ｋ ｎｃ Ｄ Ｐ ｅａ （３Ｍ ｄ ｍＣ ｓｉ ，９ ０ （１５ ｋ ． ｎ ［ ］ ｕ ｉｅ １Ｄ ３ ３ ８ ７ １８ ， ２ Ｋ ｍｋ．ｔ ． Ｅ ８ ５ ０ ． ９ ９ ａ （ ］ 弋涛 等 ．Ｊ ．机 械 工程 材 料 ，９ ３ （ ）４ ． ３杨 （］ １９ ，３ ：９ ［ ］ 胜 山 ． Ｊ．铸 造 设 备 研 究 ，９ ６ （ ）４ ． ４冯 ［］ １ ９ ，４ ：６
文献 标识码 ： Ａ
试验 以 及机 体 的振 动测 量 ，他 们 发现 发 动机 的振 动
级 提 供 了 有 关 发 动 机 状 况 的 可 靠 信 息 ， 并 证 明 在 许
是 旋 转 型 机 械 。事 实 上 ， 检 测 到 机 器 振 动 级 的 变 化 多 情 况 下 振 动 特 性 能 用 来 确 定 振 源 。 当 时 ， 能 预 见 即 将 出 现 的 机 器 的 失 效 ， 是 振 动 特 性 ２ 试 验 方 法 就 这 分 析 方 法 的 精 要 所 在 。在 正 常 运 转 工 况 期 间 ， 过 检 通
选 用 或 设 计 一 种 合 适 的 振 动 仪 和 分 析 方 法 ，便 能 检 介 于 ２、 ３缸之 间 。 高出 曲轴 箱几 个厘米 ； 另外 两点 靠 测 到 由外加 激 励或 系统 参 数 变化 引起 的非 正常 运转 近 轴 承 后 座 ，相 对 于 气 缸 轴 线 ７ 。 ２ ０ ，从 三 个 方 ０和 ４ 。 向 对 每 个 点 进 行 测 量 。 通 过 放 大 器 对 传 感 器 信 号 进 探 功 试 验 有 三 个 主 要 的 目的 ：① 对 非 正 常 运 转 行 放 大 ， 时 用 一 个 低 通 滤 波 器 过 滤 高 频 ， 将 模 拟 同 并 提 供 预 警 ； 能 检 查 到 故 障 的 源 点 ； 能 对 故 障 的 严 信 号 用 Ａ／ ② ③ Ｄ转 换 器 转 换 成 数 字 信 号 储 存 在 一 台 ５ ６ ８ 重 程 度 提 供 一 种 估 计 着 科 技 的 进 步 ， 振 随 在 动 频 谱 和 非 正 常 运 转 工 况 的 相 应 源 点 之 间 建 立 ｒ 多 种 可 靠 的 相 关 性 ， 如 Ｅ ＨＬ ＭＡ Ｓ Ｅ Ｎ （９ ５ 和 ＤＡ ＩＳ １９ ） 括 了对 各 种 旋 转 １９ ） Ｖ Ｅ （９Ｌ ＵＲＡＬ ＭＡＣＨＩ Ｔ ＮＥＲＹ ２ ２ ５ ００ ．
振动诊断分析案例(十四)
振动故障分析诊断案例某公司动力厂新建1台25 MW抽凝式汽轮发电机组，汽轮机型号为C25-3．43／0．49-6，配套发电机型号为QrW一30-2C型。
汽轮发电机轴系临界转速设计值为1690r／min，汽轮机与发电机采用刚性联轴器连接，轴系结构示意图如图1所示。
1 汽轮发电机组调试运行过程中的异常振动情况汽轮发电机组安装基本完成以后，2010年5月2日晚上22：38，机组首次冲转，工作转速稳定运行时，机组#l一#4轴瓦3个方向最大振幅仅11um，所有测点振幅都在优良范围内。
5月3日10：56，第二次冲转，机组进行超速试验，超速试验过程中，机组振动平稳，最高转速3 270 r／min时，#1一#4轴瓦垂直振幅分别为8．4、14．4、6、5．8um。
5月12日机组带负荷正常运行时两次出现异常振动，情况如下：(1)12日10：38，发电机并网，11：09，负荷4 700 kW时振动突增，汽轮机轴瓦振动l1、2 V达134、170um，11：10停机，降速过程轴瓦振幅为35—40um。
(2)机组DCS振动曲线记录了一次异常振动发生过程，具体数据见表1。
从表1中可见：12日22：50，机组带负荷正常运行时，汽轮机#1、#2轴瓦振动正常，分别为11、15um；23：08，#2轴瓦振幅首先增加到30 um，23：09，#1、#2轴瓦振幅同时增加到87、106 um，23：10，#1、#2轴瓦振幅迅速增加到115、133um，23：12，停机前#1、#2轴瓦振幅分别达126、170um；转速降低到2960 r／min时，汽轮机#1、#2轴瓦振幅仍然较大。
汽轮机振动突变的整个过程中，发电机#4轴瓦振幅变化不大。
2 汽轮发电机组异常振动原因分析及处理2．1汽轮发电机组异常振动原因排查2．1．1汽轮发电机组静态检查12日停机后检查#1、#2、#3瓦，轴瓦金属乌金有磨损痕迹。
厂家给定：#1轴瓦顶隙为0．28—0．32mm，舵轴瓦顶隙为0．30—0．40 mm。
汽轮发电机组振动故障诊断及案例
汽轮发电机组振动故障诊断及案例汽轮发电机组是一种常见的发电设备，其振动故障的诊断对于设备的正常运行至关重要。
本文将介绍汽轮发电机组的振动故障诊断方法，并列举相关的案例分析，以提供参考和借鉴。
1. 振动故障的定义振动是指物体在运动过程中产生的周期性的机械波动，而振动故障则是指汽轮发电机组在运行过程中产生的异常振动现象。
振动故障可能导致设备的损坏、性能下降甚至停机，因此需要及时诊断和处理。
2. 振动故障的诊断方法振动故障的诊断可以采用多种方法，常见的包括：(1) 振动信号的采集与分析：通过在汽轮发电机组上安装振动传感器，采集振动信号，并通过信号分析软件对振动信号进行频谱分析、波形分析等，以判断故障类型和严重程度。
(2) 振动信号的比较与参照：将汽轮发电机组的振动信号与正常工况下的参考振动信号进行比较，通过比对差异来诊断故障。
(3) 振动特征参数的提取与分析：通过对振动信号进行特征参数提取，如振动幅值、频率、相位等，进一步分析故障类型和原因。
(4) 振动信号与其他信号的关联分析：将振动信号与其他信号，如温度、压力等进行关联分析，找出振动故障的可能原因。
3. 振动故障的案例分析3.1 轴承故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现明显的振动，经过诊断发现是轴承故障导致的。
通过更换轴承，振动问题得到解决。
3.2 不平衡故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现严重的振动，经过诊断发现是转子不平衡导致的。
通过进行动平衡处理，振动问题得到解决。
3.3 轴间不对中故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现振动，经过诊断发现是轴间不对中导致的。
通过调整轴间对中，振动问题得到解决。
3.4 齿轮故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现振动，经过诊断发现是齿轮故障导致的。
通过更换齿轮，振动问题得到解决。
3.5 基础刚度不足故障案例描述：汽轮发电机组在运行中出现振动，经过诊断发现是基础刚度不足导致的。
通过增加基础刚度，振动问题得到解决。
汽轮发电机组振动故障诊断及案例
汽轮发电机组振动故障诊断及案例汽轮发电机组是一种常见的发电设备，但在运行过程中可能会出现振动故障，影响发电机组的稳定运行。
振动故障诊断是保证汽轮发电机组正常运行的重要环节，下面将列举一些常见的振动故障及其诊断案例。
1. 振动源失衡故障：振动源失衡是引起汽轮发电机组振动的常见原因之一。
失衡会导致旋转部件的质量分布不均匀，引起振动。
诊断方法可以通过在转子上安装动平衡仪，测量转子在不同位置的振动幅值，确定失衡位置。
2. 轴承故障：轴承是汽轮发电机组重要的支撑部件，若轴承出现故障会导致振动增大。
常见的轴承故障有磨损、断裂等。
诊断方法可以通过振动信号分析，观察振动频谱图，确定轴承故障类型。
3. 齿轮啮合故障：汽轮发电机组中的齿轮传动系统是重要的动力传递装置，若齿轮啮合不良或损坏，会引起振动。
诊断方法可以通过振动信号分析，观察齿轮啮合频率和频谱图，确定齿轮啮合故障。
4. 沉降及基础故障：汽轮发电机组的基础和支撑结构若出现沉降或损坏，会导致振动增大。
诊断方法可以通过测量基础的竖向位移，判断是否存在沉降或基础故障。
5. 振动传感器故障：振动传感器是汽轮发电机组振动监测的重要设备，若传感器本身存在故障，会导致振动信号异常。
诊断方法可以通过更换传感器或检查传感器连接线路，判断传感器是否故障。
6. 风扇故障：汽轮发电机组中的风扇若出现故障，会引起振动。
常见的故障有叶片脱落、叶片失衡等。
诊断方法可以通过观察风扇转速、振动信号等，判断风扇是否故障。
7. 调节阀故障：汽轮发电机组中的调节阀若存在故障，会导致汽轮机转速不稳定，进而引起振动。
诊断方法可以通过检查调节阀的工作状态、振动信号等，判断调节阀是否故障。
8. 润滑系统故障：汽轮发电机组的润滑系统若存在故障，会导致部件摩擦增大，引起振动。
诊断方法可以通过检查润滑系统的工作状况、油液清洁度等，判断润滑系统是否故障。
9. 高温故障：汽轮发电机组中的高温部件若存在故障，会引起振动。
213456834_某型燃气轮机振动故障分析
- 57 -工 业 技 术0 引言燃气轮机是一种长寿命、高可靠性、高效率和高经济性的产品，其结构复杂、运行环境恶劣且辅助系统较多，极易产生多种类型的故障[1]。
燃气轮机在运行过程中，各部件都会产生振动，因此振动故障是一种常见的燃气轮机故障形式，也一直是影响燃气轮机寿命的关键因素[2]。
燃气轮机振动的大小直接关系到其能否在大修期或寿命期内安全可靠地运行，并直接影响机组的安全运行。
燃气轮机振动是一个比较复杂的问题，造成振动的原因很多，因此振动的分析及排故一直是燃气轮机研制时最棘手的问题。
1 某型燃气轮机简介某型燃气轮机是一型中档功率航改燃机，由燃气发生器、动力涡轮、排气蜗壳以及支撑系统等组成。
其中，燃气发生器主要由进气机匣、5级低压压气机、9级高压压气机、短环形燃烧室、1级高压涡轮和1级低压涡轮组成。
动力涡轮接在燃气发生器之后，与燃气发生器为刚性连接，与排气蜗壳是柔性连接，排气蜗壳有自身的支撑系统。
燃气轮机振动测量位置一共有4处，包括进气机匣径向振动、中介机匣径向振动、涡轮后机匣径向振动以及动力涡轮径向振动，具体振动测量位置如图1所示。
2 振动现象及分析2.1 振动现象描述机组在带载11100kW 状态下运行时（带载运行453h56min），控制系统出现涡轮后机匣振动超限一级报警（＞30mm/s），同时发现进气机匣、中介机匣振动有明显上升趋势。
约2min 后，动力涡轮进、出口温度开始升高，同时高压转速也缓慢下降，在随后的1min 时间里，转速降低了约50r/min。
运行人员立即采取减载措施，情况没有好转，同时发现进气机匣振动值、中介机匣振动、涡轮后机匣振动、动力涡轮径向振动和后腔回油温度均超限。
为避免情况进一步恶化，机组紧急停机。
2.2 现场检查情况停机并经初步判断后，现场采取了手动盘高低压转子、接取并送检滑油性质、检查滑油滤及屑末信号器以及孔探检查流道件等措施，检查情况如下：对高、低压转子进行手动盘车，2个转子均无法转动；接取的油样中，只有后腔回油的油样颜色呈墨黑色且沉淀后有黑色粉末状杂质，如图2所示；检查金属屑末报警器，除动力涡轮回油屑末报警器有少量屑末外，其他未见异常；对压气机、燃烧室和涡轮可视部分进孔探检查，未见明显异常。
振动故障分析与诊断教材
旋转机械故障诊断（上）技术处性能试验科2009-11前言现代预测维修技术最大的进步也许就是能诊断机器内部的机械故障和电气故障。
诊断的证据就是震动超过预先设定的振动中联报警值和频谱报警值的振动特征信号。
例如，大部分正规的工矿企业都有预测维修用的数据采集器和相应的软件，并且，成功地建立了巨大的数据库，还采集了大量测点的振动数据。
然而，调查表明，只有15%以下的工厂知道如何大致建立振动总量报警值和振动频谱报警值。
因此，须真正了解如何利用振动频谱和相关参数（例如，振动尖峰能量gSE）数据诊断潜在的故障。
本书的目的就是要引导读者，如何从振动频谱和相关的变量中诊断故障。
诊断频谱中包含有大量的、有价值的信息，只有当分析人员能解开其中的“秘密”时，才能有益于故障诊断工作的开展。
在书的最后附有一张非常实用的故障诊断图标（表1．0）。
这张故障诊断表不仅详尽阐述了机器各种故障的振动症兆，还解释了各种故障的“典型振动频谱”。
此外，还图解说明了这些故障占优势时的相位关系。
本书代表了作者根据约16年振动特征信号分析的现场经验以及对机器状态监测、故障诊断领域内大量论文的研究。
并且阐述了作者振动故障分析与诊断（上）第一章：质量不平衡第一节：力不平衡第二节：力偶不平衡第三节：动不平衡第四节：悬臂转子不平衡第二章：偏心的转子第三章：弯曲的轴第四章：不对中第一节：角相不对中第二节：平行不对中第三节：卡住在轴上不对中的轴承第四节：联轴器故障第五章：共振造成机器故障第一节：识别自振频率特性第二节：如何估算悬臂转子和简支支承转子的机器的自振频率第六章：机械松动第一节：A型结构框架或基础松动第二节：B型由于摇动运动或开裂的结构或轴承座产生的松动第三节：C型轴承在轴承座中松动或两个零部件之间配合不良引起的机械松动第七章：转子摩擦第一节：局部摩擦第二节：整圆周摩擦第八章：滑动轴承故障第一节：滑动轴承磨损和间隙故障第二节：油膜涡动不稳定第三节：油膜拍打不稳定第四节：干拍打第九章：利用振动尖峰能量；高频包络和解调谱技术跟踪滚动轴承的轴承故障发展各个阶段第一节：前言第二节：滚动轴承状态评定的最佳振动参数第三节：有故障的滚动轴承产生的振动频谱的类型第四节：跟踪滚动轴承通过的各故障阶段的典型频谱第十章：流体引起的振动第一节：水力学力和气动力第二节：气穴和缺乏流体现象第三节：回流第四节：紊流第五节：喘振第六节：阻塞第十一章：齿轮故障第一节：齿轮的齿的磨损第二节：齿轮承受大的负载第三节：齿轮偏心和齿隙游移第四节：齿轮不对中第五节：裂纹的、破碎的或断的齿第六节：齿摆动故障第十二章电气故障第一节：定子故障问题第二节：偏心的转子第三节：转子故障第四节：转子不均匀的局部受热引起的轴弯曲第五节：电气相位故障第六节：同步电动机第七节：直流电动机故障第八节：扭矩脉冲故障第十三章：皮带松动故障第一节：磨损、松动或不匹配的皮带第二节：皮带/皮带轮不对中第三节：偏心的皮带轮第四节：皮带共振第五节：由于电动机框架/基础共振引起电动机以及风机转速频率过大的振动第六节：皮带轮松动或风机轮毂松动第十四章：拍振第十五章：交流感应电动机故障的分析和诊断第一节：序言第二节：感应电动机振动分析第三节：感应电动机电流分析第四节：实例第十六章：直流电动机故障的分析和诊断第一节：直流电动机的结构和工作原理第二节：利用振动分析检测直流电动机故障问题和控制问题第三节：开发尚末正式证实的直流电动机故障和控制故障的诊断技术第四节：在分析直流电动机故障问题和控制故障问题中输入精确的转速的重要性振动故障分析与诊断（下）第十七章：用于滚动轴承故障诊断的高频包络解调技术第一节：关于高频包络的初步介绍第二节：介绍高频包络谱分析理论和重要因素第三节：高频包络实例第十八章：低速机器所需的振动分析技术及仪器第一节：前言第二节：低频测量的最佳振动参数第三节：对低频分析仪器的要求第四节：评定低速机器的滚动轴承第五节：低频测量推荐技术的总结第六节：低速机器的振动总量报警和频带报警的设定第七节：低频测量中遇到的困难和错误第十九章：实例A第二十章：高速机器所需的振动分析技术和仪器第二节：高频振动测量的最佳参数第三节：对高频振动分析仪器的要求第四节：高频测量所需的传感器第五节：振动加速度计固定对频率响应的影响第六节：超声测量第七节：高频数据的可靠性；精度和可重复性第八节：真实世界中实例振动故障分析与诊断（上）第一章质量不平衡概述如图1．1至1．4新的质量中心线与轴中心线不重合时便产生不平衡。
基于振动信号的内燃机故障诊断与状态监测
基于振动信号分形理论的发动机状态监测与故障分析纯属交流，谢绝他用摘要提出利用多重分形谱参数来表征发动机振动信号特征的新方法。
运用多重分形理论对实测的发动机缸体振动信号进行分析，计算了振动信号的多重分形谱参数, 并探讨多重分形谱参数与发动机运行状态之间的内在联系。
结果表明:多重分形谱参数能定量刻画振动信号的特征。
随着发动机工作状态的不同，信号的多重分形谱参数也发生变化。
发动机振动越剧烈,多重分形谱参数越大，其能够反映发动机的真实运行状态，可以作为发动机状态监测和故障诊断的特征参量。
关键词：振动信号、状态监测、故障分析、分形理论、谱参数1.简介设备故降诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的工作状态，确定其整体和局部是否正常，及时发现故障及其产生的原因，并能够预报故障发展趋势的。
目前，它已成为一门独立的跨学科的综合信息处理技术。
故障诊断学是以可靠性理论、信息论、控制论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为技术手段，结合各种诊断对象(系统、设备、机器、装置、工程结构、工艺过程等)的特殊规律而逐步形成的一门新兴学科。
它大体上由三部分组成：第一部分为故障诊断物理、化学过程的研究，例如以电气、机械部分失效的腐蚀、蠕变、疲劳、氧化、断裂和磨损等理化原因的研究；第二部分为故障诊断信息学的研究，它主要研究故障信号的采集、选择、处理与分析过程：如通过传感器采集设备运行中的信号(如振动、转速、压力等)再经过时频域上的分析处理来识别和评价设备所处的状态或故障；第三部分为诊断逻辑与数学原理方面的研究，主要是通过逻辑方法、模型方法、推论方法及人工智能方法，根据已观测的设备故障表征来确定下一步的检测部位，最终分析判断故障发生的部位和产生故障的原因。
振动信号是设备状态信息的载体，它蕴含了丰富的设备异常或故障的信息，而振动特征是设备运行状态好坏的重要标志。
利用振动信号对设备进行论断，是设备故障诊断中最有效、最常用的方法之一。
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基于振动分析的内燃机故障诊断分析示范文本
In The Actual Work Production Management, In Order To Ensure The Smooth Progress Of The Process, And Consider The Relationship Between Each Link, The Specific Requirements Of Each
Link To Achieve Risk Control And Planning
某某管理中心
XX年XX月
基于振动分析的内燃机故障诊断分析示
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鉴于内燃机在结构和工作原理上比较的复杂，而且激
励源和零部件也非常的多，因此，当内燃机出现了故障的
时候，一般症状都比较复杂，故障信号也比较难检测，在
进行诊断的时候便非常的困难。
本文主要是从振动的角度
对内燃机的故障进行了分析，首先，分析了内燃机的振动
结构和振动特性，然后从振动分析的角度，探讨了如何对
内燃机发生的故障进行诊断的问题。
内燃机在工业、农业等所需的机械设备中，属于比较
重要的机械之一，尤其是在船舶、石油钻井、铁路、汽车
以及农业等方面得到了广泛的应用。
从某种意义上来说，
内燃机运行状态的优劣，直接的关系着整个机组的运行状
态。
所以，提高对内燃机运行状态的检测水平和故障诊断率，对于系统的安全、稳定运行来说，意义重大。
下面就从振动分析的角度，对内燃机的结构和振动特性以及故障的诊断问题等进行分析。
内燃机的振动结构和振动特性
由于内燃机在运行的时候，在各种力的激励下，很容易产生振动的现象，再经过不同的传递路径传递到内燃机的表面。
因此，当内燃机的零件产生变化的时候，内燃机的表面振动现象也会呈现出不同的振动特性。
在此基础上，专家们研究出了在从内燃机的振动特性进行内燃机故障的诊断。
内燃机属于热能动力机械范畴，在人们长期的实践和创新中，内燃机的主运动系统已经形成了由连杆、活塞和曲轴组成的结构可靠、生命力强的曲柄连杆结构为主的系统。
再加上其他的辅助系统，便组成了内燃机的结构。
按
照气缸的排列形式，内燃机主要有V型内燃机和直列式内燃机两种。
通常情况下，内燃机的结构一般由八大系统、四大结构组成。
八大系统指的是启动系统、控制系统、燃气系统、点火系统、冷却系统、报警系统润滑系统和增压系统。
四大结构指的是曲柄连杆机构、调速机构、配气机构和链条链轮的传动机构等。
在内燃机里，由曲柄、连杆、活塞所组成的主动力结构，是内燃机的主要结构，在这个结构中，其作用力的来源主要有两方面，一方面是汽缸里气体的压力，另一方面是曲柄连杆的主要动力系统结构在运动过程中产生的惯性力。
惯性力主要包括离心的惯性力、往复的惯性力和连杆的惯性力等三个方面。
从动力学来看，内燃机的激振源非常的多，主要有燃烧激振源、活塞敲击激振、气门落座冲击、进排气阀在开启和节流时的冲击等。
研究表明，内燃机的表面振动的时候，其特征首先表现在具有时域性和频
域性的特征，其次，具有循环的周期性和循环间具有波动性，再次，在振动的时候还表现出非平稳时变的特征。
基于振动分析，进行内燃机故障的诊断
从振动特性的角度来看，在进行内燃机故障诊断的时候，具体的信号分析的方法主要有时域分析法、频域分析法以及人工神经网络法等。
首先，时域分析法指的是通过对检测到的时间历程上的信号，在进行运算的基础上，其运算的结果仍在时域的范畴。
一般来说，时域分析法主要包括时域的统计分析法、相关分析法以及包络分析法等。
在对信号进行时域统计的时候，可以得到振动信号在时域上的统计参数，该参数获得的方法主要有方差标准差法、均值法、最小值和最大值法、偏斜度法以及峰-峰值法等。
通过这种方法，我们可以总结出内燃机在整个循环中的正常信号，当点火过早和失火的时候发出的故障信号以及进气阀发生泄漏时的故
障信号等。
通过对各时域参数进行调查发现，正常时候的均方值较故障的时候大，正常时候的最大值较失火故障或点火过早的故障时较大，但是会比进气阀泄漏时候的最大值偏小，正常时候的最小值会比失火故障或点火过早的故障时偏小，但是会比进气阀泄漏的时候的最小值偏大。
其次，频域分析法指的是将时间定义为横坐标，当横坐标上的时域信号经过傅立叶转换成可以分解的频率信号的时候，我们可以从中得到关于原时域的信号频率的幅值以及相位信息等的一种分析法。
对内燃机来说，通过对内燃机振动信号中的每个频率成分分析的基础上，总结出内燃机的零件在正常运行时候的频率特征，然后再通过频率成分上的变化，来诊断内燃机是否出现了故障。
当气门出现漏气故障的时候，燃爆段缸盖的表面振动信号的时域参数呈现出不稳定的变化，而且没有明显规律，但是，高频带功率谱和总功率谱在比值上呈稳定增大状态。
一般来
说，频率分析的方法主要有功率谱的分析法、幅度谱的分析法等。
再次，人工神经的网络方法。
由于内燃机是一个比较复杂的系统，因此，从振动信号分析出的振动特征有可能会包含着多种故障，也有可能一个故障表现在多个的故障特征中。
因此，在对内燃机进行故障诊断的时候，很难建立起比较准确的模型。
针对这一问题，人们研制出了人工神经网络的方法。
这种方法具有自组织、自学习和联想记忆等功能，可以很好的处理振动信号中反应出的不确定的信息，为内燃机故障的诊断提供一条准确而便捷的方法。
人工神经网络法中运用较为广泛的是BP神经网络诊断法，其具体算法和特征见参考文献。
综述所述，由于内燃机在故障诊断的时候，涉及的学科非常的多，而且技术较为复杂，内容偏多，这就要求相关技术人员加大对内燃机的振动信号特征的研究力度，提
高对内燃机故障机理的研究技术，及时、准确的诊断出内燃机的故障，为解决故障做好充分的准备。
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