浅析机械设备的振动故障检测
设备各种故障的检测方法
一、振动和噪声的故障检测这是大部分机器所共有的故障表现形式，一般采用以下方法进行诊断。
1、振动法对机器主要部位的振动值如位移、速度、加速度、转速及相位值等进行测定，与标准值进行比较，据此可以宏观地对机器的运行状况进行评定，这是最常用的方法。
2、特征分析法对测得的上述振动量在时域、领域、时频域进行特征分析，用以确定机器各种故障的内容和性质。
3、模态分析与参数识别法利用测得的振动参数对机器零部件的模态参数进行识别，以确定故障的原因和部位。
4、冲击能量与冲击脉冲测定法利用共振解调技术(IFD)用以测定滚动轴承的故障。
5、声学法对机器噪声的测量可以了解机器运行情况并寻找振动源，二、材料裂纹及缺陷损伤的故障检测材料裂纹包括应力腐蚀裂纹及疲劳裂纹，一般可采用下述方法进行检测。
1、超声波探伤法该方法成本低，可测厚度大，速度快，对人体无害，主要用来检测平面型缺陷。
2、射线探伤法主要采用X和Y射线，该法主要用于展示体积型缺陷，适用于一切材料，测量成本较高，对人体有一定损害，使用时应注意。
3、渗透探伤法主要有荧光渗透与着色渗透两种。
该法操作简单，成本低，应用范围广，可直观显示，但仅适用于有表面缺陷的损伤类型。
4、磁粉探伤法该法使用简便，较渗透探伤更灵敏，能探测近表面的缺陷，但仅适用于铁磁性材料。
5、涡流探伤法这种方法对封闭在材料表面下的缺陷有较高检测灵敏度，它属于电学测量方法，容易实现自动化和计算机处理。
6、激光全息检测法它是60年代发展起来的一种技术，可检测各种蜂窝结构、叠层结构、高压容器等。
7、微波检测技术它也是近几十年来发展起来的一种新技术，对非金属的贯穿能力远大于超声波方法，其特点是快速、简便，是一种非接触式的无损检测。
8、声发射技术它主要对大型构件结构的完整性进行监测和评价，对缺陷的增长可实行动态、实时监测且检测灵敏度高，目前在压力容器，核电站重点部位及放射性物质泄漏，输送管道焊接部位缺陷等方面的检测获得了广泛的应用。
机械振动信号分析与故障诊断
机械振动信号分析与故障诊断一、引言机械设备在日常运行中常常会出现各种各样的故障问题，其中振动问题是比较常见的一种。
通过对机械振动信号的分析与诊断，可以提前预知机械设备的潜在故障，从而采取相应的维修措施，保证设备运行的可靠性和安全性。
本文将主要介绍一些常见的机械振动信号分析方法和故障诊断技术。
二、机械振动信号的特点机械设备在运行过程中会产生各种各样的振动信号，这些信号包含了丰富的信息，能够反映出机械设备的工作状态和故障状况。
机械振动信号的特点主要包括以下几个方面：1. 频谱特性：机械振动信号的频谱分布通常是不均匀的，其中包含了各种不同频率的分量。
通过对振动信号的频谱进行分析，可以确定频谱分量的大小和分布情况。
2. 时域特性：振动信号的时域特性主要包括振动波形的幅值、时间和频率等参数。
通过对振动信号的时域分析，可以了解振动信号的动态变化。
3. 能量特性：机械振动信号的能量分布通常是不均匀的，其中一部分能量是由于机械设备本身的运动引起的，另一部分能量则是由于机械故障引起的。
通过对振动信号的能量特性进行分析，可以判断机械设备是否存在故障问题。
三、机械振动信号分析方法为了对机械设备进行故障诊断，需要采用一些有效的机械振动信号分析方法。
下面介绍几种常用的方法：1. 频谱分析法：频谱分析法是一种将振动信号转换为频谱图的方法。
通过对振动信号进行傅里叶变换，可以得到振动信号的频谱分布情况。
通过分析频谱图，可以确定机械设备的主要频率分量和故障频率分量。
2. 小波分析法：小波分析法是一种将振动信号分解成不同频率的分量的方法。
通过小波分析，可以得到振动信号的时间-频率分布情况。
与频谱分析相比，小波分析具有更好的时间-频率分辨率。
3. 瞬时参数分析法：瞬时参数分析法是一种分析振动信号的瞬时变化的方法。
通过对振动信号的瞬时参数进行分析，可以了解到机械设备的动态变化和故障情况。
四、机械故障诊断技术机械故障诊断技术主要是通过对机械振动信号的分析，判断机械设备是否存在故障问题，并确定故障的类型和位置。
机械振动信号的故障诊断方法
机械振动信号的故障诊断方法引言：在机械设备运行过程中，振动信号是一种常见的故障指示现象。
通过分析和诊断振动信号，可以及早发现机械故障，采取正确的维修和保养措施，确保设备的正常运行。
本文将探讨涉及机械振动信号的故障诊断方法，旨在提供有关该领域的深入了解。
一、频谱分析法频谱分析法是最常用的机械振动信号分析方法之一。
通过将振动信号转换为频谱图，可以清晰地观察到不同频率分量的振动强度，从而判断设备是否存在故障。
频谱分析法的基本原理是将时域信号转换为频域信号。
常见的频谱分析方法包括傅里叶变换、小波分析等。
傅里叶变换能够将振动信号转化为频谱图，显示出信号中各个频率分量的振动幅值。
小波分析则更加适用于非平稳信号的分析，能够更好地捕捉到故障信号中的瞬态、突变等特征。
二、特征提取法特征提取法是通过提取振动信号的某些指标或特征参数，来判断机械设备是否存在故障。
常用的特征参数包括峰值、裕度、脉冲指标、峭度等。
这些参数可以用来描述振动信号的振动幅值、尖锐程度、频率分布等属性。
特征提取法的优点是简单明了，能够直观地了解机械设备的振动特征。
然而，对于复杂的振动信号和多种故障模式，单一的特征参数可能并不能提供足够的信息，因此需要结合其他方法进行综合分析。
三、模式识别法模式识别法将机械故障诊断问题归纳为模式分类问题，通过建立适当的分类器，判断设备的故障类型。
常见的模式识别方法包括神经网络、支持向量机、随机森林等。
模式识别法的优点是能够针对复杂的机械故障模式进行自动化分析和诊断，发现常规方法可能无法察觉到的故障特征。
然而，模式识别法需要大量的训练数据和适当的特征提取方法，才能取得较好的诊断效果。
四、频域分析法频域分析法是对振动信号进行频域特性分析的一种方法。
通过计算信号的功谱密度谱或功率谱密度谱，可以获取信号在不同频率上的能量分布情况。
频域分析法能够清晰地展示出不同频率分量在振动信号中的贡献程度，从而判断故障模式的频率范围。
例如，对于轴承故障常见的故障频率，可以通过频域分析法准确判断设备是否存在轴承故障。
利用振动信号分析故障诊断方法研究
利用振动信号分析故障诊断方法研究引言：振动信号是一种常见的故障诊断手段，通过对机械或电气设备产生的振动信号进行分析，可以有效地判断设备的工作状态和潜在故障。
近年来，随着科学技术的发展，振动信号分析在工业领域得到了广泛的应用。
本文旨在探讨利用振动信号分析进行故障诊断的方法及其研究意义。
一、振动信号分析的原理振动信号是机械设备在运行过程中由于内部结构、运动部件等原因所产生的振动，其特征包括振动频率、振幅、相位等。
振动信号分析的核心原理是通过对振动信号的频谱分析，确定故障特征频率，从而判断设备是否存在故障。
二、常见的振动信号分析技术1. FFT频谱分析快速傅里叶变换(FFT)是一种基于傅里叶变换的频谱分析方法，通过FFT分析振动信号的功率谱密度，可以得到频率信息。
利用频谱分析技术，可以检测设备内部的故障频率，如轴承的谐波频率、齿轮的啮合频率等。
2. 小波分析小波分析是一种时频分析方法，通过对振动信号进行小波变换，可以同时获得时域和频域的信息。
小波分析相对于FFT分析更具优势，可以有效地提取出瞬时频率、瞬时幅值等特征，对非平稳信号的分析具有较好的效果。
3. 非线性分析振动信号中包含了丰富的非线性特征，如共振、周期倍频、离散谱等，通过对振动信号进行相空间重构、Lyapunov指数计算等非线性分析方法，可以有效地判断设备是否存在故障。
三、利用振动信号分析故障诊断的应用振动信号分析在工业领域具有广泛的应用，可以用于早期故障预测、设备状态监测、故障诊断等方面。
1. 早期故障预测通过对设备产生的振动信号进行分析，可以提前检测到设备存在的潜在故障，并采取相应的维护措施。
例如，在风力发电机组中，通过监测主轴箱的振动信号可以判断主轴箱内轴承是否存在异常磨损，从而预测轴承故障的发生时间。
2. 设备状态监测振动信号可以反映设备的实时工作状态，通过对振动信号的监测与分析，可以及时了解设备的运行情况。
例如，在石油钻机上安装振动传感器，可以实时监测钻杆的振动情况，通过对振动信号的分析，可以判断钻具是否受损，避免钻具折断等事故的发生。
机械设备典型故障的振动特性
机械设备典型故障的振动特性1. 引言机械设备在正常运行过程中，可能会出现各种故障，其中振动故障是一种常见的故障类型。
振动特性是用来描述机械设备振动状态的重要参数，通过对振动特性的分析，可以确定故障的类型和严重程度，并采取相应的维修措施。
本文将介绍机械设备典型故障的振动特性，包括离心机械设备的不平衡振动、齿轮传动的故障振动、轴承的故障振动以及主轴的故障振动。
2. 离心机械设备的不平衡振动离心机械设备的不平衡振动是一种常见的故障类型。
当离心机械设备的转子存在不平衡时，会导致设备产生振动。
不平衡振动的特点是振动频率较低，振动幅值较大。
不平衡振动的振动特性可以通过振动传感器进行监测和分析。
常见的振动特性参数包括振动幅值、振动频率和相位。
3. 齿轮传动的故障振动齿轮传动是机械设备中常用的传动方式之一，但是在使用过程中会出现齿轮的故障，导致振动增大。
齿轮传动的故障振动可以分为齿轮啮合故障和轴承故障两种情况。
•齿轮啮合故障振动：齿轮啮合故障会导致传动系统产生周期性振动，其频率与齿轮的啮合频率有关。
常见的齿轮啮合故障包括齿轮齿面磨损、齿轮齿面脱落等。
•轴承故障振动：轴承是机械设备中常见的零部件之一，当轴承出现故障时，会导致传动系统产生高频振动。
轴承故障的振动特点包括高频率、小幅度的振动，振动信号中常含有谐波成分。
轴承是机械设备中常见的关键零部件之一，其故障会导致设备振动增大。
轴承的故障振动可以分为内圈故障、外圈故障和滚动体故障三种情况。
•内圈故障振动：内圈故障会导致轴承产生低频振动，其振动频率一般较低，并且振动幅值较大。
•外圈故障振动：外圈故障会导致轴承产生高频振动，其振动频率一般较高，并且振动幅值较小。
•滚动体故障振动：滚动体故障会导致轴承产生特定频率的振动，其频率与滚动体的旋转频率有关。
主轴是机械设备中常见的关键部件之一，其故障会导致设备振动增大。
主轴的故障振动特点与轴承的故障振动类似，包括低频振动、高频振动以及特定频率的振动。
振动信号分析与故障诊断
振动信号分析与故障诊断振动信号是在很多机械设备中常见的一个现象。
通过分析振动信号，可以获取各种设备的运行状态和性能指标，进而进行故障诊断和预测。
振动信号分析与故障诊断在工业生产中具有重要的应用价值。
振动信号分析是指对振动信号进行处理、提取特征，并进行分析和诊断。
振动信号携带了机械设备的运行状态信息，包含了频域、时域和幅值等多维度的数据。
通过对振动信号进行分析，可以获得设备的各种振动特征，如振动频率、振动幅值、振动模态等。
振动信号分析的方法包括频谱分析、时频分析、小波分析等。
其中，频谱分析是最为常用的方法之一。
频谱分析通过将时域的振动信号转化为频域信号，可以清晰地展示出不同频率分量所占的比例。
通过观察频谱图，可以得出关于故障频率或共振频率的信息。
振动信号的故障诊断是指通过分析振动信号的特征和变化，判断设备是否存在故障，并确定故障的类型和原因。
常见的故障类型包括轴承故障、齿轮故障、偏心故障等。
不同类型的故障在振动信号中表现出不同的特征，如频率的变化、幅值的异常等。
轴承故障是振动信号中常见的故障类型。
轴承故障通常表现为频谱中出现明显的多个高频峰。
通过分析这些高频峰的特点，可以确定轴承故障的类型，例如滚珠疲劳、滚道剥皮等。
另外，轴承故障还会引起振动信号的幅值增大和频率的变化。
齿轮故障是振动信号中另一常见的故障类型。
齿轮故障通常表现为频谱中出现特定的频率分量，称为齿轮特征频率。
通过分析这些特征频率的变化和幅值的异常，可以判断齿轮故障的类型，如齿面磨损、齿根断裂等。
振动信号分析与故障诊断的应用范围广泛。
在制造业中，振动信号分析可以用来监测和评估设备的性能和健康状况。
通过对振动信号进行实时监测和分析，可以及时发现设备的故障和异常，采取相应的维修和保养措施，避免因故障带来的生产停顿和损失。
在航空航天领域，振动信号分析与故障诊断可以应用于航空发动机、飞机结构和飞行控制系统等。
通过对振动信号进行监测和分析，可以判断航空设备的性能和可靠性，并提前做好维修和更换的准备，确保航空器的安全运行。
机械振动信号的频谱分析与故障识别
机械振动信号的频谱分析与故障识别振动是机械设备运行过程中常见的现象，但当机械设备发生故障时，振动信号会发生变化，成为故障的重要指示。
为了准确判断机械设备故障原因，频谱分析成为一种常用的方法。
本文将探讨机械振动信号的频谱分析方法及其在故障识别中的应用。
一、频谱分析的基本原理频谱分析是将信号在频率域上进行分解，将信号分解成一系列频率成分的方法。
在机械振动信号的分析中，通常使用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号。
傅里叶变换将振动信号分解成一系列正弦波，每个正弦波表示一种特定频率的振动成分。
通过分析每个频率成分的振幅和相位，就可以了解机械设备的振动状况和故障特征。
二、频谱分析在故障诊断中的应用1. 轴承故障诊断轴承是机械设备中常见发生故障的部件。
轴承故障通常表现为高频振动成分的增加。
通过频谱分析可以清晰地观察到高频部分的振动信号，进而判断轴承的磨损程度和故障类型。
2. 齿轮故障诊断齿轮传动是机械设备中常见的传动方式，但齿轮在长时间运行后容易出现故障，如齿面磨损、断齿等。
这些故障会产生特定的频率成分，通过频谱分析可以直观地观察到对应的频率峰值，进而确定齿轮故障的位置和类型。
3. 泵故障诊断泵是常见的机械设备之一，其内部复杂的运动机构容易受到外界因素的影响。
频谱分析可以帮助识别泵的不同故障类型，例如轴承故障、叶片磨损等。
三、频谱分析方法频谱分析有多种方法，常见的有傅里叶变换、快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等。
1. 傅里叶变换傅里叶变换是一种精确的频谱分析方法，但计算量较大，不适用于实时监测。
可以通过将信号分段，再进行傅里叶变换来解决这一问题。
2. 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种将信号进行快速傅里叶变换的算法，通过采样和插值的方法，可以有效地降低计算时间。
FFT广泛应用于机械振动信号的频谱分析，尤其适用于实时监测和故障诊断。
3. 小波变换小波变换是一种时频分析方法，在处理非稳态信号方面比傅里叶变换更具优势。
振动故障诊断要点
振动故障诊断要点振动故障是机械设备常见的故障类型之一，通过振动故障诊断可以帮助工程师找出故障的原因并采取相应的维修措施。
下面是振动故障诊断的要点：1.基本振动概念：了解振动的基本概念和参数，如振动的幅值、频率、相位和加速度等。
这些参数可以帮助工程师判断振动的严重程度和类型。
2.振动特征分析：振动特征分析包括频谱分析、时域分析和轨迹分析等。
频谱分析可以将振动信号转化为频谱图，从而找出频率和幅值异常的情况。
时域分析可以观察振动信号的波形，判断是否存在常见的故障类型。
轨迹分析可以观察旋转机械中旋转部件的运动轨迹，如转子不平衡和轴承故障。
3.振动测量与工具：了解振动测量的原理和方法，掌握常见的振动测量仪器，如加速度计、速度计和位移计等。
这些测量工具可以帮助工程师获取准确的振动数据，并用于故障诊断。
4.振动故障类型：了解振动故障的常见类型，如轴承故障、齿轮故障、不平衡和磨损等。
每种故障类型都有其特定的振动特征，通过分析这些特征可以判断故障的类型和位置。
5.振动诊断方法：根据振动特征和振动测量数据，结合机械设备的工作原理和结构特点，采用不同的振动诊断方法。
常见的方法包括单点测量、多点测量、滤波和波形诊断等。
通过综合应用这些方法，可以准确判断振动故障的原因。
6.振动故障分析：进行振动故障诊断后，需要对振动数据进行进一步的分析。
这包括对振动频谱进行解释和比较，对不同的振动特征进行关联分析，以及对振动故障的可能原因进行推断和验证。
7.故障预防和维护：通过振动故障诊断可以及时找出故障的原因，从而采取相应的维修措施。
然而，更好的方法是在设备正常运行期间进行故障预防和维护工作，包括定期检查和维护设备、定期校准和保养振动测量仪器等。
8.振动故障诊断的案例分析：通过分析实际案例，学习振动故障诊断的方法和技巧。
实际案例可以帮助工程师理解振动故障的原因和机理，并提高振动故障诊断的能力。
振动故障诊断是机械设备维修中重要的一环，能够帮助工程师快速准确地找出故障的原因，避免设备损坏和停机时间的增加。
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Equipment Manufactring Technology No.3，2010机械设备的故障检测，主要包括状态检测和故障诊断两个方面，即对机械设备的运行情况进行检测，并在发现故障后进行诊断和处理。
机械故障检测是现代化的产物，是随着设备的改进和维修发展起来的。
经过30年的发展，机械检测技术已经广泛应用在了飞机和船舶发动机、大型电网系统、石油化工、飞机自动驾驶和矿山设备等领域。
1机械故障检测技术的研究意义在现代化的生产中，机械设备故障检测技术有着重要的意义。
机械设备出现异常如果没有及时发现和处理，不仅会导致机械设备的损坏，更会造成人员伤亡的惨剧。
所以关于机械故障检测技术的研究，就十分必要了。
机械故障检测技术，还可以预防事故的发生和提高企业的经济效益。
1.1预防事故发生保障人身和设备安全在许多行业（如航天、航海、航空等）中，机械设备发生故障，不仅会导致经济的严重损失，也会带来严重的社会影响。
仅仅依靠提高设备的安全性来避免事故的发生，是远远不够的，必须辅助以有效的机械设备检测技术，才可以防患于未然。
1.2提高经济效益选用机械故障诊断技术，在现代化的工业生产中，可以有效增加企业的经济效益。
效益是多方面的，主要是降低机械设备的突发故障和减少设备的维修费用。
突发的机械设备故障，会严重影响企业的生产，造成严重经济损失。
虽然我国选用机械故障诊断技术的时间不是太长，但是也取得了优良的成绩。
例如辽阳的石油化工集团，从国外引进了大型的机组，试机期间出现了多起机械故障，损坏了4个离心压缩机的转子，严重影响了生产。
经过故障诊断和振动分析，把故障彻底的解决了。
以前，铁路系统也曾出现了大规模的燃轴事件，严重影响了铁路运输的发展，后来选用红外技术，极大地减少了此类故障的发生。
机械设备的维修费用，主要是过剩维修。
选用机械设备的状态检测技术，可以有效的避免过剩维修，减少企业对于维修费用的支出。
以辽阳石油化工集团为例，该企业每年要停产维修一次，企业利润减少了4000万元，维修费用4000万元，合计8000万元白白丢失了。
国外的相关企业的维修期限大多是3～4年一次。
由此可见，我国的过剩维修带来的损失是极为严重的。
2机械故障检测的方法振动分析法2.1振动分析简介机械设备在作业时，会不断的出现不同强度的振动。
经验丰富的维修人员，通过触摸和倾听振动强度及声音，就可以判断出机械设备明显的故障。
但关于设备早期或特征不突出的故障，维修人员还是无能为力。
对机械设备进行振动检测的研究，不但可以有效地检测设备的运行情况，还可以正确的判断出故障的发生和进行处理，减少了对设备拆卸的次数。
在工业领域里，机械振动分析是衡量机械设备情况的重要指标之一。
机械内部出现异常情况，随后就会出现振动的加大。
零部件和设备表面就可以感受到振动，其实就是某一个振动源在设备内的传播，对应着设备和零部件的损坏或出现异常故障。
例如零部件的原始制造误差、零部件间的滚动和摩擦、运动副间的空隙和回转机件的冲击等，都是机械设备的可能振动源。
机械振动随着零部件间的摩擦、零部件表面的脱落、开裂等的变化而变化。
机械设备也可能因为某一部件的微小振动，引发其他部件和设备的共振响应，造成设备的严重损坏。
研究机械振动的目的，就是了解各种机械设备的振动现象的机理，获得机械振动包含的大量设备信息，对设备的运行情况进行检测，并分析可能存在的故障问题。
依据对机械振动的研究和分析，就可以在不拆卸的前提下，对设备进行前期诊断和故障分析，并根据问题进行相应的处理。
由于振动诊断技术的理论和实践都较为完善，其诊断结果也较为准确，而备受关注，在机械故障诊断体系中有着主导地位，被广泛应用于各种设备的运行检测和故障诊断中。
2.2振动分析方法（1）振动信号的幅值分析方法。
主要应用参数有最大值、最小值、均值、均方根值和绝对平均值。
这些参数的计算简单，对于机械故障的诊断也有一定的作用。
其缺点是对故障有不敏感性和区分故障难的特点，因为它们会随着工作条件（转浅析机械设备的振动故障检测蔡宇（江汉大学文理学院，湖北武汉430056）摘要：介绍了机械设备的振动故障分析法，并总结出振动分析的方法，还对数种机械故障的诊断技术做了具体的分析。
关键词：机械设备；振动分析；诊断技术中图分类号：TH113文献标识码：B文章编号：1672-545X（2010）03-0062-02收稿日期：2009-12-14作者简介：蔡宇（1987—），男，海南澄迈人，江汉大学文理学院2006级本科生，研究方向：机械设计制造及其自动化。
62《装备制造技术》2010年第3期速、负载）的转换而变化。
所以，人们又引进了无量纲的幅域参数，例如脉冲指标、波形指标、峰值指标、裕度指标和峭度指标等。
这些参数对机械故障的灵敏性能较好，对振动信号和频率变化不敏感，只是依据概率密度函数，所以广泛的应用在机械故障诊断中。
（2）振动信号的相关分析方法。
通过相关系数和相关函数来完成，就是通过相关函数分析两个信号间的依赖性和相关性。
在自相关函数中，不包括相位信息，只有单一的量值关系。
互相关函数不仅包括信号的相位信息，还对分析振动信号的特性有一定的帮助。
（3）振动信号的频域分析方法。
其根本就是频谱分析，就是分析动态信号的相位、幅值和频率的转换关系。
频谱分析包括了细化谱分析、倒频谱分析、功率谱密度函数分析、全息谱分析、最大熵谱分析以及冲击响应谱分析等。
被广泛的应用在信号处理方法的，就是频域分析。
机械设备的故障，都会引发振动频率的改变。
频域分析还可以研究系统的输出和输入关系及传递性能，极大的帮助我们了解系统的特性和故障来源信息的改变等。
（4）振动信号的时序分析法。
就是依据有序的检测数据进行数学的统计分析和处理，是结合系统分析和数据统计处理的方法。
不仅可以对系统进行动态的分析，还可以对设备的状态和趋势作出早期预报和控制。
建立时序模型，是时序分析的重要手段。
时序模型谱克服了常规的FFT谱分析法所存在的误差，其优点是谱的峰值清晰，频率坐标准确，分辨率高，谱线光滑和不要求周期采样等。
（5）振动信号的特征分析法。
就是根据机械的基本运用变量，对机械设备的部件振动量值的大小进行特征的描述，信号会随着机械自变量的不同而改变。
特征分析法主要有以下数种：功率谱分析，阶比谱分析，坎贝尔图谱分析（频率坎贝尔图、阶次坎贝尔图），跟踪谱分析（频率跟踪、阶比跟踪及复合功率跟踪），时间谱阵分析（包括频率谱阵与阶比谱阵），转速谱阵分析（包括频率谱阵与阶比谱阵）。
特征分析法通过以上几种的特征频率，把信息筛选出来，分析其变化特征，确定设备是否运行正常。
3滚动轴承的故障诊断方法被广泛应用在机械中的滚动轴承，同样是最易出问题的部件之一。
据统计，机械设备故障中30%以上都是和滚动轴承有关联。
轴承在作业时的好坏，直接影响设备的工作，轴承的损坏，不仅造成设备发出异常声音和振动，还有可能毁坏设备。
选用诊断的仪器，对设备进行振动测量（例如加速度、冲击脉冲、速度等），并结合标准的测量值进行对比，看是否超出界定的值域，来判断轴承是否存在故障。
轴承的诊断方法主要有：（1）振幅值诊断法。
峰值为XP，平均值为X。
由于峰值表现的是某一时刻振动幅值的最大值，一般适用于轴承表面损伤类的有冲击的故障。
峰值也常适用在轴承转速较低的情况下。
峰值测量从参数的选择上一般检测仪器都选用加速度峰值。
均值的诊断效果和峰值差不多，由于测量值稳定，一般适用在磨损类的振动幅值随着时间变化的故障。
均值也常常适用在转速较高的情况下，在参数的选择上，选择加速度均值。
（2）波形指标诊断法。
波形指标的定义是峰值和均值之比（XP/X）。
波形指标诊断也是滚动轴承的简易诊断方法之一。
XP/X过大，说明滚动轴承有可能出现点蚀的现象；XP/X值过小，则可能是轴承发生了磨损。
（3）峰值指标诊断法。
峰值指标定义就是峰值和均方根值之比（XP/XRM S）。
由于其不受传感器和放大器变化的影响，也不受轴承的尺寸、转速和负载的影响，较为容易对滚动轴承作出诊断。
峰值指标通常诊断点蚀类故障，峰值指标随着时间变化趋势的检测，从而可以有效地对轴承故障进行早期预测和检测出轴承故障的变化。
当峰值维持在稳定的值域内，表明滚动轴承没有发生故障，一旦峰值出现偏差和增大，就说明轴承出现了损坏。
（4）概率密度诊断法。
运行良好的滚动轴承的振动概率密度曲线，呈现的是正态分布曲线，一旦出现曲线的分散和偏斜，就表明滚动轴承发生了故障。
（5）峭度系数诊断法。
运行良好的轴承的振动幅值呈现正态分布曲线，峭度值域大约在3左右。
滚动轴承出现故障和故障的发展情况，会使得峭度值出现波动变化，主要应用在点蚀类的故障。
4结束语在现代化的生产中，机械设备故障检测技术有着重要的意义。
机械设备出现异常如果没有及时的发现和处理，不仅会导致机械设备的损坏，更会造成人员伤亡的惨剧。
机械故障检测技术还可以预防事故的发生和提高企业的经济效益，所以关于机械故障检测技术的研究就十分必要。
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