故障诊断
故障诊断与监测功能
故障诊断与监测功能故障诊断与监测功能是指在某一系统、设备或程序中，能够自动地发现和识别可能的故障，并且能够监测系统的运行状况，提供实时的状态信息以便及时处理。
以下是故障诊断与监测功能的详细内容：1. 故障诊断能力：系统应具备自动诊断故障的能力，可以根据系统的硬件、软件和网络环境等相关信息，判断和诊断故障的类型、原因和位置。
通过故障诊断功能，可以提高故障的定位和修复速度，减少系统停机时间。
2. 实时监测功能：系统应具备实时监测功能，能够对系统的各项指标进行实时监控，比如系统的各个节点的运行状态、硬件和软件资源的利用情况、网络连接的质量等。
通过实时监测功能，可以及时发现系统中出现的异常情况，并采取相应的措施进行调整或修复。
3. 故障预警能力：除了实时监测，系统还应具备故障预警的能力。
通过对历史数据的分析和对系统运行状况的评估，系统可以提前预判可能出现的故障，并发出预警信息。
故障预警功能可以帮助用户提前做好准备工作，减少故障带来的损失。
4. 数据记录与分析功能：故障诊断与监测功能应具备数据记录与分析的能力。
系统应能够记录各个节点的运行数据，包括运行状态、CPU利用率、内存使用情况等。
通过对这些数据的分析，可以发现潜在的问题和薄弱环节，并及时采取相应的措施进行优化或加固。
5. 告警和报警功能：系统中出现故障时，应具备告警和报警功能。
可以通过邮件、短信、声音等方式，向相关人员发送警告信息，以便及时采取措施解决问题。
告警和报警功能可以提高故障管理的效率，减少故障对系统运行的影响。
6. 故障日志记录功能：系统应能够自动记录故障发生的时间、故障现象、处理过程和结果等信息，形成故障日志。
故障日志可以帮助用户了解故障的发生和处理情况，以及对系统进行故障分析和优化。
7. 状态监视和远程管理功能：系统应能够通过网络监视和管理系统的运行状态。
可以通过远程登录系统，实时查看系统的各项指标和运行状态，并进行必要的设置和操作。
故障诊断案例
故障诊断案例故障诊断是一项非常重要的工作，它可以帮助我们快速准确地找出设备或系统中的问题，并及时采取相应的措施进行修复。
在实际工作中，我们常常会遇到各种各样的故障案例，下面我将结合一些实际案例，分享一些故障诊断的经验和方法。
案例一，某工厂的生产线出现了频繁停机的问题。
经过现场调查和分析，发现停机是由于一台关键设备的传感器故障引起的。
在更换了新的传感器后，停机问题得到了解决。
这个案例告诉我们，在故障诊断过程中，要善于从整体系统的角度出发，找出可能的关键因素，并有针对性地进行排查和修复。
案例二，某办公楼的空调系统出现了制冷效果不佳的问题。
经过检查，发现是空调系统中的制冷剂泄漏导致的。
在及时补充制冷剂后，空调系统恢复了正常工作。
这个案例提醒我们，在进行故障诊断时，要注重细节，善于从常见的故障点出发，逐一排查可能存在的问题。
案例三，某汽车发动机出现了异响和动力不足的问题。
经过仔细检查，发现是发动机气缸活塞环磨损严重导致的。
在更换了新的活塞环后，发动机恢复了正常工作。
这个案例告诉我们，在进行故障诊断时，要充分利用各种检测设备和工具，进行全面的排查和分析，找出问题的根源。
通过以上案例，我们可以总结出一些故障诊断的经验和方法：首先，要善于从整体系统的角度出发，找出可能的关键因素，并有针对性地进行排查和修复；其次，要注重细节，善于从常见的故障点出发，逐一排查可能存在的问题；最后，要充分利用各种检测设备和工具，进行全面的排查和分析，找出问题的根源。
在实际工作中，我们还需要不断学习和积累经验，提高自身的故障诊断能力，以更好地为设备和系统的正常运行保驾护航。
希望以上经验和方法能对大家有所帮助，谢谢！以上就是本文的全部内容，希望对您有所帮助。
故障及诊断
机械设备故障1.故障的定义：设备（系统）或零部件丧失了规定功能的状态。
故障的含义：一是机械系统偏离正常功能；二是功能失效。
2. 故障率：指在每一个时间增量里产生故障的次数，或在时间t 之前尚未发生故障，而在随后的dt时间内可能发生的故障的条件概率。
3. 故障率基本类型浴盆曲线型1)早期故障期：故障率高，但故障随设备工作时间的增加而迅速下降它相当于机电设备安装试车后，经过磨合、调整将进入正常工作阶段。
若进行大修或技术改造后，早期故障期将再次出现。
2)随机故障期：故障率低而稳定，近似为常数。
此时期是机电设备的最佳工作期。
3)耗损故障期：故障率随设备运转时间增加而迅速增高。
机械设备或零部件经长期运转，磨损严重，产生故障的机会增大。
在这一时期出现前进行预防维修，或在这一时期刚出现时就进行小修，防止故障大量出现，降低故障率和减少维修工作量。
机械零件的主要失效形式一、磨损失效1.磨损：运动副之间的摩擦将导致零件表面材料的逐渐损失，这种现象称为磨损。
单位时间内材料的磨损量称为磨损率。
磨损的后果：①毁坏工作表面；②消耗材料；③影响机械设备的功能；④降低寿命工程上常利用磨损的原理来减小零件表面的粗糙度，如磨削、研磨、抛光、跑合等。
2. 磨损的规律磨损过程大致可分为以下三个阶段：（1）跑合（磨合）磨损阶段将金属突出部分磨平，凹处补齐，接触面积加大，光洁度提高影响因素：载荷、相对速度、润滑条件（选择合理的载荷、相对运动速度和润滑条件等参数是缩短磨合期的关键因素）（2）稳定磨损阶段：磨损速率小且稳定，持续时间长影响因素：合理使用、维护与保养是延长该阶段的关键（3）剧烈磨损阶段：此阶段的特征是磨损速度及磨损率都急剧增大，机械效率明显下降，精度降低。
可能伴有振动和温度升高，直至零件失效。
及时发现和修理即将进入该阶段工作的零部件。
3. 磨损的类型和机理按照磨损的机理以及零件表面磨损状态的不同把磨损分为：（1）磨粒磨损由于摩擦表面上的硬质突出物或从外部进入摩擦表面的硬质颗粒，对摩擦表面起到切削或刮擦作用，从而引起表层材料脱落的现象，称为磨粒磨损。
故障诊断步骤流程
故障诊断步骤流程
故障诊断是维护和修理过程中的一个重要环节，它需要经过一系列的步骤才能达到准确、高效的目的。
以下是故障诊断的步骤流程： 1. 收集信息：首先，需要从用户或其他人员那里收集有关故障的信息，包括故障的出现时间、环境条件、故障的症状等。
2. 观察设备：然后需要对设备进行观察，检查设备的工作状态、出现的故障现象、设备的声音、振动等方面。
3. 进行初步分析：根据收集到的信息和观察到的情况，进行初步分析，确定故障的大致范围和可能的原因。
4. 进一步检查：接着，需要对可能的故障原因进行进一步检查和排除，例如检查电路板、电缆线路、传感器等元件。
5. 确认故障原因：在检查中，如果发现故障原因，需要对其进行确认，确保不会出现误判的情况。
6. 解决故障：最后，根据确认的故障原因，采取相应的措施，解决设备的故障。
7. 测试设备：解决故障后，需要测试设备是否能够正常工作，确保故障已经彻底解决。
总之，故障诊断是一个系统化的过程，需要经过多个步骤才能达到高效、准确的目的。
在诊断过程中，需要使用专业的工具和技术，同时也需要具备丰富的经验和知识。
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计算机故障诊断常用方法
计算机故障诊断常用方法
在日常使用计算机的过程中，难免会遇到各种各样的故障问题，比如系统崩溃、应用程序无响应、网络连接失败等等。
对于这些问题，我们需要快速准确地查找解决方法，这就需要计算机故障诊断常用方法的帮助。
1.故障现象分析
我们需要对故障现象进行分析。
具体来说，就是要观察故障的表现形式，比如是否出现错误提示信息、是否出现异常声音、是否出现异常闪烁等等。
只有对故障现象进行准确的描述，才可能找到正确的解决方法。
2.故障排查
在对故障现象进行分析之后，我们需要进行故障排查。
具体来说，就是要逐一排除可能导致故障的因素，比如软件错误、硬件故障、系统设置问题等等。
在排查的过程中，可以使用一些工具来辅助，比如系统自带的诊断工具、第三方的系统优化软件等。
3.故障报告
当我们发现故障的原因之后，我们需要对故障进行报告。
具体来说，就是要对故障的现象、原因和解决方法进行详细的描述，以便其他
人在遇到同样的问题时可以参考。
在报告的过程中，可以使用一些工具来辅助，比如截图工具、录屏工具等等。
4.故障预防
我们需要进行故障预防。
具体来说，就是要对可能导致故障的因素进行预防，比如定期对计算机进行维护、定期备份重要数据等等。
只有做好预防工作，才能减少故障的发生率，提高计算机的稳定性和安全性。
计算机故障诊断常用方法包括故障现象分析、故障排查、故障报告和故障预防。
只有掌握了这些方法，才能快速准确地解决计算机故障问题，提高计算机的稳定性和安全性。
设备故障诊断方法
设备故障诊断方法1. 观察法观察法是最基本的设备故障诊断方法之一。
通过仔细观察设备工作过程中出现的异常现象和表现，可以初步判断设备故障可能的原因。
例如，设备的异常噪音、烟雾、发热等现象可能表明设备存在某种故障。
2. 测试法测试法是一种更具针对性的设备故障诊断方法。
通过使用各种测试工具和仪器，对设备的各个方面进行测试，可以进一步确定设备故障所在。
例如，使用万用表测试电路是否通畅，使用红外热像仪检测设备是否出现过热等。
3. 比较法比较法是一种将正常设备与故障设备进行对比的诊断方法。
通过对比正常设备和故障设备的工作特点和性能，可以找出故障设备与正常设备的差异，并进一步确定故障原因。
例如，对比正常设备和故障设备的输出电压、传送速度等参数，可以快速定位故障。
4. 分析法分析法是一种较为综合的设备故障诊断方法。
通过对设备故障发生前后的工作情况进行分析，找出故障发生的关键环节。
例如，通过分析故障发生前设备的输入信号、工作环境、使用情况等，可以初步判断故障发生的原因。
5. 经验法经验法是一种基于维修人员的经验和知识进行故障诊断的方法。
通过积累丰富的实践经验和相关知识，维修人员可以根据故障的表现和特征快速判断出可能的故障原因，并进行修复。
这种方法在一些常见的故障案例中特别有效。
以上是一些常用的设备故障诊断方法。
通过综合运用这些方法，我们可以快速、准确地定位设备故障，并采取相应的维修措施。
在实际操作中，我们应根据具体设备和故障情况选择合适的诊断方法，以便更好地解决设备故障问题。
故障诊断名词解释
故障诊断名词解释利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。
故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。
要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。
故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。
性能指标评价故障诊断系统性能的指标大体上可分为以下三个方面。
检测性能指标1、早期检测的灵敏度。
是指一个故障检测系统对“小”故障信号的检测能力。
检测系统早期检测的灵敏度越高，表明它能检测到的最小故障信号越小。
2、故障检测的及时性。
是指当诊断对象发生故障后，检测系统在尽可能短的时间内检测到故障发生的能力。
故障检测的及时性越好，说明从故障发生到被正确检测出来之间的时间间隔越短。
3、故障的误报率和漏报率。
误报率是指系统没有发生故障却被错误地判定出现了故障；漏报则是指系统中出现了故障却没有被检测出来的情形。
一个可靠的故障检测系统应当保持尽可能低的误报率和漏报率。
诊断性能指标1、故障分离能力。
是指诊断系统对不同故障的区分能力。
这种能力的强弱取决于对象的物理特性、故障大小、噪声、干扰、建模误差以及所设计的诊断算法。
分离能力越强，表明诊断系统对于不同故障的区分能力越强，那么对故障的定位也就越准确。
2、故障辨识的准确性。
是指诊断系统对故障的大小及其时变特性估计的准确程度。
故障辨识的准确性越高，表明诊断系统对故障的估计就越准确，也就越有利于故障的评价与决策。
综合性能指标1、鲁棒性。
是指故障诊断系统在存在噪声、干扰、建模误差的情况下正确完成故障诊断任务，同时保持满意的误报率和漏报率的能力。
一个故障诊断系统的鲁棒性越强，表明它受噪声、干扰、建模误差的影响越小，其可靠性也就越高。
2、自适应能力。
是指故障诊断系统对于变化的被诊断对象具有自适应能力，并且能够充分利用由于变化产生的新信息来改善自身。
引起这些变化的原因可以是被诊断对象的外部输入的变化、结构的变化或由诸如生产数量、原材料质量等问题引起的工作条件的变化。
故障诊断常用方法
故障诊断常用方法
故障诊断常用方法有以下几种：
1. 故障代码分析：根据设备或系统产生的错误代码，通过查询相应的故障代码库，找出导致故障的原因。
2. 现场观察：对设备或系统进行仔细观察，检查是否有明显的故障表现，如烟雾、异味、机械运转异常等。
3. 数据记录和分析：通过记录设备或系统的运行参数、传感器数据等，进行数据分析，找出故障发生的规律和原因。
4. 测量和检查：使用适当的工具和仪器，对设备或系统进行测量和检查，如使用多米特测量电路的电压、阻抗等。
5. 故障模拟：通过模拟设备或系统的运行情况，人工产生故障，观察故障表现，以便找出故障原因。
6. 系统分析：综合考虑各个组成部分之间的关系，通过系统分析，找出可能导致故障的原因。
7. 专家咨询：向相关领域的专家咨询，寻求专业的建议和意见，协助进行故障
分析和诊断。
以上方法可以单独或结合使用，根据故障的具体情况选择合适的方法进行故障诊断。
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第一章绪论1.1 研究背景及意义旋转机械是以转子、齿轮、轴承等回转部件为主体的设备，在企业生产中处于核心地位。
当它们发生故障时，会带来一系列的经济损失。
随着旋转机械运转速度的日益提高，机械设备集成化发展，系统的非线性将更加突出，可能直接（或间接）导致转子系统发生不平衡、不对中、碰摩、松动等故障。
其中，转静碰摩是其非常普遍的一种故障[1] ，其发生频率随转定子间的密封间隙的减少而增加。
与其它故障相比，碰摩故障更容易引起整机振动过大，引起耦合效应，导致系统结构破坏，生产效率低下，缩短其使用寿命等一系列后果。
因此，探究转子碰摩故障机理，研究其故障信号特征的提取，实现智能诊断，获得可靠有效的诊断结果具有十分重要的现实指导意义。
碰摩故障是一种典型的多发性事件，是由其他故障或是由耦合故障所带来的“二次效应”[2] 。
碰摩故障一般伴随有不平衡、不对中故障，两种或两种以上故障相互影响形成耦合。
尽管目前不少研究人员针对不平衡-碰摩、不对中-碰摩耦合故障进行了研究，但由于耦合故障的振动响应呈现非线性特点，对信号的分解存在一定难度，不能很好地提取出故障的特征。
含有碰摩故障的耦合振动信号具有冲击、不平稳的特性，这给耦合故障的检测和特征提取带来一定难度。
常用的信号处理方法，对单一故障的特征提取，具有很好地分析效果，但在研究耦合故障时，难以得到有用的特征信息。
因此，以碰摩和碰摩耦合故障为研究对象，研究出能够处理非均布信号的方法，实现故障特征提取和诊断，具有十分重要的现实意义。
1.2 国内外研究现状1.2.1 转子碰摩故障机理的国内外研究现状目前，人们针对碰摩故障的机理从非线性动力学模型、动力学响应等方面进行了研究，发表了许多有价值的的论文。
Agnieszka Muszynska [3] 就在其《Rotor Dynamics》—书中，建立了边界约束条件较为完备的转子碰摩力模型，引入弹性恢复力来表示碰摩产生的碰撞，详细描述了碰摩的分类情况，并分析了局部碰摩和整周碰摩的故障特征，但没有考虑定子的弹性。
Muszynska [4] 在建立的模型中引入了弹性恢复系数，为了降低动力学分析的难度，假设定子在碰摩的过程中不发生弹性变形，计入碰摩过程中的能量损失，由此该模型只能用于研究单点和局部碰摩的情况。
SawiCki [5] 建立的动力学模型中，郑州轻工业学院硕士学位论文2将定子简化为具有一定质量弹性的基础支承，假设转定子碰撞过程收到了弹性力和切向摩擦力，计算弹性力的的摩擦系数与转定子之间的相对转速有关。
沈小要[6] 建立了具有初始弯曲的不平衡Jeffcott转子碰摩力模型，在非线性油膜力的作用下，判断是否发生了碰摩，并动态检测出碰摩开始时的转速。
在转子碰摩的动力学响应分析方面，Ehrich [7] 研究了局部碰摩的动力学响应，在过渡区域中的超谐波阶段里，出现了混沌现象。
胡鸾庆[8] 建立了偏心Jeffcott碰摩模型，考虑局部碰摩力变化，在不同平衡力、阻尼、转速的情况下，仿真分析局部碰摩的拟周期结果和混沌、分叉现象，并提出了检测早期微弱碰摩信号的方法：Duffing方程外轨解的最大轨道所对应的分叉阈值法。
吴敬东[9] 研究了理想转子的单点碰摩情况，绘制Poincare 截面图，研究碰摩产生的周期分岔、拟周期和混沌运动形式。
褚福磊和张正松[10] 分析了碰摩转子系统在油膜力的作用下，产生的倍周期分叉和拟周期运动，并将转速和不平衡量作为控制参数研究运动的路径和形式。
1.2.2 转子碰摩耦合故障机理的国内外研究现状由于转子质量不平衡、不对中等引起碰摩故障是导致系统失稳的主要原因。
因此对其耦合故障进行动力学特性和故障机理的研究。
针对不平衡-碰摩耦合故障的模型研究，Mevel和Guyader [11] 考虑了由不平衡作用下导致刚度变化引起的VC振动；Kim和NoaIl [12] 考虑了不平衡力以及轴承的间隙非线性的影响，但未考虑不平衡产生的VC振动。
Tiwari和Gup [13] 的研究既考虑了不平衡、轴承间隙、VC振动影响又引入了非线性赫兹接触力。
在不平衡-碰摩耦合故障的动力学特性响应方面，刘献栋和李其汉[14] 针对具有质量偏心的Jeffcott转子碰摩模型，建立了转子动力学方程，用二维全息谱理论提取了碰摩的重要特征。
并从经典的碰撞理论出发，仿真分析碰摩的稳定性和Hopf分叉现象。
季进臣等[15] 研究了摩擦系数、恢复系数、不平衡量等参数对碰摩瞬态响应的影响，用轨迹图描述不同的数学模型的特性。
针对不对中-碰摩耦合故障，黄志伟[16] 建立了动力学模型和微分方程，采用数值积分方法研究平行不对中量和偏角对系统动力学行为的影响。
研究结果表明，当转子系统存在平行不对中量和偏角时，局部碰摩过程非常复杂，存在周期运动和复杂的拟周期运动，其故障的特征频率除l倍频以外，还存在较大的0.3-0.4倍频的谐波分量。
张俊红[17] 等将有限元与数值计算相结合的仿真方法，研究了柔性转子不平衡-不对中-碰摩耦合故障的动力学响应，对比分析单一故障和两种故障耦合的振动特征图，得出了不对中对转第一章绪论3子系统振动的影响最为明显的结论。
1.2.3 转子碰摩和碰摩耦合故障实验的国内外研究现状通过大量的实验反复验证理论研究成果，缩小理论和实践之间的差距，使理论研究转化为实践，为故障的在线检测与诊断提供现实指导意义。
为了将转子的典型故障重现，达到研究故障发生演化规律的目的，国内外学者进行转子模拟的实验研究。
在碰摩现象的实验研究方面，Piccoli和Weber [18] 在垂直安放的碰摩转子实验台上进行实验，研究了碰摩过程中产生的混沌运动，验证其仿真分析的结果。
高艳蕾[19] 等测取了转子单、双点碰摩的振动响应，计算出机匣的传递函数。
清华大学的褚福磊[20] 在转子实验台上模拟碰摩现象，研究其动力学特性。
邹新元等[21] 设计了转子碰摩模拟实验台，通过安装了碰摩施力装置，可以控制碰摩力的大小。
崔淼等[22] 研究了采用铜、铁、钢、铝四种材料的碰摩装置的振动响应问题，得到了理论成果。
陈果[23] 等在航空发动机转子试验台进行碰摩实验，验证其建立的转子-轴承-定子动力学模型，取得了良好的实验结果。
马超[24] 在不同轴承支承处安装了声发射传感器，采集碰摩故障实验信号，诊断出碰摩的位置。
转子耦合故障的实验研究水平目前仍然较低，理论成果指导实践应用不足。
耦合故障动力学研究大多采用数值仿真计算的方法，与实际应用存在较大的差距，不能解决工程实际中的问题。
李洋[25] 搭建了转子碰摩故障诊断实验系统，研究了不平衡激励下转子碰摩在不同转速下的振动响应情况，并基于SVD和改进的ITD方法进行故障特征提取。
傅忠广、杨昆等[26] 在转盘上加不同偏心，对其碰摩响应情况进行了实验研究。
李兴阳[27] 建立了转子-轴承系统不对中-碰摩耦合故障的动力学模型，采用数值积分的方法，仿真分析了不对中和碰摩分别对转子系统非线性动力响应的影响，并采用ZT-3型多功能转子模拟试验台进行实验验证，但仅针对联轴器的平行不对中进行了研究。
1.2.4 故障诊断方法的国内外研究现状传统的故障诊断方法在分析转子的耦合故障时，其分析结果往往不尽如人意。
耦合故障信号具有强弱故障信号成分分布不均，信号之间存在因果关系等特点，因此，在耦合故障特征提取时常达不到预期效果。
近年来，国内外学者将许多新方法应用于耦合故障的辨识，其中应用最广泛的有小波理论、经验模态分解、人工神经网络、支持向量机等，取得了良好的分析效果。
小波分析被认为是现代傅立叶分析的重大突破。
张静远[28] 等提出了小波能量特征提取方法，求解出不同频带信号的能量值构成特征向量供识别用。
文献[29] 提出了根据提升郑州轻工业学院硕士学位论文4方法构造小波基函数，提取了早期碰摩的故障特征，并与其他小波函数提取结果进行了比较；宋友等[30] 利用小波变换对碰摩程度进行了诊断，利用碰摩程度不同，其振动信号的细节分量不同的特点进行有效地诊断。
文献[31] 利用单支重构的第二代小波分析方法提取具有冲击响应特性的碰摩故障特征，并进行了实验验证。
文献[32] 利用谐波小波包分析方法，提取了裂纹-碰摩耦合故障振动特征，并分析单一故障的影响。
姚红良、李小彭等[33] 采用小波时频等高图研究质量不平衡-碰摩的故障诊断问题，但未与单一的故障进行对比。
Huang等[34] 在EMD方法中引入了内禀模态函数，对信号进行Hilbert谱和边际谱变换，并将方法与小波分析进行对比。
胡劲松等[35] 运用经验模态分解方法对机械振动信号进行信号滤波，并将该信号进行自相关预处理。
祁克玉等[36] 采用EMD方法提取了局部碰摩特征，并将该方法应用于信号时频分析领域。
伴随人工智能和计算机在机械诊断中的运用，智能诊断得到了快速发展。
2006年J. Rafiee [37] 等人设计了双层感知器神经网络模型，将小波包系数的标准差和立方赫米特差值作为特征参数，对神经网络进行训练，训练后的网络诊断正确率达到了95%。
文献[38] 提出了采用模糊神经网络方法对旋转机械进行故障诊断，将模糊神经网络和传统的BP(Back-Propagation)网络进行对比，前者效率更高。
文献[39] 研究了LVQ这种神经网络对Jeffcott转子模型进行识别。
徐玉秀等[40] 将分形诊断方法应用于故障诊断，将广义维数序列和数学方法相结合，对耦合故障的试验数据和仿真模拟数据进行诊断、识别和分类。
通过对转子系统故障诊断的结果说明该方法具有较好的实效性，为用分形维数分析故障程度提供了依据。
针对神经网络需要大量的故障样本的不足，提出了支持向量机的故障模式识别方法。
文献[41] 对比了人工神经网络和支持向量机在碰摩故障诊断中的应用，支持向量机更具优势。
文献[42] 在进行耦合碰摩故障的识别研究时，将频谱三维瀑布图和支持向量机方法进行结合；文献[43] 在进行故障诊断方法研究时，提出了利用人工遗传算法进行参数优化的支持向量机；吴峰崎[44] 运用支持向量机对转子故障信号进行了分类。
1.3 本文主要研究的内容本文以发生碰摩故障的转子为研究对象，分析在不平衡、不对中故障的作用下碰摩振动特性，研究转子系统耦合故障的振动响应和诊断方法。
首先根据动力学专家的研究成果，利用数值分析仿真正常、不平衡、不对中、单一碰摩以及不平衡-碰摩、不对中-碰摩耦合六种状态的振动特性，重点对碰摩和碰摩耦合故障进行仿真分析，并研究转速第一章绪论5对转子系统振动响应的影响。
其次采用小波分析方法进一步对耦合故障中的碰摩故障特征进行提取，将仿真的分析结果与故障模拟实验的分析结果进行对比，结果表明小波分析能够很好地从耦合故障中提取碰摩的故障特征。