摘 要
随着工业自动化程度的提高，机械设备的健康监控与故障诊断变得至关重要。振动分析因其能够提供设备运行状况的重要信息而成为研究的热点。振动分析作为一种高效的机械设备故障诊断技术，因其能够实时监测设备状态并预测潜在故障而备受关注。然而，在实际工程应用中，振动信号常常受到复杂工作环境的干扰，如噪声和多源故障等问题的挑战。本研究围绕振动分析在机械设备故障诊断中的应用挑战，探讨了高级信号处理技术、数据融合策略以及人工智能与机器学习的结合应用。通过采用先进的降噪技术和信号处理方法，有效提取了故障特征，提高了故障诊断的准确性。同时，利用数据融合技术综合多种信息源，增强了故障检测的鲁棒性。进一步地，结合人工智能与机器学习算法，实现了对非线性和非平稳信号的有效分析与处理，显著提升了故障预测的智能化水平。本文最后提出了未来振动分析技术的发展趋势和可能的研究方向。本研究不仅提升了振动分析技术的实用性，而且为未来基于人工智能的故障诊断技术的发展奠定了基础。
关键词：振动分析；故障诊断；信号处理
目录
摘 要 1
1前言 2
1.1选题的背景和意义 2
1.2国内外对此的研究状况 2
1.3调查方法和调查内容 2
2理论依据 2
2.1振动理论与方法 2
2.2信号的分析与处理 3
2.3故障特征的抽取和辨识 3
3用振动分析进行机械装备故障诊断面临的问题 4
3.1复杂环境中的信号和噪音问题 4
3.2多源与复合故障的诊断难点 4
3.3信号中的非线性和非平稳特性 5
4用振动分析法进行机械装备故障诊断的对策 5
4.1先进的信号处理和噪声抑制 5
4.2数据融合与综合诊断策略 6
4.3人工智能与机器学习的应用 6
结论与展望 8
参考文献 9
