基于振动信号的旋转机械故障诊断方法研究

任国荣622103198509115512

摘要：旋转机械是电力、制造、冶金等各类工业体系的核心运转设备，设备运行的稳定性直接决定工业生产连续性与生产安全。机械长期高负荷、变工况运行易引发零部件磨损、配合异常等隐性故障，传统故障诊断多依赖人工巡检与事后检修，存在滞后性强、主观性突出、早期故障识别能力弱等短板，难以适配现代工业设备预判性、精准化运维需求。振动信号可完整映射旋转机械的运行状态与零部件损伤特征，是设备故障诊断的核心载体。本文系统剖析旋转机械振动信号的产生机理与运行特性，探究工业复杂场景下的信号干扰机制，梳理振动信号预处理与故障特征提取的主流技术体系，搭建适配工业场景的轻量化故障诊断模型并验证应用效果，明晰各类诊断方法的适配优势与应用局限，可为旋转机械早期隐性故障识别、设备智能运维体系搭建、故障诊断技术优化升级提供理论参考与实践支撑。

关键词：旋转机械；振动信号；信号预处理；特征提取；故障诊断；智能运维

引言

现代工业生产朝着自动化、连续化、智能化方向持续升级，旋转机械作为关键动力与传动设备，长期处于复杂工况下持续运转，零部件疲劳损耗、装配偏差、运行过载等问题极易诱发各类故障，轻则造成生产效率下降、设备损耗加剧，重则引发停机事故与安全生产隐患。传统人工诊断、经验判别、定期检修的模式，无法精准捕捉设备早期微弱故障特征，难以实现故障前置预警。依托振动信号开展故障诊断，可依托设备运行动态数据实现状态研判与故障识别，摆脱人工经验局限，具备实时性强、精准度高、适配性广的优势，是当前工业设备智能故障诊断的主流发展方向。

一、旋转机械振动信号产生机理与特性分析

（一）核心零部件振动激发基本逻辑

旋转机械的振动信号主要由轴承、齿轮、转子等核心运动零部件的动态运转行为激发产生，设备正常运行状态下，零部件配合稳定、运转均衡，仅会产生平稳、规律的基础振动信号。当零部件出现磨损、形变、松动、偏心等异常状态时，机械运转的动态平衡被打破，零部件配合间隙紊乱、受力状态失衡，会激发规律性异常振动，不同零部件的故障类型对应差异化的振动激发机制，这是依托振动信号开展故障诊断的物理基础[1]。

（二）正常与故障状态信号特征差异

正常运行工况下，旋转机械振动信号时域波形平稳均匀、波动幅度小，频域成分单一且稳定，无异常频率分量叠加。当设备出现各类隐性或显性故障时，振动信号的时频域特征会发生明显异变，时域波形会出现周期性冲击、幅值波动加剧等特征，频域会衍生出故障对应的特征频率与倍频分量，且故障严重程度与信号畸变程度存在稳定关联规律，可通过信号特征差异区分设备运行状态与故障类型。

（三）工业复杂工况的信号干扰机制

实际工业生产场景中，设备集群运行、环境振动、工况频繁切换会对振动信号形成多重干扰，采集的原始信号普遍掺杂大量背景噪声。强噪声会掩盖设备早期故障对应的微弱振动特征，变工况引发的转速、负荷波动会造成信号非平稳性加剧，导致故障特征模糊、特征辨识度下降，极易引发早期故障漏判、误判，大幅提升复杂工况下精准故障诊断的难度，是工业故障诊断落地应用的核心难点。

二、振动信号预处理与敏感故障特征提取方法

（一）工业强噪声环境信号降噪预处理

针对工业原始振动信号噪声混杂、特征微弱的问题，需搭建适配复杂工况的标准化降噪预处理流程，剔除无效背景干扰、还原真实故障振动信息。预处理环节以信号滤波、噪声抑制、趋势项去除为核心逻辑，在保留设备真实故障微弱特征的前提下，最大化剥离环境噪声与无关干扰信号，优化信号纯净度，解决强噪声工况下故障特征被掩盖的问题，为后续精准特征提取与故障研判奠定数据基础。

（二）多维度特征提取方法适配场景对比

当前旋转机械故障特征提取涵盖时域统计、频域谱分析、时频域分解三类主流技术体系，各类方法适配场景各有侧重。时域统计方法依托信号幅值、波动特性提取浅层运行特征，适配常规稳态工况；频域谱分析可拆解信号频率组分，精准识别故障对应的特征频率，适配中晚期显性故障识别；时频域分解可兼顾时域与频域双重信息，适配变工况、非平稳振动信号的特征提取，能够有效捕捉早期微弱、非平稳故障特征[2]。

（三）高敏感标准化故障特征集构建

为提升早期故障识别精准度，需筛选对微小故障、工况波动、噪声干扰具备高鲁棒性的敏感特征，剔除冗余、低关联、低辨识度的无效特征。通过多维度特征筛选、特征融合与归一化处理，构建结构规范、辨识度高、适配性广的标准化故障特征集，聚焦各类典型故障的核心特征标识，强化不同故障类型的特征区分度，有效提升后续故障诊断模型的识别精度与抗干扰能力。

三、基于优化特征集的故障诊断模型构建与验证

（一）轻量化故障识别模型框架搭建

结合工业现场边缘设备算力有限、实时性要求高的部署需求，搭建轻量化、高效率、高适配的故障模式识别模型。模型以优化后的标准化故障特征集为输入，简化冗余运算结构，保留核心特征映射与故障分类模块，兼顾故障识别精度与运算效率，适配工业现场实时采集、实时分析、实时预警的应用需求，解决传统复杂模型算力消耗大、难以现场部署的问题。

（二）多源数据融合模型验证方案

为保障模型的通用性与可靠性，采用公开标准故障数据集与实验室实测实验台数据相结合的方式开展全方位验证。标准数据集用于完成模型基础训练与参数优化，保证模型具备通用故障识别能力；实测实验台数据模拟工业变工况、弱故障、强干扰等复杂场景，贴合工业实际运行环境，验证模型在真实工况下的故障识别稳定性与适配能力，规避单一数据验证导致的模型泛化性不足问题[3]。

（三）多方法诊断性能对比分析

通过多组对照试验，对比不同故障诊断方法的综合性能，重点研判各类方法的诊断精准度、噪声抗干扰能力、变工况适配性与早期微弱故障识别效果。试验结果表明，依托优化敏感特征集构建的轻量化模型，可有效规避噪声与工况波动的干扰，对早期隐性故障的识别能力显著优于传统诊断方法，整体诊断稳定性与工程实用价值更高，更适配工业现场常态化运维诊断需求。

结语

综上所述，基于振动信号的旋转机械故障诊断技术，可精准捕捉设备运行的动态异常特征，有效弥补传统人工诊断与事后检修的模式短板，是工业设备智能运维的核心技术手段。本文通过剖析旋转机械核心零部件振动激发机理与故障信号特征差异，明确了工业复杂工况的信号干扰核心机制，梳理了信号降噪预处理、多维度特征提取、高敏感特征集构建的完整技术路径，搭建了适配工业部署的轻量化故障诊断模型并完成多场景性能验证。该体系能够有效提升旋转机械早期故障识别精度与复杂工况适配能力，具备良好的工程应用价值。未来可进一步优化特征融合算法与模型自适应能力，强化极端工况、微弱故障、复合故障的识别效果，推动旋转机械故障诊断技术向智能化、精准化、实时化方向迭代，为工业设备安全稳定运行与智能运维体系建设提供有力技术支撑。

参考文献

[1]柴嘉洛, 姚沈炯, 路通通, 陈莹晶, 张周胜. 基于超声振动信号的GIS金属微粒放电与机械故障诊断方法 [J]. 电力科学与技术学报, 2026, 41 (3): 307-321.

[2]周广生. 基于声振特征融合的旋转机械故障诊断方法研究[D]. 导师：丁少虎. 北方民族大学, 2026.

[3]礼天翼. 基于振动-声发射多源传感的旋转机械智能故障诊断方法 [J]. 自动化应用, 2025, 66 (16): 233-235+239.

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