一张图读懂设备故障诊断主要内容和具体实施过程
信号采集
状态信号是设备异常或故障信息的载体，利用各种传感器和监测仪表对运行中机械设备的状态进行正确的测试，获取能够真实、充分、客观反映设备状态的信号，是故障诊断成功的基础。
状态信号的获取方法有：振动、温度、压力、转速、光谱、铁谱、声发射、激光测试等，通过这些测试方法采集相应的参数信号。
特征提取
采集到的信号是表征机械设备运行过程中的原始状态信号，一般故障信息混杂在大量背景噪声和干扰中，为提高故障诊断的灵敏度和可靠性，必须采用信号处理技术，排除各种干扰噪声的影响，提取能够反映设备状态的有用信息（即特征信息），突出故障特征，以便从这些特征信息中发现设备各主要部位和零部件的性能是处于正常状态还是异常状态。
故障识别
根据设备运行特性、标准图或标准谱数据库等，对提取的特征信息进行分析、比较、识别，判断运行中的设备是否存在异常征兆。若设备工作状态不正常或存在故障，则需要对能够反映故障状态的特征参数和信息进行识别，利用专家的知识和经验，诊断出设备存在的故障类型、故障部位、故障程度和产生故障的原因。
故障诊断的过程就是模式识别的过程。所谓的模式识别，是指将待检模式与样板模式进行对比，并将待检模式归属到某一已知的样板模式中去的过程。
诊断决策
根据诊断结论，作出控制方案、治理措施、维修内容与时间等决策。在故障的预防措施中还包括对设备或关键零部件的可靠性分析和剩余寿命估计等，预测设备运行状态和发展趋势。一般从治理措施的有效性来证明诊断结论是否正确。
机械故障诊断技术包含的内容比较广泛，诸如设备状态参数（力、位移、振动、噪声、裂纹、磨损、腐蚀、温度、压力和流量等）的监测，状态特征参数的辨识，设备发生振动和机械损伤的原因分析，故障的控制与防治，机械零部件的可靠性分析和剩余寿命估计等，都属于故障诊断的范畴。
本文根据电子科技大学王成栋老师的《机械故障诊断技术》课程讲义编辑而成。
声明：本微信转载文章出于非商业性的教育和科研目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。版权归原作者所有，如转载稿涉及版权等问题，请立即联系我们，我们会予以更改或删除相关文章，保证您的权利！