matlab旋转机械的故障检测方法实现与验证(2)
1.2 旋转机械故障检测的意义与目的
旋转机械的故障检测主要为了降低事故的发生几率，减少文修费用和文修时间，保证设备能可靠高速地运行，对于机械设备的运行，起到良好的监督，预防，和指导作用。检测的原理在于：在设备的运行中，故障会造成和正常工作不同的振动、噪声等物理量，通过和设备正常工作时的物理量数据对比就能对故障进行预报，从而及时地进行文修，保证设备安全，长时间地运行。提高了设备的使用时间，这样也是从另一个方面提高了生产效率因此，故障诊断在现代工业中占据着越来越重要的作用。
1.3 旋转机械故障诊断技术的发展
现代的故障诊断技术源于军工和航空航天领域的需求，早在20世纪60年代，美国就开始了故障诊断这一门新的技术。1961年继阿波罗计划后发生了一系列的重大的设备故障，这样，美国宇航局便开始倡导成立MFG。到了70年代初期，英国、日本和另外一些发达国家都开始了故障诊断技术的研究。而我国在这方面的发展则相对要落后一些，直到80年代出才开始起步，并慢慢涉及到化工、能源、运输等领域。
1.4 旋转机械故障诊断的主要内容
1.4.1旋转机械故障检测方法
旋转机械故障的检测方法包括：振动检测、红外测温检测等传统检测方法和小波分析法、混沌分析等数学诊断方法以及模糊逻辑和支持向量机等智能诊断方法。设备故障诊断能让人们及时了解设备在运行过程中的状态，从而知道设备是否在正常运行，及时发现故障和引起故障的原因。旋转机械作为大型设备的核心，它们主要由转子、支撑转子的轴承、定子或机器壳体、联轴器组成，此外还有齿轮传动件、叶轮叶片、密封等。不可避免的，旋转机械中的转子、壳体、密封、轴承、定子、联轴器和基础等部分的结构本身及加工和安装过程中的误差等方面造成的缺陷，会使机器在运行时产生振动，而太大的振动又往往是机器损坏的主要原因[2]。而且，振动的各个参量要比其他的物理量要更容易被检测及更直接、准确地反应设备的运行状态。在以往的生产生活中我们也经常用到运用振动的状态来检测设备的缺陷，比如在铁路文修文护工作中，工人会用铁锤敲打铁轨并听振动发的声音判断是否有裂缝。而大多数故障又发生在轴承处，这样便可以获得相应的振动信号。
1.4.2 旋转机械故障诊断内容
旋转机械的诊断在经过不断的完善和发展，已经成为比较成熟的一门技术。旋转机械的故障诊断包括：故障信号的提取、信号的处理分析、故障诊断。这三个部分分 别对应不同的功能。信号的提取主要是通过一系列的传感器（振动传感器）获得当前设备的多组数据。但是由传感器得到的数据往往是复杂的，这样再将这些特征不明显、不直接的信号经过处理，然后运用故障诊断的知识和经验来对设备进行判断，从而做出正确的对策。
在上述的过程中，信号的分析处理最为重要，机械设备一旦发生故障，就会发生一些显著的变化，而这些变化则会体现在振动信号中，所要做的就是解读或是挖出这些隐含在信号中的信息。而且在故障发生的初期，特征频率携带的能量比较小并隐藏在更加高级形式的振动中，这样就需要有一种有效的信号分析处理方法来提取故障的特征[3]-[5]。
现在在故障的检测方面有多种时频分析方法：小波变换、EMD即经验模态分解等。
小波变换被用于故障信号分析，正确率非常高，在小波变换中，振动信号被分解为小波包，三级分级树的能量节点被用来作为特征，通过与正常轴承信号中提取的特征进行对比，达到诊断的目的。
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