风机,锅炉风机,鸿宇风机(****商家)

存在频率干涉现象， 难以将含有多成份的信号表示清楚; 小波分析是适应信号处理的实际需要而发展起来的

一种时频分析方法， 与传统的信号处理方法相比， 小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化特征， 目前，

基于小波包和多分辨分析的小波分析方法已经在旋转机械的故障征兆提取中得到了研究和应用[9~11] 。

(3) 其它方法

为了尽可能地获得风机设备的运行状态信息， 提取故障征兆， 针对类似风机等旋转机械还有一些其

它的分析技术。

① 轴心轨迹

(3) 基于人工智能的故障诊断

基于人工智能故障诊断的研究主要分为两类[16]

: 基于知识(符号推理) 的故障诊断和基于*网络(数值

计算) 的故障诊断。

①基于知识的故障诊断

大致经历了两个发展阶段: 基于浅知识(规则) 的*系统和基于深知识(模型知识) 的*系统。*系

统是一种人工智能软件系统， 利用领域*的经验知识， 根据用户给出的关于问题的信息数据， 按照一定的

推理机制， 从知识库中选择对于问题的合理的解释。基于知识的故障诊断*系统有很多优点，风机， 例如: 适合

于模拟人的逻辑思维过程， 解决需要进行逻辑推理的复杂诊断问题; 知识可以用符号表示，屋顶风机， 在已知基本规则

诊断的内容得到了进一步的丰富与充实。

发生故障的风机设备在运行中一般处于非线性振动状态， 文献[1] 应用非线性动力学理论，锅炉风机， 针对电机组

轴系存在的关键振动问题， 建立了转子非线性动力学模型， 从理论、试验和数值计算等方面，窑炉风机， 对各种故障因素

影响下的动力学行为进行了综合分析， 提出了对轴系振动故障进行综合治理的方案。文献[2~6]阐述了风机等

旋转机械常见故障， 如不平衡、不对中、弯曲、裂纹、松动、碰摩、喘振、油膜涡动、油膜振荡、旋转失速等故障的