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摘要
本文通过加装震动传感器，采集了冷冻水泵（2台）、冷却水泵（2台）、排烟风机（2台）、组合空调（3台）在X、Y、Z三个轴向的位移数据，结合多种数据分析方法，包括阈值分析、傅里叶变换、小波变换、EMD/EEMD/VMD等时频分析方法，对设备运行状态进行监测与预警。研究旨在构建一套基于振动数据的设备健康管理系统，并初步探讨设备剩余寿命的评估方法。未来计划扩充数据集并开发专用分析软件，实现设备状态的智能诊断与维护。
关键词：震动传感器；设备健康监测；阈值分析；傅里叶变换；小波变换；EMD；预警系统
一、引言
随着工业设备智能化管理需求的提升，基于振动信号的状态监测技术成为设备预防性维护的重要手段。本文以冷冻水泵、冷却水泵、排烟风机和组合空调等典型工业设备为研究对象，通过部署三轴震动传感器，采集设备运行中的位移振动数据，结合多种信号处理方法，实现对设备运行状态的实时监测与故障预警。
二、数据采集与基本情况
2.1 设备与传感器布置
研究对象包括：
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冷冻水泵（2台）
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冷却水泵（2台）
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排烟风机（2台）
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组合空调（3台）
每台设备在X、Y、Z三个轴向安装高精度震动传感器，采集振动位移数据。
2.2 数据概况
采集的数据类型为三轴位移时间序列数据，数据量根据设备运行时长不同而异，初步建立了设备振动数据库，为后续分析提供数据支撑。
三、分析方法
3.1 阈值分析（预警分析）
通过设定振动幅值阈值，实时监测设备振动是否超出正常范围，实现初步预警功能。
3.2 频域分析方法
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傅里叶变换：将时域信号转换为频域，分析设备振动频率成分，识别异常频率特征。
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小波变换：适用于非平稳信号分析，提取设备振动中的瞬态特征与频带信息。
3.3 时频分析方法
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EMD / EEMD / VMD：适用于非线性、非平稳信号分解，提取设备振动中的固有模态函数，增强故障特征识别能力。
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时频图分析：结合时间与频率信息，可视化设备振动变化过程，适用于多类设备状态的对比分析。
3.4 潜在预警点识别
基于历史数据构建设备振动基准模型，通过实时数据与基准模型的差异分析，识别潜在故障点。
3.5 剩余寿命初步评估
结合振动趋势分析与设备历史故障数据，建立简单的剩余寿命预测模型，为维护决策提供参考。
四、数据分析结果与讨论
（此部分需根据实际分析结果填写，可包括：）
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各类设备在正常运行与异常状态下的振动特征对比
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阈值预警效果评估
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不同分析方法在故障识别中的优劣比较
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时频分析在设备状态分类中的应用效果
五、展望与未来工作
5.1 数据集扩充
计划进一步采集更多设备、更长周期的振动数据，丰富数据库，提升模型的泛化能力。
5.2 分析软件开发
开发一套集成多种分析方法的设备状态监测软件，实现数据采集、处理、预警与报告生成的一体化功能。
5.3 智能诊断系统构建
结合机器学习方法，构建设备故障智能诊断系统，实现从振动数据到故障类型的自动识别与分类。
六、结论
本文基于震动传感器采集的振动数据，结合阈值分析、傅里叶变换、小波变换、EMD等多种信号处理方法，构建了一套适用于工业设备的振动监测与预警分析框架。初步实验表明，该方法能有效识别设备异常状态，并为设备维护提供数据支持。未来将通过扩充数据和开发专用软件，进一步提升系统的实用性与智能化水平。
本文通过加装震动传感器，采集了冷冻水泵（2台）、冷却水泵（2台）、排烟风机（2台）、组合空调（3台）在X、Y、Z三个轴向的位移数据，结合多种数据分析方法，包括阈值分析、傅里叶变换、小波变换、EMD/E资源-优快云下载
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