旋轉機械故障常用的分析方法

1. 機械設備故障診斷技術有哪些應用

1、 故障診斷的發展現狀
目前, 國內檢測診斷技術的研究主要集中在以下幾個方面:
( 1) 感測技術研究: 感測技術是反映設備狀態參數的儀表技術。國內先後開發了各種類型的感測器, 如屯渦流感測器、速度感測器、加速度感測器和溫度感測器等; 最近開發的感測技術有光導纖維、激光、聲發射等。
（2）關於信號分析與處理技術的研究: 從傳統的譜分析、時序分析和時域分析, 開始引入了一些先進的信號分析手段, 如快速傅立葉變換, Wigner譜分析和小波變換等。這類新方法的引入彌補了傳統分析法的不足。
（3）關於人工智慧和專家系統的研究: 這方面的研究已成為診斷技術的發展主流, 目前已有日程機械故障診斷專家系統，但這一技術在工程方面的研究尚未達到人們所期望的水平。
（4）關於神經網路的研究: 比如旋轉機械神經網路分類系統等的研究已經取得了應用, 取得了滿意的效果。
（5）關於診斷系統的開發與研究: 從單機巡檢與診斷到上下位機式主從機結構, 直至以網路為基礎的布式系統的結構越來越復雜, 實時性越來越高。
（6）專門化與攜帶型診斷儀器和設備的研製與開發。目前, 我國的冶金、電力、化工等行業的故障診斷技術己經很成熟, 得到了廣泛的應用。
2 現代故障診斷方法
工程機械運行的狀態千差萬別，出現的故障也是多種多樣，採用的診斷方法也各不相同。在眾多的診斷方法中，比較常用的診斷方法有振動監測診斷方法、無損檢測技術、溫度診斷方法和鐵譜分析方法等。近十幾年來，模糊診斷、故障樹分析、專家系統、人工神經網路等新的診斷技術不斷出現，故障診斷技術逐步向智能化方向發展。
（1） 故障樹診斷方法
故障樹診斷方法是從研究系統中最不希望發生的故障狀態( 結果) 出發，按照一定的邏輯關系從總體到部件一層層的逐級細化，推理分析故障形成的原因，最終確定故障發生的最初基
本原因、影響程度和發生概率。它是一種圖形演繹法，把系統故障與導致該故障的各種因素形象地繪成故障圖表，能較直觀地反映故障、元部件、系統及因素、原因之間的相互關系，也能定量計算故障程度、概率、原因等。該方法直觀、快速診斷、知識庫很容易動態修改，但其缺點是受主觀因素影響較大，診斷結果嚴重依賴於故障樹信息的正確性和完整性，不能診斷不可預知的故障。
（2）故障診斷專家系統
專家系統是一種基於知識的人工診斷系統，是利用大量人類專家的知識和推理方法求解復雜的實際問題的人工智慧程序。故障診斷專家系統是研究最多、應用最廣的一類智能診斷技術，主要用於沒有精確數學模型或很難建立數學模型的復雜系統。專家系統存在的主要問題是知識獲取困難、運行速度慢。在採用先進感測技術與信號處理技術的基礎上研製開發的故障診斷專家系統，將現代科學的優勢同領域專家豐富經驗與思維方式的優勢結合起來，已成為故障診斷技術發展的主要方向。
（3） 基於模糊數學的故障診斷方法
工程機械的狀態信號傳播途徑復雜，故障與特徵參數間的映射關系模糊，再加上邊界條件的不確定性、運行工況的多變性，使故障徵兆和故障原因之間難以建立准確的對應關系，用傳統的二值邏輯顯然不合理，因此選用隸屬度函數，用相應的隸屬度來描述這些症狀存在的傾向性。基於模糊數學的故障診斷方法就是通過某些症狀的隸屬度和模糊關系矩陣來求出各種故障原因的隸屬度，以表徵各種故障的傾向性，從而可以減少許多不確定因素給診斷工作帶來的困難。但是對於復雜的診斷系統，要建立正確的模糊規則和隸屬度函數非常困難，而且需要消耗大量的時間。
（4 ）基於神經網路的故障診斷方法
神經網路是一種信息處理系統，是為模仿人腦工作方式而設計的，它帶有大量按一定方式連接的和並行分布的處理器。由工程機械各個系統的信息提取故障特徵，通過學習訓練樣本來確定故障判決規則，從而進行故障診斷。用於故障診斷的神經網路能夠在出現新故障時通過自學習不斷調整權值，可以提高故障的正確檢測率，降低漏報率和誤報率。神經網路具有對故障的聯想記憶、模式匹配和相似歸納能力，以實現故障和徵兆之間復雜的非線性映射關系。對於多故障、多過程的復雜工程機械以及突發性故障或其他異常現象，其故障形成的原因與徵兆的因果關系錯綜復雜，藉助神經網路系統來解決是行之有效的。
（5） 支持向量機的故障診斷方法
典型故障數據樣本的嚴重不足是制約故障智能診斷技術發展的主要原因之一。支持向量機( SVM)是一種基於統計學習理論的新型機器學習方法，其目標是得到現有信息下的最優解而不僅僅是樣本數趨於無窮大時的最優解。這一點特別適合於故障診斷這種小樣本情況的實際問題解決

2. 輝騰左側旋轉模塊機械故障

1、轉向角感測器連接電控模塊線路出現斷路或斷路，包括線路插頭松動、插頭遇水生銹等。

2、轉向角感測器內部的發光二極體或光敏晶體管發生損壞，甚至包括感測器進入灰塵都會導致光信號轉電信號的過程失效。

3、更換過氣囊游絲的車輛中，未對轉向角感測器進行重新定位，導致感測器與ECU之間出現信號差異。

4、轉向控制電腦出現故障，不能對感測器傳出的信號做精準判斷。

如果從外觀上找不出故障原因，就需要專業維修人員利用維修電腦為車型重新做定位。因為有可能維修人員在車輛更換電瓶、氣囊游絲時，導致電控模塊ecu出現數據丟失。

3. 機械主軸維修都有哪些常見的方式方法

機床主軸指的是機床上帶動工件或刀具旋轉的軸。通常由主軸、軸承和傳動件（齒輪或帶輪）等組成主軸部件。選擇品質機械主軸認准機械，值得信賴；主軸是機器中最常見的一種零件，主要由內外圓柱面螺紋花鍵和橫向孔組成，主軸的作用是機床的執行件，它主要起支撐傳動件和傳動轉矩的作用，在工作時由它帶動工件直接參加表面成形運動，同時主軸還保證工件對機床其他部件有正確的相對位置。
機械主軸的精度：
主軸部件的運動精度和結構剛度是決定加工質量和切削效率的重要因素。衡量主軸部件性能的指標主要是旋轉精度、剛度和速度適應性。
①旋轉精度：主軸旋轉時在影響加工精度的方向上出現的徑向和軸向跳動（見形位公差），主要決定於主軸和軸承的製造和裝配質量。
②動、靜剛度：主要決定於主軸的彎曲剛度、軸承的剛度和阻尼。
③速度適應性：允許的最高轉速和轉速范圍，主要決定於軸承的結構和潤滑，以及散熱條件。
機械主軸常見故障的維修處理措施：
1、主軸發熱、旋轉精度下降問題
故障發生的現象：加工出來的工件孔精度偏低，圓柱度很差，主軸發熱很快，加工雜訊很大。
故障原因分析：經過對機床主軸長期觀察可以確定，機床主軸的定心錐孔在多次換刀過程中受到損傷，主要損傷原因是使用過程中換刀的拔、插到失誤，損傷了主軸定心孔的錐面，維修機械主軸認准機械，專業品質保障，仔細分析後發現主軸部件的故障原因有四點：
（1）主軸軸承的潤滑脂不合要求，混有粉塵雜質和水分，這些雜質主要來源於該加工中心用的沒有經過精餾和乾燥的壓縮空氣，在氣動清屑時，粉塵和水氣進入到主軸軸承的潤滑脂內，導致主軸軸承潤滑不好，產生大量熱河雜訊；
（2）主軸內用於定位刀具的錐形孔定位面上有損傷，導致主軸的錐面和刀柄的錐面不能完美配合，加工的孔出現微量偏心；
（3）主軸的前軸承預緊力下降，導致軸承的游隙變大；
（4）主軸內部的自動夾緊裝置的彈簧疲勞失效，刀具不能完整拉緊，偏離了原本位置。
針對以上原因，故障處理措施：
（1）更換主軸的前端軸承，使用合格的潤滑脂，並調整軸承游隙；
（2）將主軸內錐形孔定位面研磨合格，用塗色法檢測保證與刀柄的接觸面不低於90%；
（3）更換夾緊裝置的彈簧，調整軸承的預緊力。
除此之外，在操作過程中要經常檢查主軸的軸孔、刀柄的清潔和配合狀況，要增加空氣精濾和乾燥裝置，要合理安排加工工藝，不可使機器超負荷工作。
2、加工中心的主軸部件的拉桿鋼球損壞問題
故障發生的現象：主軸內刀具自動夾緊機構的拉桿鋼球經常損壞，刀具的刀柄尾部錐面也經常損壞。
故障原因分析：經研究發現，主軸松刀動作與機械手拔刀動作不協調，具體原因是限位開關安裝在增壓氣缸的尾部，在氣缸的活塞動作到位時，增壓缸的活塞不能及時到位，導致在夾緊結構的機械手還未完全松開時就進行了暴力拔刀，嚴重損壞了拉桿鋼球和拉緊螺釘。
故障處理措施：對油缸和氣缸進行清洗，更換密封環，調整壓強，使兩者動作協調一致，同時定期對氣液增壓缸進行檢查，及時消除安全隱患。
3、主軸部件的定位鍵損壞問題
故障發生的現象：換刀聲音較大，主軸前端撥動刀柄旋轉的定位鍵發生局部變形。
故障原因分析：經過研究發現，換刀過程中的巨大聲響發生在機械手插刀階段，原因是主軸准停位置有誤差問題以及主軸換刀的參考點發生漂移問題。加工中心通常採用霍爾元件進行定向檢測，霍爾元件的固定螺釘在長時間使用後出現了松動，導致機械手插刀時刀柄的鍵槽沒有對准主軸上的定位鍵，故而會撞壞定位鍵；機械主軸維修認准，而主軸換刀的參考點發生漂移可能是CNC系統的電路板發生接觸不良、電氣參數變化、接近開關固定松動等，參考點漂移導致刀柄插入到主軸錐孔時，錐面直接撞擊定心錐孔，產生異響。
故障處理措施：調整霍爾元件的安裝位置，並加防松膠緊固，同時調整換刀參考點，更換主軸前端的定位鍵。除此之外，在加工中心使用過程中要定期檢查主軸准停位置和主軸換刀參考點的位置變化，發生異常現象要及時檢查。
機械主軸的保養：
降低軸承的工作溫度，經常採用的辦法是潤滑油。潤滑方式有，油氣潤滑方式、油液循環潤滑兩種。在使用這兩種方式時要注意以下幾點：
1、在採用油液循環潤滑時，要保證主軸恆溫油箱的油量足夠充分。
2、油氣潤滑方式剛好和油液循環潤滑相反，它只要填充軸承空間容量的百分之十時即可。
循環式潤滑的優點是，在滿足潤滑的情況下，能夠減少摩擦發熱，而且能夠把主軸組件的一部分熱量給以吸收。
對於主軸的潤滑同樣有兩種放式：油霧潤滑方式和噴注潤滑方式。主軸部件的冷卻主要是以減少軸承發熱，有效控制熱源為主。
主軸部件的密封則不僅要防止灰塵、屑末和切削液進入主軸部件，還要防止潤滑油的泄漏。主軸部件的密封有接觸式和非接觸式密封。對於採用油氈圈和耐油橡膠密封圈的接觸式密封，要注意檢查其老化和破損；對於非接觸式密封，為了防止泄漏，重要的是保證回油能夠盡快排掉，要保證回油孔的通暢。良好的潤滑效果，可以降低軸承的工作溫度和延長使用壽命；為此，在操作使用中要注意到：低速時，採用油脂、油液循環潤滑；高速時採用油霧、油氣潤滑方式。但是，在採用油脂潤滑時，主軸軸承的封入量通常為軸承空間容積的10％，切忌隨意填滿，因為油脂過多，會加劇主軸發熱。對於油液循環潤滑，在操作使用中要做到每天檢查主軸潤滑恆溫油箱，看油量是否充足，如果油量不夠，則應及時添加潤滑油；同時要注意檢查潤滑油溫度范圍是否合適。
機械主軸的特點就是三高一低（即：高速度、高精度、高效率、低噪音）。
1、高速度：機械主軸CNC雕銑機選用精密及高速的配對軸承，彈性/剛性預緊結構，可以達到較高的轉速，可以讓刀具達到最佳的切削效果。
2、高速度：7：24錐孔針對安裝甚而的徑向跳動可以確保小於0.005mm。因為高精度的加上高精度的零件製造就可以確保了。
3、高效率：可以利用連續微高來改變速度，使得在加工過程中可以隨時控制切削速度，這樣就可以達到高加工效率。
4、低噪音：平衡測試表明：凡是達到了G1/G0.4(ISO1940-1等級的，主軸在高速運轉時，具有噪音小的特點。
機械主軸的發展形勢：
10世紀30年代以前，大多數機床的主軸採用單油楔的滑動軸承。隨著滾動軸承製造技術的提高，後來出現了多種主軸用的高精度、高剛度滾動軸承。這種軸承供應方便，價格較低，摩擦系數小，潤滑方便，並能適應轉速和載荷變動幅度較大的工作條件，因而得到廣泛的應用。但是滑動軸承具有工作平穩和抗振性好的優點,特別是各種多油楔的動壓軸承，在一些精加工機床如磨床上用得很多。50年代以後出現的液體靜壓軸承，精度高，剛度高，摩擦系數小，又有良好的抗振性和平穩性，但需要一套復雜的供油設備，所以只用在高精度機床和重型機床上。氣體軸承高速性能好,但由於承載能力小,而且供氣設備也復雜，主要用於高速內圓磨床和少數超精密加工機床上。70年代初出現的電磁軸承，兼有高速性能好和承載能力較大的優點，並能在切削過程中通過調整磁場使主軸作微量位移，以提高加工的尺寸精度，但成本較高，可用於超精密加工機床。

4. 5倍頻對應的機械故障是什麼

機械松動。根據查詢相關公開信息顯示，機械松動時會導致五倍頻振動幅度大。旋轉機械故障診斷常用方法時域，頻域，幅值域分析結果均可作為故障徵兆，以頻域特徵為主要故障徵兆。

5. 什麼是旋轉機械故障分析

旋轉機械故障分析是對旋轉機械在線實施監測，對採集數據分析，對旋轉機械故障提前預警。四川瞭望自主研發的旋轉機械故障分析配備24位高精AD轉換、三軸一體化加速度感測器及完善的故障分析軟體對大型旋轉機械所發生的各種故障分析診斷准確，實施在線監測，提前預警。大大減少了機械損害所造成的經濟損失。

6. 軸承有無故障怎麼判斷

判斷軸承是否壞了的方法：

1、軸承損壞。檢查滾珠軸承的滾珠或滾珠軸承的軸瓦是否損壞。如有損壞應修理或更換。

2、潤滑油有雜質、太臟、油環卡住或牌號不對。應換油，查明卡住原因進行修復，油粘度過大時應調換潤滑油。

3、軸承室內缺油。應加潤滑脂充滿2/3油室或加潤滑油至標准油麵線。

4、滾動軸承中潤滑脂堵塞太多，整體偏心軸承中潤滑油的溫度過低或過高。應清除滾動軸承中過多的潤滑脂，或將油室內的潤滑脂充滿至2/3。

5、軸承與軸、軸承與端蓋配合過松或過緊，太緊會使整體偏心軸承變形，太松容易發生「跑套」。軸承與軸配合過松時可將軸頸塗金屬漆，過緊時重新加工；軸承與端蓋配合過松把端蓋鑲緊，過緊時重新加工。

7. 機械故障診斷的基本內容有哪些

異響診斷，油液滲漏診斷，異味診斷，操作診斷。

機械故障診斷是一種了解和掌握機器在運行過程的狀態，確定其整體或局部正常或異常，早期發現故障及其原因，並能預報故障發展趨勢的技術。油液監測、振動監測、雜訊監測、性能趨勢分析和無損探傷等為其主要的診斷技術方式。

機械故障診斷：

1.振動診斷技術：對機器主要部位的振動值如位移、速度、加速度、轉速及相位值等進行測定，並對測得的上述振動量在時域、頻域、時-頻域進行特徵分析，判斷機器故障的性質和原因。

2.雜訊診斷技術：對機器雜訊的測量可以了解機器運行請魯昂並尋找故障源。

3.溫度、壓力等常規參數診斷技術：機器設備系統的某些故障往往反映在一些工藝參數，入溫度、壓力、流量的變化中。例如火車軸溫在線監控系統，就是利用車軸軸承的溫度來監控軸承的運行狀態的。常規參數檢測的特點是價格便宜，形式多樣。

4.無損診斷技術：包括超聲波探傷法、X射線探傷法、滲透探傷法和磁粉探傷法等，這些方法多用於材料表面或內部的缺陷檢測，應用很廣。

5.油液分析技術：油液分析技術可分為兩大類：一類是油液本身的物理、化學性能分析；另一類是對油液污染程度的分析。具體的方法有光譜分析法和鐵譜分析法。

8. 機械設備故障的診斷

機械故障診斷 需要進一步確定故障的性質，程度，類別，部位，原因，發展趨勢等，為預報，控制，調整，維護提供依據。主要包括信號檢測，特徵提取，狀態識別，診斷決策。 診斷技術發展幾十年來，產生了巨大的經濟效益，成為各國研究的熱點。從診斷技術的各分支技術來看，美國佔有領先地位。美國的一些公司，如Bently，HP等，他們的監測產品基本上代表了當今診斷技術的最高水平，不僅具有完善的監測功能，而且具有較強的診斷功能，在宇宙、軍事、化工等方面具有廣泛的應用。美國西屋公司的三套人工智慧診斷軟體（汽輪機TurbinAID，發電機GenAID，水化學ChemAID）對其所產機組的安全運行發揮了巨大的作用。還有美國通用電器公司研究的用於內燃電力機車故障排除的專家系統DELTA；美國NASA研製的用於動力系統診斷的專家系統；Delio Procts公司研製的用於汽車發動機冷卻系統雜訊原因診斷的專家系統ENGING COOLING ADCISOR等。近年來，由於微機特別是便攜機的迅速發展，基於便攜機的在線、離線監測與診斷系統日益普及，如美國生產的M6000系列產品，得到了廣泛的應用。 英國於70年代初成立了機器保健與狀態監測協會，到了80年代初在發展和推廣設備診斷技術方面作了大量的工作，起到了積極的促進作用。英國曼徹斯特大學創立的沃森工業維修公司和斯旺西大學的摩擦磨損研究中心在診斷技術研究方面都有很高的聲譽。英國原子能研究機構在核發電方面，利用雜訊分析對爐體進行監測，以及對鍋爐、壓力容器、管道得無損檢測等，起到了英國故障數據中心的作用。目前英國在摩擦磨損、汽車、飛機發動機監測和診斷方面仍具有領先的地位。 歐洲一些國家的診斷技術發展各具特色。如瑞典SPM公司的軸承監測技術，AGEMA公司的紅外熱像技術；挪威的船舶診斷技術；丹麥的BK公司的振動、雜訊監測技術等都是各有千秋。日本在鋼鐵、化工等民用工業中診斷技術佔有優勢。東京大學、東京工業大學、京都大學、早稻田大學等高等學校著重基礎性理論研究；而機械技術研究所、船舶技術研究所等國立研究機構重點研究機械基礎件的診斷研究；三菱重工等民辦企業在旋轉機械故障診斷方面開展了系統的工作，所研製的「機械保健系統」在汽輪發電機組故障監測和診斷方面已經起到了有效的作用。 我國診斷技術的發展始於70年代末，而真正的起步應該從1983年南京首屆設備診斷技術專題座談會開始。雖起步較晚，但經過近幾年的努力，加上政府有關部門多次組織外國診斷技術專家來華講學，已基本跟上了國外在此方面的步伐，在某些理論研究方面已和國外不相上下。目前我國在一些特定設備的診斷研究方面很有特色，形成了一批自己的監測診斷產品。全國各行業都很重視在關鍵設備上裝備故障診斷系統，特別是智能化的故障診斷專家系統，在電力系統、石化系統、冶金系統、以及高科技產業中的核動力電站、航空部門和載人航天工程等。工作比較集中的是大型旋轉機械故障診斷系統，已經開發了20種以上的機組故障診斷系統和十餘種可用來做現場故障診斷的攜帶型現場數據採集器。透平發電機、壓縮機的診斷技術已列入國家重點攻關項目並受到高度重視；而西安交通大學的「大型選轉機械計算機狀態監測與故障診斷系統」，哈爾濱工業大學的「機組振動微機監測和故障診斷系統」。東北大學設備診斷工程中心經過多年研究，研製成功了「軋鋼機狀態監測診斷系統」，「風機工作狀態監測診斷系統」，均取得了可喜的成果。 可用於機械狀態監測與故障診斷的信號有振動診斷、油樣分析、溫度監測和無損檢測探傷為主，其他技術或方法為輔的局面。這其中又以振動診斷涉及的領域最廣、理論基礎最為雄厚、研究得最為充分。目前，在振動信號的分析處理方面，除了經典的統計分析、時頻域分析、時序模型分析、參數辨識外，近來又發展了頻率細化技術、倒頻譜分析、共振解調分析、三維全息譜分析、軸心軌跡分析以及基於非平穩信號假設的短時傅里葉變換、Winger分布和小波變換等。而當代人工智慧的研究成果為機械故障診斷注入了新的活力，故障診斷的專家系統不僅在理論上得到了相當的發展，且己有成功的應用實例，作為人工智慧的一個重要分支，人工神經網路的研究己成為機械故障診斷領域的一個最新研究熱點。 隨著計算機技術、嵌入式技術以及新興的虛擬儀器技術的發展，故障診斷裝置和儀器己經由最初的模擬式監測儀表發展到現在的基於計算機的實時在線監測一與故障診斷系統和基於微機的攜帶型監測分析系統。這類系統一般具有強大的信號分析與數據管理功能，能全面記錄反映機器運行狀態變化的各種信息，實現故障的精確診斷。隨著網路技術的發展，遠程分布式監測診斷系統成為目前的一個研究開發熱點。

9. 一個波形圖中，波源突然停止振動， 波形圖會發生什麼變化

時域分析
1. 時域特徵參數
通過對時域信號進行統計分析，得出時域特徵參數，是進行故障診斷的有效方法。時域特徵參數分為有量綱特徵參數和無量綱特徵參數。
時域振動信號在機組發生故障時會顯著變化，相應的時域特徵參數也會發生變化。採用有量綱指標進行故障分析時，得到的結果不僅與被測對象的運行狀態（是否發生故障）有關，而且與被測對象的運行工況（轉速、負載）有關。無量綱特徵參數只與被測對象的狀態相關，對轉速、負載等運行參數的變化不敏感。
圖1 時域特徵參數
2. 時域分析方法
通過時域特徵參數可以進行初步的故障識別，但如果要對故障進一步定位和判斷故障的類型，需要對時域波形進行分析。
對時域信號進行分析，主要是觀察信號的周期成分。例如，當齒輪出現局部故障時，在時域波形中表現為出現周期性的沖擊信號，且周期為齒輪的旋轉周期，通過振動分析軟體提供的邊頻游標，可以查看沖擊信號的周期，從而判斷發生異常的部件，如下圖所示：
圖2 時域波形圖
以某齒輪箱高速端軸向振動時域波形為例：
通過時域特徵參數判斷：振動信號的能量（即加速度均方根）為5.209m/s，數值偏高，峰值為27.413m/s，處於較高的水平，可以初步判斷該部件異常。通過時域分析方法判斷：在時域波形中，可以觀察到很多等間隔的沖擊信號，通過振動分析軟體中提供的邊頻游標，可測得沖擊信號的間隔周期為0.033s，而0.033s為齒輪箱高速端齒輪的旋轉周期，因此可判斷為齒輪箱高速端齒輪出現異常狀況。
圖3 時域波形圖
頻譜分析
通過時域特徵參數可以進行初步的故障識別，進一步對時域信號進行頻譜分析，可以了解信號頻率結構組成及變化，以此來定位故障部位和判別故障類型。信號的每個特徵頻率都有相應的旋轉部件與之對應，通過分析信號各頻率的幅值和相位信息，可以判斷設備運行情況。
設備故障診斷中，通過頻譜分析能獲得各軸轉頻，各齒輪副嚙合頻率及其高次諧波等頻率成分的幅值、相位大小，分析比較同一頻率成分下幅值的變化或者有無新頻率成分出現，可以判斷設備故障類型、產生原因及故障的劣化程度。頻譜分析是應用最廣的旋轉機械故障診斷技術，很多故障診斷方法都是基於頻譜分析。在頻譜圖中可以通過分析頻率成分以及峰值大小找出引起部件振動的原因。例如對於低頻部分，主要與軸的轉頻相關。例如不平衡會引起所在軸1X轉頻幅值增加，不對中故障易導致所在軸2X轉頻的變化。
對於中頻部分，主要與齒輪的嚙合有關。一般來講，嚙合頻率佔主導，同時會出現齒輪轉頻的邊頻。當齒輪出現故障時，相應的轉頻邊頻會出現邊頻次數增加和邊頻幅值的變化。
對於高頻部分，主要與軸承信號相關，由於軸承早期故障會激起高頻固有頻率，在信號中表現為軸承故障信號調制到高頻固有頻率，通過高頻解調分析可以解調出低頻故障信號。
以某齒輪箱振動測試為例：
在時域波形中出現明顯的沖擊，通過邊頻游標進行測量，發現沖擊信號的周期為高速軸旋轉周期。
圖4 時域波形圖
圖5 頻譜圖
進一步對頻譜進行分析，發現在1600Hz附近存在較多邊頻，邊頻間隔為高速軸轉頻18.752Hz。此時可以基本判斷出齒輪箱高速軸振動異常，可能出現高速軸齒輪局部損傷。