旋转机械在线故障检测：信号处理与诊断新进展

"这篇综述文章探讨了旋转机械，如水泵叶片的故障诊断技术和信号处理方法，重点关注在线监测的重要性。作者提出，传统方法通常在设备停机或大修时进行振动检测，但这种方法无法实时反映设备运行状态。文章以江苏省秦淮新河抽水站的轴流泵机组为例，讨论了在线检测的方案，并分析了其优缺点。关键词包括水泵叶片、故障诊断、信号处理、水力激振和叶栅干扰。" 在旋转机械领域，尤其是水泵叶片的故障诊断中，振动分析扮演着关键角色。通过在叶片上安装传感器，可以捕获到振动信号，这些信号反映了设备的运行状况。当前，普遍采取的方式是在设备维修或停机期间进行振动检测。然而，这种方法的局限性在于无法实时监控设备的动态变化，如果在设备运行中出现故障，可能会导致不可预测的损害。 随着技术的发展，对旋转机械实施持续有效的在线监测成为研究的重点。在线检测允许在设备运行过程中实时获取数据，及时发现潜在问题，防止故障的发生，从而降低停机时间和维护成本。文章以江苏省秦淮新河抽水站的轴流泵机组为例，阐述了一种在线振动检测方法。这种检测方法的优势在于能够实时反映设备状态，及时发现异常，但可能面临的挑战包括如何确保传感器在恶劣环境下的稳定性和数据准确性，以及如何处理大量实时数据。 信号处理是故障诊断的核心环节，它涉及滤波、特征提取和模式识别等多个步骤。滤波用于去除噪声，提高信号质量；特征提取旨在从复杂信号中提取反映故障特征的参数；模式识别则用于将提取的特征与已知故障模式对比，以识别出具体故障类型。水力激振和叶栅干扰是影响旋转机械性能的两个重要因素，理解它们对振动信号的影响有助于提升诊断的准确性和可靠性。 旋转机械故障的诊断和信号处理是一个综合性的工程问题，涉及到机械、电气、信号处理等多个学科。随着技术的进步，未来将有更多的智能化和自动化手段被应用到这一领域，以实现更高效、精确的故障预测和健康管理。对于研究人员和工程师来说，深入理解这些方法和技术，并结合实际应用场景进行优化，对于提升旋转机械的可靠性和运行效率至关重要。