基于振动（噪声）测量与分析，在这里所提及的状态监测与故障诊断，均是指基于振动测量与分析方面的技术。事实上状态监测与故障诊断是一门综合性极强、涉及面非常广泛、学科交叉渗透十分丰富的技术，除了应用振动分析方法之外，还可采用油液分析、红外热像、超声探伤以及温度、压力分析等多种不同技术。

振动是自然界中的一种很普遍的运动，机械振动信号中包含了丰富的机器状态信息，智能测振测温传感器选型，它是机械设备故障特征的良好载体。

利用振动信号来获取机械设备的运行状态并进行故障诊断具有如下优点：方便性：利用各种振动传感器及分析仪器，可以很方便地获得振动信号；智能测振测温传感器选型

在线性：振动监测可在现场不停机的情况下进行；无损性：在振动监测过程中，不会对被测对象造成损伤；信号处理技术是进行故障诊断的基础，是特征提取必不可少的工具。

信号处理技术分为传统和现代两大类，其中：传统的信号处理技术是指以FFT为核心的信号分析技术，在实际运用中发挥着重要的作用；而近年来发展起来的现代信号处理技术在故障特征提取方面正崭露出头角。

加速度振动传感器

振动速度传感器主要安装在各种旋转机械装置的轴承盖上（如汽轮机、压缩机、风机和泵等）。它是由运动线圈切割磁力线而输出电压的电磁式传感器，因此具有工作时不需要供给电源、安装容易等特点.

安装位置：垂直或者水平安装于被测振动点上，以变送器底部M8×1.25螺钉磁座吸附在被测壳体上，然后将传感器拧在上面拧紧即可。安装尺寸及规范：参看图（速度传感器的安装及防护），若传感器安装位置受到高温蒸汽等冲刷时，为降低传感器环境温度、需加防护措施，一般情况下可不加防护。

测振振动的时域识别

直接利用振动的时间历程来求系统的模态参量。对自由振动，可以通过自由振动和脉冲响应函数(系统的时域特性参量之一，其傅里叶变换即机械导纳)的关系直接计算模态参量。对受迫振动，可以用数字时间序列分析方法或其他方法（如随机减量法、滤波法等）来计算模态参量。时域识别方法的优点是能利用运行状态下机器的振动信号，适用于不能在实验室测试的大型结构；缺点是天然振源的激振力往往无法测定和控制，而仅能由响应值来识别，故精度较低。

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