目前，對回轉機械的故障診斷有許多方法,，而基于振動信號的診斷是普遍采用的方法之一,。當機器運行過程中發(fā)生異常時都會引起振動信號的變化，一般來說,，機床故障的60%~70%是通過振動和由振動輻射出的噪聲反映出來的。因此,，可根據(jù)對振動信號的分析,，在不停機、不解體的情況下,，掌握機床的故障情況,，包括故障的原因、部位以及劣化程度,。實際上,，由于結構上原因，機床工作伴隨著振動是正?，F(xiàn)象,，也就是說，振動本身不能作為故障特征,，只有異常振動信號才可能包含某種故障信息,。
一般情況下，機床振動的時域信號總是雜亂無章的,，不管是正常狀態(tài)還是故障狀態(tài),，很少有故障信息直接顯現(xiàn),，要獲得故障信息對信號進行某種分析處理。這里介紹幾種常用的振動信號分析方法,。
(1)狀態(tài)監(jiān)測
設備狀態(tài)監(jiān)測通常是指通過測定設備上測點的振動信號(位移,、速度或加速度)來檢查狀態(tài)是否正常，?？烧J為超過允許值的大小表示故障的嚴重程度,。當它達到某一給定值(不同的設備有不同的標準)時就應停機檢修，若對設備進行連續(xù)監(jiān)測,，便可獲得設備狀態(tài)變化的趨勢規(guī)律,，從而對剩余使用壽命做出估計，并可進行預測預報,。通過狀態(tài)監(jiān)測所獲得的振動信號還可以用于進一步的故障分析,。
(2)時域分析
直接對振動時域信號的時間歷程進行分析是故障診斷和單的方法，特別是當信號中含有諧波信號,、周期信號或短脈沖信號時,。直接觀察時域波形可以看出周期、諧波和脈沖等,，利用波形分析可直接識別共振現(xiàn)象和拍頻現(xiàn)象,。例如當傳動系統(tǒng)中有齒輪斷齒時，斷齒齒輪每轉一周就會出現(xiàn)一次沖擊,，時域上表現(xiàn)為幅值很大的沖擊型振動,。
(3)頻譜分析
機床振動信號大都是有多種激勵信號合成的復雜信號，按照傅里葉分析原理,，這種復雜信號可以分解為一系列諧波分量(頻率成分)，對于線性系統(tǒng),，各諧波分量代表著相應頻率激勵力,，對應著系統(tǒng)的某些特征頻率。因此對振動信號進行傅里葉變換可以分析,、計算出振動能量在頻率軸上的分布,，通過對振動能量集中的頻率分析可以判斷故障的起因。
(4)倒譜分析
倒譜分析也稱二次譜分析,，數(shù)學上倒譜為功率譜對數(shù)值的傅里葉逆變換,。倒譜是檢測復雜譜圖中周期分量的有力工具，尤其在機床傳動系統(tǒng)的故障診斷中具有的優(yōu)越性,。由于機床傳動系統(tǒng)中齒輪軸承較多,，振動信號中調制現(xiàn)象比較普遍，譜圖中譜線密集,，肉眼難以識別其周期性,，利用倒譜可以將原來譜圖上成族的變頻帶譜線化為單根譜線,，便于系統(tǒng)特征頻率的識別。