针对液压阀工况环境复杂、振动数据采集不精确、采集系统线路布设困难等问题,以ARM微处理为核心设计用于液压阀高精度振动采集系统,对大型液压设备进行数据采集与分析。首先,针对大型液压设备的工作环境,分析液压阀振动采集系统的总体设计方案,接着以液压阀的振动信号特征选择多轴加速度传感器,用于振动信号的采集,并根据采集系统在布设过程中的困境,选用无线传输模式进行下位机和上位机的数据传输;其次,为方便在采集现场进行快速数据分析,在上位机软件中设计基于功率谱和高阶谱的振动信号分析系统;最后,以先导式液压阀为例,完成液压阀高精度振动信号的采集与实时分析。测试结果表明,设计的振动信号采集系统能够完成复杂工况下振动信号的采集与现场分析,具有较好的工程应用价值。

对实测采样振动信号的滤波处理，验证了形态滤波器在抑制信号干扰、保留信号原有特征方面的作用。定量分析了形态滤波器设计中结构元素的形状、宽度、幅值等因素对形态滤波器性能的影响程度以及振动信号的采样频率对结构元素尺寸的影响，并根据数据分析结果得出了在对旋转机械振动信号进行降噪滤波处理时，形态滤波器中结构元素的形状及尺寸的一般设计规律。

提出应用模式匹配的转子振动信号同步整周期重采样方法。该方法所用的信号为用等时间间隔同步采集的键相信号和振动信号。文中方法步骤为，先对键相信号进行傅里叶变换，获得大致的基频振动周期，然后根据振动周期提取匹配用波形，再沿着键相信号数据滑动求匹配波形与数据段的相似性来查找周期起止点，相似度大于设定的阈值的数据段存在周期起止点，然后将振动信号用三次样条在起止点间进行等数量插值，即得到同步整周期采样的数据。研究结果表明，该方法能准确地对振动信号进行同步整周期重采样，具有对信号采集设备要求低，相位误差小的优点，可用于转子振动信号整周期采样。

填埋场由层状介质构成且防渗层HDPE膜出现渗漏在所难免,钻探灌浆修补技术是填埋场防渗层漏洞修补的重要发展方向;根据振动信号在垃圾填埋场不同介质中的响应不同,并基于LabVIEW的优点,通过钻探技术,利用LabVIEW软件对采集的填埋场振动信号进行STFT（短时傅里叶变换）分析,进而判断填埋场不同介质层的频谱特征,据此分辨出卵石层,为HDPE膜上漏洞修补做好前期准备;实验结果表明,STFT能够直观,清晰地反映振动信号在不同介质层的频谱特征,能够准确地区分卵石层。

通过建立齿轮系统试验模型，应用CRAS软件系统采集齿轮实际振动信号，分别采用概率密度估计法、时域分析法和频域分析法对系统信号进行分析与特征提取，在齿轮系统300r／min和900r／min两种不同转速工况下，分别研究了正常齿轮、裂纹齿轮和磨损齿轮的故障特征，并辨识出齿轮系统的不同运行工况。对比验证后表明：概率密度估计法对齿轮故障辨识效果较好，方法简便，提高了诊断效率，能够更好地应用于工程实际的齿轮故障诊断。

石化齿轮箱故障信号特征之间呈现模糊性和耦合性,正常状态与异常状态之间相互影响,导致故障分类难。为解决此问题,提出一种石化齿轮箱振动信号高价值量纲一化特征提取方法。运用数据预处理方法,从采集的数据中抽取有效数据,对其进行量纲一化指标表示,再依据量纲一化指标分布规律提取高价值量纲一化特征。为保证样本的完备性,建立高价值量纲一化特征的增容模型。利用该方法能够准确提取石化齿轮箱实验机组轴承故障特征,可为石化齿轮箱特征提取提供参考。

为解决机械系统特别是航空液压管路系统振动过程中存在诸多噪声干扰、难以保证对有效振动信号进行准确分析的问题,结合非线性自适应算法、最小二乘法及传统卡尔曼滤波器,设计改进非线性自适应卡尔曼滤波器。通过仿真,在模拟的振动信号中加入随机噪声,并且将滤波前后振动信号的时域图和频域图进行对比。通过实验数据进行滤波效果对比,验证非线性自适应卡尔曼滤波器滤波效果的优越性。

为解决高速主轴因质量不平衡造成的振动,破坏加工精度,影响产品表面质量等问题,对谐波信号、噪声等干扰下主轴同频振动信号进行提取研究。利用Lab VIEW虚拟软件模拟均匀白噪声、高斯白噪声、直流电平、各种谐波下等不同类型振动信号,与基准信号互相关运算,提取与主轴同频振动信号幅值和相位。对比主轴系统在实验条件下和模拟条件下的振动响应,验证了互相关算法提取幅值和相位的准确性。实验条件下对比互相关法算法与整周期截取DFT法,结果表明：互相关法算法完整提取振动信息、运算快、准确性高,为求取影响系数、校正质量等提供更准确输入,为高速主轴在线动平衡调控提供重要信息。

液压泵由于自身的结构特点,故障信息微弱,依托单一信源进行故障诊断效果不佳。为此引入融合思想,探索一种面向多层级信息融合的液压泵故障诊断系统设计方法。首先对液压泵工作原理和故障模式进行研究,从不同层面对信息融合必要性进行具体分析;然后以此为基础,设计面向多层级信息融合的液压泵故障诊断系统基本框架,从数据层、特征层以及决策层研究、设计多层级信息融合模式,为改善液压泵故障诊断效果提供技术支持,为设备状态监测提供一种新的思路和方法。

本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法.小波分析良好的时频局部化性质,适于检测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分,这在旋转机械状态监侧及早期故障诊断中具有重要意义.本文给出利用小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中提取微弱轴承冲击故障特征的实例.