振动分析的机器学习方法

振动分析的机器学习方法主要结合信号处理与智能算法，实现对机械故障的自动诊断和预测。以下是核心方法及应用场景的

一、故障诊断技术

1. 卷积神经网络（CNN）

通过处理振动信号的时频图（如频谱图），自动提取特征并识别轴承磨损、齿轮断齿等故障。相比传统频谱分析，准确率可提升10%-30%。

2. 支持向量机（SVM）

用于分类异常信号，适用于小样本数据场景，可快速区分正常与故障状态。

二、非线性系统建模

1. 长短期记忆网络（LSTM）

捕捉振动信号的时序依赖关系，适用于预测复杂机械系统的非线性响应（如间隙、摩擦导致的混沌现象）。

2. 物理信息神经网络（PINN）

嵌入动力学方程，突破传统线性假设局限，建模误差降低20%-50%。

三、信号处理流程

1. 特征提取

采用傅里叶变换、小波变换或经验模态分解（EMD）提取频域/时域特征（如峰值、均方根值）。

2. 降噪与预处理

使用自适应噪声完整集成经验模态分解（CEEMDAN）或形态学分形维数等方法减少噪声干扰。

四、模型优化与评估

五、工业应用案例

- 旋转机械监测：通过频谱分析（如KMbalancerPro工具）自动评估设备状态，支持ISO 10816标准诊断。