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常用的滑动轴承振动诊断方法有以下几类：

(1)时域幅值诊断法

该方法主要计算滑动轴承振动信号时域指标中的均方根幅值，当均方根值大于某一界限值时，将被检轴承判为有故障，此法简单易行，常用于简易诊断中。

(2)时域波形诊断法

该方法主要是对滑动轴承振动信号的通频幅值随转速变化的规律进行分析，从而区别被检轴承的振动究竟是受迫振动（包括共振）还是自激振动。图中给出了几种不同振动的典型振动波形，可作为波形诊断的参考。

(3)频域诊断法

对滑动轴承振动信号进行频谱分析，根据此频谱（待检谱）和滑动轴承正常时的振动频谱（标准谱）之间的差异，和差异处的频率成分与振源频率之间的对应关系能确定故障的有无、程度、类别和原因：这是一种较为精密和可靠的振动诊断办法。

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，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；本安振动测试仪生产商

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。

旋转机械的振动监测与故障诊断在电厂中有着重要的实际应用价值，根据对机械振动信号的测量与分析，可以提前发现故障，及时处理，消灭故障于萌芽之中，避免事故扩大使设备损坏酿成不可挽回的巨大损失。

振动频谱分析仪中的极坐标图的含义 极坐标图是把振幅和相位随转速变化的关系用极坐标的形式表示出来。图中用一旋转矢量的点代表转子的轴心，该点在各个转速下所处位置的极半径就代表了轴的径向振幅，该点在极坐标上的角度就是此时振动的相位角。这种极坐标表示方法在作用上与波德图相同，但它比波德图更为直观。

早期绝大多数人习惯于利用反向推理来诊断设备故障，除之前我们发布的原因之外，还有一个重要的原因，就是习惯于早期的振动故障分类方法。殊不知，早期许多误诊断和漏诊断的根源是由于传统的故障分类方法不当。因为这种分类方法中故障和特征存在严重的交叉，当对故障特征和机理了解不够深入时，作出误诊断和漏诊断确实是在所难免的。但这个对于故障诊断至关重要的问题，却一直没有引起关注，出现误诊断及难以说清的一些振动现象时，往往怪罪于设备振动太复杂，实际是早期振动故障分类方法，给大多数相关人员认识振动故障在思想上造成了混乱。