为保证大型旋转机械设备安全运行,需要对其进行状态监测和关键部件故障预测,并根据故障预测结果对旋转机械零部件维修计划进行合理安排,以降低维修费用,避免安全事故。本文研究了一种基于振动信号的旋转机械故障预测方法,可以通过分析历史振动数据得出旋转机械部件预估失效时间。首先对旋转机械的主要失效模式和关键部件故障类型进行了说明,并对不同故障类型的故障机理进行了阐述,将旋转机械部件故障类型分类为渐变式故障和突发性故障两种,其中渐变式故障可以应用故障预测方法进行预测。其次,对旋转机械故障预测方法的实施流程与各个流程工作方法进行了研究。故障预测主要流程包括故障预测任务初始化、信号选取、故障特征提取与选择、故障特征趋势预测、预估失效时间计算等。整个故障预测方法的实施流程及各个流程的工作方法的设计综合考虑了工程中的实际情况与相关标准。研究了多种短期数据趋势预测方法与长期数据趋势预测方法。提出了一种多次向前滚动预测方式,并应用这种预测方式对两种故障预测方法进行优化,优化后的预测方法预测性能更为良好。对基于曲线拟合的长期预测方法进行了研究,并比较了采取不同拟合函数进行长期预测得到的不同结果。最后,给出了风力发电机组齿轮箱高速轴轴承故障预测案例。应用案例数据对本文研究的基于振动信号的旋转机械故障预测方法进行了验证。结果表明,本文研究的旋转机械故障预测方法能够有效地对旋转机械故障进行预测,预测结果具有较好的准确度。预测方法可以在实际工程中应用。