旋转机械作为一种重要的动力装置,广泛应用于发电,舰船,航空等领域,在国民经济中起着极其重要的作用。随着旋转机械机组越来越复杂,对其性能和状态的检测及控制也变得越来越重要。若发生故障,往往会产生错误的监测信号,带来不当的控制等非常严重的后果,因而旋转机械的故障诊断成为了一个比较重要的研究课题。旋转机械的故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程的状态,确定其整体或局部状态是否正常,早期发现故障及其原因,并能预报故障发展趋势的技术。本文主要针对基于振动信号处理的故障诊断进行了相关的研究工作:(1)利用实验室设备,进行了振动实验,采集了不同类型的实验数据,可为仿真计算提供数据。(2)对信号处理的基本流程进行了介绍,以振动信号为例,进行了信号处理的具体举例说明。(3)基于小波分析对振动信号进行了信号处理。基于小波分析在时频分析方面的优势,经过仿真计算,进行了小波基及小波分解尺度的选择,得出了小波变换在振动故障诊断处理方面的可行性。(4)基于美国国家仪器公司(National Instrument, NI)的硬件系统和软件系统,根据前面的理论知识和仿真计算,搭建了振动信号处理和故障诊断平台。这个平台为理论提供了有效的支撑和说明,同时也为后续的改进提供了有力的工具和条件。综上,本课题通过背景研究、理论分析、仿真计算、平台搭建以及实验验证的整套研究,提出了基于振动信号处理的旋转机械故障诊断的框架与方法,同时展望了该方法的发展趋势和方向,在工程应用上具有较大的意义和前景。