在工业物联网、状态监测和故障诊断领域中，从取得原始数据到最终的分析决策，会经过一个完整的处理链条。整个流程可以概括为一个清晰的闭环：原始数据→预处理→多域分析→提取特征值→综合分析→决策支持。

一、 数据处理（预处理）

原始数据通常是带有噪声、干扰和不完整信息的，不能直接用于分析。预处理的目标是“净化”和“准备”数据。

数据清洗：

异常值处理：识别并处理因传感器故障、电磁干扰等产生的突刺或无效数据（如使用阈值法、3σ原则、中值滤波等）。

去噪与滤波：

带通滤波：只保留与设备特征频率（如转频、啮合频率）相关的频段，剔除高频电子噪声和低频漂移。

低通/高通滤波：根据分析目标选择。

降噪算法：如小波降噪、自适应滤波等，更智能地从复杂背景中提取有用信号。

数据同步与对齐：

如果使用多通道（如多个振动传感器、噪声、电流），需要确保所有数据的时间戳严格对齐。

可能与转速脉冲信号同步，进行阶次分析，消除转速波动影响。

二、 核心分析方法

根据设备特性和分析目的，采用不同域的分析方法：

1. 时域分析

直接分析信号随时间变化的形态。

常用方法/指标：

波形观察：直接看时域波形有无冲击、调制、振幅增大等现象。

统计特征：计算有效值、峰值、峰峰值、峭度、偏度、波形因子、脉冲因子、裕度因子等。峭度对早期冲击故障非常敏感。

相关分析：自相关（检测周期性）、互相关（判断信号间的延迟和相关性）。

解调分析（包络分析）：用于提取低频冲击故障（如轴承、齿轮故障）调制在高频共振带上的特征。

2. 频域分析

将信号从时间域转换到频率域，看能量在不同频率上的分布。这是最核心的分析方法。

常用方法：

傅里叶变换：得到频谱图，用于识别稳定的频率成分。

功率谱密度：看功率在频域的分布，更注重能量。

关键识别：在频谱中精确识别设备的特征频率，

如：转频及其谐波（不平衡、不对中）。

轴承故障频率（内圈、外圈、滚动体、保持架）。

齿轮啮合频率及其边带（齿轮磨损、断齿）。

叶片通过频率（风机、泵）。

电机电气频率（如工频及其倍频）。

3. 时频域分析

分析频率成分如何随时间变化，适用于非稳态信号（如启动、停机、负载变化）。

常用方法：

短时傅里叶变换：得到谱图，简单直观但分辨率固定。

小波变换：多分辨率分析，既能看清信号概貌，又能聚焦细节，非常适合检测瞬态冲击。

希尔伯特-黄变换：自适应地将信号分解为多个本征模态函数，非常适合非线性、非平稳信号。

三、 提取的特征值

从上述分析中，我们会提取用于状态评估、故障诊断和预测的定量特征值。这些特征是后续智能算法的输入。

时域特征：

有量纲指标：RMS（有效值，表征总体振动水平）、峰值、峰峰值。

无量纲指标：峭度、偏度、波形因子、脉冲因子、裕度因子。这些指标对早期故障敏感，且对载荷和转速变化不敏感。

频域特征：

频率成分幅值：特定特征频率（如轴承外圈故障频率）的幅值大小。

频谱重心：频谱能量分布的中心位置。

频率方差：频谱能量的分散程度。

谐波比：某频率的谐波分量与基频分量的比值。

边带能量：围绕主频率的边带能量总和（用于诊断调制故障）。

时频域特征：

小波能量熵：反映信号能量在时频平面分布的复杂度。

小波包节点能量：将频带细分后，各子频带的能量可作为特征向量。

模型特征：

通过建立时间序列模型（如AR自回归模型），将模型系数或模型残差作为特征。

四、 对数据的分析目标

提取特征后，最终目的是为了完成以下分析：

状态评估：

阈值报警：将特征值（如振动总有效值）与ISO-10816等标准或历史基线值比较，给出“正常/警告/报警”状态。

健康度评分：综合多个特征，为设备计算一个0-100的健康指数。

故障诊断：

模式识别：通过对比故障特征库，确定故障类型（是不平衡、不对中、轴承损伤还是齿轮故障？）。

故障定位：结合多测点数据，分析故障源的大致位置。

严重程度评估：根据特征值的大小和趋势，评估故障的发展阶段。

趋势预测与寿命预估：

趋势分析：对关键特征值（如轴承的包络谱峰值）进行时间序列趋势分析，预测其未来走向。

剩余使用寿命预测：基于退化模型（如指数模型、维纳过程）或机器学习模型，预测设备在何时会达到失效阈值。

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