大型直线振动筛是洗煤厂的主要设备之一，作为振动机械，不仅工作强度大，而且工作环境十分恶劣，容易产生故障。在选煤流流程中，它是一个重要的环节，因此，对振动筛振动异常状态辨识方法研究就显得具有非常重要的现实意义，对于振动筛的故障诊断和在线监测提供重要的理论指导，以及由此在振动筛设计时对结构设计提供帮助都有重要的意义。本文通过正常状态的振动信号和设备发生故障状态后的振动信号，利用信号处理手段进行分析，对这些不同的状态的信息，进行故障特征辨识、故障机理分析，找出故障原因，从而达到振动筛故障状态辨识的目的。
　　我们先对振动信号进行处理。其处理过程为:（1）对采集的振动信号进行预处理。该过程包括采样数据的标定变换、消除多项式趋势项。我们利用加速度传感器测得的信号数据为电压值，要将其转换为相应的加速度值，于是要进行采样数据的标定变换。在振动信号的测量过程中，放大器随温度变化产生零点漂移，传感器频率范围外低频性能的不稳定以及传感器周围的环境千扰，往往会偏离基线，甚至偏离基线的大小还会随时间变化，因此，我们利用消除多项式趋势项的方法对其进行处理。（2） 利用小波对振动信号进行降噪处理。一般地，噪声信号多包含在具有较高频率的细节中，对小波进行分解，利用门限阐值等形式对所分解的小波系数进行处理，然后对信号进行小波重构来对小波降噪。（3）计算振动信号的有效值，来评价振动的平均能量。在一些振动强度国际标准中常采用信号的有效值，有效值包含着对受振物体形成破坏的主要因素功率的意义。（4）做出振动信号的时域图形。分析 振动信号的振动幅值变化。（5）做出振动信号的功率谱。分析振动信号在各个频率段.的变化情况，以利于找出故障所在位置。经过信号处理后，振动信号的品质得到明显改善，消除了噪声的干扰，接下来通过振动信号的有效值来评价信号，同时做出功率谱曲线，通过观察经过处理的各个传感器的振动信号来分析故障机理，较终得出分析结果。

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