摘要：阐述了开展设备状态监测与故障诊断技术初期，应以培养诊断人员为主要目的，以结构简单、低转速、有备机的水泵和风机振动监测为切入点，逐步扩展到结构复杂、高转速、无备机的大型旋转设备以及轧机和齿轮箱，并以多个案例进行了说明。
关键词：设备状态监测故障诊断方法
一、监测对象、测点、评价标准的确定
1.有目的、有重点、分批次地选择监测对象
在现场开展设备状态监测与故障诊断技术初期，选择监测对象、构建设备树是必须首先解决的问题。应以培养懂设备、懂仪器、会诊断的技术人才为目的，监测的设备由简到难，注意收集各类故障案例，积累技术经验。为此，应选择转速不同、结构不同、用途不同的旋转设备为初期监测对象。考虑初期许多不可预见的问题，如设备组态可能需要调整、某些设备参数不齐、测点布置不合理等原因，所有已列为监测对象的设备不宜同批展开，需分批次监测。
第一批，以电机额定转速为990r/min、1485r/min、2985r/min，功率1000kW以上的单级风机和100kW以上的水泵群为监测对象，数量不宜太多。这两类设备结构简单，常见故障多为转子类故障，故障机理成熟。选择水泵是因为水泵与风机同属流体机械，结构、工作原理、故障特征有很多相似之处，相比大功率的旋转设备，水泵的故障率高、备机多、检修容易，可增强诊断人员对故障的感性认识；多级泵的监测经验可应用到大型压缩机领域。
同时，水泵多为滚动轴承支撑，可为了解滚动轴承故障提供经验。大功率风机多为滑动轴承支撑，转子振动信号较滚动轴承支撑清晰，也有利观察轴瓦故障。实践证明，上述经验的积累有利于培养诊断人才。
案例1水泵叶轮腐蚀与风机叶轮积灰引起的不平衡振动特征比较。
2007年9月发现炼钢除尘系统用130kW水泵机组水平方向振动烈度10.83mm/s，波形频谱如图1。其主要故障特征为：波形近似正弦函数，概率密度曲线（图2）呈“盆形”，频率以机组的基本频率为主；振动烈度超标，且以水平方向最为突出；拆机后发现叶轮腐蚀严重。更换转子总成后振动明显改善。
2007年12月发现转炉一次除尘用1600kW风机机组水平方向振动烈度5.10mm/s，波形频谱如图3。其主要故障特征为：波形近似正弦函数，概率密度曲线（图4）呈“盆形”，频率以机组的基本频率为主；振动烈度超标，以水平方向最为突出，且有增长倾向。拆机后发现叶轮积灰厚度达40mm，且有积灰脱落。更换叶轮后振动明显改善。