回复钰诗：振动幅值变化这么大，确实能看出故障，不过干扰太讨厌了。
钰诗
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旋转机械的故障诊断是机械技术的重要部分。以工厂的电机为例，通过传感器采集到的振动信号数据显示，当电机出现轴承故障时，振动幅值会从正常的 5m/s² 增加到 15m/s²，且振动频率也会发生变化，出现一些异常的频率成分。 在分析这些数据时，常用到时间序列分析方法，如 ARIMA、LSTM 等，还可以采用特征提取和融合技术，如 PCA 或 STFT。但在实际应用中，会面临数据噪声干扰、特征提取不准确等问题。比如，周围环境的电磁干扰可能导致采集到的信号失真，使故障特征难以准确识别。 另外，不同类型的旋转机械故障表现出的信号特征也有相似之处，如轴承故障和齿轮故障在振动信号上可能都有幅值增大和频率变化的情况，这就给准确诊断故障带来了困难。如何从复杂的振动信号中准确提取故障特征，排除干扰因素，实现快速、准确的故障诊断，是旋转机械故障诊断领域亟待解决的问题。这对于提高设备的可靠性、降低维修成本和减少停机时间都具有重要意义。
