基于机器学习的旋转机械振动故障识别技术：模型构建与实践验证.docx

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文件名称：基于机器学习的旋转机械振动故障识别技术：模型构建与实践验证.docx

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更新时间：2026-01-06

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文档摘要

基于机器学习的旋转机械振动故障识别技术：模型构建与实践验证

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业体系中，旋转机械作为核心设备，广泛应用于电力、石化、冶金、航空航天等众多关键领域，是保障生产过程连续性和稳定性的基础。以火力发电为例，汽轮机作为主要的旋转机械，其稳定运行直接关系到电能的持续供应；在石油化工行业，压缩机用于气体的压缩和输送，是生产流程中不可或缺的环节。这些旋转机械通常在高转速、高负荷、复杂工况等严苛条件下运行，长时间的运行容易引发各种故障，其中振动故障尤为常见且危害巨大。