DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2025.16.049
作 者：李伟超（河南工业和信息化职业学院，河南 焦作 454000）
摘 要：【目的】探讨高效、精准的机械故障诊断与识别途径。【方法】采用多种先进的信号处理技术收集机械运行时产生的振动信号，并将其转换为振动图像。【结果】经过大量实验验证和实际工况下的应用测试，所提出的基于振动图像特征提取的方法能够有效提取到具有代表性的故障特征，在故障分类模型中展现出较高的准确率，对多种常见机械故障（例如轴承故障、齿轮故障等）均能实现准确诊断与识别，相较于传统诊断方法，误判率显著降低。【结论】基于振动图像特征提取的机械故障诊断与识别方法具有可行性和有效性，为机械故障诊断领域提供了新的可靠思路与技术手段，有助于提高机械运维的质量和效率，保障机械设备安全稳定运行。
关键词：机械故障诊断；振动信号；图像特征提取；机器学习；深度学习
引文信息：[1]李伟超.基于振动图像特征提取的机械故障诊断与识别方法研究[J].南方农机，2025，56(16)：188-190.
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