故障诊断是大型机械设备安全运行的关键技术之一，也是各种自动化系统及一般机械系统提高效率和可靠性、进行预知维修及预知管理的基础。

1 故障诊断的定义及意义

1.1 故障诊断的定义

故障诊断包括工况监视与故障诊断，从系统分析观点出发，工况监视与故障诊断可以理解为识别机械设备状态的科学，也就是说利用检测方法和监视诊断手段（包括不断发展的信息科学与系统辨识的新方法），从所监测的信息特征判别系统的工况状态。它的最终目的是提高设备效率、运行可靠性、分析故障形成原因，以防患于未然。

1.2 故障诊断的意义

利用计算机对水电机组的状态进行在线监测，能够实时了解机组的运行参数、当前工作状况，及时发现事故隐患，并能进行报警监测和事故追忆，更能高速瞬时保存大量异常信息，便于进行事故分析，确保了机组运行的安全、可靠，并可使计划检修过渡到状态检修，降低设备维修费用，提高机组运行效率。同理，泵站作为水利工程的重要组成部分，在排洪、灌溉、调水以及城市供水、工业用水、航运、发电等许多方面发挥了极为重要的作用，同样的技术应用于其设备，将会大大提高泵站运行的可靠性及效率。

2 故障诊断的主要内容

故障诊断的主要环节有特征信号检测、信号特征分析与特征量选择、工况状态识别、故障诊断，这几个环节是相辅相成的。具体流程见图1。

其中，特征信号检测这一环节是基础。特征信号蕴含了能实时采集的、且能敏感地反应工况状态变化的信息，后面的环节会对这些信号进行识别和分析，得到有效信息，为故障诊断提供依据。目前，一般采用振动、温度、压力等信号。这些信号由相应的传感器检测并成为模拟信号，经过适当的调整如交、直流分离，滤波，放大，达到a/d转换的要求，最终经过a/d转换将模拟信号转换成数字信号，供计算机分析与处理。

鉴于直接检测信号大都是随机信号，它包括了大量的与故障无关的信息，一般不宜作判别量。需要用现代信号分析和数据处理方法把直接检测信号转换为能表达工况状态的特征量。对于某些具有规律的信号，也可从波形结构上提取特征量[2]。这就是第二环节的任务。特征分析首先是选用合适的仪器和信号处理方法，找到工况状态与特征量的关系，把反映故障的特征信息和与故障无关的特征信息分离开来，达到“去伪存真”的目的；然后，选择对工况状态最敏感的特征量达到“去粗取精”的目的。常用作特征分析的方法有频域分析、时