一种基于震动数据对机箱故障进行预测的方法

本说明书公开一种基于震动数据对机箱故障进行预测的方法，方法包括：通过预先布置在待监测机箱的各个待监测机械部件上的振动传感器，以预设的采样频率实时采集每个待监测机械部件处于工作状态时的原始振动加速度信号；对采集到的每个待监测机械部件处于工作状态时的原始振动加速度信号进行包括去噪和归一化处理在内的预处理，得到各个待监测机械部件预处理后的振动加速度信号；对每个待监测机械部件预处理后的振动加速度信号进行频域特征提取，得到每个待监测机械部件对应的频域特征向量；将构建的频域特征向量输入至对应的训练完毕的机器学习预测模型中，通过模型内置的故障指纹库进行模式比对，得到对应的待监测机械部件的健康状态的评分结果。