在现代工业体系中，工业设备的稳定运行对于生产效率和产品质量至关重要。振动监测作为工业设备健康管理的重要手段，其相关算法的演进历程体现了科技发展的脉络，也为工业运维带来了深远变革。
早期的工业设备振动监测主要依赖于简单的振动烈度监测算法。通过在设备关键部位安装振动传感器，采集振动信号并计算其振幅大小。当振幅超过预设的阈值时，系统发出警报，提示设备可能出现故障。这种方法简单直观，然而却存在诸多局限性。一方面，它只能对设备振动的强度进行粗略判断，无法精确分析振动的频谱特征，难以识别出不同故障类型对应的特定振动频率成分；另一方面，对于一些复杂的设备故障，其振动变化可能较为隐蔽，仅通过振动烈度监测难以及时发现早期故障迹象。
随着信号处理技术的发展，频域分析算法逐渐应用于工业设备振动监测领域。傅里叶变换（FFT）成为该阶段的核心工具，它可以将时域振动信号转换为频域信号，从而清晰地展现出不同频率成分的幅值和相位信息。基于 FFT 的振动监测算法能够有效识别设备的特征频率，例如电机的转频、齿轮的啮合频率等，通过对这些特征频率及其谐波成分的监测，运维人员可以更准确地判断设备的运行状态。例如，当齿轮出现磨损故障时，其啮合频率附近的振动幅值会显著增大，通过频域分析能够及时捕捉到这一变化。然而，传统的 FFT 算法对于非平稳信号的处理能力有限，而工业设备在实际运行过程中，由于工况变化、负载波动等因素，其振动信号往往具有非平稳特性。
为了解决这一问题，小波变换等时频分析算法应运而生。小波变换具有多分辨率分析的特点，它可以在不同的尺度上对振动信号进行分解，既能捕捉到信号的整体趋势，又能聚焦于局部的细节特征。对于非平稳振动信号，小波变换能够准确地定位故障发生的时间和频率范围，为设备故障诊断提供了更有力的支持。例如，在旋转机械的启动和停止过程中，振动信号的频率成分会发生快速变化，小波变换能够清晰地展现出这一动态过程，帮助运维人员更好地理解设备的运行状态变化。
近年来，随着大数据、人工智能技术的飞速发展，机器学习和深度学习算法开始广泛应用于工业设备振动监测领域。通过收集大量的振动数据样本，利用机器学习算法如支持向量机、随机森林等，可以对设备的运行状态进行分类和故障诊断。这些算法能够自动学习振动数据中的特征模式，建立设备状态与振动特征之间的映射关系。而深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，则进一步提升了振动监测的性能。CNN 能够自动提取振动信号中的时空特征，对于大型复杂设备的多传感器振动数据融合分析具有显著优势；LSTM 则擅长处理具有时间序列特性的振动数据，能够捕捉设备振动状态的动态演变规律，实现对设备早期故障的精准预测。
工业设备振动监测解决方案算法的演进，从简单的振动烈度监测到频域分析，再到时频分析以及如今基于机器学习和深度学习的智能监测方法，每一次技术进步都极大地提升了对设备振动状态的感知能力和故障诊断精度。未来，随着算法的不断创新和优化，工业设备振动监测将更加智能化、精准化，为工业生产的稳定运行保驾护航，助力企业实现智能化运维管理，降低设备故障停机时间，提高生产效益和设备使用寿命。
