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通过长期的观察和实践发现，旋转机械的早期故障大多会出现异常振动，掌握机械振动的一般规律可以从振动信号中识别出常见的设备故障。采用X5振动分析仪对振动信号进行时域、频域和小波分析。振动一般是可以识别的，振动的可识别性是机械故障振动噪声测试和分析的技术前提。

任何运行中的机器和设备都会产生振动，机器的振动信号包含着丰富的机器运行状态信息，当设备出现异常或故障时，振动会发生变化，一般为振幅增大。不同类型的故障所激发的振动具有不同的特征，如频率成分、振幅、相位差、波形和能量分布等。振动信号的性质和特征不仅与故障有关，还与系统的固有特性有关；传递函数；结果表明，两种结构的振动特性和响应是不同的。总之，设备的振动是由故障激励和系统特性共同决定的，但在很多情况下，振动特性与故障类型之间并不是一种对应关系，因此很难对振动进行简单的识别。因此，振动的识别对设备诊断技术的改进非常重要。

因此，以设备诊断技术领域较为成熟的振动分析仪为技术突破口，对轧机的日常振动状态进行监测，我们可以掌握轧机的运行状态，确定故障的位置和原因，预测未来的技术状态，从而在早期有效地发现故障，以及在后期及时地抑制故障，保证生产的可持续发展。