旋转设备作为工业生产中的重要组成部分，其运行稳定性直接影响生产效率和设备寿命。振动作为旋转设备运行状态的重要表征参数，通过建立科学的振动趋势预测模型，可以实现设备故障的早期预警和预防性维护。下面将从平衡机的应用角度，详细阐述旋转设备振动趋势预测模型的建立方法。
首先需要明确的是，平衡机在振动趋势预测中扮演着关键角色。平衡机通过***测量旋转部件的振动幅值和相位角，为后续分析提供原始数据支撑。在实际操作中，建议采用三点法进行初始不平衡量测量，即在三个不同转速下（通常选择额定转速的60%、80%和100%）采集振动数据，这样可以获得更全面的设备振动特性。
数据采集环节需要注意几个关键点：采样频率应***少为设备***转速对应频率的10倍；每次测量持续时间不少于30秒；环境振动干扰需要控制在允许范围内。采集到的原始振动信号通常包含多种频率成分，需要通过信号处理技术进行有效提取。
信号处理阶段主要采用时频分析方法。短时傅里叶变换（STFT）可以较好地反映振动信号的时变特性，适用于转速变化的情况。对于稳态运行设备，小波变换能更***地提取特征频率。建议采用db4小波基函数进行5层分解，这样可以有效分离出振动信号中的故障特征成分。
特征提取是建立预测模型的核心环节。从处理后的振动信号中，需要提取以下几类特征参数：时域特征（如峰值、均方根值、峭度指标等）；频域特征（如特征频率幅值、边带能量等）；以及时频域联合特征。这些特征参数构成了设备状态的特征向量，为后续建模提供输入变量。
模型选择方面，目前较成熟的方案包括：支持向量回归（SVR）模型，适用于小样本情况；长短时记忆（LSTM）神经网络，擅长处理时序数据；以及随机森林等集成学习方法。建议初期可采用SVR模型，核函数选择径向基函数（RBF），通过交叉验证确定***参数。当积累足够数据量后，可升级为LSTM模型以提高预测精度。
模型验证阶段需要采用独立测试集进行评估。常用评价指标包括均方根误差（RMSE）、平均***百分比误差（MAPE）和相关系数R²。一个合格的预测模型应该满足：未来3天的振动趋势预测误差不超过15%，关键特征频率的预测相位误差在±10°以内。
实际应用中，建议建立分级预警机制：当预测振动值超过基线20%时触发一级预警；超过40%触发二级预警；超过60%则建议立即停机检查。同时需要定期（建议每季度）对预测模型进行重新训练，以保持模型的适应性。
维护人员在使用预测模型时需要注意：要结合设备历史维修记录进行综合判断；对于突然出现的异常预测结果，需要复核传感器工作状态；建议保留***少6个月的完整振动数据用于模型优化和故障追溯。
通过上述方法建立的振动趋势预测模型，在实际应用中可达到85%以上的故障识别准确率。但需要强调的是，任何预测模型都需要与实际检查相结合，平衡机测量数据只是判断依据之一。只有建立完善的预测-验证-维护闭环体系，才能真正发挥振动趋势预测的价值。
