《基于振动分析的内燃机故障诊断分析》讲解了内燃机在结构和工作原理上的复杂性，以及激励源和零部件众多的特点，导致其故障症状复杂且故障信号难以检测。文章指出内燃机作为重要的机械设备，在船舶、石油钻井、铁路、汽车及农业等领域广泛应用，其运行状态直接影响整个机组的安全稳定运行。文中详细阐述了内燃机的振动结构与特性，说明内燃机在各种力的作用下会产生振动，并通过不同路径传递到表面，零件变化会引起不同的振动特性。文章还介绍了内燃机的主要结构，包括由连杆、活塞和曲轴组成的曲柄连杆系统，以及其他辅助系统。对于内燃机的激振源，如燃烧激振源、活塞敲击激振等进行了探讨。此外，文章重点描述了基于振动分析的故障诊断方法，包括时域分析法、频域分析法和人工神经网络法。时域分析法通过对时间历程信号进行运算得出统计参数，可用于区分正常与故障状态；频域分析法则通过傅立叶转换获取频率成分信息，用于识别故障特征；人工神经网络法则利用自组织、自学习功能处理不确定信息，为故障诊断提供便捷途径。
《基于振动分析的内燃机故障诊断分析》适用于从事内燃机设计、制造、维修和使用的专业技术人员，特别是那些在工业、农业、船舶、石油钻井、铁路、汽车等领域工作的人员。这些领域中的内燃机设备对系统的安全稳定运行至关重要，因此掌握基于振动分析的故障诊断技术有助于提高内燃机的运行效率和可靠性。本文不仅为相关领域的工程师和技术人员提供了理论基础，也为实际操作中遇到的问题提供了有效的解决方案，确保设备能够长期稳定运行，减少停机时间和维护成本。
