振动是机械设备运行中的重要数据，反映振动的基本参数主要有3个：振幅、相位、频率。描述振幅有3个物理量：位移、速度、加速度。为了有效反映机器设备的安危状态，对于工作性质、转速、结构不同的机器，理论上应采用不同的振动物理量描述。例如对于高频或带有较大冲击的机器用加速度描述较合理；相反，振动噪声测试，对于转速较低、无明显冲击的机器，应采用振动位移来描述。
预测性维护是工业互联网中一个重要的应用场景。在预测性维护出现之前，设备维护的方式主要是被动故障维护以及定期以人工巡检的方式检测，预测性检测的出现可以降低设备的故障率，提高设备利用率，确保设备持续使用，提高企业生产效率，同时也可以减少设备维修费用。
预测性维护能够真正落地并且为客户创造价值，振动噪声测试机构，需要具备两大条件，其一是数据基础，振动噪声测试平台，第二是算法模型。
目前，断路器故障诊断多将声音和振动结合起来组成声振联合诊断，这需要同时对声音、振动信号提取特征向量，从而导致特征向量数量过多，小样本工况下缺乏诊断信服力。其次，经验模态分解及其改进方法等声振联合方法计算量较大且在重复试验时结果存在一定分散性。此外，振动信号的加入意味着需要对断路器机构额外接触式安装传感器，增加了操作的复杂性。
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