本研究系统探讨了化工设备的振动信号监测与故障智能诊断技术。文中比较了时间域、频域和时频域三种振动信号分析方法的优劣，设计了适合工业现场的振动信号采集系统，并讨论了波LET和基于神经网络的两种智能故障诊断方法。研究结果表明，时频域分析方法能有效识别瞬态故障事件，采用适当传感器及数据采集系统可实现准确的振动信号采集，波LET和神经网络诊断方法具有强大的模式识别能力，可自动实现故障诊断。本研究较全面地概述了设备振动监测与故障诊断技术的进展，为工程技术人员提供了参考。本研究奠定了设备振动监测与故障智能诊断领域发展的基础。
