摘要
轴承是旋转机械的核心部件，其运行状态直接影响到整个设备的性能和安全。
轴承振动测试与数据分析系统能够有效地监测轴承的健康状况，及时发现潜在故障，避免重大事故发生。
本文首先介绍了轴承振动信号的基本特征和故障诊断的常用方法，然后梳理了国内外在轴承振动测试与数据分析系统方面的研究现状，包括硬件平台搭建、信号处理算法、特征提取方法、故障识别模型等方面，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了现有研究中存在的问题和挑战，并展望了未来发展趋势。
关键词：轴承振动；故障诊断；信号处理；特征提取；深度学习
轴承作为旋转机械的关键部件，其健康状态对设备的正常运行至关重要。
轴承故障如果不能及时detection和处理，可能导致设备停机、甚至发生catastrophic事故，造成significant的经济损失。
因此，对轴承进行实时监测和故障诊断具有重要的现实意义。
轴承振动信号蕴含着丰富的设备运行状态信息，通过对振动信号进行采集、分析和处理，可以有效地识别轴承的incipient故障。
近年来，随着传感器技术、计算机技术、信号处理技术以及人工智能技术的快速发展，轴承振动测试与数据分析系统得到了广泛的关注和研究。
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