要知道真空泵機組作為機械設備在運轉的時候，難免會出現一些振動，這是因為泵本身旋轉運動的時候就會產生振動，當然也有原動機（如電機、柴油機等）的振動激勵。但這些都是正常的振動現象，而有時候機組內部出現的一些振動是異常的，代表著設備內部出現了故障，從而這時就需要及時查明振動源。那麽如何找到機組的振動源呢？
這麽多振源的振動混合在一起勢必會相互影響，而且故障信號往往會被淹沒在背景噪聲和幹擾之中，這都給泵的故障診斷帶來了很大難度，現有的信號分析方法在多激勵源的振動信號分離以及低信噪比振動信號的特征提取方麵並未取得突破性進展，仍需要做更深一步的研究。
目前人們對真空泵機組進行故障分類主要還是采用基於數據的機器學習方式，這種方式的特點就是需要大量的樣本數據，但當樣本數據難以獲得的時候，這種方法就顯示出了其局限性。因此需要研究一種具有更高泛化推廣能力的小樣本故障模式分類方法，使其能夠利用有限的數據樣本來獲得更好的診斷效果。
所以要想有效查明真空泵機組的振動源，需要采取一些更為專業的技術，這樣才能準確找到設備的各種振動源。而操作者能做的就是做好對該設備定期的檢查工作，避免設備內部存在安全隱患等問題，讓設備能夠穩定、正常的運行。
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