以电机轴系统为例

在工程实践中，我们以一台电机的轴系统举例说明。

电机轴系统稳定正常旋转的状态是正常状态，我们可以定义为“健康”;当轴系统中出现转轴系统的振动、零部件温度等信息出现异常，但是整个轴系统依然可以运转在一定范畴，并未失去功能，为“带病运行”或者是“亚健康”;当轴系统故障进一步发展，以至于转轴无法旋转，为丧失功能的故障。

在这个例子中，我们使用转轴系统的振动信号作为轴系统状态的表征参数。轴系统振动可以由位移、速度、加速度等指标，这些指标也有X、Y、Z等不同方向的量测;温度和电流也是经常用来表征轴系统健康的指标。我们根据机理选择可以代表轴系统健康程度的指标，就完成了目标参数的选定。

对于一个振动信号，我们可以观察它随时间变化而变化的表现，提取其在时域上的统计特征，例如峰峰值、有效值、波形系数、峰值系数等;也可以观察它在频域上的表现，例如不同频率段的功率分布、转频基频、转频倍频、轴承故障频率的幅值、相位等。当我们选取了与故障状态具有最直接关联的特征参数时，就完成了有关振动的特征提取。

综上，我们对一台电机转轴系统选择了合适的特征指标，然后根据采集的数据对这些特征进行计算提取，以供后续分析，完成了这个转轴系统的振动健康特征提取，基于这个特征的变化对轴系统健康程度进行评估和预测，就完成了故障诊断和寿命预测的部分工作。

当然，我们希望通过机理、经验与数据的结合，去尽量逼近一个真实的结果，但受限于现实条件，数据质量与数据维度往往不尽如人意，对通过数据分析进行设备的寿命预测，仍要有充分客观且理性的期待。