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基于噪聲與振動分析的機械系統狀態監測方法主要包括以下幾種：
1.頻域分析法：該方法通過將信號轉換為頻域，分析機械系統振動的頻率分布，從而確定系統中存在的振動源及其頻率。可用于診斷機械系統的故障類型，例如軸承損壞、不平衡、過載等。
2.時域分析法：該方法通過對機械系統振動信號進行時域分析，可以提取出信號中的瞬時特征，例如振動信號的幅值、波形、峰值等，進而診斷系統的故障類型，例如齒輪故障、松動、磨損等。
3.小波分析法：該方法可以同時提取信號的時間域和頻域信息，具有時頻分析的優點。小波分析法可以通過分析信號的不同頻段特征來診斷機械系統的故障類型。
4.人工神經網絡法：該方法利用人工神經網絡對機械系統的振動信號進行學習和分類，從而識別故障類型。這種方法可以自動處理大量數據，能夠快速診斷故障。
5.統計分析法：該方法通過統計分析機械系統振動信號中的平均值、標準差等統計特征，以及相關系數、功率譜密度等信號特征，來診斷機械系統的故障類型。
基于噪聲與振動分析的機械系統狀態監測方法，可以實時監測機械系統的狀態，并及時發現故障，從而保障機械系統的安全運行。