钢铁生产工艺过程中的关键设备之一是冶金风机，风机是否能正常的工作，将会直接影响整台机组甚至生产线工作的状态。由于风机经常工作在恶劣的环境中比如在高温、高压、高金属粉尘等环境下，所以风机非常容易发生故障，并且机械冶金风机设备的振动在实际生产中具有多样性，情况较为复杂，所以往往某次振动故障都是由许多不同的原因导致。如果风机发生故障需要停机检修，将会直接影响公司的经济收入甚至国民收入。因此，对风机进行故障预测诊断是必不可少的可以保障生产线正常运行，而且具有重要的经济意义和安全意义。　　本课题是以冶金离心式风机为研究对象，对风机经典故障的特征进行了研究分析与判断，和对风机叶片裂纹故障进行仿真，主要有以下几个方面：　　(1)研究了冶金风机的振动机理和故障形式。介绍了针对冶金风机设备的转子（动、静）不平衡、转子（角度、平衡、轴承）不对中、轴弯曲、机械松动、转子摩擦、轴承磨损、转子热弯曲、拍振、转轴裂纹等典型故障，并且对出现分频的原因进行了系统的分析，为以后的数据简单分析打下了理论基础。　　(2)介绍了采集数据的分析方法。主要研究了振动信号的时域和频域的分析方法，在时域图的分析中，对振动信号进行峰值有效值、自相关、脉冲指标、峭度指标等量进行分析，在频域图的分析中，对频域找出各个工作故障的特征频率，判断设备的故障类型以及设备的故障状态。　　(3)建立风机仿真模型。通过模仿风机裂纹故障进行仿真分析，其中重点对叶片裂纹进行仿真，为通风机故障特征提取和诊断提供新的思路。　　(4)在论文中建立了模糊诊断的数学模型。通过认真的自学模糊集合理论以及模糊逻辑诊断理论，将归纳总结的离心风机故障振动机理和收集的诊断案例，运用到模糊统计法中，将诊断报告中的原因与应征进行一一对应，统计各个原因与征兆出现的次数，再利用专家经验矩阵，建立了模糊逻辑诊断矩阵。选择故障征兆隶属度计算公式，建立故障诊断的数学模型。最后利用实际故障对数学模型进行检测　　(5)介绍了模糊诊断系统中需要重点注意的事项。介绍了逻辑诊断的运算关系，并将计算流程与实际案例相结合进行说明，可以准确的进行故障判断。