无论是渣浆泵运动的机械设备振动信号和噪声信号，可以通过许多种在频域的处理方式获得的识别故障特征信息的基本频率范围的图像。绝大多数的机械振动剖面是不是唯一的正弦波，而是包含有各种驱动信号的一种复杂型。根据傅里叶分析的原理，这种复杂的轮廓可以分解成一系列组成它的谐波分量，各谐波分量也有峰值和相位峰值。进行光谱分析，首先要了解频谱的宪法，依据故障推理方式的差异，可以进行对频谱的宪法根据不同层次的理解。

　　1）按照高、中、低频段进行分析，初步了解主故障发生的部位。

　　2）根据基本频率的高次谐波，对谐波进行分析，以确定，转子故障范围。振动信号中的很多成分都与转速频率的密切关系，往往是基波频率的整数倍或一分钟的几倍，因此首先发现的基频成分一般，然后再寻求其泛音的关系，阐明它们之间的关系，对故障特征比较明显。

　　3）进行分析，根据频率分量的起源。实际摄谱仪往往很复杂，除了分解成分叠加在光谱仪的方式，但也有频率分量，随机噪声干扰成分的备件共鸣等非分解成分。阐明了振动频率的起源于故障分析有利于进一步进行。

　　4）根据特征频率分析。振动特征频率振动成分，在不同的振动元件产生一定的革命，据了解的特征频率，进而掌握设备的组成部分对整体振动的分别。然后要分析主振荡器的成分。光谱分析时，首先必须把峰峰值高谱峰进行分析，对振动大是因为它们的大小的整体水平的影响；积累了各种故障类型对应结合专家多年的特性，对这些频率分量的可能因素进行分析，发现故障是。

        通过上述方法就可以判断渣浆泵的问题了。