水環真空泵機組在運轉的時候，難免會有一些振動，這是正�，F象，但如果振動異常過大或者其他現象就說明設備內部出現了故障，從而這時就需要及時查明振動源。那么如何找到機組的振動源呢？
　　這么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干擾之中，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面并未取得突破性進展，仍需要做更深一步的研究。
　　目前人們對水環真空泵機組進行故障分類主要還是采用基于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。
　　所以當發現水環真空泵機組振動異常的時候，一定要及時查明其振動源，從而更好地結局該問題。以及大家還要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。