电动机故障诊断技术探讨.pdf

第 4 1卷 第 1期 2 0 1 5年 1月 工矿 自 动 化 I ndu s t r y a nd M i n e Aut o ma t i o n Vo I _ 4 1 NO ． 1 J a n．2 01 5 文章编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 5 0 1 0 0 4 0 0 5 DOI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 X ． 2 0 1 5 ． 0 1 ． 0 1 1 王惠中， 劾迎春 ， 张荧 ， 等． 电动机故障诊断技术探讨E J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 5 ， 4 1 1 4 0 4 4 ． 电动机故障诊断技术探讨 王 惠 中 ， 劢 迎春 。 ， 张 荧 ， 朱宏 毅 1 ． 兰州理工大学 电气工程与信息工程学院，甘肃 兰州 7 3 0 0 5 0 ； 2 ． 甘肃 省工业 过程 先 进控 制重 点实 验室 ， 甘 肃 兰州 7 3 0 0 5 O 摘要 介 绍 了电动机 常见 电气故 障和机 械故 障 的类 型及 产生 原 因 ， 详 细 阐述 了短 时傅 里 叶 变换 、 小 波 变 换 、 小波 包变换 、 经验模 态分 解等 基 于信 号处理 的诊 断 方法 ， 以及基 于专 家 系统 、 模 糊 理论 、 支持 向 量机 、 神 经 网络等的智能诊断方法在电动机故障诊 断中的应用， 指 出多种诊断方法相结合 以及信息融合 方法是 电动机 故 障诊 断技 术的发展 趋势 。 关键 词 电动机 ；故 障诊 断 ；信号 处理 ；智能诊 断 中图分类 号 T D6 1 4 文献 标 志码 A 网络 出版 时间 2 0 1 5 - 0 1 0 5 1 6 3 2 网络 出版地址 h t t p ／ ／ www． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP ． 2 0 1 5 0 1 0 5 ． 1 6 3 2 ． 0 1 1 ． h t ml St ud y o n f a u l t d i a g no s i s t e c h n ol o g i e s o f mo t o r W ANG H ui z h on g 一，XI AO Yi ng c hun 一， ZH ANG Yi n g 一， ZH U H o ng yi ， 1． Co l l e ge o f El e c t r i c a l a n d I nf or ma t i on En gi n e e r i n g，La n z h ou Uni v e r s i t y o f Te c hn ol og y，La n z ho u 7 3 00 5 0，Chi n a；2． Ke y La bo r a t o r y o f Ga ns u Adv a n c e d Co n t r ol f o r I n dus t r i a 1 Pr o c e s s e s ，La n z ho u 7 3 0 0 5 0，Chi na Ab s t r a c t The p a pe r i nt r od uc e d t y pe s a nd c a u s e s o f c o m mo n e l e c t r i c a l a nd me c ha n i c a l f au l t s o f mot or ， 收稿 日期 2 O l 4 O 3 一 O 9 ； 修 回日期 2 0 1 4 1 1 1 8 ； 责任编辑 盛男 。 基金项 目 国家 自然科学基金资助项 目 5 0 9 6 7 0 0 1 。 作者简介 王惠 中 1 9 6 2 ， 男 ， 河南洛阳人 ， 教授， 硕士研究生导 师， 研究方 向为 自动化仪器仪表 、 嵌入式开发与应用、 电力系统 自动化、 智能信 息 控 制 等 ， E ma i l wh z l 9 6 2 1 6 3 ． c o rn。 [ 2] [ 3] [ 4] [ 5] [6 ] [7] [8] 出 版 丰 十， 2 0 l 0 2 ． 林 曙光 ， 钟军 ， 王建成． 物联 网在煤 矿安 全生产 中的应 用E J 2 ． 移动通信 ， 2 0 1 0 ， 3 4 2 4 4 6 5 0 ． 张锋 ， 顾伟． 物联 网技术在 煤矿 物流信 息化 中的应 用 E J ] ． 中国矿业 ， 2 0 1 0 ， 1 9 8 1 0 1 1 0 4 ． 何佳泓 ， 郑 淑蓉． 物联 网产 业发 展水平 指标体 系构 建 E J 2 ． 科技管理研究 ， 2 0 1 2 ， 3 2 1 5 6 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t i on f us i o n m e t h od． Ke y wo r d s mo t or ；f a ul t di a g nos i s；s i gn a l p r o c e s s i n g；i nt e l l i g e n t d i a g no s i s 0 引 言 电动机广泛应用于工业生产的各个领域 ， 但在 环境恶劣 、 负载冲击性大的场合中， 电动机故障时有 发生 ， 影 响生 产 的正 常运行 ， 造 成 巨大经 济损 失 。同 时 电动机 故 障会 引起 异 常振 动 和 噪 声 ， 对 环 境 造 成 噪声 污染 且 对 人 体 有较 大危 害l_ 1 ] 。 因此 ， 对 电动 机 故障的诊断十分必要而迫切。通过对电动机故障的 诊断可以事先预测故障隐患 ， 做好检修计划 ， 确保电 动 机得 到定 期检 修 ， 减少 电动 机 出现故 障 的机率 ， 从 传统的“ 事故维修” 和“ 定期维修” 过渡到“ 预知性维 修” 。本文介绍了电动机常见故障类型， 详细阐述了 基于信号处理的诊断方法和智能诊断方法在电动机 故 障诊 断 中 的应 用情 况 。 1 电动机 常见 故 障类 型及原 因 从 故 障 性 质 来看 ， 电动 机 故 障分 为 电气 故 障 和 机 械故 障 。电 气 故 障 主要 包 括 定 子 故 障 和 转 子 故 障， 机械故障包括轴承故障和气隙偏心故障。 1 ． 1 定子 故 障 定子是 电动机最常 出现故障的部位 ， 其 中最主 要 的是定子绕组故 障， 该故 障主要是 因绝缘破坏而 引起的各种表现形式的故障， 如匝问短路 、 单相对地 短 路 、 相 间短路 和局 部 放 电等 。其 中 匝 问短 路 故 障 约占定子绕组故障的 5 0 以上 ， 造成定子绕组 匝问 短 路 故 障的 主要原 因 在 电动机 开关 过程 中 ， 匝 间绝 缘 承 受暂 态过 电压 ； 电 动 机定 子 绕 组 温 度 过 高 导 致 匝 间绝缘 性 能恶化 ； 定 子线 圈 承受 电磁力 发 生振 动 ， 导致 匝 间绝缘 破损 ； 电动机 长期 在潮 湿 、 高 温等恶 劣 环境下运行等。当定子绕组短路 匝数较少时 ， 故障 特征表现不明显 ； 但如果长期运行会烧毁线圈和定 子 铁 芯 。 1 ． 2转予故 障 转 子 断条 故 障是 最 主要 的转 子故 障 ， 是指 笼 型 感 应 电动机 转子 导条 断裂 故 障 。笼 型感 应 电动机 在 频 繁 启动 和 过载 运行 中 ， 转 子 导条 受 到极 大 的径 向 交 变应 力作 用 ， 以及 转 子 制 造 存 在 某些 缺 陷都 会 导 致断条故障。发生轻微故障时， 通常会引起 电动机 的转差率 、 定子 电流和输人功率增大 ； 当导条断裂严 重 时， 会延长电动机启动时间， 甚至不能启动。导条 断裂还会引起相邻导条断裂 ， 甚至造成定子绕组绝 缘 故 障 。 1 ． 3 轴 承故 障 轴 承故 障主 要是 因负 载 过重 、 润 滑不 良和异 物 进入等原因引起的轴 承磨损 、 表 面剥落 、 腐蚀 、 碎裂 和胶合等故障。轴承 出现故障后 ， 将会引起电动机 的振 动 。该振 动频 率 较 低 ， 一 般 在 几 赫 兹 到几 百 赫 兹 ， 成为轴 承 故 障检测 的重要 特 征信 息 。 1 ． 4气 隙偏 心 故障 气 隙偏 心 故 障 主要 由生 产 装 配不 正 确 、 轴 承 弯 曲或磨损 、 电动 机转 速 过 高 所 导 致 。气 隙偏 心分 为 静 态和 动态 2种 。静 态偏 心是 指转 子与 定子 之间不 均 匀气 隙 的位置 不 随 电 动机 转 子 转 动 而 改变 ， 通 常 由定子 铁 芯 内径 的椭 圆度 或 不 正 确 的装 配 方 式 造 成 。动 态偏 心是 指转 子 与定子 之 间不均 匀气 隙 的位 置随转子的旋转而变化 ， 通常由转轴弯曲、 轴承磨损 等 原 因造成 。 2基 于信 号处 理 的诊 断方法 基 于信 号处 理 的 电动机故 障诊 断 即通过 信号 处 理 方法 抑止 干扰 ， 保 留或 增加 有用 的信 号 ， 提 取特 征 值 ， 从 而获得 与 故 障相关 的征 兆 ， 利 用征 兆进 行 电动 机 设备 故 障诊 断 。常用 的信号 处理 方法 主要 有 时域 分析 、 频域分析和时频分析。电动机故障特征信号 大多 呈现非 平稳 性 ， 如异 步 电动机 发生 断条 故 障时 ， 其暂态启动过程 中定子电流的转子故障特征分量即 是一个频率和幅值渐变的信号 。即使电动机处于稳 态 ， 定子电流信号也会 由于 电网频率 的轻微波动等 各 种 复杂 因素 表 现 出非 平 稳 性 。因此 ， 需要 使 用 时 间和频率的联合 函数来表示信号 ， 对信号进行时频 分 析 。时频 分 析分 为 线 性 和非 线 性 2种 ， 线 性 的主 要 有短 时傅 里 叶变 换 、 小 波 变 换 、 小 波 包 变 换 ， 非 线 4 2 工矿 自动 化 2 O 1 5年 第 4 1卷 性 的 主 要 有 经 验 模 态 分 解 E mp i r i c a l Mo d e De c o mp o s i t i o n ， E MD 等 。 2 ． 1短 时傅 里 叶 变换 采 用短 时傅 里 叶变换 对降 噪后 的 电动机 振动 信 号 进行 分析 计算 ， 获 取振 动信号 幅值 ， 从 而可 根据 电 动 机振 动信 号 幅值 的变化情 况 诊断 电动 机故 障 。短 时傅里 叶变 换在 一定 程度 上克 服 了傅 里 叶变 换不 具 有局部分析能力的缺陷 ， 但 当窗函数确定后 ， 时频平 面上矩 形窗 口的形 状 随 之确 定 ， 只 能改 变 窗 口在 时 频 平面 上 的位置 。短 时傅 里 叶变换 实质 上是 一种 单 一 分辨 率 的信号 分析 方法 ， 若要 改 变分 辨率 ， 则必 须 重 新选 择窗 函数 。 2 ． 2 小 波 变 换 小 波 变 换 是 信 号 的 时 间 一 尺 度 分 析 方 法 ， 具 有 多 分辨 率分 析 的特 点 ， 且 在 时 频域 都 具 有 表 征 信 号 局 部特 征 的能力 ， 是 一 种 窗 口大小 固定 不 变 但 其 形 状 可变 的 时频局 部 化 分析 方 法 。参 考 文 献 [ 2 ] 提 出 了基 于小波 变换 及三 相 电流 间相位 对称 度检 测 的定 子 绕组 匝 间短路 故 障 在 线 检测 方 法 ， 能有 效 检 测 匝 问短 路 故 障 ， 并 且 大 大 提 高 了 诊 断 精 度 。参 考 文 献[ 3 ] 通过采集故障电动机的定子电流信号 ， 用傅里 叶变换 和小 波变 换 分 别 对 其进 行 分 析 ， 得 出小 波 变 换 更适 用 于对异 步 电动 机转子 断条 故 障进行 分析 的 结 论 。在小 波变 换 的基础 上 ， 参考 文献 [ 4 ] 提 出了基 于 频率 切 片小波 变换 时频 分解 的故 障特 征分 离提 取 方 法 ， 可从 噪声 信 号 中分 离 出有 效 的特 征 分 量 。参 考 文献 E s ] 根据 小 波 变换 研 究 振 动 信 号局 部 奇 异 特 点 ， 对小波变换降噪功能进行定量分析 ， 通过实验表 明小波 降 噪方法 非 常适 用于低 信 噪 比情 况 下 的滚 动 轴 承微 弱振 动信 号 的故 障频率 检测 。但 由于小波 变 换 的尺度按 二进 制 变 化 ， 所 以在 高 频 频带 其 频 率 分 辨 率较 差 ， 而在 低频 频带 其 时间分 辨率 较差 ， 即小 波 变 换方 法是 对 信号 的频 带进行 指 数等 间 隔划分 。 2 ． 3 小 波 包 变 换 为 了提 高 高频 区域 中小 波变 换 的 分辨 率 ， 在 多 分 辨 率分析 的基础 上提 出小 波包 变换 。小 波包 变换 是 基 于小 波 变 换 提 取 小 波 函 数 线 性 区域 的 分 析 方 法 ， 可看成 是 函数 空间逐 级 正交 剖分 的扩 展 ， 能 够 为 信号提供一种更加精细 的分析方法 。参考文献 E 6 ] 引入 能量 值方 法 ， 对 小 波包 分 解 信 号 进 行 分层 分 段 能量 计算 ， 组 成能 量特 征矩 阵 ， 求 得矩 阵特 征值 作 为 振动信号特征参数 ， 利用故障早期模式识别的对应 系数 相乘 方 法 对 电 动 机 的 轴 承 故 障进 行 了有 效 诊 断。参考文献[ 7 ] 使用小波包分析技术提取了故 障 电动机 的振 动信 号特 征值 ， 对 直 流 电动 机 的 转 子 不 对 中、 外壳破裂等故障进行 了诊断。 2． 4 EM D E MD 适合 于非 线 性 、 非 平 稳 的 信号 序 列 处 理 。 参 考文献 [ 8 ] 利 用 E MD 对 异 步 电 动 机 转 子 故 障 进 行 了分 析 和 检测 。参 考 文 献 [ 9 ] 将 E MD方 法 和 奇 异值差分谱理论相结 合用 于诊断轴承故障， 能够准 确判断故障类型和故障部位 。参考文献[ 1 0 ] 提出了 基于 E MD的相关降噪算法 ， 该算法利用 E MD对含 噪 声 的电动 机信 号 进 行分 解 ， 得 到各 阶本 征 模 态 函 数 I n t r i n s i c Mo d e F u n c t i o n ， I MF 分 量 ， 然 后 对 高 频 I MF分量 用小 波相 关滤 波 降噪方 法 进行 处 理 ， 保 留低频 I MF分 量 ， 最 后 将 处 理 的高 频 I MF分 量 和 低频 I MF分量进行信号重构 ， 得到降噪后的振动信 号 ， 有效 获得 早 期 轴 承故 障信 号 的特 征 值 。参 考 文 献[ 1 1 ] 采用 E MD和小波包分解 2种方法提取 了故 障数据 的特 征 向量 ， 通 过 仿 真 实 验得 出 E MD 在 故 障特征 提取 上 比小波 包变 换有 优势 。 3智 能诊 断方 法 智 能 诊 断方 法 是 基 于知 识 的 方法 ， 即基 于 人 工 智 能 的方法 。该 方 法 不 需要 精 确 的数 学 模 型 ， 适 用 于模拟 人 的逻辑 思 维 过 程 ， 解 决需 要 进 行 逻 辑 推 理 的复杂 诊 断 问题 。 3 ． 1基 于专 家 系统 的诊 断 方法 基 于专 家 系 统 的诊 断 方 法 指 用 户 通 过人 机 接 口， 将 利用 数据 采集 装 置 获 取 的 电 动机 运 行 状 态 信 息传送给推理机 ， 推理机根据推理过程的需要 ， 对知 识 库 中 的各 条 知识及 全局 数据 库 中的各 项事 实进 行 搜 索 或继续 向用 户索 要 信 息 。最 后 ， 推理 结 果 通 过 人 机 接 口返 回给 用 户l_ 】 。专 家 系统 汇集 众 多 专 家 的知 识 ， 进 行 分 析 、 比较 、 推 理 ， 最 终 得 出 正 确 的 结 论 。参考文献E 1 3 ] 在应用专家系统 的基础上 ， 针对 发动机故障诊断设计 了专家系统推理机 ， 实现 了部 分故 障 的诊 断 。但 对 于 复 杂 系统 来 说 ， 所 观 测 到 的 状态与所对应故障之间 的联系是相 当复杂 的， 专家 经验 归纳 成规 则往 往 不 是 唯 一 的并 且 有 相 当难 度 。 因此该方法不适合于复杂的电动机设备或新的及未 有经 验 的电动 机设 备 的故 障诊 断 。 3 ． 2基 于模 糊理 论 的诊 断方 法 电动机故 障诊断系统是一个相对复杂的系统 ， 变量 太 多难 以精确 描述 ， 因此 对 故 障和征 兆 如 温度 “ 过 高” 、 振动 “ 厉 害” 等 只能 用模 糊 语 言来 表 达 ， 而 模 糊集合 、 模 糊运 算 、 模 糊 逻 辑 、 模 糊 推 理 等模 糊 理 2 0 1 5年 第 1 期 王 惠 中等 电动机 故 障诊 断技 术探 讨 4 3 论则 是分 析 处 理 这 类 问 题 的较 好 工 具 。参 考 文 献 [ 1 4 ] 针对 水 下无 人潜 航器 的推进器 电动机 供 电异 常 故障， 提出了基于 自适应模糊融合算法的故障诊断 方法 ， 利用预测电流和实际 电流进行融 合所得 的融 合电流作为推进器故障诊断的依 据， 保证了故 障诊 断的实时性 ， 并实现 了故障类 型的准确辨识 。但基 于模糊理论 的诊断方法存在模糊诊断知识获取 困难 的缺点 ， 尤 其 是 故 障 与 征 兆 的模 糊 关 系较 难 确 定 。 系统 的诊 断能 力依 赖 模 糊 知识 库 ， 因学 习 能 力 差 而 容 易发 生 漏诊 和误 诊 。 3 ． 3 基 于 支持 向量机 的诊 断 方法 支 持 向 量 机 具 有 很 强 的 泛 化 能 力 和 抗 干 扰 能 力 ， 在最小化经验风险的同时， 最小化置信 区间的上 界 ， 有效解决了小样本 、 高维数和非线性等问题 。基 于支持向量机 的故障诊断方法只需少量 的时域故 障 数据 样本 来 训练故 障 分类 器 ， 不必 进 行 信 号 预 处 理 以提取 特 征量 ， 便 可 实 现 多 故 障 的 识 别 和诊 断 。参 考文献[- 1 5 1 6 ] 提出了基于支持向量机及改进支持 向量机的故障诊断方法 ， 根据样本分布的复杂度 ， 将 训练 样本 划 分为 多个 区 域 ， 在 训 练 过 程 中支 持 向量 机为 不 同区域 设 置不 同 的训 练 参 数 ， 有 效 避 免 了过 拟合 与欠 拟合 。然 而 ， 支持 向量机本 身 存在 多分 类 、 核函数和核参数的选 择优化及增量学 习等问题 ， 其 应用 于故 障诊 断 时存 在 不平 衡 样 本 、 特征 选 取 及 大 规模训练样本等问题 。 3 ． 4基 于神 经 网络 的诊 断 方法 神 经 网 络可 充 分 逼 近任 意 非 线 性 函数 ， 具有 良 好 的 自学 习和 自适 应 能 力 ， 已广 泛 用 于 电 动机 故 障 诊 断 中 。基 于神 经 网络 的故 障诊 断 过程 ① 利 用 特 征 一 故 障 数 据集 对 神 经 网 络 进 行 训 练 ， 得 到 诊 断 网 络 ， 该诊断网络的输人 为经过信号处理得到的故 障 特 征 ， 输 出为故 障类 型 对 应 的量 化 值 ； ② 根 据 当前 诊 断输 入对 系统 进行 诊 断 。在训 练 和诊 断之前 进 行 预处理和特征选择／ 提取是为 了给网络提供合适 的 训 练样 本和 诊 断输入 。 参考文献 [ 1 7 - 1 8 ] 介 绍 了早期 B P神经 网络 在 各 种 电动机 故 障诊 断 中 的应 用 ， 但存 在收 敛速 度慢 、 容易陷入局部极小值 等问题 。参考文献[ 1 9 ] 提出了 基于遗传算法和基 于蚁群算 法 的神 经网络训练 算 法 。该算法利用遗传算法优化神经网络的权值 ， 建 立遗传神经网络模 型， 能较好克服 B P神 经网络算 法易陷入局部极小值 的缺点 ； 从蚁群算法 与 B P神 经 网络融合角度出发 ， 采取蚁群算法优化神经网络 权值的策略， 建立了相应 的蚁群神经网络模型， 该模 型在收敛性、 预测误差方面均优于传统 的 B P神经 网络算法 。参 考文献 [ 2 o 一 2 2 ] 将优化 的 B P神经 网 络应用到各种 电动机故 障诊断 中， 提高 了故障诊断 的精度。参考文献[ 2 3 ] 介绍 了基于概率神经网络的 故障诊断方法 ， 该方法可最大程度利用故障先验知 识 ， 对异步电动机转子故 障进行定性诊断。参考文 献[ 2 4 ] 提出了一种基于差分进化算法优化径 向基 函 数神经网络的异步电动机故障诊断方法 。神经网络 应 用于故 障诊 断也 有 一定 的局 限性 ， 如神 经 网 络 结构的确定没有 固定方法 ， 对多故障的同时诊断效 果 不理 想 。 3 ． 5 混合 的诊 断 方法 专家系统、 模糊理论 、 神经 网络等智能诊断方法 需要大量的历史数据作为训 练样本 ， 而数据 的获取 相 对 困难 ， 另外 存在 训 练时 间较 长 、 不 便 于实 时监测 等缺 陷 。 目前 ， 已有 很 多学 者 研 究 将 2种 或 多种 智 能诊断方法相结 合进行 电动机 故障诊断 。参考文 献[ 2 6 ] 将模糊理论与领域专家语 言知识整合到 B P 神 经 网络 中 ， 构 建 出模 块 化 的并 行 处 理模 糊 神 经 网 络 ， 为网络的知识学习、 更新维护提供了方便 ， 而且 通 用性 强 ， 能够 应 用 到 电动 机 的智 能诊 断 中 。参 考 文献[ 2 7 ] 讨论 了小波分析与小波熵 的优点 ， 将两者 优点结合起来 ， 采用小波熵 的诊断技术对电动机运 行状 态进 行诊 断 ， 并 对 运 行 中 的各 种 故 障 进 行 特 征 提取和模式 识别 。参考文献 [ 2 8 ] 采用 E MD结 合 AR Au t o Re g r e s s i o n ，自 回 归 模 型 的 Yu l e Wa l k e r 或 Ul r y c h C l a y t o n参 数估 计 方法 进 行 特 征 提 取 ， 再 利用 改进 的超 球 多 类 支持 向量 机 来 分 类 诊 断滚动轴承不同故障位置及性能退化程度。 3 ． 6 基 于信 息融合 的诊 断 方法 信息融合是一种多源信息 的综合技术 ， 通过对 来 自不同传感 器 的数据信息进 行分析和智 能化合 成 ， 获得被测对象及其性质的最佳一致估计 ， 从而产 生 比单一信息源更精确 、 更完全 的估计和决策。在 电动机故 障诊 断过 程 中 存 在大 量 的不 确 定 性 ， 相 同 故 障可 能表 现 为多 个 故 障 特 征 ， 同一 信 号形 成 不 同 的特征 信息 ， 因此 ， 可 将 信息 融合 引入 到 电动机 的故 障诊断中。 目前常用 的信息融合算法有贝叶斯信息 融合算法、 证据理论信息融合算法 、 模糊信息融合算 法 、 神经 网络信息融合算法 、 集成信息融合算法， 其 中证据理论 以其不确定性的表示 、 量测和组合等方 面的优 势在故 障诊 断领 域 中得 到 了广 泛应 用 。 参考文献[ 3 O ] 将多个传感器采集的转子振动频谱信 号进行处理后 ， 利用蚁群神经 网络进行故 障局部诊 4 4 工矿 自动化 2 0 1 5年 第 4 1卷 断 ， 获得 彼此 独立 的证 据 ， 再 由证 据理 论对 各证 据进 行融合 ， 最终实现对电动机故障的准确诊断， 减少电 动机故障分类识别 的不确定性 。 4 结语 随 着 电动 机 应用 规 模 越来 越 大 ， 输 出功 率 越来 越高， 其产生故障的可能性和复杂性增加 ， 仅靠单一 方 法难 以实 现复 杂条件 下 电动 机故 障 的完全 、 准确 、 及 时诊 断 。 同时 ， 现 有 的 电动机 故 障诊 断 技 术 大 多 假设 只有 1种故障发生， 而实际生产 中经常出现电 动 机多种 故 障 同时 发 生 的情况 。 因此 ， 多 种 诊 断 方 法相结合及信息融合方法将成为电动机故障诊断技 术 的发 展趋 势 。 参 考 文 献 [1 ] 沈标 正． 电机故障诊断技术[ M] ． 北 京 机械 工业 出版 社 ， 1 9 9 6 1 5 1 7 ． [ 2] 张征平 ， 任震 ， 杨楚 明 ， 等． 基 于小 波变换 的高 压 电动 机定子绕组 匝间短路 故 障在线检 测新 方法 [ J ] ． 电力 自动化设备 ， 2 0 0 4 ， 2 4 3 5 - 1 1 ． [ 3] 胡 广书． 现代信号处理教程 [ M] ． 北 京 清 华大学 出版 社 ， 2 0 0 4 1 5 1 6 ． [ 4] 段晨 东， 高强 ， 徐 先峰． 频率切片小波变换 时频分析方 法在发 电机 组故障诊 断 中的应用 [ J ] ． 中国 电机工程 学 报 ， 2 O 1 3 ， 3 3 3 2 9 6 1 0 3 ． [ 5] L I Me n g ．We a k f a u l t s i g n a l d e t e c t i o n o f r o l l i n g b e a r i n g [ C ] ／ ／ I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n Tr a ns p or t a t i o n， M e c ha n i c a l an d El e c t r i c a l Engi ne e r i ng， Ch a ngc h un， 2 011 54 0 5 43 ． [ 6] 齐俊德 ， 李 山 ， 陈冰． 基 于小波包能量矩阵的轴 承信号 特征提取[ J ] ． 振动与 冲击 ， 2 0 1 3 ， 3 2 2 1 1 0 7 1 1 1 ． [ 7] 张北鸥． 基 于小 波包 变换 和 E l ma n人工 神经 网络 的 电机故障诊断 系统 的研 究[ D ] ． 武汉 武汉理 工大学 ， 2 01 0． [8 ] 牛发亮 ， 黄进． 笼型异 步 电动 机状态 监测 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