基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷技術(shù)：原理、應(yīng)用與優(yōu)化一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景異步電動(dòng)機(jī)作為工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用最為廣泛的電機(jī)類型之一，憑借其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、制造成本低、維護(hù)方便等顯著優(yōu)點(diǎn)，在眾多行業(yè)中承擔(dān)著關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)任務(wù)。在石油化工行業(yè)，異步電動(dòng)機(jī)用于驅(qū)動(dòng)各類泵、壓縮機(jī)等設(shè)備，保障生產(chǎn)流程的連續(xù)性；在冶金工業(yè)中，它們?yōu)檐堜摍C(jī)、起重機(jī)等大型機(jī)械設(shè)備提供動(dòng)力支持，推動(dòng)生產(chǎn)的高效進(jìn)行；在電力行業(yè)，異步電動(dòng)機(jī)廣泛應(yīng)用于風(fēng)機(jī)、給水泵等輔助設(shè)備，確保發(fā)電系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在工業(yè)用電中，異步電動(dòng)機(jī)的耗電量占比高達(dá)70%以上，其運(yùn)行狀態(tài)的穩(wěn)定性直接關(guān)系到整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)的效率與成本。然而，異步電動(dòng)機(jī)在長(zhǎng)期運(yùn)行過程中，由于受到復(fù)雜工況、交變載荷、溫度變化以及潤(rùn)滑條件等多種因素的影響，軸承故障成為最為常見且危害較大的故障形式之一。軸承作為支撐電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)的關(guān)鍵部件，一旦發(fā)生故障，如疲勞剝落、磨損、腐蝕、斷裂、膠合等，將導(dǎo)致電動(dòng)機(jī)出現(xiàn)異常振動(dòng)、噪聲增大、溫度升高、轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定等問題，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)l(fā)電動(dòng)機(jī)停機(jī)，造成生產(chǎn)中斷，帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。相關(guān)研究表明，軸承故障約占異步電動(dòng)機(jī)故障總數(shù)的30%-40%，是導(dǎo)致電機(jī)失效的主要原因之一。例如，在一些連續(xù)生產(chǎn)的工業(yè)企業(yè)中，因電動(dòng)機(jī)軸承故障導(dǎo)致的停機(jī)事故，不僅會(huì)使生產(chǎn)停滯，還可能引發(fā)產(chǎn)品質(zhì)量問題、設(shè)備損壞等連鎖反應(yīng)，造成的經(jīng)濟(jì)損失可達(dá)數(shù)十萬(wàn)元甚至數(shù)百萬(wàn)元。此外，隨著工業(yè)自動(dòng)化程度的不斷提高，對(duì)異步電動(dòng)機(jī)的可靠性和穩(wěn)定性要求也越來越高。傳統(tǒng)的故障診斷方法，如基于振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析法、時(shí)域分析法、幅值域分析法以及小波分析法等，雖然在一定程度上能夠檢測(cè)出軸承故障，但在面對(duì)復(fù)雜工況下的非線性、非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)，往往存在檢測(cè)精度低、可靠性差、難以捕捉早期故障特征等局限性。因此，如何快速、準(zhǔn)確地診斷異步電動(dòng)機(jī)軸承故障，及時(shí)采取有效的維護(hù)措施，避免故障的進(jìn)一步發(fā)展，成為當(dāng)前工業(yè)領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。1.1.2研究意義基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷技術(shù)的研究，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：保障電機(jī)正常運(yùn)行：通過對(duì)異步電動(dòng)機(jī)軸承故障的準(zhǔn)確診斷，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，提前采取維修或更換措施，有效避免因軸承故障導(dǎo)致的電機(jī)停機(jī)事故，確保電機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行，為工業(yè)生產(chǎn)的連續(xù)性提供有力保障。提高生產(chǎn)效率：及時(shí)診斷和處理軸承故障，可以減少因設(shè)備故障而導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷時(shí)間，提高生產(chǎn)設(shè)備的利用率，從而提高整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的效率，增加企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。降低維修成本：傳統(tǒng)的故障診斷方法往往在故障發(fā)生后才進(jìn)行維修，此時(shí)設(shè)備可能已經(jīng)受到嚴(yán)重?fù)p壞，維修成本較高。而基于EMD的故障診斷技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)早期故障檢測(cè)，在故障處于萌芽狀態(tài)時(shí)就進(jìn)行處理，大大降低了維修難度和成本，同時(shí)也減少了因設(shè)備更換而帶來的額外費(fèi)用。推動(dòng)故障診斷技術(shù)發(fā)展：EMD作為一種新型的信號(hào)處理方法，具有自適應(yīng)、無需預(yù)先確定分解基等優(yōu)點(diǎn)，特別適用于非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的分析。將EMD引入異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷領(lǐng)域，不僅為軸承故障診斷提供了新的技術(shù)手段，也豐富了故障診斷的理論體系，推動(dòng)了故障診斷技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的快速發(fā)展，異步電動(dòng)機(jī)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用越來越廣泛，其運(yùn)行可靠性也受到了越來越多的關(guān)注。作為異步電動(dòng)機(jī)最常見的故障之一，軸承故障的診斷技術(shù)一直是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究的熱點(diǎn)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）作為一種新型的自適應(yīng)信號(hào)處理方法，自提出以來就被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域的信號(hào)分析和故障診斷中。以下將分別闡述國(guó)內(nèi)外在異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷及EMD技術(shù)應(yīng)用方面的研究進(jìn)展。在國(guó)外，對(duì)異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷的研究起步較早，技術(shù)也相對(duì)成熟。早在20世紀(jì)70年代，國(guó)外學(xué)者就開始利用振動(dòng)分析技術(shù)對(duì)電機(jī)軸承故障進(jìn)行診斷，通過分析振動(dòng)信號(hào)的特征頻率來判斷軸承的運(yùn)行狀態(tài)。隨著信號(hào)處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，各種先進(jìn)的故障診斷方法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、小波變換等被相繼應(yīng)用于異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷領(lǐng)域。在EMD技術(shù)應(yīng)用方面，1998年由美國(guó)國(guó)家宇航局的NordenE.Huang等人提出后，迅速引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。國(guó)外學(xué)者在EMD理論研究和應(yīng)用方面取得了許多重要成果。例如，在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，通過對(duì)機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，提取故障特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的準(zhǔn)確診斷；在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理領(lǐng)域，利用EMD分析心電信號(hào)、腦電信號(hào)等，為疾病診斷提供依據(jù)；在地球物理信號(hào)處理領(lǐng)域，應(yīng)用EMD分析地震信號(hào)、海洋信號(hào)等，提高對(duì)地球物理現(xiàn)象的認(rèn)識(shí)和理解。在異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷中，國(guó)外學(xué)者將EMD與其他技術(shù)相結(jié)合，提出了多種有效的診斷方法。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)]將EMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，利用EMD對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，提取故障特征，然后將這些特征輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障分類，取得了較好的診斷效果。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)]則將EMD與支持向量機(jī)相結(jié)合，通過對(duì)EMD分解得到的固有模態(tài)函數(shù)（IMF）進(jìn)行特征提取和選擇，利用支持向量機(jī)進(jìn)行故障診斷，提高了診斷的準(zhǔn)確率和可靠性。在國(guó)內(nèi)，近年來對(duì)異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷的研究也取得了顯著進(jìn)展。許多高校和科研機(jī)構(gòu)投入大量資源開展相關(guān)研究，提出了一系列具有創(chuàng)新性的診斷方法和技術(shù)。在傳統(tǒng)的故障診斷方法基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)學(xué)者積極探索新的信號(hào)處理方法和智能診斷技術(shù)，如遺傳算法、模糊邏輯、深度學(xué)習(xí)等，并將其應(yīng)用于異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷中。在EMD技術(shù)應(yīng)用于異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了大量的研究工作。通過對(duì)EMD算法的深入研究和改進(jìn)，提高了EMD分解的精度和穩(wěn)定性，使其更適合于異步電動(dòng)機(jī)軸承故障信號(hào)的分析。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)]提出了一種基于改進(jìn)EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷方法，通過對(duì)EMD分解過程中的端點(diǎn)效應(yīng)進(jìn)行處理，提高了分解結(jié)果的準(zhǔn)確性，從而更有效地提取了軸承故障特征。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)]將EMD與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，利用EMD對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，然后將處理后的信號(hào)輸入深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行故障診斷，進(jìn)一步提高了診斷的性能和效率。盡管國(guó)內(nèi)外在異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷及EMD技術(shù)應(yīng)用方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之處和待解決的問題?，F(xiàn)有研究在復(fù)雜工況下的故障診斷準(zhǔn)確性和可靠性還有待進(jìn)一步提高。在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中，異步電動(dòng)機(jī)往往受到多種因素的干擾，如負(fù)載變化、電磁干擾、環(huán)境噪聲等，這些因素會(huì)使軸承故障信號(hào)變得更加復(fù)雜，增加了故障診斷的難度。目前的EMD算法在處理長(zhǎng)信號(hào)和含有噪聲的信號(hào)時(shí)，還存在計(jì)算效率低、分解結(jié)果不穩(wěn)定等問題，需要進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化。此外，對(duì)于異步電動(dòng)機(jī)軸承早期故障的診斷，現(xiàn)有方法的靈敏度和及時(shí)性還不能完全滿足實(shí)際需求，需要探索更加有效的早期故障特征提取和診斷方法。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本文主要圍繞基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷技術(shù)展開深入研究，具體研究?jī)?nèi)容如下：EMD原理及特性研究：系統(tǒng)地學(xué)習(xí)和研究經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的基本原理、數(shù)學(xué)模型以及分解過程。深入分析EMD方法在處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)所具有的自適應(yīng)特性，探究其能夠根據(jù)信號(hào)自身特點(diǎn)將復(fù)雜信號(hào)分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)（IMF）的內(nèi)在機(jī)制。通過理論推導(dǎo)和仿真實(shí)驗(yàn)，詳細(xì)剖析EMD分解過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如極值點(diǎn)的確定、包絡(luò)線的擬合等，明確各環(huán)節(jié)對(duì)分解結(jié)果的影響，為后續(xù)將EMD方法應(yīng)用于異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。異步電動(dòng)機(jī)軸承故障類型及特征分析：全面調(diào)研異步電動(dòng)機(jī)軸承在實(shí)際運(yùn)行過程中可能出現(xiàn)的各種故障類型，如疲勞剝落、磨損、腐蝕、斷裂、膠合等。深入研究每種故障類型的產(chǎn)生原因、發(fā)展過程以及對(duì)電動(dòng)機(jī)運(yùn)行性能的影響。通過對(duì)大量實(shí)際故障案例的分析和總結(jié)，結(jié)合軸承的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和工作原理，運(yùn)用振動(dòng)理論、摩擦學(xué)等相關(guān)知識(shí)，建立不同故障類型下軸承振動(dòng)信號(hào)的數(shù)學(xué)模型，推導(dǎo)其故障特征頻率的計(jì)算公式。利用實(shí)驗(yàn)測(cè)試和數(shù)據(jù)分析手段，提取不同故障類型下軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征，如均值、方差、峰值指標(biāo)、峭度指標(biāo)、功率譜密度、小波包能量等，深入分析這些特征與故障類型、故障程度之間的內(nèi)在聯(lián)系，為故障診斷提供準(zhǔn)確的特征依據(jù)?；贓MD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷方法研究：將EMD方法應(yīng)用于異步電動(dòng)機(jī)軸承故障信號(hào)的處理，通過對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，得到一系列IMF分量。研究如何從這些IMF分量中準(zhǔn)確提取能夠反映軸承故障特征的信息，如能量特征、頻率特征、時(shí)頻特征等。采用能量算子、功率譜估計(jì)、小波變換等方法對(duì)IMF分量進(jìn)行二次處理，進(jìn)一步突出故障特征，提高特征提取的準(zhǔn)確性和可靠性。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等，構(gòu)建基于EMD特征提取的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷模型。研究模型的參數(shù)優(yōu)化方法，如SVM的核函數(shù)選擇與參數(shù)調(diào)整、ANN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與訓(xùn)練參數(shù)優(yōu)化等，提高模型的分類性能和泛化能力。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出的故障診斷方法的有效性和準(zhǔn)確性，對(duì)比不同方法的診斷效果，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，為實(shí)際工程應(yīng)用提供可行的技術(shù)方案。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析：搭建異步電動(dòng)機(jī)軸承故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬不同工況下的軸承故障，如不同負(fù)載、轉(zhuǎn)速、溫度等條件下的疲勞剝落、磨損、腐蝕等故障。利用加速度傳感器、位移傳感器等設(shè)備采集軸承的振動(dòng)信號(hào)，并同步采集電動(dòng)機(jī)的電流、電壓、轉(zhuǎn)速等運(yùn)行參數(shù)。對(duì)采集到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括濾波、去噪、歸一化等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。運(yùn)用所研究的基于EMD的故障診斷方法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，驗(yàn)證該方法在不同工況下對(duì)異步電動(dòng)機(jī)軸承故障的診斷能力。通過對(duì)比實(shí)際故障情況和診斷結(jié)果，評(píng)估診斷方法的準(zhǔn)確性、可靠性和靈敏度。對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行深入分析，探討影響診斷效果的因素，如信號(hào)噪聲、故障類型、故障程度、工況條件等，提出相應(yīng)的改進(jìn)措施和建議，進(jìn)一步完善基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷技術(shù)。1.3.2研究方法為了實(shí)現(xiàn)基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷技術(shù)的研究目標(biāo)，本文綜合運(yùn)用了多種研究方法，具體如下：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、研究報(bào)告、專利等資料，全面了解異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問題。深入學(xué)習(xí)EMD方法的基本原理、應(yīng)用領(lǐng)域和研究成果，掌握其在信號(hào)處理和故障診斷中的優(yōu)勢(shì)和局限性。通過對(duì)文獻(xiàn)的分析和總結(jié)，明確本文的研究方向和重點(diǎn)，借鑒前人的研究經(jīng)驗(yàn)和方法，為后續(xù)的研究工作提供理論支持和技術(shù)參考。理論分析法：運(yùn)用振動(dòng)理論、信號(hào)處理理論、故障診斷理論等相關(guān)知識(shí)，對(duì)異步電動(dòng)機(jī)軸承故障的產(chǎn)生機(jī)理、故障特征以及EMD方法的原理和特性進(jìn)行深入分析。建立異步電動(dòng)機(jī)軸承故障的數(shù)學(xué)模型和信號(hào)模型，推導(dǎo)故障特征頻率的計(jì)算公式，從理論上揭示故障與信號(hào)之間的內(nèi)在聯(lián)系。通過理論分析，為基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷方法的研究提供理論依據(jù)，指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)研究和算法設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)研究法：搭建異步電動(dòng)機(jī)軸承故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，設(shè)計(jì)并進(jìn)行一系列實(shí)驗(yàn)。通過實(shí)驗(yàn)?zāi)M不同工況下的軸承故障，采集振動(dòng)信號(hào)和其他運(yùn)行參數(shù)。對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，驗(yàn)證基于EMD的故障診斷方法的有效性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)研究法能夠直觀地獲取實(shí)際數(shù)據(jù)，為理論研究提供有力的支持，同時(shí)也能夠發(fā)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用中存在的問題，為進(jìn)一步改進(jìn)和完善診斷方法提供依據(jù)。仿真分析法：利用MATLAB、Simulink等軟件平臺(tái)，對(duì)異步電動(dòng)機(jī)軸承故障和EMD分解過程進(jìn)行仿真分析。通過仿真可以模擬不同類型和程度的故障，生成相應(yīng)的故障信號(hào)，研究故障特征在信號(hào)中的表現(xiàn)形式。同時(shí)，對(duì)EMD算法進(jìn)行仿真，分析其分解效果和參數(shù)對(duì)分解結(jié)果的影響。仿真分析法具有成本低、靈活性高、可重復(fù)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，能夠快速驗(yàn)證理論分析和算法設(shè)計(jì)的正確性，為實(shí)驗(yàn)研究提供指導(dǎo)和參考。對(duì)比分析法：將基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷方法與傳統(tǒng)的故障診斷方法，如基于振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析法、時(shí)域分析法、幅值域分析法以及小波分析法等進(jìn)行對(duì)比分析。從診斷準(zhǔn)確率、可靠性、靈敏度、抗干擾能力等多個(gè)方面對(duì)不同方法進(jìn)行評(píng)估和比較，分析各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。通過對(duì)比分析法，突出基于EMD的故障診斷方法的優(yōu)勢(shì)，為實(shí)際工程應(yīng)用提供選擇依據(jù)。歸納總結(jié)法：在研究過程中，對(duì)理論分析、實(shí)驗(yàn)研究、仿真分析和對(duì)比分析的結(jié)果進(jìn)行歸納總結(jié)。提煉出基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷技術(shù)的關(guān)鍵要點(diǎn)和核心內(nèi)容，形成完整的理論體系和技術(shù)方法。通過歸納總結(jié)，將研究成果進(jìn)行系統(tǒng)梳理和呈現(xiàn)，為該領(lǐng)域的進(jìn)一步研究和應(yīng)用提供有益的參考。二、異步電動(dòng)機(jī)軸承故障分析2.1異步電動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)與工作原理2.1.1結(jié)構(gòu)組成異步電動(dòng)機(jī)主要由定子、轉(zhuǎn)子、軸承以及其他輔助部件組成，各部件相互協(xié)作，共同實(shí)現(xiàn)電動(dòng)機(jī)的正常運(yùn)行。定子作為異步電動(dòng)機(jī)的固定部分，承擔(dān)著至關(guān)重要的作用。它主要由機(jī)座、定子鐵心和定子繞組構(gòu)成。機(jī)座通常采用鑄鐵或鋁合金材料制成，大型電機(jī)的機(jī)座多由鋼板拼焊而成，其作用是為整個(gè)電動(dòng)機(jī)提供堅(jiān)實(shí)的支撐，確保各部件在運(yùn)行過程中的穩(wěn)定性。定子鐵心是磁路的關(guān)鍵組成部分，由0.5mm厚的硅鋼片疊壓成整體的中空?qǐng)A柱形后裝入機(jī)座內(nèi)。硅鋼片的使用能夠有效減小渦流損耗，提高電機(jī)的效率。疊片間經(jīng)過絕緣處理，小容量電機(jī)的硅鋼片表面通常由氧化膜絕緣，大容量電機(jī)則采用絕緣漆進(jìn)行絕緣處理。定子繞組是電機(jī)的電路部分，小型電機(jī)的定子繞組一般使用高強(qiáng)度漆包圓銅線或鋁線繞制而成；而大型電機(jī)由于需要承載較大的電流，導(dǎo)線截面較大，采用矩形截面的銅或鋁線制成線圈，然后嵌置在定子槽內(nèi)。為了確保繞組的安全運(yùn)行，繞組與槽壁之間會(huì)用絕緣材料隔開，防止短路故障的發(fā)生。轉(zhuǎn)子是異步電動(dòng)機(jī)的旋轉(zhuǎn)部分，由轉(zhuǎn)軸、轉(zhuǎn)子鐵芯和轉(zhuǎn)子繞組構(gòu)成。轉(zhuǎn)軸一般選用中碳鋼作為材料，它不僅起到支撐和固定轉(zhuǎn)子鐵芯的作用，還負(fù)責(zé)將電動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的機(jī)械能傳遞出去，驅(qū)動(dòng)其他設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)。轉(zhuǎn)子鐵芯同樣是電機(jī)磁路的重要組成部分，由0.5mm厚的硅鋼片疊壓成整體的圓柱形套裝在轉(zhuǎn)軸上。轉(zhuǎn)子鐵芯外圓的槽內(nèi)嵌置轉(zhuǎn)子繞組，根據(jù)結(jié)構(gòu)的不同，異步電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)子繞組可分為鼠籠式和繞線式兩類。鼠籠式轉(zhuǎn)子繞組的結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單，在轉(zhuǎn)子鐵芯的槽中放置銅或鋁制導(dǎo)條，導(dǎo)條的兩端用短路環(huán)短接，形成閉合回路。這種結(jié)構(gòu)使得鼠籠式轉(zhuǎn)子具有結(jié)構(gòu)堅(jiān)固、制造方便、成本低廉等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于一般的異步電動(dòng)機(jī)中。對(duì)于一些對(duì)啟動(dòng)和調(diào)速性能要求較高的場(chǎng)合，則通常采用繞線式轉(zhuǎn)子繞組。繞線式轉(zhuǎn)子繞組與定子三相對(duì)稱繞組類似，嵌置在轉(zhuǎn)子槽內(nèi)。三相繞組尾端在內(nèi)部接成星形，首端由轉(zhuǎn)子軸中心引出接到滑環(huán)，滑環(huán)經(jīng)電刷再串入外接電阻。通過調(diào)節(jié)外接電阻的大小，可以改變電動(dòng)機(jī)的啟動(dòng)性能和調(diào)速性能。在一些繞線式電機(jī)中，還配備有提刷裝置，在串入的外接電阻啟動(dòng)完畢后，可將電刷提起，使三相滑環(huán)直接短路，從而減小運(yùn)行中的能量損耗。軸承是連接定子和轉(zhuǎn)子的關(guān)鍵部件，它的主要作用是支撐轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)，確保轉(zhuǎn)子在運(yùn)行過程中能夠保持良好的同心度和穩(wěn)定性，減少旋轉(zhuǎn)時(shí)的摩擦和振動(dòng)。軸承的性能直接影響著電動(dòng)機(jī)的運(yùn)行效率、噪聲水平和使用壽命。常見的軸承類型有滾動(dòng)軸承和滑動(dòng)軸承，在異步電動(dòng)機(jī)中，滾動(dòng)軸承因其摩擦系數(shù)小、啟動(dòng)阻力小、效率高、維護(hù)方便等優(yōu)點(diǎn)而得到廣泛應(yīng)用。滾動(dòng)軸承主要由內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體和保持架組成。內(nèi)圈安裝在轉(zhuǎn)軸上，與轉(zhuǎn)軸一起旋轉(zhuǎn)；外圈安裝在軸承座或端蓋內(nèi)，固定不動(dòng)。滾動(dòng)體在內(nèi)圈和外圈之間滾動(dòng)，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)。保持架的作用是將滾動(dòng)體均勻地隔開，防止它們相互碰撞和摩擦，保證軸承的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。除了上述主要部件外，異步電動(dòng)機(jī)還包括端蓋、風(fēng)扇等輔助部件。端蓋用于固定定子和轉(zhuǎn)子，并封閉電機(jī)內(nèi)部，起到保護(hù)電機(jī)內(nèi)部部件免受外界灰塵、水分等雜質(zhì)侵入的作用。風(fēng)扇則安裝在轉(zhuǎn)子軸上，隨著轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)而轉(zhuǎn)動(dòng)，通過強(qiáng)制空氣流動(dòng)，將電機(jī)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的熱量散發(fā)出去，確保電機(jī)在正常的溫度范圍內(nèi)運(yùn)行，提高電機(jī)的可靠性和使用壽命。2.1.2工作原理異步電動(dòng)機(jī)的工作原理基于電磁感應(yīng)定律，通過定子產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)與轉(zhuǎn)子中的感應(yīng)電流相互作用，產(chǎn)生電磁轉(zhuǎn)矩，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)電能到機(jī)械能的轉(zhuǎn)換。當(dāng)異步電動(dòng)機(jī)的三相定子繞組接入三相交流電源時(shí)，定子繞組中的電流會(huì)產(chǎn)生一個(gè)旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)。假設(shè)三相交流電源的頻率為f，電動(dòng)機(jī)的極數(shù)為p，根據(jù)公式n_s=\frac{60f}{p}（其中n_s為同步轉(zhuǎn)速，單位為轉(zhuǎn)/分），可以計(jì)算出旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)的同步轉(zhuǎn)速。由于電源頻率和電動(dòng)機(jī)極數(shù)在電機(jī)制造完成后是固定的，因此同步轉(zhuǎn)速也是恒定的。當(dāng)旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)以同步轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)時(shí)，轉(zhuǎn)子繞組中的導(dǎo)體由于切割磁力線而產(chǎn)生感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)。根據(jù)電磁感應(yīng)定律，感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)的大小與導(dǎo)體切割磁力線的速度、磁場(chǎng)強(qiáng)度以及導(dǎo)體的有效長(zhǎng)度等因素有關(guān)。由于轉(zhuǎn)子繞組處于短路狀態(tài)（或經(jīng)過電阻、電感等元件構(gòu)成閉合回路），在感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)的作用下，會(huì)產(chǎn)生感應(yīng)電流。這個(gè)感應(yīng)電流的大小與轉(zhuǎn)子繞組中的導(dǎo)體數(shù)量、導(dǎo)體截面積、磁場(chǎng)強(qiáng)度以及導(dǎo)體切割磁力線的速度等因素有關(guān)。轉(zhuǎn)子繞組中的感應(yīng)電流與旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)相互作用，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)電磁力。根據(jù)安培力定律，電磁力的大小與電流強(qiáng)度、磁場(chǎng)強(qiáng)度以及電流與磁場(chǎng)之間的夾角有關(guān)。在異步電動(dòng)機(jī)中，由于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速n總是小于同步轉(zhuǎn)速n_s，這種轉(zhuǎn)速差使得轉(zhuǎn)子繞組中的感應(yīng)電流與旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)之間總是存在一定的夾角。這個(gè)夾角使得電磁力在轉(zhuǎn)子上產(chǎn)生一個(gè)切向分量，即電磁轉(zhuǎn)矩。電磁轉(zhuǎn)矩的方向與旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)的方向相同，在電磁轉(zhuǎn)矩的作用下，轉(zhuǎn)子會(huì)沿著旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)的方向旋轉(zhuǎn)，從而實(shí)現(xiàn)電能到機(jī)械能的轉(zhuǎn)換。異步電動(dòng)機(jī)的起動(dòng)過程具有一定的特點(diǎn)。在起動(dòng)瞬間，由于轉(zhuǎn)子尚未旋轉(zhuǎn)，轉(zhuǎn)子繞組中的感應(yīng)電流與旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)之間的夾角為90度，此時(shí)電磁轉(zhuǎn)矩最大。隨著轉(zhuǎn)子的加速旋轉(zhuǎn)，夾角逐漸減小，電磁轉(zhuǎn)矩也逐漸減小。當(dāng)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速接近同步轉(zhuǎn)速時(shí)，夾角趨于零度，電磁轉(zhuǎn)矩也趨于零。此時(shí)，轉(zhuǎn)子在慣性作用下繼續(xù)旋轉(zhuǎn)，但由于電磁轉(zhuǎn)矩已經(jīng)很小，轉(zhuǎn)速不會(huì)進(jìn)一步增加。在這個(gè)過程中，電動(dòng)機(jī)從靜止?fàn)顟B(tài)逐漸加速到穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。異步電動(dòng)機(jī)的調(diào)速可以通過改變電源頻率、改變電動(dòng)機(jī)極數(shù)或改變轉(zhuǎn)子電路中的電阻等方法實(shí)現(xiàn)。其中，改變電源頻率是最常用的調(diào)速方法。當(dāng)電源頻率降低時(shí)，同步轉(zhuǎn)速也降低，但由于轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的慣性作用，實(shí)際轉(zhuǎn)速會(huì)略高于新的同步轉(zhuǎn)速。因此，降低電源頻率可以降低電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速。通過改變電動(dòng)機(jī)極數(shù)或轉(zhuǎn)子電路中的電阻也可以實(shí)現(xiàn)調(diào)速。異步電動(dòng)機(jī)的制動(dòng)則可以通過在定子繞組中施加反向電流或切斷電源等方法實(shí)現(xiàn)。在施加反向電流時(shí)，旋轉(zhuǎn)磁場(chǎng)的方向會(huì)改變，從而與轉(zhuǎn)子中的感應(yīng)電流產(chǎn)生相反的電磁轉(zhuǎn)矩，使轉(zhuǎn)子減速并最終停止。切斷電源時(shí)，由于轉(zhuǎn)子慣性的作用，轉(zhuǎn)速會(huì)逐漸降低并最終停止。2.2軸承故障類型及原因2.2.1故障類型疲勞脫落：在異步電動(dòng)機(jī)運(yùn)行過程中，軸承承受著周期性的交變載荷。當(dāng)交變載荷超過軸承材料的疲勞極限時(shí)，軸承的滾道和滾動(dòng)體表面會(huì)逐漸產(chǎn)生微小的裂紋。隨著時(shí)間的推移，這些裂紋不斷擴(kuò)展，最終導(dǎo)致表面材料脫落，形成麻點(diǎn)或凹坑。這種疲勞脫落現(xiàn)象會(huì)破壞軸承的正常工作表面，使軸承的振動(dòng)和噪聲增大，嚴(yán)重影響電機(jī)的運(yùn)行穩(wěn)定性。疲勞脫落通常發(fā)生在軸承的高負(fù)荷區(qū)域，如滾道的接觸區(qū)和滾動(dòng)體的滾動(dòng)路徑上。磨損：磨損是軸承常見的故障類型之一，主要是由于軸承內(nèi)部各部件之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)和摩擦引起的。在正常運(yùn)行條件下，軸承的滾動(dòng)體與滾道之間會(huì)存在一定的摩擦力，長(zhǎng)期的摩擦作用會(huì)導(dǎo)致表面材料逐漸磨損，使軸承的尺寸精度下降，間隙增大。當(dāng)磨損達(dá)到一定程度時(shí)，軸承的旋轉(zhuǎn)精度會(huì)受到嚴(yán)重影響，電機(jī)可能會(huì)出現(xiàn)異常振動(dòng)、噪聲增大以及轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定等問題。磨損的原因除了正常的摩擦外，還可能與潤(rùn)滑不良、異物侵入等因素有關(guān)。如果潤(rùn)滑劑不足或質(zhì)量不佳，無法在滾動(dòng)體和滾道之間形成有效的潤(rùn)滑膜，就會(huì)加劇摩擦和磨損；此外，當(dāng)外界的灰塵、雜質(zhì)等異物進(jìn)入軸承內(nèi)部時(shí)，也會(huì)刮傷軸承表面，加速磨損過程。腐蝕：軸承的腐蝕是指軸承材料與周圍環(huán)境中的化學(xué)物質(zhì)發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，導(dǎo)致材料性能下降和表面損壞的現(xiàn)象。常見的腐蝕原因包括水分侵入、化學(xué)物質(zhì)侵蝕以及電流腐蝕等。當(dāng)水分進(jìn)入軸承內(nèi)部時(shí)，會(huì)與空氣中的氧氣和其他雜質(zhì)結(jié)合，形成電解質(zhì)溶液，引發(fā)電化學(xué)腐蝕，使軸承表面產(chǎn)生銹蝕?；瘜W(xué)物質(zhì)侵蝕則是由于軸承接觸到具有腐蝕性的氣體、液體或固體物質(zhì)，如酸、堿、鹽等，這些物質(zhì)會(huì)直接與軸承材料發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，破壞其表面結(jié)構(gòu)。電流腐蝕通常發(fā)生在電機(jī)運(yùn)行過程中，當(dāng)電流通過軸承時(shí)，會(huì)在軸承的接觸表面產(chǎn)生微小的電火花，導(dǎo)致表面材料局部熔化和腐蝕，形成麻點(diǎn)或凹坑。腐蝕不僅會(huì)降低軸承的強(qiáng)度和硬度，還會(huì)破壞其表面的光潔度，增加摩擦和磨損，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?dǎo)致軸承失效。膠合：膠合是指在高速、重載或潤(rùn)滑不良的工況下，軸承的滾動(dòng)體與滾道表面之間的潤(rùn)滑油膜破裂，導(dǎo)致金屬表面直接接觸并相互粘連的現(xiàn)象。當(dāng)金屬表面直接接觸時(shí)，由于摩擦力的作用，局部溫度會(huì)急劇升高，使金屬材料軟化并相互熔焊在一起，形成膠合痕跡。膠合會(huì)使軸承的運(yùn)動(dòng)阻力增大，產(chǎn)生嚴(yán)重的磨損和燒傷，甚至導(dǎo)致軸承卡死，無法正常旋轉(zhuǎn)。膠合的發(fā)生與軸承的工作條件密切相關(guān)，如轉(zhuǎn)速過高、載荷過大、潤(rùn)滑油不足或粘度不合適等都可能引發(fā)膠合故障。在一些需要頻繁啟動(dòng)和停止的異步電動(dòng)機(jī)中，由于啟動(dòng)瞬間的沖擊載荷較大，更容易出現(xiàn)膠合問題。斷裂：軸承的斷裂通常是由于受到過大的沖擊載荷、疲勞應(yīng)力或材料缺陷等原因引起的。當(dāng)軸承承受的載荷超過其材料的強(qiáng)度極限時(shí)，會(huì)導(dǎo)致軸承的內(nèi)圈、外圈或滾動(dòng)體發(fā)生斷裂。例如，在電機(jī)啟動(dòng)或停止過程中，可能會(huì)產(chǎn)生較大的沖擊電流和電磁轉(zhuǎn)矩，使軸承受到瞬間的沖擊載荷；在電機(jī)運(yùn)行過程中，如果遇到突然的過載或故障，也會(huì)使軸承承受過大的應(yīng)力。此外，軸承材料本身存在的內(nèi)部缺陷，如氣孔、夾雜物、裂紋等，在長(zhǎng)期的交變載荷作用下，也可能會(huì)逐漸擴(kuò)展，最終導(dǎo)致斷裂。斷裂是一種較為嚴(yán)重的軸承故障，一旦發(fā)生，會(huì)使電機(jī)立即停止運(yùn)行，甚至可能對(duì)其他部件造成損壞。保持架損壞：保持架的主要作用是將滾動(dòng)體均勻地隔開，防止它們相互碰撞和摩擦，保證軸承的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。保持架損壞的形式多種多樣，常見的有保持架變形、斷裂、鉚釘松動(dòng)或脫落等。保持架損壞的原因通常與軸承的工作條件、安裝質(zhì)量以及保持架材料的性能有關(guān)。在高速、重載或振動(dòng)較大的工況下，保持架會(huì)受到較大的離心力和沖擊力，容易發(fā)生變形或斷裂；如果軸承安裝不當(dāng)，導(dǎo)致滾動(dòng)體受力不均，也會(huì)對(duì)保持架產(chǎn)生額外的應(yīng)力，加速其損壞；此外，保持架材料的強(qiáng)度和韌性不足，在長(zhǎng)期的工作過程中也可能會(huì)出現(xiàn)疲勞損壞。保持架損壞后，會(huì)導(dǎo)致滾動(dòng)體的運(yùn)動(dòng)失去控制，相互碰撞和摩擦加劇，從而引發(fā)其他更嚴(yán)重的軸承故障。2.2.2故障原因潤(rùn)滑不良：潤(rùn)滑是保證軸承正常運(yùn)行的關(guān)鍵因素之一。良好的潤(rùn)滑可以在軸承的滾動(dòng)體與滾道之間形成一層均勻的潤(rùn)滑油膜，有效降低摩擦系數(shù)，減少磨損和熱量產(chǎn)生，同時(shí)還能起到密封和防銹的作用。然而，當(dāng)潤(rùn)滑不良時(shí)，如潤(rùn)滑油量不足、潤(rùn)滑油變質(zhì)或受到污染、潤(rùn)滑方式不正確等，都會(huì)導(dǎo)致軸承的潤(rùn)滑效果下降。潤(rùn)滑油量不足會(huì)使?jié)L動(dòng)體與滾道之間無法形成完整的油膜，金屬表面直接接觸，從而加劇摩擦和磨損；潤(rùn)滑油變質(zhì)可能是由于長(zhǎng)時(shí)間使用、高溫氧化、混入雜質(zhì)等原因引起的，變質(zhì)后的潤(rùn)滑油其潤(rùn)滑性能會(huì)大幅下降，無法滿足軸承的正常工作需求；潤(rùn)滑方式不正確，如潤(rùn)滑點(diǎn)設(shè)置不合理、潤(rùn)滑時(shí)間間隔過長(zhǎng)等，也會(huì)導(dǎo)致軸承得不到及時(shí)有效的潤(rùn)滑。潤(rùn)滑不良不僅會(huì)加速軸承的磨損，還可能引發(fā)其他故障，如膠合、燒傷等，嚴(yán)重影響軸承的使用壽命和電機(jī)的運(yùn)行穩(wěn)定性。過載：過載是指軸承所承受的載荷超過了其額定承載能力。在異步電動(dòng)機(jī)運(yùn)行過程中，當(dāng)電機(jī)所驅(qū)動(dòng)的負(fù)載突然增加、電機(jī)頻繁啟動(dòng)和停止或電機(jī)長(zhǎng)時(shí)間在高負(fù)荷狀態(tài)下運(yùn)行時(shí)，都會(huì)使軸承承受過大的載荷。長(zhǎng)期過載運(yùn)行會(huì)使軸承的滾道和滾動(dòng)體表面產(chǎn)生塑性變形，導(dǎo)致表面粗糙度增加，接觸應(yīng)力分布不均勻。隨著時(shí)間的推移，這種不均勻的應(yīng)力會(huì)使表面材料逐漸疲勞，產(chǎn)生裂紋并最終導(dǎo)致疲勞脫落。此外，過載還會(huì)使軸承的溫度升高，進(jìn)一步加劇材料的磨損和性能下降。如果過載情況嚴(yán)重，還可能導(dǎo)致軸承的內(nèi)圈、外圈或滾動(dòng)體發(fā)生斷裂，使電機(jī)無法正常運(yùn)行。安裝不當(dāng)：安裝質(zhì)量對(duì)軸承的運(yùn)行性能和使用壽命有著重要影響。安裝不當(dāng)可能包括軸承與軸或軸承座的配合精度不夠、安裝過程中受到?jīng)_擊或碰撞、軸承安裝位置不準(zhǔn)確等問題。如果軸承與軸或軸承座的配合過松，在電機(jī)運(yùn)行過程中，軸承會(huì)發(fā)生相對(duì)位移，導(dǎo)致滾道受力不均，加速磨損和疲勞；配合過緊則會(huì)使軸承產(chǎn)生變形，影響其正常的游隙和旋轉(zhuǎn)精度，甚至可能導(dǎo)致軸承卡死。在安裝過程中，如果對(duì)軸承進(jìn)行了不當(dāng)?shù)那脫艋蚺鲎?，可能?huì)使軸承內(nèi)部的零件產(chǎn)生裂紋或損傷，降低其強(qiáng)度和可靠性。此外，軸承安裝位置不準(zhǔn)確，如軸線不平行、同心度偏差過大等，會(huì)使軸承在運(yùn)行過程中承受額外的徑向和軸向力，導(dǎo)致軸承過早損壞。材料質(zhì)量：軸承材料的質(zhì)量直接關(guān)系到軸承的性能和使用壽命。優(yōu)質(zhì)的軸承材料應(yīng)具有良好的強(qiáng)度、硬度、韌性、耐磨性和耐腐蝕性等性能。然而，如果軸承材料存在缺陷，如內(nèi)部有氣孔、夾雜物、裂紋等，或者材料的化學(xué)成分不符合要求，都會(huì)影響軸承的質(zhì)量。內(nèi)部缺陷會(huì)在軸承承受載荷時(shí)成為應(yīng)力集中點(diǎn)，加速材料的疲勞和損壞；化學(xué)成分不合格可能導(dǎo)致材料的性能不穩(wěn)定，如硬度不足、耐磨性差等，使軸承在正常工作條件下也容易出現(xiàn)磨損和疲勞脫落等故障。此外，材料的熱處理工藝不當(dāng)也會(huì)影響其性能，如熱處理溫度過高或過低、保溫時(shí)間不足等，都可能導(dǎo)致材料的組織結(jié)構(gòu)不合理，降低其強(qiáng)度和韌性。工作環(huán)境惡劣：異步電動(dòng)機(jī)在實(shí)際運(yùn)行過程中，其軸承可能會(huì)面臨各種惡劣的工作環(huán)境，如高溫、高濕度、多塵、有腐蝕性氣體等。高溫環(huán)境會(huì)使軸承的潤(rùn)滑油粘度下降，潤(rùn)滑性能變差，同時(shí)還會(huì)加速材料的老化和磨損；高濕度環(huán)境容易導(dǎo)致軸承生銹和腐蝕，降低其強(qiáng)度和可靠性；多塵環(huán)境中，灰塵和雜質(zhì)容易進(jìn)入軸承內(nèi)部，刮傷軸承表面，加劇磨損；有腐蝕性氣體的環(huán)境會(huì)與軸承材料發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，導(dǎo)致腐蝕損壞。例如，在一些化工企業(yè)中，電機(jī)軸承可能會(huì)接觸到各種腐蝕性氣體和液體，如硫酸、鹽酸、氨氣等，這些物質(zhì)會(huì)對(duì)軸承材料造成嚴(yán)重的腐蝕；在礦山、水泥廠等多塵環(huán)境中，電機(jī)軸承容易受到灰塵和顆粒的侵入，導(dǎo)致磨損加劇。惡劣的工作環(huán)境會(huì)顯著縮短軸承的使用壽命，增加故障發(fā)生的概率。電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)不穩(wěn)定：異步電動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)不穩(wěn)定，如轉(zhuǎn)速波動(dòng)、振動(dòng)過大、電流不平衡等，也會(huì)對(duì)軸承產(chǎn)生不利影響。轉(zhuǎn)速波動(dòng)會(huì)使軸承承受的載荷發(fā)生變化，產(chǎn)生額外的沖擊和振動(dòng)，加速軸承的磨損和疲勞；振動(dòng)過大可能是由于電機(jī)轉(zhuǎn)子不平衡、基礎(chǔ)松動(dòng)、聯(lián)軸器不對(duì)中等原因引起的，過大的振動(dòng)會(huì)使軸承受到周期性的沖擊載荷，導(dǎo)致滾道和滾動(dòng)體表面產(chǎn)生疲勞裂紋；電流不平衡會(huì)使電機(jī)產(chǎn)生額外的電磁力，作用在軸承上，增加軸承的受力，同時(shí)還會(huì)導(dǎo)致電機(jī)發(fā)熱不均勻，進(jìn)一步影響軸承的工作性能。例如，當(dāng)電機(jī)的轉(zhuǎn)子存在不平衡時(shí)，在旋轉(zhuǎn)過程中會(huì)產(chǎn)生離心力，使電機(jī)發(fā)生振動(dòng)，這種振動(dòng)會(huì)傳遞到軸承上，對(duì)軸承造成損害。2.3軸承故障對(duì)異步電動(dòng)機(jī)運(yùn)行的影響軸承作為異步電動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵部件，一旦出現(xiàn)故障，將對(duì)電動(dòng)機(jī)的運(yùn)行產(chǎn)生多方面的負(fù)面影響，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?dǎo)致電動(dòng)機(jī)停機(jī)，影響生產(chǎn)的正常進(jìn)行。以下將詳細(xì)闡述軸承故障對(duì)異步電動(dòng)機(jī)運(yùn)行的具體影響。振動(dòng)加劇：正常情況下，異步電動(dòng)機(jī)在運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生一定程度的振動(dòng)，但這種振動(dòng)通常處于相對(duì)穩(wěn)定且較小的范圍內(nèi)。當(dāng)軸承發(fā)生故障時(shí)，如疲勞剝落、磨損、腐蝕等，會(huì)破壞軸承內(nèi)部的正常結(jié)構(gòu)和間隙，導(dǎo)致轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)中心發(fā)生偏移，進(jìn)而使電動(dòng)機(jī)產(chǎn)生異常振動(dòng)。疲勞剝落會(huì)在軸承的滾道和滾動(dòng)體表面形成麻點(diǎn)或凹坑，這些缺陷會(huì)使?jié)L動(dòng)體在滾動(dòng)過程中產(chǎn)生沖擊力，引發(fā)振動(dòng)；磨損會(huì)導(dǎo)致軸承的間隙增大，轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)時(shí)的穩(wěn)定性降低，容易產(chǎn)生振動(dòng)；腐蝕會(huì)使軸承表面的光潔度下降，摩擦力增大，也會(huì)加劇振動(dòng)。異常振動(dòng)不僅會(huì)影響電動(dòng)機(jī)自身的運(yùn)行穩(wěn)定性，還可能通過基礎(chǔ)傳遞到周圍的設(shè)備和結(jié)構(gòu)上，引發(fā)更大范圍的振動(dòng)問題，對(duì)整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)造成干擾。噪聲增大：軸承故障會(huì)使電動(dòng)機(jī)在運(yùn)行過程中產(chǎn)生明顯的噪聲。正常運(yùn)行時(shí)，軸承的滾動(dòng)體在滾道上平穩(wěn)滾動(dòng)，產(chǎn)生的噪聲相對(duì)較小。然而，當(dāng)軸承出現(xiàn)故障后，如膠合、保持架損壞等，會(huì)導(dǎo)致滾動(dòng)體的運(yùn)動(dòng)失去控制，與滾道之間產(chǎn)生劇烈的摩擦和碰撞，從而產(chǎn)生尖銳、刺耳的噪聲。膠合會(huì)使?jié)L動(dòng)體與滾道表面粘連在一起，在相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生摩擦噪聲；保持架損壞會(huì)導(dǎo)致滾動(dòng)體相互碰撞，產(chǎn)生撞擊噪聲。噪聲的增大不僅會(huì)對(duì)工作環(huán)境造成污染，影響操作人員的身心健康，還可能掩蓋其他潛在的故障信號(hào)，給故障診斷帶來困難。溫度升高：軸承故障會(huì)導(dǎo)致電動(dòng)機(jī)的溫度升高。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，軸承的潤(rùn)滑良好，滾動(dòng)體與滾道之間的摩擦產(chǎn)生的熱量能夠及時(shí)散發(fā)出去，使軸承和電動(dòng)機(jī)的溫度保持在正常范圍內(nèi)。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障，如潤(rùn)滑不良、過載等，會(huì)使摩擦力增大，產(chǎn)生更多的熱量。潤(rùn)滑不良會(huì)使?jié)L動(dòng)體與滾道之間的油膜破裂，金屬表面直接接觸，摩擦加劇，產(chǎn)生大量的熱量；過載會(huì)使軸承承受過大的載荷，導(dǎo)致摩擦生熱增加。如果這些熱量不能及時(shí)散發(fā)出去，就會(huì)使軸承和電動(dòng)機(jī)的溫度不斷升高。過高的溫度會(huì)加速軸承和電動(dòng)機(jī)其他部件的老化和損壞，降低電動(dòng)機(jī)的絕緣性能，增加故障發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)l(fā)火災(zāi)。轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定：軸承故障還會(huì)影響異步電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速穩(wěn)定性。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障，如斷裂、內(nèi)圈或外圈松動(dòng)等，會(huì)使轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)過程中受到不均勻的力，導(dǎo)致轉(zhuǎn)速波動(dòng)。斷裂會(huì)使軸承失去支撐作用，轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)時(shí)會(huì)發(fā)生跳動(dòng)，引起轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定；內(nèi)圈或外圈松動(dòng)會(huì)使軸承與軸或軸承座之間產(chǎn)生相對(duì)運(yùn)動(dòng)，影響轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)精度，導(dǎo)致轉(zhuǎn)速波動(dòng)。轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定會(huì)影響電動(dòng)機(jī)所驅(qū)動(dòng)設(shè)備的工作性能，如在一些對(duì)轉(zhuǎn)速要求較高的生產(chǎn)設(shè)備中，轉(zhuǎn)速的波動(dòng)可能會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降。轉(zhuǎn)矩下降：由于軸承故障導(dǎo)致的電動(dòng)機(jī)振動(dòng)、噪聲、溫度升高以及轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定等問題，會(huì)進(jìn)一步影響電動(dòng)機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩輸出。當(dāng)軸承故障使轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)中心偏移或轉(zhuǎn)速波動(dòng)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致定子與轉(zhuǎn)子之間的氣隙不均勻，從而使電磁轉(zhuǎn)矩發(fā)生變化，出現(xiàn)轉(zhuǎn)矩下降的情況。轉(zhuǎn)矩下降會(huì)使電動(dòng)機(jī)的帶載能力降低，無法滿足設(shè)備的正常運(yùn)行需求，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?dǎo)致電動(dòng)機(jī)無法啟動(dòng)或在運(yùn)行過程中突然停機(jī)。停機(jī)事故：如果軸承故障得不到及時(shí)的發(fā)現(xiàn)和處理，隨著故障的不斷發(fā)展，最終可能會(huì)導(dǎo)致異步電動(dòng)機(jī)停機(jī)。例如，當(dāng)軸承的斷裂、膠合等嚴(yán)重故障發(fā)生時(shí)，會(huì)使轉(zhuǎn)子卡死，無法旋轉(zhuǎn)，電動(dòng)機(jī)立即停止運(yùn)行；或者當(dāng)軸承故障引發(fā)的溫度過高導(dǎo)致電動(dòng)機(jī)絕緣損壞，發(fā)生短路故障時(shí)，也會(huì)使電動(dòng)機(jī)停機(jī)。停機(jī)事故不僅會(huì)造成生產(chǎn)中斷，影響生產(chǎn)效率，還可能會(huì)對(duì)設(shè)備造成損壞，增加維修成本和生產(chǎn)損失。三、EMD技術(shù)原理與方法3.1EMD技術(shù)概述在現(xiàn)代信號(hào)處理領(lǐng)域，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們面臨著越來越多的非線性、非平穩(wěn)信號(hào)分析問題。傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法，如傅里葉變換，其基于諧波基函數(shù)，假設(shè)信號(hào)是線性且平穩(wěn)的，在處理這類復(fù)雜信號(hào)時(shí)往往存在局限性，難以準(zhǔn)確提取信號(hào)的特征信息。小波變換雖然在理論上能處理非線性非平穩(wěn)信號(hào)，但在實(shí)際算法實(shí)現(xiàn)中，其小波基的選擇依賴于經(jīng)驗(yàn)，且不同小波基對(duì)信號(hào)的處理結(jié)果差異較大，這在一定程度上限制了其應(yīng)用效果。為了克服這些傳統(tǒng)方法的不足，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。EMD技術(shù)由美國(guó)國(guó)家宇航局的NordenE.Huang等人于1998年提出，作為一種全新的自適應(yīng)信號(hào)處理方法，它徹底擺脫了線性和平穩(wěn)性的束縛，為非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的分析提供了新的思路和途徑。該技術(shù)的核心思想是依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時(shí)間尺度特征來進(jìn)行信號(hào)分解，無需預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)，這與建立在先驗(yàn)性的諧波基函數(shù)和小波基函數(shù)上的傅里葉分解與小波分解方法具有本質(zhì)性的差別。正是由于這種獨(dú)特的自適應(yīng)性，EMD方法在理論上可以應(yīng)用于任何類型的信號(hào)分解，在處理非平穩(wěn)及非線性數(shù)據(jù)上展現(xiàn)出非常明顯的優(yōu)勢(shì)。EMD技術(shù)的出現(xiàn)，填補(bǔ)了傳統(tǒng)信號(hào)處理方法在處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)方面的空白，極大地拓展了信號(hào)處理的應(yīng)用范圍。在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)往往是非線性、非平穩(wěn)的，傳統(tǒng)方法難以有效提取故障特征。而EMD技術(shù)能夠根據(jù)信號(hào)自身特性，將復(fù)雜的振動(dòng)信號(hào)分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)（IntrinsicModeFunction，IMF），每個(gè)IMF都代表了信號(hào)中不同尺度的振動(dòng)模式，通過對(duì)這些IMF的分析，可以準(zhǔn)確識(shí)別出故障特征頻率，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械狀態(tài)的有效監(jiān)測(cè)和診斷；在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域，心電圖、腦電圖等生物醫(yī)學(xué)信號(hào)同樣具有非線性、非平穩(wěn)的特點(diǎn)，EMD技術(shù)可以對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行分解，提取出反映生理狀態(tài)的特征信息，為疾病的診斷和治療提供有力支持；在地球物理領(lǐng)域，地震信號(hào)、海洋信號(hào)等的分析對(duì)于研究地球內(nèi)部結(jié)構(gòu)、海洋動(dòng)力學(xué)等具有重要意義，EMD技術(shù)能夠更好地揭示這些信號(hào)的時(shí)變特性，幫助科學(xué)家更深入地了解地球物理現(xiàn)象。自提出以來，EMD技術(shù)在眾多領(lǐng)域得到了廣泛的研究和應(yīng)用，成為信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。其獨(dú)特的自適應(yīng)分解特性和在處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)方面的優(yōu)勢(shì)，為解決實(shí)際工程中的信號(hào)分析問題提供了強(qiáng)有力的工具，推動(dòng)了相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展和進(jìn)步。3.2EMD基本原理3.2.1固有模態(tài)函數(shù)（IMF）固有模態(tài)函數(shù)（IntrinsicModeFunction，IMF）是經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）中的核心概念，是EMD方法能夠有效處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的關(guān)鍵所在。在實(shí)際信號(hào)分析中，我們所面對(duì)的信號(hào)往往是復(fù)雜的，包含了多種不同尺度和頻率的成分，IMF的提出為解析這些復(fù)雜信號(hào)提供了有力的工具。IMF需滿足以下兩個(gè)嚴(yán)格條件：在整個(gè)數(shù)據(jù)序列中，局部極大值與局部極小值的數(shù)目之和必須與過零點(diǎn)的數(shù)目相等，或者至多相差一個(gè)。這一條件保證了IMF在整個(gè)時(shí)間歷程上的振蕩特性具有一定的規(guī)律性和一致性。例如，在一個(gè)簡(jiǎn)單的正弦波信號(hào)中，其過零點(diǎn)的數(shù)量與極值點(diǎn)的數(shù)量是嚴(yán)格相等的，滿足IMF的這一條件。而對(duì)于一些更為復(fù)雜的實(shí)際信號(hào)，雖然極值點(diǎn)和過零點(diǎn)的數(shù)量可能不完全相等，但最多只能相差一個(gè)，以確保信號(hào)的振蕩模式相對(duì)穩(wěn)定和可識(shí)別。在任意時(shí)間點(diǎn)，由局部極大值所定義的上包絡(luò)線與局部極小值所定義的下包絡(luò)線的均值為零。這意味著IMF在任何時(shí)刻都關(guān)于時(shí)間軸局部對(duì)稱，上下包絡(luò)線能夠準(zhǔn)確地反映信號(hào)在該時(shí)刻的波動(dòng)范圍和趨勢(shì)，且它們的平均值為零，使得IMF能夠有效地提取信號(hào)中的固有振蕩模式，避免了因信號(hào)的不對(duì)稱性而產(chǎn)生的干擾和誤差。以一個(gè)具有一定噪聲的振動(dòng)信號(hào)為例，通過對(duì)其進(jìn)行EMD分解，得到的IMF分量在滿足這一條件的情況下，能夠清晰地展現(xiàn)出振動(dòng)信號(hào)中不同頻率成分的特征，為后續(xù)的分析和處理提供了準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。IMF在EMD分解中具有至關(guān)重要的作用。EMD的核心思想是將復(fù)雜的信號(hào)分解為一系列IMF分量和一個(gè)殘余分量，每個(gè)IMF分量都代表了信號(hào)中一個(gè)特定的固有振蕩模式，反映了信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的局部特征。通過對(duì)IMF的分析，我們可以深入了解信號(hào)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和變化規(guī)律，提取出信號(hào)中的關(guān)鍵信息。在異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷中，軸承的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過EMD分解后，不同的IMF分量可能分別對(duì)應(yīng)著正常運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)、因軸承故障而產(chǎn)生的特定頻率的振動(dòng)以及其他干擾因素引起的振動(dòng)等。通過對(duì)這些IMF分量的進(jìn)一步分析，如計(jì)算其能量、頻率、幅值等特征參數(shù)，我們可以準(zhǔn)確地識(shí)別出軸承是否存在故障以及故障的類型和嚴(yán)重程度。此外，IMF的單分量特性使得在后續(xù)處理中能夠?qū)γ總€(gè)分量進(jìn)行獨(dú)立分析和處理，避免了不同頻率成分之間的相互干擾，提高了信號(hào)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。3.2.2分解過程EMD的分解過程是一個(gè)通過不斷篩選，將復(fù)雜信號(hào)逐步分解為多個(gè)IMF分量和一個(gè)殘余分量的過程，其具體步驟如下：確定局部極值點(diǎn)：對(duì)于給定的待分解信號(hào)x(t)，首先需要找出信號(hào)中的所有局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)。這些極值點(diǎn)是后續(xù)構(gòu)建包絡(luò)線和提取IMF的基礎(chǔ)。在實(shí)際信號(hào)處理中，可采用一些數(shù)學(xué)方法來準(zhǔn)確地檢測(cè)這些極值點(diǎn)，如利用導(dǎo)數(shù)的性質(zhì)，當(dāng)信號(hào)的一階導(dǎo)數(shù)為零且二階導(dǎo)數(shù)不為零時(shí)，該點(diǎn)即為極值點(diǎn)；也可以使用一些專門的極值檢測(cè)算法，如基于樣條插值的極值檢測(cè)方法，通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行樣條插值，然后在插值曲線上尋找極值點(diǎn)，以提高極值檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。構(gòu)建包絡(luò)線：利用三次樣條插值法，分別將局部極大值點(diǎn)連接成上包絡(luò)線e_{max}(t)，將局部極小值點(diǎn)連接成下包絡(luò)線e_{min}(t)。三次樣條插值法能夠通過給定的極值點(diǎn)，生成一條光滑的曲線，較好地?cái)M合信號(hào)的上下邊界，準(zhǔn)確地反映信號(hào)的波動(dòng)范圍。以一個(gè)具有復(fù)雜波動(dòng)的信號(hào)為例，通過三次樣條插值得到的上包絡(luò)線和下包絡(luò)線能夠緊密地貼合信號(hào)的峰值和谷值，完整地描繪出信號(hào)的輪廓。計(jì)算均值包絡(luò)線：將上包絡(luò)線e_{max}(t)和下包絡(luò)線e_{min}(t)進(jìn)行平均，得到均值包絡(luò)線m_1(t)，即m_1(t)=\frac{e_{max}(t)+e_{min}(t)}{2}。均值包絡(luò)線反映了信號(hào)在該尺度下的低頻趨勢(shì)，它是信號(hào)中相對(duì)平穩(wěn)的部分，通過計(jì)算均值包絡(luò)線，可以將信號(hào)中的高頻波動(dòng)和低頻趨勢(shì)分離開來，為后續(xù)提取IMF分量提供了重要的參考。提取初步IMF分量：從原始信號(hào)x(t)中減去均值包絡(luò)線m_1(t)，得到初步的IMF分量h_1(t)，即h_1(t)=x(t)-m_1(t)。這個(gè)初步的IMF分量h_1(t)可能并不滿足IMF的嚴(yán)格條件，需要進(jìn)一步的篩選處理。例如，在一些含有噪聲的信號(hào)中，初步得到的h_1(t)可能存在一些不規(guī)則的波動(dòng)，不滿足IMF上下包絡(luò)線均值為零的條件，需要通過多次篩選來去除這些干擾。判斷是否為IMF：檢查h_1(t)是否滿足IMF的兩個(gè)條件。若不滿足，則將h_1(t)作為新的信號(hào)，重復(fù)上述步驟1至步驟4，即再次確定新信號(hào)的局部極值點(diǎn)、構(gòu)建包絡(luò)線、計(jì)算均值包絡(luò)線并提取新的分量，直到得到滿足IMF條件的分量c_1(t)，這個(gè)c_1(t)就是原始信號(hào)x(t)的第一個(gè)IMF分量。在實(shí)際判斷過程中，需要對(duì)信號(hào)的極值點(diǎn)數(shù)量、過零點(diǎn)數(shù)量以及上下包絡(luò)線均值等進(jìn)行嚴(yán)格的計(jì)算和比較，以確保得到的分量確實(shí)滿足IMF的定義。迭代分解：從原始信號(hào)x(t)中減去第一個(gè)IMF分量c_1(t)，得到殘余信號(hào)r_1(t)，即r_1(t)=x(t)-c_1(t)。將r_1(t)視為新的原始信號(hào)，重復(fù)上述步驟，繼續(xù)分解得到第二個(gè)IMF分量c_2(t)和新的殘余信號(hào)r_2(t)，以此類推。這個(gè)迭代過程不斷地從殘余信號(hào)中提取出不同頻率尺度的IMF分量，直到殘余信號(hào)r_n(t)成為一個(gè)單調(diào)函數(shù)或只包含一個(gè)極點(diǎn)為止，此時(shí)的殘余信號(hào)r_n(t)表示信號(hào)的總體趨勢(shì)。信號(hào)重構(gòu)：經(jīng)過上述分解過程，原始信號(hào)x(t)可以表示為一系列IMF分量和殘余信號(hào)的線性疊加，即x(t)=\sum_{i=1}^{n}c_i(t)+r_n(t)。通過這種方式，復(fù)雜的原始信號(hào)被分解為多個(gè)具有明確物理意義的IMF分量和一個(gè)反映總體趨勢(shì)的殘余分量，為后續(xù)的信號(hào)分析和處理提供了便利。例如，在對(duì)異步電動(dòng)機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解后，我們可以通過分析各個(gè)IMF分量的特征，如頻率、幅值、能量等，來判斷軸承的運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)，殘余信號(hào)也可以反映出信號(hào)的長(zhǎng)期趨勢(shì)和整體變化情況，為全面了解信號(hào)的特性提供了重要信息。3.3EMD算法實(shí)現(xiàn)步驟確定信號(hào)極值點(diǎn)：對(duì)于給定的待分解信號(hào)x(t)，通過特定的算法尋找其所有的局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)。在實(shí)際操作中，常用的方法如利用導(dǎo)數(shù)的性質(zhì)，當(dāng)信號(hào)在某點(diǎn)的一階導(dǎo)數(shù)為零且二階導(dǎo)數(shù)小于零時(shí)，該點(diǎn)為局部極大值點(diǎn)；當(dāng)一階導(dǎo)數(shù)為零且二階導(dǎo)數(shù)大于零時(shí)，該點(diǎn)為局部極小值點(diǎn)。也可以采用一些專門的極值檢測(cè)算法，如基于樣條插值的極值檢測(cè)方法，通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行樣條插值，然后在插值曲線上尋找極值點(diǎn)，這種方法能夠更準(zhǔn)確地檢測(cè)出極值點(diǎn)，尤其是對(duì)于一些復(fù)雜的非平穩(wěn)信號(hào)，能夠有效提高極值檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。這些極值點(diǎn)是后續(xù)構(gòu)建包絡(luò)線和提取IMF的基礎(chǔ)，準(zhǔn)確地確定極值點(diǎn)對(duì)于EMD分解的效果至關(guān)重要。構(gòu)造上下包絡(luò)線：利用三次樣條插值法，分別將步驟1中確定的局部極大值點(diǎn)連接成上包絡(luò)線e_{max}(t)，將局部極小值點(diǎn)連接成下包絡(luò)線e_{min}(t)。三次樣條插值法是一種常用的曲線擬合方法，它能夠通過給定的離散點(diǎn)，生成一條光滑的曲線。在構(gòu)建包絡(luò)線時(shí)，三次樣條插值法能夠根據(jù)極值點(diǎn)的分布情況，生成緊密貼合信號(hào)峰值和谷值的包絡(luò)線，準(zhǔn)確地反映信號(hào)的波動(dòng)范圍。對(duì)于一個(gè)具有復(fù)雜波動(dòng)的振動(dòng)信號(hào)，通過三次樣條插值得到的上包絡(luò)線和下包絡(luò)線能夠完整地描繪出信號(hào)的輪廓，為后續(xù)計(jì)算均值曲線提供準(zhǔn)確的邊界信息。計(jì)算均值曲線：將上包絡(luò)線e_{max}(t)和下包絡(luò)線e_{min}(t)進(jìn)行平均，得到均值曲線m_1(t)，即m_1(t)=\frac{e_{max}(t)+e_{min}(t)}{2}。均值曲線m_1(t)反映了信號(hào)在該尺度下的低頻趨勢(shì)，它是信號(hào)中相對(duì)平穩(wěn)的部分，通過計(jì)算均值曲線，可以將信號(hào)中的高頻波動(dòng)和低頻趨勢(shì)分離開來。在一個(gè)包含多種頻率成分的信號(hào)中，均值曲線能夠突出信號(hào)的總體變化趨勢(shì)，而高頻波動(dòng)部分則被分離出來，為后續(xù)提取IMF分量提供了重要的參考。提取初步IMF分量：從原始信號(hào)x(t)中減去均值曲線m_1(t)，得到初步的IMF分量h_1(t)，即h_1(t)=x(t)-m_1(t)。這個(gè)初步的IMF分量h_1(t)可能并不滿足IMF的嚴(yán)格條件，需要進(jìn)一步的篩選處理。在實(shí)際信號(hào)處理中，由于信號(hào)中可能存在噪聲或其他干擾因素，初步得到的h_1(t)可能存在一些不規(guī)則的波動(dòng)，不滿足IMF上下包絡(luò)線均值為零的條件，因此需要通過多次篩選來去除這些干擾，使其滿足IMF的條件。篩選IMF：檢查h_1(t)是否滿足IMF的兩個(gè)條件。若不滿足，則將h_1(t)作為新的信號(hào)，重復(fù)上述步驟1至步驟4，即再次確定新信號(hào)的局部極值點(diǎn)、構(gòu)建包絡(luò)線、計(jì)算均值曲線并提取新的分量，直到得到滿足IMF條件的分量c_1(t)，這個(gè)c_1(t)就是原始信號(hào)x(t)的第一個(gè)IMF分量。在判斷過程中，需要對(duì)信號(hào)的極值點(diǎn)數(shù)量、過零點(diǎn)數(shù)量以及上下包絡(luò)線均值等進(jìn)行嚴(yán)格的計(jì)算和比較。例如，通過計(jì)算信號(hào)在整個(gè)數(shù)據(jù)段內(nèi)的極值點(diǎn)個(gè)數(shù)和過零點(diǎn)個(gè)數(shù)，判斷它們是否相等或至多相差一個(gè)；通過計(jì)算上下包絡(luò)線在任意時(shí)刻的均值，判斷是否為零。只有當(dāng)這些條件都滿足時(shí)，才能確定該分量為IMF。迭代分解：從原始信號(hào)x(t)中減去第一個(gè)IMF分量c_1(t)，得到殘余信號(hào)r_1(t)，即r_1(t)=x(t)-c_1(t)。將r_1(t)視為新的原始信號(hào)，重復(fù)上述步驟，繼續(xù)分解得到第二個(gè)IMF分量c_2(t)和新的殘余信號(hào)r_2(t)，以此類推。這個(gè)迭代過程不斷地從殘余信號(hào)中提取出不同頻率尺度的IMF分量，直到殘余信號(hào)r_n(t)成為一個(gè)單調(diào)函數(shù)或只包含一個(gè)極點(diǎn)為止，此時(shí)的殘余信號(hào)r_n(t)表示信號(hào)的總體趨勢(shì)。在迭代過程中，每一次分解得到的IMF分量都代表了信號(hào)中一個(gè)特定頻率尺度的振蕩模式，通過不斷地迭代，可以將信號(hào)中的各種頻率成分逐步分離出來，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的多尺度分析。信號(hào)重構(gòu)：經(jīng)過上述分解過程，原始信號(hào)x(t)可以表示為一系列IMF分量和殘余信號(hào)的線性疊加，即x(t)=\sum_{i=1}^{n}c_i(t)+r_n(t)。通過這種方式，復(fù)雜的原始信號(hào)被分解為多個(gè)具有明確物理意義的IMF分量和一個(gè)反映總體趨勢(shì)的殘余分量。在對(duì)異步電動(dòng)機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解后，我們可以通過分析各個(gè)IMF分量的特征，如頻率、幅值、能量等，來判斷軸承的運(yùn)行狀態(tài)。各個(gè)IMF分量可能分別對(duì)應(yīng)著正常運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)、因軸承故障而產(chǎn)生的特定頻率的振動(dòng)以及其他干擾因素引起的振動(dòng)等。同時(shí)，殘余信號(hào)也可以反映出信號(hào)的長(zhǎng)期趨勢(shì)和整體變化情況，為全面了解信號(hào)的特性提供了重要信息。3.4EMD技術(shù)在信號(hào)處理中的優(yōu)勢(shì)在信號(hào)處理領(lǐng)域，準(zhǔn)確地分析和提取信號(hào)中的關(guān)鍵信息對(duì)于眾多應(yīng)用至關(guān)重要，尤其是在處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)，傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法往往面臨諸多挑戰(zhàn)。而EMD技術(shù)憑借其獨(dú)特的自適應(yīng)特性和多尺度分析能力，在信號(hào)處理中展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)，為解決復(fù)雜信號(hào)分析問題提供了有力的工具。EMD技術(shù)對(duì)非線性、非平穩(wěn)信號(hào)具有卓越的自適應(yīng)性。傳統(tǒng)的傅里葉變換假設(shè)信號(hào)是線性和平穩(wěn)的，基于固定的正弦和余弦基函數(shù)進(jìn)行分解，在處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)，無法準(zhǔn)確捕捉信號(hào)的局部特征和時(shí)變特性。例如，在分析異步電動(dòng)機(jī)軸承故障時(shí)，由于故障的發(fā)展過程以及電機(jī)運(yùn)行工況的變化，其振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)出明顯的非線性和非平穩(wěn)特性。若使用傅里葉變換，將信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域后，會(huì)丟失信號(hào)在時(shí)間上的變化信息，難以準(zhǔn)確反映故障發(fā)生的時(shí)刻以及故障特征隨時(shí)間的演變。小波變換雖然在一定程度上能夠處理非平穩(wěn)信號(hào)，但其小波基的選擇依賴于經(jīng)驗(yàn)，不同的小波基對(duì)信號(hào)的分解效果差異較大，缺乏對(duì)信號(hào)的自適應(yīng)性。與之形成鮮明對(duì)比的是，EMD技術(shù)完全依據(jù)信號(hào)自身的時(shí)間尺度特征進(jìn)行分解，無需預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)。它能夠根據(jù)信號(hào)的局部特性，自適應(yīng)地將復(fù)雜信號(hào)分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)（IMF），每個(gè)IMF都代表了信號(hào)中一個(gè)特定的固有振蕩模式，反映了信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的局部特征。在處理異步電動(dòng)機(jī)軸承故障信號(hào)時(shí)，EMD可以根據(jù)信號(hào)的實(shí)際情況，自動(dòng)地將包含故障信息的不同頻率成分分離出來，準(zhǔn)確地提取出與故障相關(guān)的特征，不受信號(hào)線性和平穩(wěn)性的限制。這種自適應(yīng)性使得EMD在處理各種復(fù)雜信號(hào)時(shí)具有更強(qiáng)的通用性和靈活性，能夠更好地適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景下的信號(hào)分析需求。在故障特征提取方面，EMD技術(shù)同樣具有突出的優(yōu)勢(shì)。通過將復(fù)雜信號(hào)分解為多個(gè)IMF分量，EMD能夠清晰地揭示信號(hào)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和特征，使隱藏在復(fù)雜信號(hào)中的故障特征更容易被識(shí)別和提取。在異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷中，正常運(yùn)行狀態(tài)下的軸承振動(dòng)信號(hào)相對(duì)平穩(wěn)，而當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生特定頻率的振動(dòng)分量，這些故障特征往往與正常信號(hào)相互疊加，使得直接從原始信號(hào)中提取故障特征變得困難。EMD分解后的IMF分量能夠?qū)⒉煌l率的成分有效地分離出來，通過對(duì)各個(gè)IMF分量的分析，可以準(zhǔn)確地識(shí)別出與軸承故障相關(guān)的特征頻率和能量分布變化。例如，當(dāng)軸承出現(xiàn)疲勞剝落故障時(shí)，會(huì)在特定的頻率范圍內(nèi)產(chǎn)生能量集中的現(xiàn)象，通過對(duì)EMD分解得到的相應(yīng)IMF分量進(jìn)行能量分析，可以敏銳地捕捉到這種能量變化，從而準(zhǔn)確地判斷軸承是否存在疲勞剝落故障以及故障的嚴(yán)重程度。此外，EMD技術(shù)還能夠有效地抑制噪聲對(duì)故障特征提取的干擾。在實(shí)際的信號(hào)采集過程中，不可避免地會(huì)混入各種噪聲，這些噪聲會(huì)掩蓋故障特征，增加故障診斷的難度。EMD分解過程中，噪聲通常會(huì)被分配到高頻的IMF分量中，而與故障相關(guān)的有用信號(hào)則主要集中在低頻或特定頻率的IMF分量中。通過合理地篩選和分析IMF分量，可以有效地去除噪聲的影響，突出故障特征，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。四、基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷方法4.1故障診斷流程基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷流程主要包括信號(hào)采集、EMD分解、特征提取以及故障識(shí)別四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)緊密相連，共同實(shí)現(xiàn)對(duì)異步電動(dòng)機(jī)軸承故障的準(zhǔn)確診斷。信號(hào)采集是故障診斷的首要步驟，其準(zhǔn)確性和完整性直接影響后續(xù)的診斷結(jié)果。在實(shí)際操作中，通常在異步電動(dòng)機(jī)的軸承座上安裝加速度傳感器，用于采集軸承在運(yùn)行過程中的振動(dòng)信號(hào)。為了全面獲取軸承的振動(dòng)信息，一般會(huì)在水平、垂直和軸向三個(gè)方向上分別布置傳感器。在某工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)異步電動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障診斷時(shí)，在軸承座的水平方向安裝了型號(hào)為XX的加速度傳感器，垂直方向安裝了型號(hào)為YY的加速度傳感器，軸向安裝了型號(hào)為ZZ的加速度傳感器。這些傳感器能夠?qū)崟r(shí)感知軸承的振動(dòng)情況，并將其轉(zhuǎn)化為電信號(hào)輸出。同時(shí)，為了確保采集到的信號(hào)質(zhì)量，需要合理設(shè)置采樣頻率。根據(jù)奈奎斯特采樣定理，采樣頻率應(yīng)至少為信號(hào)最高頻率的兩倍。在異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷中，考慮到軸承故障特征頻率的范圍以及可能存在的高頻噪聲干擾，通常將采樣頻率設(shè)置為10kHz-20kHz。此外，為了提高信號(hào)的穩(wěn)定性和可靠性，還會(huì)對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，包括濾波、放大等操作。通過低通濾波器去除高頻噪聲，通過放大器對(duì)信號(hào)進(jìn)行放大，以滿足后續(xù)信號(hào)處理的要求。采集到的振動(dòng)信號(hào)往往包含多種頻率成分和噪聲干擾，為了提取出有用的故障特征信息，需要對(duì)其進(jìn)行EMD分解。將采集到的原始振動(dòng)信號(hào)輸入到EMD算法中，EMD算法會(huì)根據(jù)信號(hào)自身的時(shí)間尺度特征，將信號(hào)分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量和一個(gè)殘余分量。每個(gè)IMF分量都代表了信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的局部特征，反映了信號(hào)中不同頻率的振蕩模式。在對(duì)某異步電動(dòng)機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解時(shí)，得到了8個(gè)IMF分量和1個(gè)殘余分量。其中，IMF1主要包含了信號(hào)的高頻成分，可能與軸承的輕微磨損或表面粗糙度變化有關(guān)；IMF2-IMF4包含了信號(hào)的中頻成分，可能與軸承的疲勞剝落、裂紋擴(kuò)展等故障有關(guān)；IMF5-IMF7包含了信號(hào)的低頻成分，可能與軸承的松動(dòng)、不對(duì)中以及電機(jī)的不平衡等故障有關(guān)；殘余分量則主要反映了信號(hào)的趨勢(shì)項(xiàng)，可能與電機(jī)的負(fù)載變化、溫度變化等因素有關(guān)。通過對(duì)這些IMF分量和殘余分量的分析，可以深入了解信號(hào)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和特征，為后續(xù)的特征提取提供基礎(chǔ)。從EMD分解得到的IMF分量中提取能夠有效表征軸承故障的特征參數(shù)是故障診斷的關(guān)鍵步驟。常用的特征參數(shù)包括時(shí)域特征、頻域特征和時(shí)頻域特征。時(shí)域特征如均值、方差、峰值指標(biāo)、峭度指標(biāo)等，能夠反映信號(hào)的整體特性和變化趨勢(shì)。均值表示信號(hào)的平均水平，方差反映了信號(hào)的波動(dòng)程度，峰值指標(biāo)和峭度指標(biāo)則對(duì)信號(hào)中的沖擊成分較為敏感，常用于檢測(cè)軸承的早期故障。在某軸承故障診斷案例中，當(dāng)軸承出現(xiàn)輕微磨損時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)的峰值指標(biāo)和峭度指標(biāo)明顯增大，通過監(jiān)測(cè)這些時(shí)域特征參數(shù)的變化，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)軸承的潛在故障。頻域特征如功率譜密度、頻率幅值等，能夠反映信號(hào)在不同頻率上的能量分布情況。通過對(duì)IMF分量進(jìn)行傅里葉變換，得到其功率譜密度，分析功率譜中特征頻率的幅值和相位變化，可判斷軸承是否存在故障以及故障的類型。當(dāng)軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障時(shí)，在功率譜中會(huì)出現(xiàn)與內(nèi)圈故障特征頻率相關(guān)的峰值，通過檢測(cè)這些峰值的出現(xiàn)及其幅值變化，可以準(zhǔn)確判斷內(nèi)圈故障的存在和嚴(yán)重程度。時(shí)頻域特征如小波包能量、短時(shí)傅里葉變換等，能夠同時(shí)反映信號(hào)在時(shí)間和頻率上的變化特性，對(duì)于分析非平穩(wěn)信號(hào)具有重要意義。小波包能量可以將信號(hào)在不同頻帶內(nèi)的能量進(jìn)行分解和計(jì)算，通過分析不同頻帶的能量分布變化，提取出與故障相關(guān)的特征。短時(shí)傅里葉變換則可以在不同的時(shí)間窗口內(nèi)對(duì)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，得到信號(hào)的時(shí)頻分布圖像，直觀地展示信號(hào)在時(shí)間和頻率上的變化情況。將提取到的特征參數(shù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的故障識(shí)別模型中，以判斷軸承是否存在故障以及故障的類型和嚴(yán)重程度。常用的故障識(shí)別模型有支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等。支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類算法，通過尋找一個(gè)最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本分開。在軸承故障診斷中，首先需要收集大量的正常和故障狀態(tài)下的軸承振動(dòng)信號(hào)，并提取其特征參數(shù)，組成訓(xùn)練樣本集。然后，利用這些訓(xùn)練樣本對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整其參數(shù)，使其能夠準(zhǔn)確地對(duì)不同故障類型進(jìn)行分類。在測(cè)試階段，將待診斷的軸承振動(dòng)信號(hào)提取的特征參數(shù)輸入到訓(xùn)練好的支持向量機(jī)模型中，模型會(huì)根據(jù)訓(xùn)練得到的分類規(guī)則，輸出軸承的故障類型和嚴(yán)重程度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力。在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行軸承故障診斷時(shí)，通常采用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱藏層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)提取的特征參數(shù)數(shù)量確定，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)故障類型的數(shù)量確定。然后，利用訓(xùn)練樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，使網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地對(duì)不同故障類型進(jìn)行分類。在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的故障識(shí)別模型，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和驗(yàn)證，以提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2信號(hào)采集與預(yù)處理4.2.1采集振動(dòng)或電流信號(hào)在異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷中，振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)是兩種常用的信號(hào)類型，它們各自具有獨(dú)特的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，為故障診斷提供了重要的信息依據(jù)。振動(dòng)信號(hào)能夠直接反映軸承的運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，如疲勞剝落、磨損、腐蝕等，會(huì)導(dǎo)致軸承的表面粗糙度增加、間隙變大或結(jié)構(gòu)損壞，這些變化會(huì)使軸承在旋轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生異常的振動(dòng)。通過采集振動(dòng)信號(hào)，可以捕捉到這些異常振動(dòng)的特征，從而判斷軸承是否存在故障以及故障的類型和嚴(yán)重程度。在滾動(dòng)軸承出現(xiàn)疲勞剝落故障時(shí)，剝落點(diǎn)會(huì)在軸承旋轉(zhuǎn)過程中與滾動(dòng)體產(chǎn)生碰撞，從而產(chǎn)生周期性的沖擊振動(dòng)，其振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形會(huì)出現(xiàn)明顯的沖擊脈沖，頻域中會(huì)出現(xiàn)與故障相關(guān)的特征頻率。為了準(zhǔn)確采集振動(dòng)信號(hào)，通常在異步電動(dòng)機(jī)的軸承座上安裝加速度傳感器。加速度傳感器能夠?qū)⒄駝?dòng)的加速度轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，便于后續(xù)的信號(hào)處理和分析。在選擇加速度傳感器時(shí)，需要考慮其靈敏度、頻率響應(yīng)范圍、測(cè)量量程等參數(shù)。一般來說，應(yīng)選擇靈敏度較高的傳感器，以提高對(duì)微弱振動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)能力；頻率響應(yīng)范圍應(yīng)覆蓋軸承故障可能產(chǎn)生的頻率范圍，確保能夠準(zhǔn)確捕捉到故障特征頻率；測(cè)量量程則要根據(jù)電機(jī)的實(shí)際運(yùn)行情況進(jìn)行合理選擇，避免信號(hào)過載。在實(shí)際安裝加速度傳感器時(shí)，一般會(huì)在水平、垂直和軸向三個(gè)方向上分別布置傳感器。這是因?yàn)檩S承在運(yùn)行過程中，其振動(dòng)可能在不同方向上表現(xiàn)出不同的特征。通過在多個(gè)方向上采集振動(dòng)信號(hào)，可以更全面地了解軸承的振動(dòng)情況，提高故障診斷的準(zhǔn)確性。在一些大型異步電動(dòng)機(jī)中，水平方向的振動(dòng)可能主要反映了軸承的徑向受力情況，垂直方向的振動(dòng)可能與電機(jī)的不平衡有關(guān)，而軸向方向的振動(dòng)則可能與軸承的軸向竄動(dòng)或不對(duì)中有關(guān)。通過對(duì)三個(gè)方向振動(dòng)信號(hào)的綜合分析，可以更準(zhǔn)確地判斷軸承的故障原因和部位。電流信號(hào)也是異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷的重要依據(jù)之一。雖然電流信號(hào)不像振動(dòng)信號(hào)那樣直接反映軸承的機(jī)械狀態(tài)，但由于軸承故障會(huì)引起電機(jī)氣隙磁場(chǎng)的變化，進(jìn)而導(dǎo)致定子電流的變化，因此通過分析電流信號(hào)也可以間接檢測(cè)到軸承故障。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)使電機(jī)的轉(zhuǎn)子偏心，導(dǎo)致氣隙不均勻，從而使定子電流中出現(xiàn)與故障相關(guān)的諧波分量。這些諧波分量的頻率和幅值變化可以作為判斷軸承故障的重要特征。采集電流信號(hào)時(shí)，常用的方法是使用電流互感器或霍爾電流傳感器。電流互感器通過電磁感應(yīng)原理將大電流轉(zhuǎn)換為小電流，便于測(cè)量和處理；霍爾電流傳感器則利用霍爾效應(yīng)，能夠直接測(cè)量直流和交流電流，具有響應(yīng)速度快、精度高等優(yōu)點(diǎn)。在選擇電流傳感器時(shí)，同樣需要考慮其精度、線性度、帶寬等參數(shù)，以確保采集到的電流信號(hào)能夠準(zhǔn)確反映電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)在異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷中都具有重要的作用。在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)具體情況選擇合適的信號(hào)類型進(jìn)行采集，也可以同時(shí)采集振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)，通過對(duì)兩種信號(hào)的綜合分析，進(jìn)一步提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2.2預(yù)處理在異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷過程中，對(duì)采集到的振動(dòng)或電流信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。由于實(shí)際采集到的信號(hào)往往受到各種噪聲的干擾，并且信號(hào)的幅值和范圍可能存在差異，這些因素會(huì)對(duì)后續(xù)的信號(hào)分析和故障診斷產(chǎn)生不利影響。因此，需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波、去噪、歸一化等預(yù)處理操作，以提高信號(hào)質(zhì)量，為準(zhǔn)確的故障診斷奠定基礎(chǔ)。濾波是預(yù)處理的重要步驟之一，其目的是去除信號(hào)中的噪聲和干擾，突出有用的故障特征信息。在異步電動(dòng)機(jī)運(yùn)行過程中，采集到的信號(hào)可能包含多種噪聲成分，如高頻噪聲、低頻噪聲以及周期性干擾等。這些噪聲會(huì)掩蓋故障特征，增加故障診斷的難度。通過濾波操作，可以根據(jù)信號(hào)的頻率特性，設(shè)計(jì)合適的濾波器，將噪聲和干擾從信號(hào)中濾除。低通濾波器可以有效地去除高頻噪聲，使信號(hào)更加平滑；高通濾波器則可以去除低頻噪聲和直流分量，突出信號(hào)中的高頻變化部分；帶通濾波器可以選擇特定頻率范圍內(nèi)的信號(hào)，抑制其他頻率的噪聲和干擾。在處理異步電動(dòng)機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)時(shí)，由于軸承故障特征頻率通常在一定的頻率范圍內(nèi)，可使用帶通濾波器將該頻率范圍內(nèi)的信號(hào)保留下來，去除其他頻率的噪聲，從而提高信號(hào)的信噪比，使故障特征更加明顯。去噪是進(jìn)一步提高信號(hào)質(zhì)量的關(guān)鍵操作。除了通過濾波去除特定頻率的噪聲外，還可以采用其他去噪方法，如小波閾值去噪、自適應(yīng)濾波去噪等。小波閾值去噪是基于小波變換的方法，它利用小波函數(shù)的多分辨率分析特性，將信號(hào)分解到不同的頻率子帶中。在每個(gè)子帶中，根據(jù)噪聲和信號(hào)的特性，設(shè)置合適的閾值，將小于閾值的小波系數(shù)置零，從而去除噪聲。對(duì)于含有大量噪聲的異步電動(dòng)機(jī)電流信號(hào)，經(jīng)過小波閾值去噪后，可以有效地去除噪聲干擾，保留信號(hào)中的有用信息，提高信號(hào)的清晰度和可靠性。自適應(yīng)濾波去噪則是根據(jù)信號(hào)的實(shí)時(shí)變化，自動(dòng)調(diào)整濾波器的參數(shù)，以達(dá)到最佳的去噪效果。它通過不斷地監(jiān)測(cè)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，如均值、方差等，自適應(yīng)地調(diào)整濾波器的權(quán)重，使濾波器能夠更好地適應(yīng)信號(hào)中的噪聲變化，從而實(shí)現(xiàn)高效的去噪。歸一化是為了消除信號(hào)幅值和范圍差異對(duì)后續(xù)分析的影響。在采集信號(hào)時(shí)，由于傳感器的靈敏度、測(cè)量環(huán)境等因素的不同，不同信號(hào)的幅值和范圍可能存在較大差異。這種差異會(huì)影響到信號(hào)分析和故障診斷模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。通過歸一化操作，可以將信號(hào)的幅值和范圍統(tǒng)一到一個(gè)特定的區(qū)間內(nèi)，如[0,1]或[-1,1]。常見的歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-分?jǐn)?shù)歸一化。最小-最大歸一化是將信號(hào)的最小值映射為0，最大值映射為1，其他值按照比例進(jìn)行映射；Z-分?jǐn)?shù)歸一化則是根據(jù)信號(hào)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，將信號(hào)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使處理后的信號(hào)均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷時(shí)，如果不進(jìn)行歸一化處理，信號(hào)幅值的差異可能會(huì)導(dǎo)致某些特征對(duì)模型的影響過大，而其他特征的作用被忽視，從而影響模型的分類性能。經(jīng)過歸一化處理后，所有特征在模型中的權(quán)重更加均衡，能夠提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。4.3EMD分解與特征提取4.3.1EMD分解信號(hào)利用EMD將預(yù)處理后的信號(hào)分解為多個(gè)IMF分量是基于EMD的異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷方法中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這一過程能夠深入挖掘信號(hào)中的隱藏信息，將復(fù)雜的信號(hào)分解為一系列具有明確物理意義的固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量，從而為后續(xù)的故障特征提取和診斷提供有力支持。將經(jīng)過濾波、去噪、歸一化等預(yù)處理操作后的振動(dòng)或電流信號(hào)輸入到EMD算法中。以異步電動(dòng)機(jī)軸承的振動(dòng)信號(hào)為例，在某實(shí)際案例中，采集到的振動(dòng)信號(hào)受到現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境噪聲和其他干擾因素的影響，經(jīng)過預(yù)處理后，其信噪比得到了顯著提高，為EMD分解奠定了良好的基礎(chǔ)。EMD算法首先會(huì)對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行極值點(diǎn)檢測(cè)，確定信號(hào)中的所有局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)。這一步驟是后續(xù)構(gòu)建包絡(luò)線和提取IMF分量的基礎(chǔ)，準(zhǔn)確地檢測(cè)極值點(diǎn)對(duì)于分解結(jié)果的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。在檢測(cè)極值點(diǎn)時(shí)，可采用多種方法，如利用導(dǎo)數(shù)的性質(zhì)，當(dāng)信號(hào)的一階導(dǎo)數(shù)為零且二階導(dǎo)數(shù)小于零時(shí)，該點(diǎn)為局部極大值點(diǎn)；當(dāng)一階導(dǎo)數(shù)為零且二階導(dǎo)數(shù)大于零時(shí)，該點(diǎn)為局部極小值點(diǎn)。也可以使用專門的極值檢測(cè)算法，如基于樣條插值的極值檢測(cè)方法，通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行樣條插值，然后在插值曲線上尋找極值點(diǎn)，這種方法能夠更準(zhǔn)確地檢測(cè)出極值點(diǎn)，尤其是對(duì)于一些復(fù)雜的非平穩(wěn)信號(hào)，能夠有效提高極值檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。利用三次樣條插值法，分別將局部極大值點(diǎn)連接成上包絡(luò)線，將局部極小值點(diǎn)連接成下包絡(luò)線。三次樣條插值法能夠根據(jù)極值點(diǎn)的分布情況，生成緊密貼合信號(hào)峰值和谷值的包絡(luò)線，準(zhǔn)確地反映信號(hào)的波動(dòng)范圍。對(duì)于一個(gè)具有復(fù)雜波動(dòng)的振動(dòng)信號(hào)，通過三次樣條插值得到的上包絡(luò)線和下包絡(luò)線能夠完整地描繪出信號(hào)的輪廓，為后續(xù)計(jì)算均值曲線提供準(zhǔn)確的邊界信息。將上包絡(luò)線和下包絡(luò)線進(jìn)行平均，得到均值曲線。均值曲線反映了信號(hào)在該尺度下的低頻趨勢(shì)，它是信號(hào)中相對(duì)平穩(wěn)的部分，通過計(jì)算均值曲線，可以將信號(hào)中的高頻波動(dòng)和低頻趨勢(shì)分離開來。在一個(gè)包含多種頻率成分的信號(hào)中，均值曲線能夠突出信號(hào)的總體變化趨勢(shì)，而高頻波動(dòng)部分則被分離出來，為后續(xù)提取IMF分量提供了重要的參考。從原始信號(hào)中減去均值曲線，得到初步的IMF分量。這個(gè)初步的IMF分量可能并不滿足IMF的嚴(yán)格條件，需要進(jìn)一步的篩選處理。在實(shí)際信號(hào)處理中，由于信號(hào)中可能存在噪聲或其他干擾因素，初步得到的IMF分量可能存在一些不規(guī)則的波動(dòng)，不滿足IMF上下包絡(luò)線均值為零的條件，因此需要通過多次篩選來去除這些干擾，使其滿足IMF的條件。檢查初步得到的IMF分量是否滿足IMF的兩個(gè)條件。若不滿足，則將該IMF分量作為新的信號(hào)，重復(fù)上述確定極值點(diǎn)、構(gòu)建包絡(luò)線、計(jì)算均值曲線并提取新的分量的步驟，直到得到滿足IMF條件的分量，這個(gè)分量就是原始信號(hào)的第一個(gè)IMF分量。在判斷過程中，需要對(duì)信號(hào)的極值點(diǎn)數(shù)量、過零點(diǎn)數(shù)量以及上下包絡(luò)線均值等進(jìn)行嚴(yán)格的計(jì)算和比較。例如，通過計(jì)算信號(hào)在整個(gè)數(shù)據(jù)段內(nèi)的極值點(diǎn)個(gè)數(shù)和過零點(diǎn)個(gè)數(shù)，判斷它們是否相等或至多相差一個(gè)；通過計(jì)算上下包絡(luò)線在任意時(shí)刻的均值，判斷是否為零。只有當(dāng)這些條件都滿足時(shí)，才能確定該分量為IMF。從原始信號(hào)中減去第一個(gè)IMF分量，得到殘余信號(hào)。將殘余信號(hào)視為新的原始信號(hào)，重復(fù)上述步驟，繼續(xù)分解得到第二個(gè)IMF分量和新的殘余信號(hào)，以此類推。這個(gè)迭代過程不斷地從殘余信號(hào)中提取出不同頻率尺度的IMF分量，直到殘余信號(hào)成為一個(gè)單調(diào)函數(shù)或只包含一個(gè)極點(diǎn)為止，此時(shí)的殘余信號(hào)表示信號(hào)的總體趨勢(shì)。通過這種方式，原始信號(hào)被分解為一系列IMF分量和一個(gè)殘余分量，每個(gè)IMF分量都代表了信號(hào)中一個(gè)特定的固有振蕩模式，反映了信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的局部特征。4.3.2特征提取從EMD分解得到的IMF分量中提取能夠有效表征軸承故障的特征參數(shù)，是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確故障診斷的關(guān)鍵。這些特征參數(shù)可以從時(shí)域、頻域和時(shí)頻域三個(gè)方面進(jìn)行提取，它們從不同角度反映了軸承的運(yùn)行狀態(tài)，與軸承故障之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)。在時(shí)域上，常用的特征參數(shù)包括均值、方差、峰值指標(biāo)、峭度指標(biāo)等。均值表示信號(hào)的平均水平，它在一定程度上反映了信號(hào)的總體強(qiáng)度。當(dāng)軸承處于正常運(yùn)行狀態(tài)時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的均值相對(duì)穩(wěn)定；而當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，如磨損、疲勞剝落等，會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)的幅值發(fā)生變化，從而使均值也發(fā)生相應(yīng)的改變。方差則反映了信號(hào)的波動(dòng)程度，方差越大，說明信號(hào)的波動(dòng)越劇烈。在軸承故障初期，可能會(huì)出現(xiàn)一些微小的缺陷，這些缺陷會(huì)引起振動(dòng)信號(hào)的局部波動(dòng)，導(dǎo)致方差增大。峰值指標(biāo)對(duì)信號(hào)中的沖擊成分較為敏感，它能夠突出信號(hào)中的瞬時(shí)峰值。在軸承發(fā)生故障時(shí)，如出現(xiàn)剝落、裂紋等，會(huì)產(chǎn)生周期性的沖擊振動(dòng)，這些沖擊振動(dòng)在時(shí)域信號(hào)中表現(xiàn)為明顯的峰值，使得峰值指標(biāo)顯著增大。峭度指標(biāo)則是對(duì)信號(hào)的沖擊特性進(jìn)行量化的一個(gè)重要參數(shù)，它能夠更準(zhǔn)確地反映信號(hào)中的沖擊成分。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，峭度指標(biāo)通常會(huì)明顯增大，而且對(duì)于早期故障的檢測(cè)具有較高的靈敏度。在某異步電動(dòng)機(jī)軸承故障診斷案例中，當(dāng)軸承出現(xiàn)輕微磨損時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的峰值指標(biāo)和峭度指標(biāo)就開始逐漸增大，隨著磨損程度的加劇，這些指標(biāo)的變化更加明顯。通過監(jiān)測(cè)這些時(shí)域特征參數(shù)的變化，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)軸承的潛在故障。頻域特征能夠反映信號(hào)在不同頻率上的能量分布情況，常用的頻域特征參數(shù)有功率譜密度、頻率幅值等。對(duì)IMF分量進(jìn)行傅里葉變換，將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，得到其功率譜密度。功率譜密度表示信號(hào)的能量在不同頻率上的分布情況，通過分析功率譜中特征頻率的幅值和相位變化，可以判斷軸承是否存在故障以及故障的類型。當(dāng)軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)在特定的頻率上產(chǎn)生能量集中的現(xiàn)象，這個(gè)頻率就是內(nèi)圈故障的特征頻率。在功率譜中，與內(nèi)圈故障特征頻率相關(guān)的峰值會(huì)明顯增大，通過檢測(cè)這些峰值的出現(xiàn)及其幅值變化，可以準(zhǔn)確判斷內(nèi)圈故障的存在和嚴(yán)重程度。頻率幅值則直接反映了信號(hào)在各個(gè)頻率上的強(qiáng)度大小，不同的故障類型會(huì)導(dǎo)致不同頻率上的幅值發(fā)生變化。外圈故障的特征頻率與內(nèi)圈故障的特征頻率不同，通過分析不同頻率上的幅值變化，可以區(qū)分不同的故障類型。時(shí)頻域特征同時(shí)考慮了信號(hào)在時(shí)間和頻率上的變化特性，對(duì)于分析非平穩(wěn)信號(hào)具有重要意義。常見的時(shí)頻域特征提取方法有小波包能量、短時(shí)傅里葉變換等。小波包能量可以將信號(hào)在不同頻帶內(nèi)的能量進(jìn)行分解和計(jì)算，通過分析不同頻帶的能量分布變化，提取出與故障相關(guān)的特征。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)在某些特定的頻帶內(nèi)產(chǎn)生能量的變化，通過監(jiān)測(cè)這些頻帶的能量變化，可以判斷軸承的運(yùn)行狀態(tài)。短時(shí)傅里葉變換則可以在不同的時(shí)間窗口內(nèi)對(duì)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，得到信號(hào)的時(shí)頻分布圖像，直觀地展示信號(hào)在時(shí)間和頻率上的變化情況。在圖像中，不同的故障類型會(huì)表現(xiàn)出不同