基于振動(dòng)與電流的感應(yīng)電機(jī)軸承故障診斷系統(tǒng)

井云飛，鞏曉赟，張偉業(yè)，馬建榮，馬斌智

（鄭州輕工業(yè)學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院，河南鄭州 450002）

0 引言

感應(yīng)電機(jī)作為一種重要的電器設(shè)備，以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、性能可靠的特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和日常生活中。而電機(jī)作為生產(chǎn)系統(tǒng)的動(dòng)力源，一旦發(fā)生故障，必然會(huì)造成重大的經(jīng)濟(jì)損失，所以對(duì)感應(yīng)電機(jī)進(jìn)行早期故障診斷，具有重要意義。根據(jù)文獻(xiàn)[1]對(duì)感應(yīng)電機(jī)故障類(lèi)型的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，在感應(yīng)電機(jī)出現(xiàn)故障的概率中，電機(jī)軸承故障發(fā)生的概率占40%左右。對(duì)感應(yīng)電機(jī)軸承故障診斷的研究一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)，其研究方法主要以振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障診斷，如基于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻分析、幅值域分析以及解調(diào)分析等。電機(jī)軸承發(fā)生故障的同時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)子與定子之間的氣隙也會(huì)出現(xiàn)變化，導(dǎo)致氣隙磁通發(fā)生調(diào)制，從而在定子電流信號(hào)中產(chǎn)生相應(yīng)的諧波電流，因此，在定子電流信號(hào)中將會(huì)有反映軸承故障的特征信息。文獻(xiàn)[2]介紹了在電機(jī)振動(dòng)信號(hào)及定子電流信號(hào)中的故障特征頻率，提出了基于定子電流信號(hào)的頻譜分析法MCSA（Motor Carrent Spectral Analysis，電機(jī)電流頻譜分析）來(lái)檢測(cè)軸承故障。但定子電流信號(hào)中反映諧波分量的幅值較小，容易被基頻和電流噪聲淹沒(méi)。針對(duì)電機(jī)軸承故障振動(dòng)信號(hào)和定子電流信號(hào)的不同調(diào)制特點(diǎn)，提出基于振動(dòng)信號(hào)和定子電流信號(hào)解調(diào)分析的感應(yīng)電機(jī)軸承故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)，對(duì)電機(jī)軸承的早期故障進(jìn)行準(zhǔn)確診斷。

信號(hào)解調(diào)的方法有Hilbert解調(diào)法、絕對(duì)值解調(diào)法、線(xiàn)性算子解調(diào)法、平方解調(diào)法、能量解調(diào)法等[3]。本文設(shè)計(jì)的基于Lab－VIEW的感應(yīng)電機(jī)軸承故障診斷系統(tǒng)中的解調(diào)分析則是利用基于LabVIEW軟件的Hilbert變換函數(shù)。LabVIEW是NI公司推出的一款功能強(qiáng)大的基于圖形化編程的設(shè)計(jì)軟件，為各種監(jiān)測(cè)、控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了豐富開(kāi)發(fā)工具[4]。這些開(kāi)發(fā)工具包含對(duì)信號(hào)分析處理的各種 VI 函數(shù)，如 Hilbert變換，F(xiàn)FT，Cepstrum，Power spectrum等。利用這些函數(shù)，用戶(hù)可以快速地進(jìn)行各種強(qiáng)大的數(shù)字信號(hào)處理，而無(wú)需關(guān)注各種復(fù)雜的信號(hào)處理算法[5]。

1 軸承振動(dòng)信號(hào)和定子電流信號(hào)特點(diǎn)及Hilbert解調(diào)

1.1 軸承故障振動(dòng)特征分析

軸承發(fā)生磨損、點(diǎn)蝕等表面損傷類(lèi)故障時(shí)，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中產(chǎn)生異常振動(dòng)，該異常振動(dòng)是在平穩(wěn)振動(dòng)的基礎(chǔ)上，每隔一段時(shí)間就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)周期性沖擊成分，而在頻譜中就會(huì)相應(yīng)出現(xiàn)反映故障特征頻率的波峰。根據(jù)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析，計(jì)算得到的軸承故障特征頻率，就能準(zhǔn)確的判斷出軸承的故障類(lèi)型。

軸承故障根據(jù)故障位置的不同可分為：外圈缺損、內(nèi)圈缺損、滾動(dòng)體缺損和保持架缺損。不同的故障會(huì)導(dǎo)致電機(jī)產(chǎn)生不同的振動(dòng)頻率，軸承故障特征頻率的計(jì)算公式為式（1）～式（4）[6]：

其中，fr為電機(jī)轉(zhuǎn)速，d為滾動(dòng)體的直徑，D為軸承的節(jié)圓直徑，琢為接觸角，z為滾動(dòng)體個(gè)數(shù)。

由于激振力的激勵(lì)，使得軸承與電機(jī)外殼及傳感器形成的振動(dòng)系統(tǒng)產(chǎn)生了各種頻率成分組成的隨機(jī)振動(dòng)，所以由振動(dòng)傳感器獲取的振動(dòng)信號(hào)是由電機(jī)系統(tǒng)和傳感器系統(tǒng)調(diào)制后的響應(yīng)信號(hào)，包含了軸承故障信號(hào)，電機(jī)系統(tǒng)固有振動(dòng)信號(hào)和傳感器系統(tǒng)固有振動(dòng)信號(hào)等。由軸承故障特征頻率計(jì)算公式（1）～（4）可知，軸承故障特征頻率比較低，但在低頻段受到的干擾因素較多，對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)單的頻譜分析，得不到理想的診斷結(jié)果。對(duì)其進(jìn)行解調(diào)分析，可以得到含有軸承故障信息的包絡(luò)信號(hào)，從而避免了外在干擾，再對(duì)獲得的包絡(luò)信號(hào)分析，提取故障特征頻率，就能準(zhǔn)確地對(duì)軸承故障進(jìn)行診斷。

1.2 軸承故障定子電流特征分析

當(dāng)電機(jī)軸承發(fā)生故障時(shí)，引起的異常振動(dòng)會(huì)導(dǎo)致電機(jī)轉(zhuǎn)子與定子之間的間隙發(fā)生變化，使得氣隙磁通發(fā)生調(diào)制，調(diào)制過(guò)的氣隙磁通會(huì)在定子繞組中產(chǎn)生相應(yīng)的諧波電流，使定子電流特征發(fā)生變化?；诙ㄗ与娏鞣治龅碾姍C(jī)軸承故障診斷方法已經(jīng)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。相比于振動(dòng)信號(hào)分析方法，定子電流分析法具有以下優(yōu)點(diǎn)：①非嵌入式測(cè)量，不影響電機(jī)運(yùn)行；②定子電流對(duì)故障非常敏感，幾乎所有的電機(jī)故障都會(huì)引起定子電流發(fā)生變化；③定子電流不受電機(jī)振動(dòng)的影響，只與轉(zhuǎn)子和定子間的相對(duì)振動(dòng)有關(guān)。

Schone[7]研究轉(zhuǎn)子中心的徑向運(yùn)動(dòng)對(duì)氣隙偏心的影響，得出軸承故障特征頻率與定子電流諧波頻率之間的映射關(guān)系見(jiàn)式（5）。

其中，fcf為定子電流諧波頻率；fs為電源供電頻率；fc為軸承故障特征頻率；k=1，2，3，...。隨后 Blodt[8]在此基礎(chǔ)上，同時(shí)考慮扭轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)與徑向偏心兩種情況，提出了更加精確的軸承故障特征頻率與定子電流諧波頻率之間的映射關(guān)系。表1為電機(jī)軸承故障引起的電機(jī)定子電流諧波頻率。

表1 電機(jī)軸承故障引起的電機(jī)定子電流諧波頻率

表1中的fs為電源供電頻率；fr為電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)頻率；fc為保持架旋轉(zhuǎn)頻率；f0，fi與fb分別為軸承外圈、內(nèi)圈和滾動(dòng)體故障特征頻率；k=1，2，3…。

2 診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)

電機(jī)軸承故障診斷系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案：先對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域分析，并且依據(jù)振動(dòng)信號(hào)和定子電流信號(hào)時(shí)不同域參數(shù)對(duì)故障的敏感度，選定峭度指標(biāo)為參數(shù)來(lái)判斷電機(jī)軸承是否發(fā)生故障及發(fā)生故障的嚴(yán)重程度。因?yàn)楫?dāng)電機(jī)軸承運(yùn)行質(zhì)量下降時(shí)，振動(dòng)信號(hào)時(shí)域分析中峭度指標(biāo)隨之上升且比較敏感，如果峭度指標(biāo)小于設(shè)定的參考值，則電機(jī)軸承正常，如果峭度指標(biāo)大于設(shè)定的參考值則說(shuō)明電機(jī)軸承出現(xiàn)故障；而定子電流信號(hào)中峰值指標(biāo)隨著電機(jī)軸承運(yùn)行質(zhì)量的下降而減小，如果峰值指標(biāo)小于設(shè)定的預(yù)警值下限，則電機(jī)軸承出現(xiàn)故障，如果峰值指標(biāo)大于設(shè)定的預(yù)警值上限則說(shuō)明電機(jī)軸承正常。最后，再運(yùn)用頻譜分析中的FFT（Fast Fourier Transformation，快速傅里葉變換）分析和包絡(luò)譜分析對(duì)振動(dòng)信號(hào)和定子電流信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，綜合兩種信號(hào)的分析結(jié)果確定故障的種類(lèi)和位置。按照總體設(shè)計(jì)方案，可得到電機(jī)軸承故障診斷流程（圖1）。

圖1 電機(jī)軸承故障診斷流程

電機(jī)軸承故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，主要采用主程序調(diào)用子程序的方法。并利用Lab－VIEW的“條件結(jié)構(gòu)”實(shí)現(xiàn)了用戶(hù)登錄界面的設(shè)計(jì)（圖 2），通過(guò)登錄界面輸入正確賬號(hào)密碼，即可進(jìn)入故障診斷界面（圖3）。診斷界面利用選項(xiàng)卡的調(diào)用功能，結(jié)合“條件結(jié)構(gòu)”實(shí)現(xiàn)了調(diào)用“時(shí)域分析”、“頻譜分析”、“解調(diào)分析”及“自相關(guān)分析”“仿真分析”等模塊。其中“時(shí)域分析”、“頻譜分析”、“解調(diào)分析”與“自相關(guān)分析”等模塊是實(shí)測(cè)信號(hào)分析系統(tǒng)，對(duì)實(shí)驗(yàn)得到的電機(jī)軸承真實(shí)信號(hào)進(jìn)行診斷分析。而“仿真分析”模塊不參與實(shí)際信號(hào)的處理，是為了更加方便地驗(yàn)證軟件設(shè)計(jì)時(shí)關(guān)鍵程序的正確性，它與實(shí)測(cè)信號(hào)分析系統(tǒng)的關(guān)鍵程序相同。

圖2 系統(tǒng)登錄界面

圖3 故障診斷界面

（1） 時(shí)域分析模塊。時(shí)域分析模塊主要顯示被分析數(shù)據(jù)的峰值、均值、峭度指標(biāo)等時(shí)域統(tǒng)計(jì)參數(shù)的大小，并通過(guò)觀(guān)察各個(gè)參數(shù)對(duì)電機(jī)軸承故障的敏感程度，選取較敏感的參數(shù)作為故障預(yù)警參考量，用于初步判斷軸承是否發(fā)生故障的指標(biāo)。該模塊主要利用峭度值標(biāo)判定電機(jī)軸承是否發(fā)生故障以及故障的嚴(yán)重程度。將待測(cè)電機(jī)軸承的峭度指標(biāo)，與同一工況下正常電機(jī)軸承的峭度指標(biāo)作對(duì)比，如軸承故障振動(dòng)信號(hào)的峭度指標(biāo)明顯高于參考數(shù)值，則說(shuō)明電機(jī)軸承發(fā)生故障；軸承故障定子電流信號(hào)的峰值指標(biāo)小于正常電機(jī)軸承的參數(shù)值，表明電機(jī)軸承出現(xiàn)故障。

（2）頻譜分析模塊。頻域分析的方法有很多，包括FFT、功率譜、小波分析等方法，該系統(tǒng)選用FFT與功率譜，它是頻域分析中最常用的一種方法。FFT分析將電機(jī)軸承的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為頻域信號(hào)來(lái)分析。功率譜反映了信號(hào)的功率隨頻率的分布情況。

（3）解調(diào)分析模塊。包絡(luò)譜分析利用Hilbert解調(diào)法對(duì)調(diào)制信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，得到故障信號(hào)的包絡(luò)，再對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，對(duì)比計(jì)算得到的軸承故障特征頻率，即可確定軸承故障發(fā)生的位置。

（4）自相關(guān)分析模塊。自相關(guān)分析法是對(duì)機(jī)械信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析最常用的方法之一，也是故障診斷的重要手段，這是因?yàn)樽韵嚓P(guān)函數(shù)有一個(gè)非常重要的性質(zhì)，若信號(hào)中含有周期成分，其自相關(guān)函數(shù)具有明顯的周期性，且隨著時(shí)間變化自相關(guān)函數(shù)幅值衰減的很慢。電機(jī)發(fā)生故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)和定子電流均為調(diào)制信號(hào)，具有一定的周期性，在自相關(guān)分析中其幅值衰減速度要小于正常軸承信號(hào)的幅值衰減速度。

（5）仿真分析模塊。該模塊的主要功能是利用自動(dòng)生成的模擬信號(hào)來(lái)驗(yàn)證關(guān)鍵程序的正確性。點(diǎn)擊選項(xiàng)卡中的“仿真分析”按鈕，系統(tǒng)就會(huì)進(jìn)入仿真分析模塊，該模塊包括：“信號(hào)生成”、“時(shí)域分析”、“頻譜分析”和“相關(guān)分析”等4個(gè)子模塊。

3 實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證軸承故障診斷系統(tǒng)的穩(wěn)定性，分別采用機(jī)械故障綜合模擬試驗(yàn)臺(tái)采集的軸承故障振動(dòng)信號(hào)和定子電流信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗(yàn)證，以及美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)提供的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗(yàn)證。

3.1 振動(dòng)信號(hào)分析

采用機(jī)械故障綜合模擬試驗(yàn)臺(tái)采集的軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗(yàn)證。選取采樣頻率為12 800 Hz，轉(zhuǎn)速2100 r/min的電機(jī)軸承內(nèi)圈故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在這一部分中，對(duì)采集到的電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)也進(jìn)行分析，分析結(jié)果如下：

圖4是電機(jī)軸承內(nèi)圈故障的振動(dòng)信號(hào)的分析結(jié)果，從圖4a可以看出振動(dòng)信號(hào)出現(xiàn)周期性沖擊現(xiàn)象，預(yù)警燈亮紅燈，峭度指標(biāo)13.879 7，遠(yuǎn)大于正常軸承的數(shù)值，說(shuō)明軸承出現(xiàn)了故障，且比較嚴(yán)重。

對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，得到振動(dòng)信號(hào)的頻譜圖（圖4b），從圖4b可以看出振動(dòng)信號(hào)的頻譜圖較大幅值都集中在低頻段，說(shuō)明故障特征可能隱藏在低頻段內(nèi)。

圖4 軸承內(nèi)圈故障振動(dòng)信號(hào)分析結(jié)果

對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行解調(diào)分析，得到Hilbert解調(diào)譜（圖4c）。從圖4c中的解調(diào)結(jié)果可以看出，振動(dòng)信號(hào)的解調(diào)頻譜在168.75 Hz處有較大峰值存在，與計(jì)算得到的軸承內(nèi)圈故障特征頻率169.54 Hz接近。

另外，根據(jù)美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)提供的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，選取滾動(dòng)軸承驅(qū)動(dòng)端采樣頻率為12 kHz，轉(zhuǎn)速1750 r/min的軸承內(nèi)圈故障和軸承外圈故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。表2給出了軸承故障特征頻率與轉(zhuǎn)頻倍數(shù)關(guān)系，可以由此計(jì)算出軸承的故障特征頻率。

表2 軸承故障特征頻率與轉(zhuǎn)頻倍數(shù)關(guān)系

圖5為電機(jī)軸承內(nèi)圈故障振動(dòng)信號(hào)分析結(jié)果，從圖5a可知，軸承時(shí)域信號(hào)的波形幅值波動(dòng)較大，有明顯的異常沖擊，且預(yù)警燈亮紅燈，這說(shuō)明電機(jī)軸承出現(xiàn)了故障，但具體故障出現(xiàn)在什么位置，仍需采用FFT分析和解調(diào)分析才能得出。

圖5b為電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)的頻譜分析，顯示軸承振動(dòng)信號(hào)分布極不均勻，且在低頻段有較大的幅值波動(dòng)，說(shuō)明故障頻譜可能在低頻段范圍。經(jīng)過(guò)Hilbert解調(diào)得到圖5c，從圖5c中可以看出，軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障時(shí)，在158 Hz，316 Hz與474 Hz處存在較大峰值，與計(jì)算得到的軸承內(nèi)圈故障特征頻率157.94 Hz及其2倍頻、3倍頻極為接近。

圖5 12 kHz內(nèi)圈故障信號(hào)分析結(jié)果

圖6為電機(jī)軸承外圈故障振動(dòng)信號(hào)，圖6a顯示軸承時(shí)域信號(hào)波形幅值波動(dòng)較大，有明顯的異常沖擊，且預(yù)警燈亮紅燈，說(shuō)明電機(jī)軸承出現(xiàn)了故障，但故障具體位置仍需采用FFT分析和解調(diào)分析才能得出。

圖6b為電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)的頻譜，圖6b顯示經(jīng)過(guò)頻譜分析軸承振動(dòng)信號(hào)分布極不均勻，且在低頻段有較大的幅值波動(dòng)，說(shuō)明故障頻譜可能在低頻段范圍。經(jīng)過(guò)Hilbert解調(diào)得到圖6c，從圖6c中可以看出，軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障時(shí)，在105 Hz，210 Hz，316 Hz與421 Hz處有較大峰值存在，與計(jì)算得到的軸承外圈故障特征頻率104.56 Hz及其2倍頻、3倍頻與4倍頻極為接近。

3.2 定子電流信號(hào)分析

定子電流信號(hào)分析部分，采用的同樣是機(jī)械故障綜合模擬試驗(yàn)臺(tái)采集的軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗(yàn)證。選取采樣頻率為12 800 Hz，轉(zhuǎn)速2100 r/min的電機(jī)軸承內(nèi)圈故障定子電流信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析結(jié)果如下：

圖7是電機(jī)軸承內(nèi)圈故障的定子電流信號(hào)的分析結(jié)果，從圖7a定子電流信號(hào)可以看出，預(yù)警燈亮紅燈，說(shuō)明峰值指標(biāo)小于正常值。說(shuō)明軸承出現(xiàn)了故障。

圖6 12kHz外圈故障信號(hào)分析結(jié)果

對(duì)定子電流信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，得到定子電流信號(hào)的頻譜圖（圖7b），從圖7b中只能看到轉(zhuǎn)頻而無(wú)其他信息，無(wú)法判斷電機(jī)軸承是否發(fā)生故障。

對(duì)定子電流進(jìn)行解調(diào)分析，得到Hilbert解調(diào)譜（圖7c）。與定子電流諧波頻率公式計(jì)算得到的定子電流諧波頻率為100.16 Hz比較，在定子電流的解調(diào)頻譜中能找到與之相對(duì)應(yīng)的頻率100 Hz處所對(duì)應(yīng)的峰值，雖然被轉(zhuǎn)頻的4倍頻影響，此處峰值較小，但也能反映出軸承內(nèi)圈存在故障。

圖7 軸承內(nèi)圈故障時(shí)域分析

3.3 綜合分析

設(shè)計(jì)的是基于振動(dòng)信號(hào)和定子電流信號(hào)的軸承故障檢測(cè)系統(tǒng)，綜合振動(dòng)信號(hào)和定子電流信號(hào)的時(shí)頻分析與解調(diào)分析的各個(gè)部分的故障信息，從而大大提高故障診斷的準(zhǔn)確性。

如圖8所示，電機(jī)軸承的振動(dòng)信號(hào)和定子電流信號(hào)的時(shí)域分析結(jié)果，圖8中顯示振動(dòng)信號(hào)與定子電流信號(hào)的預(yù)警燈都亮紅色，說(shuō)明電機(jī)軸承出現(xiàn)了故障，而振動(dòng)信號(hào)的無(wú)量綱參數(shù)峭度指標(biāo)遠(yuǎn)大于預(yù)警上限，說(shuō)明故障比較嚴(yán)重，但在定子電流的統(tǒng)計(jì)參數(shù)中，峰值指標(biāo)與觸發(fā)預(yù)警值下限比較接近，不能反映出故障程度。

圖9為電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)與定子電流信號(hào)的頻譜分析結(jié)果，其中，定子電流的頻譜只出現(xiàn)了基頻的幅值，說(shuō)明故障頻率對(duì)應(yīng)的幅值較小，被基頻淹沒(méi)了。而振動(dòng)信號(hào)的頻譜中，在505.46 Hz處出現(xiàn)較大幅值，與計(jì)算的電機(jī)軸承故障特征頻率168.75 Hz的3倍頻接近，可以反映出軸承內(nèi)圈出現(xiàn)故障。

圖10為電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)與定子電流信號(hào)的解調(diào)分析結(jié)果，分析結(jié)果顯示，無(wú)論定子電流信號(hào)還是振動(dòng)信號(hào)的解調(diào)結(jié)果中都能找到與理論計(jì)算的軸承故障特征頻率接近的頻率所對(duì)應(yīng)的幅值，確定故障的存在和故障發(fā)生的位置。

圖9 電機(jī)軸承內(nèi)圈故障頻譜分析結(jié)果

圖10 電機(jī)軸承內(nèi)圈故障解調(diào)分析結(jié)果

4 結(jié)論

以電機(jī)軸承故障信號(hào)在電流和振動(dòng)的不同調(diào)制特點(diǎn)為基礎(chǔ)，以L(fǎng)abVIEW為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，設(shè)計(jì)一套基于振動(dòng)和電流的電機(jī)軸承故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅充分利用了LabVIEW圖形化的編程特點(diǎn)，為用戶(hù)提供友好的人機(jī)交互界面，而且將Hilbert變換應(yīng)用于電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)與定子電流信號(hào)的包絡(luò)解調(diào)分析，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該系統(tǒng)能有效地識(shí)別電機(jī)軸承故障的沖擊振動(dòng)特征和電流調(diào)制特性，準(zhǔn)確地獲取故障信息。