隨著科技水平不斷發展，越來越多新技術都會應用在電機故障診斷與監測領域，國內外電機故障診斷與監測方法主要是以下幾個方面：

1)時域分析法

時域分析法是一種在時間域范圍內的信號處理方法，是最早應用在東莞電機故障診斷技術領域的中的一種方法，在對采集電機故障信號進行時域分析時，常用的方法是：時序分析與相關分析，即對采集的振動信號的相貌特點和概率分布特點進行分析判斷，例如對平均值，高低峰值和峭度值等判別因子進行判斷等。時域分析中關鍵的是怎么降低外接環境對時域數據的干擾，目前時域同步平均法是一種降低噪聲干擾方法，該方法把時域信號進行同步平均，得到增強后的信號，便于分析處理。

2)頻域分析法

頻域分析方法是時域信號經過傅立葉變換得到的頻域頻譜圖，選擇一些衡量標準(如特征頻率，幅值，無量綱判別因子等)對振動信號進行頻譜分析，可對電機故障原因和類型以及位置進行精準診斷。電機故障振動信號分析中最常見的頻域分析圖有：功率譜圖，幅值譜圖，全息譜圖，相位譜圖等。除此之外，后來進一步發展出現的細化頻譜技術以及倒譜技術在一些信號處理技術中也具有獨特的優勢，比如，電機軸承故障釆集的故障數據在頻域中應該保證一定程度的頻率分辨率，在分析過程中細化頻譜技術可以解決這一問題。

3)時頻分析法

在一般振動信號處理的過程中單獨進行時域分析或者頻域分析，很難找到故障振動信號的特征信息。而采用時頻分析方法可以從時域和頻域兩方面去表征信號的不同特征信息，這樣就可以更完全地呈現環球電機故障全部的特征信息，常見的時頻分析方法有很多種，有經典的傅立葉變換方法；具有跨時代意義的小波分析方法；以及后來發展的希爾伯特變換方法等。

4)智能診斷

隨著信息化和智能化概念的提出，計算人工智能與故障診斷理論結合出現了一種具有現代信息化特色的智能診斷系統。目前常用的智能診斷系統有：專家系統和神經網絡等。

本文主要使用小波變換和小波閾值以及EMD分解相關理論進行軸承故障預處理及特征提取相關過程的研究與分析。

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