随着科技水平不断发展，越来越多新技术都会应用在电机故障诊断与监测领域，国内外电机故障诊断与监测方法主要是以下几个方面：

1)时域分析法

时域分析法是一种在时间域范围内的信号处理方法，是最早应用在东莞电机故障诊断技术领域的中的一种方法，在对采集电机故障信号进行时域分析时，常用的方法是：时序分析与相关分析，即对采集的振动信号的相貌特点和概率分布特点进行分析判断，例如对平均值，高低峰值和峭度值等判别因子进行判断等。时域分析中关键的是怎么降低外接环境对时域数据的干扰，目前时域同步平均法是一种降低噪声干扰方法，该方法把时域信号进行同步平均，得到增强后的信号，便于分析处理。

2)频域分析法

频域分析方法是时域信号经过傅立叶变换得到的频域频谱图，选择一些衡量标准(如特征频率，幅值，无量纲判别因子等)对振动信号进行频谱分析，可对电机故障原因和类型以及位置进行精准诊断。电机故障振动信号分析中最常见的频域分析图有：功率谱图，幅值谱图，全息谱图，相位谱图等。除此之外，后来进一步发展出现的细化频谱技术以及倒谱技术在一些信号处理技术中也具有独特的优势，比如，电机轴承故障釆集的故障数据在频域中应该保证一定程度的频率分辨率，在分析过程中细化频谱技术可以解决这一问题。

3)时频分析法

在一般振动信号处理的过程中单独进行时域分析或者频域分析，很难找到故障振动信号的特征信息。而采用时频分析方法可以从时域和频域两方面去表征信号的不同特征信息，这样就可以更完全地呈现环球电机故障全部的特征信息，常见的时频分析方法有很多种，有经典的傅立叶变换方法；具有跨时代意义的小波分析方法；以及后来发展的希尔伯特变换方法等。

4)智能诊断

随着信息化和智能化概念的提出，计算人工智能与故障诊断理论结合出现了一种具有现代信息化特色的智能诊断系统。目前常用的智能诊断系统有：专家系统和神经网络等。

本文主要使用小波变换和小波阈值以及EMD分解相关理论进行轴承故障预处理及特征提取相关过程的研究与分析。

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