程学珍，王常安，李继明，许传诺

(山东科技大学 电气与自动化工程学院，山东 青岛 266590)

电机系统是由多数量功能模块组成的系统，其故障往往呈现不确定性以及非线性的特征，任意功能模块的微小偏差都可能导致整个系统的崩溃[1]。因此为其寻找一种合理、有效的故障诊断方法至关重要。

目前电机的故障诊断方法主要包括定量分析和定性分析两类。其中定量分析方法包括基于解析模型方法和数据驱动方法。目前常用定量分析的数据驱动方法对电机系统中转子以及轴承的故障特征信号进行处理。文献[2]将Prony方法与选带细化技术相结合，对转子断条故障特征频率附近的小频段进行局部放大分析，提高了计算的准确性，但是在低噪背景下，其诊断结果难以令人满意；文献[3]提出一种改进矩阵束滤波与检测的转子故障诊断技术，通过改进的矩阵束算法，有效克服了噪声的影响，对短时数据具有较好的分辨能力。文献[4]提出利用Park矢量模变换技术与旋转不变信号参数估计技术，通过Park矢量模变换技术消除工频分量的影响，在保证准确性的前提下，减少了计算量。文献[5]提出一种基于小波变换和希尔伯特变换相结合的电机轴承故障诊断技术，通过希尔伯特变换解调调制信号，实现对故障特征信号的有效分析，同时该方法在小波变换中引入Thselect函数，利用函数的自适应能力，调节不同噪声情况下的阈值大小，实现消除高频信号的功能，提高了算法的自适应能力，但是该方法忽略了低频信号的噪声干扰，仍然会导致误判漏判的现象。……