汤 成，张 懿，魏海峰，周啸伟，丁 伟

(1.江苏科技大学 电子信息学院，镇江 212003；2.常熟瑞特电气股份有限公司，常熟 215500；3.大全集团有限公司，镇江 212200)

0 引 言

在船舶行业中，船舶上的设备运作几乎都需要通过电机来实现。电机是电能和机械能相互转化的一种设备，低压异步电动机是目前应用最广的机电传动装置，有着功率容量大、性能稳定、制造成本低、适应性强等优点。然而，船舶上的中小型电动机数量多、位置分散、安装环境各异、起动方式多样、无法进行全生命周期的全过程监测。随着长时间的运作，电机各个部件的可靠性降低，出现故障的概率升高，电动机的性能下降、磨损加剧，甚至最终发生灾难性故障，造成严重的人力物力损失。电机状态监测及故障诊断技术提供了一种“治未病”的方法，应用各种信号分析与处理技术对取得的电机参数进行分析，在此基础上提取出对特定故障敏感的特征信息，在电机出现小型故障时发现并准确定位故障，避免灾难性故障的发生。

近年来，针对使用振动传感器进行电机故障诊断，国内外学者进行了深入研究。目前，较为常用的特征提取方法是快速傅里叶变换(以下简称FFT)和短时傅里叶变换(以下简称STFT)。文献[1]对FFT分析具体故障进行了实际工业应用。FFT就是将信号变换到频域，是快速计算离散傅里叶变换(DFT)的计算机算法，在频域上对时域上的信号进行描述，具有降低计算复杂度、减少计算时间的特点。但FFT对于时间不敏感，不能对时间域上的信号的某一局部进行刻画，对突变和非平稳信号的描述效果也不理想。……