1、隨著科技的發(fā)展，異步電動(dòng)機(jī)作為一種重要的電氣動(dòng)力設(shè)備在工業(yè)，農(nóng)業(yè)和航空航天等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。正常運(yùn)行的電動(dòng)機(jī)一旦發(fā)生故障，不僅造成電機(jī)本身的損耗，還將給工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)方面帶來(lái)嚴(yán)重的后果，給人民群眾的日常生活帶去極大的不便。異步電機(jī)故障診斷技術(shù)能夠在保持電機(jī)的完整性前提下，通過(guò)對(duì)電機(jī)各個(gè)運(yùn)行參數(shù)的分析，實(shí)時(shí)有效的的對(duì)電機(jī)狀態(tài)進(jìn)行判別診斷，能夠及時(shí)預(yù)防電機(jī)故障或是防止電機(jī)故障所造成損害的進(jìn)一步擴(kuò)散。因此，研究異步電動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)在電

2、機(jī)故障早期發(fā)現(xiàn)故障并及時(shí)進(jìn)行維修，具有重大的理論意義和社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，這已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者們一個(gè)研究熱點(diǎn)課題。
　　本文對(duì)異步電機(jī)各種振動(dòng)故障的類(lèi)型，故障機(jī)理和故障主要特征作了介紹和總結(jié)，針對(duì)異步電機(jī)發(fā)生振動(dòng)故障初期，原始信號(hào)中故障特征頻率成分能量微弱難以提取，使用傳統(tǒng)的時(shí)頻分析方法對(duì)其進(jìn)行分析診斷比較困難的情況，提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能量熵，主成分分析和支持向量機(jī)相結(jié)合的方法，將振動(dòng)信號(hào)中提取的EMD能量熵作為故障分類(lèi)的特征向量

3、，支持向量機(jī)根據(jù)斷條故障前后振動(dòng)信號(hào)能量熵變化的內(nèi)在差異對(duì)常見(jiàn)的異步電機(jī)振動(dòng)故障進(jìn)行識(shí)別診斷。對(duì)EMD、能量熵、PCA和支持向量機(jī)基本理論方法做了詳細(xì)介紹，闡述了上述方法各自的的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，并針對(duì)對(duì)兩種常見(jiàn)的電機(jī)振動(dòng)故障進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，通過(guò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的對(duì)比，驗(yàn)證了基于支持向量機(jī)方法在電機(jī)振動(dòng)故障診斷中具有極大的優(yōu)勢(shì)。針對(duì)典型的電機(jī)振動(dòng)故障中的轉(zhuǎn)子斷條故障，使用定子電流頻譜分析法和基于能量熵的振動(dòng)分析法進(jìn)行了分析研究，分析結(jié)果表明，