感应电机作为一种必不可缺的驱动装置，在现代工业生产中占据着重要地位。一旦电机出现故障，不仅影响生产设备的整体生产效率，造成经济损失，严重时可能会引发灾难性的事故。因此，为了保障生产系统的安全运行，及时发现问题并进行维修以减少生产损失，对感应电机进行状态监测与故障诊断具有非常重要的意义。感应电机发生故障的位置多,故障现象复杂。在了解感应电机工作机理的基础上针对性的对电机采用基于信号处理的故障诊断方法或基于大数据驱动的诊断方法能够有效的提高故障识别准确率，保证设备的健康运行 。
滚动轴承是应用广泛的旋转机械的支撑部件，也是易损零件之一，其健康状况直接关系到机组设备能否可靠稳定运行。通常设备机组如风力发电机传动系统，航空发动机等由多个旋转部件组成，有一套完整的专用轴承体系，包括：主轴承、齿轮箱轴承、发电机轴承、变桨轴承、偏航轴承、中介轴承等。任何关键部位的轴承一旦发生故障，都需要耗费大量的时间和成本进行检修，甚至产生严重的事故。因此，对滚动轴承进行状态退化评估与剩余寿命预测对提高整个旋转机械系统的运行可靠性和降低维护成本都具有十分重要的意义。
化工、电力、冶金等大中型企业中，鼓风机、压缩机、汽轮机、发电机等旋转机械是生产线上的核心设备，数量占到设备总量的80%左右。这些设备一旦发生故障，往往导致整条生产线停机，情况严重时甚至造成安全事故。因此，对旋转机械设备进行故障状态监测具有重要的科学理论意义和工程应用价值。
随着现代信息技术在其他专业技术领域的广泛，计算机技术与制造业的交叉融合获得了众多技术突破和落地应用，工业体系的整体发展战略在于提高信息技术在制造领域的带动作用，实现物理世界和信息世界的数据传递与虚实关系映射。数字孪生（digital twin）技术以其贯穿结构设计、制造、装配和运行健康管理等全部阶段的理念受到工业体系的广泛关注。数字孪生是一套深入从设计研发到产品应用整个周期每个环节的新兴概念。
随着我国流程工业的迅猛发展，越来越多的大型化工项目如百万吨乙烯、千万吨炼油、千兆瓦级火电、西气东输等陆续实施，高速重载旋转机械设备迎来巨大挑战。旋转机械在转动中常常会产生振动，振动往往是各类机械设备故障及事故的源头，振动导致设备工作效率降低，摩擦损耗加大，并且产生强烈的噪声，降低系统部件的稳定性。
轴流风机广泛应用于冶金、化工、电力等行业，是流程工业中重要设备之一，随着能源需求和环保需求的快速发展，此类关键设备的高效性和稳定性越来越受到重视，目前大尺寸大功率的轴流风机大多使用效率高、容量大的动叶可调式结构。由于工况的多变性和复杂性，风机叶轮在运转过程中经常出现磨损、裂纹、姿态角调节不到位等故障，严重的甚至引发叶片断裂，影响风机寿命和工厂安全生产。
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