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。
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