感应电机作为工业场景中的基础动力设备,感应电机的性能和稳定性成为人们日益关注的指标。但电机使用工况复杂且多变,感应电机的故障率较高,因此研究电机的故障诊断工作具有重大意义。本文以感应电机的振动信号为分析对象,针对故障电机的振动信号中故障特征弱、易受干扰等问题,从特征增强和阶次提取两个方面将各稳态速度段数据加以有效利用,实现故障诊断。本文主要从以下几方面进行了深入研究:从感应电机的机械结构和工作原理出发,总结了感应电机的常见故障类型,并从故障机理出发对转子不平衡和轴承故障这两类典型故障进行分析,推导出各故障类型对应的理论故障阶次。针对感应电机振动信号中故障特征弱的问题,提出了基于EMD-ASEMF的故障特征增强方法。对不同的优化目标下结构元参数变化引起的特征增强效果的变化进行了探究,改进了结构元使形态滤波算法更适应信号特征,与EMD相结合实现了噪声的抑制及故障冲击特征的增强。针对不同速度段下电机振动频域特性不同的现象,利用阶次跟踪的方法,从阶次分析的角度寻找信号中的故障特征阶次。综合以上研究,提出了基于振动信号的电机故障诊断方法,相比谱峭度、频带熵等方法,可综合利用各稳态速度段的振动信号,提取故障特征阶次,进而判断故障类型。结合主轴电机振动测量的实际场景,设计了主轴电机振动信号采集的试验方案,并开展了应用验证,实现了利用全速段信号进行共振性能检测和利用低速段信号进行故障类型预测。