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滚动轴承广泛应用于各种类型电机中，其健康状态对保证电机的正常运转具有重要作用。在电机轴承故障检测与诊断中，常常采用基于振动信号处理的方法。但在采集得到的振动信号中，不仅包含大量的高斯和非高斯噪声，而且还呈现一定的非线性，早期轴承故障的微弱信号往往淹没于其中。为得到可靠的诊断效果，往往需要对传感器采集的信号进行降噪处理，如卡尔曼滤波、共振稀疏分解、最大相关峭度解卷积和经验模态分解等。
最近，上海辉泰/辉度Witium推出的WitExpert预测性维护系统成功应用三轴振动传感器采集数据，利用高通滤波配合希尔伯特变化的算法法的识别了乳品行业某大型工厂均质机电机轴承的轴承保持架故障的发生，提示客户在生产间隙检修，避免了严重故障发生;
1.1 电机测点的频谱比较：
1.2 振动烈度的变化说明：
1.3 轴承包络能量的变化说明：
总结：
对于电机轴承的早期故障，我们的技术可以很好的实现监测，较振动烈度更早的识别电机轴承故障，提示检查轴承，拆检后果然是轴承保持架断裂，成功帮助客户避免一次意外停机，防止重大损失的发生。实现设备智能运维，设备故障预测。
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