传统上，异步电动机的fag轴承故障检测和诊断方法是根据监视和诊断中使用的状态量（即主温度）进行分类的方法，油样分析方法，fag轴承振动信号分析方法和fag轴承振动信号分析方法根据质量进行分类。定子电流信号分析方法f7。
　　温度方法通过监视fag轴承座的温度来判断fag轴承是否正常工作。
　　温度监控对fag轴承的负载，速度和润滑的变化更加敏感。特别是对于点蚀，剥落和轻微磨损等轻微故障，温度监控基本上不会反映出来。仅当故障达到一定程度时，才可以使用此方法。
　　因此，温度监控不适用于诸如点蚀和局部剥落之类的所谓的局部损坏故障。
　　油样分析方法是从主机中使用的润滑油中提取油样。通过收集和分析油样中金属颗粒的大小和形状来判断fag轴承的工作状态和故障。将其安装在ag轴承座或盒子中。
　　方位振动传感器收集fag轴承的时域振动信号并将其转换为频域，并在各种工作条件下进入fag轴承。信号测试和处理简单直观，诊断结果非常准确。因此，它已成为应用最广泛的方法。
　　在电动机上安装振动传感器设备非常不便，这影响了它的实用性。
　　定子电流信号分析方法M的应用，文献[8]对其进行了应用。异步电动机的fag轴承的故障检测。与定子轴承振动信号分析方法相比，定子电流信号更易于提取，因此该方法更简单实用，是未来的发展趋势。
　　但是，定子电流信号可以反映出fag轴承故障的特征频率分量的小幅度，很容易被基波频率分量和噪声淹没，从而提取故障特征量。

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