电机作为重要的电气设备广泛应用于生产制造及运输等领域。滚动轴承是电机中重要的组成部件,其运行状态直接影响电机,甚至整个系统的性能。电机轴承内外圈相对旋转并且承受径向载荷的作用,这种恶劣的工作环境导致轴承故障约占电机故障的40%。因此及时的实时监控以及准确的故障检测具有重要意义,也是轴承故障诊断技术的研究重点。本文从轴承的结构入手,分析了轴承故障机理和常见的几种故障类型,以故障特征频率为主要的判别依据,研究了基于电流信号、振动信号以及两者融合的轴承故障诊断理论和方法。主要分析了电流信号特征与轴承振动的关系,研究了基于电流信号幅值恢复算法的电机轴承故障诊断理论和方法,以滤除电流基波,凸显出故障谐波,减少电流基波对故障谐波的影响。对轴承的振动信号进行了时域和频域分析,研究了基于IIR型巴特沃斯滤波器和希尔伯特变换的振动信号包络分析,实现了基于振动信号共振解调法的轴承故障诊断技术,该方法可有效诊断出轴承故障及其发生位置。研究了信号互相关分析理论,将电流信号的谐波谱和振动信号的包络谱通过互相关算法相融合,实现了多源信息融合的轴承故障诊断。选择振动及电流传感器,使用NI公司生产的PXI系列设备搭建了测试平台,采用Lab VIEW软件设计了信号采集及处理程序,对人工破坏的故障轴承进行了实验,并与正常轴承进行对比,验证了本文所研究方法的可行性。在上述理论分析、研究的基础上,课题组采用STM32F3系列处理器设计了信息采集接口电路,并将采集到的信息发送到PC主机上,同时编写了上位机软件,通过采集电机运行时的数据,实现了对电机轴承的在线监测。