试验结果与分析加速度传感器依靠磁铁紧密吸附在接近轴承的电机机匣上，主要测量轴向振动。轴承无损伤时电机正常振动信号如所示，对幅值取分贝数的三维希尔伯特谱。可以看出，正常振动时，瞬时频率主要集中在低频处，对应的能量都很小，一般为-20-10dB.振动频率只发生在部分时间段，整个时域不存在特征频率。

　　轴承无损伤时的振动信号时域图正常振动信号的希尔伯特谱描绘了带有点蚀的轴承转动时的故障振动信号。从外观上比较和，故障振动信号不仅比正常振动信号幅值大，而且信号变化更加剧烈。可以粗略判断有无故障，但是无法具体诊断是哪种故障以及故障发生部位。这就必须对信号进一步分解以提取更详细的故障信息。

　　经过经验模态分解故障振动信号，得到如所示的6个IMF信号和一个剩余分量。其中imf1和imf2为传感器谐振和固有振动引起的高频成分，imf3imf6是包含故障信息的低频段分量，imf7表示剩余分量。对上述IMF信号进行希尔伯特变换，得到故障振动信号的希尔伯特谱如所示。从可以看出，在低频段71Hz，142Hz，213Hz附近有较大的能量分布，一般大于-5dB，并且这些振动频率几乎发生在整个时域，这表明了在71Hz及其倍频处存在着特征频率。

　　轴承有损伤时的振动信号时域图故障振动信号各IMF分量故障振动信号的希尔伯特谱3结论利用HHT方法来解决滚动轴承早期故障振动信号的特征频率提取问题是一种新的探索和研究方法。HHT方法没有固定的先验基底，结论该测试装置已在某工厂的压力开关装配生产线上成功运行近一年时间，得到了很好的测试效果，作动压力测量采用分段测试，同时采用了气路自检测和传感器自修正等功能，使作动压力的测量精度达到了0.25级；单片机通过软件算法控制比例阀的进/排气速度，提高了测试的工作效率。

　　将原有的4个测试工序减为一道工序完成，一个工件的测试周期由原来的15min减为2min；原有测试方法一个操作工只能完成一道工序的一个工位，而现在一个操作工可同时操作5个工位，操作工人数由8人减为1人，同时工人的劳动强度也大大降低。一个检测控制单元可独立完成多种测试任务，根据生产需要，检测控制单元的数量可进一步扩展。当前，我国机械1制造业的现代化水平还比较低，大多数生产采用人工方式，该系统的设计模式不但对同类检测设备的设计具有参考价值，而且符合现代IE生产的理念要求，对我国制造业生产方式的现代化改型具有很好的借鉴作用。