感应电机以其可靠性高、结构简单及成本低等特点在船舶上得到广泛的应用,船舶感应电机在船舶营运中有着重要的作用,一旦发生故障,对船舶营运、日常维护管理都有着重大影响,甚至可能威胁船舶的航行安全。感应电机的在线故障诊断对于保证船舶正常运营显得十分重要,而感应电机故障发生机率最高的是轴承故障,因此对船舶感应电机轴承故障的检测及应用方法的研究十分必要。由于相对低成本的船舶感应电机对其故障诊断系统的成本有着严格要求,而且由于船舶特有的振动环境以及电网中的谐波噪声环境都比陆地上恶劣,着重研究在方法相对简单、成本较低、工况相对恶劣的条件下,探讨运算相对简单,但能够有效地提取与识别感应电机轴承故障的方法来实现船舶感应电机轴承故障的在线／离线监测。在船舶感应电机轴承故障识别方面提出了一种改进的数据挖掘聚类算法,该算法在没有增加原算法时间复杂度的情况下,有效地提高了聚类的效果；采用电流特征分析法(Motor Current Signature Analysis,MCSA)采集感应电机的定子电流信号,运用快速傅立叶变换(FFT)及细化算法、Park矢量模、Slepian多窗谱以及基于高阶累计量估计的多窗双谱的方法对感应电机轴承故障信息加以提取,利用改进的数据挖掘聚类算法加以识别,实现了感应电机在强振动、强噪音条件下弱故障特征的有效辨识。设计了基于以上船舶感应电机轴承故障监测方法的综合在线／离线监测平台系统,该平台系统能够通过工作模式的选择来设定适应用户对故障监测系统不同成本和精度的需求。试验结果表明,平台系统可以通过相对简单的运算和故障辨识处理,实现了对于船舶感应电机轴承故障信息的提取与识别,进而实现成本相对低廉的感应电机轴承故障在线和离线诊断。