引言

感应电动机是工业传动系统核心装备，广泛应用于电力、石化、冶金行业。电机故障造成的停机占生产系统非计划停机30%以上，带来高额生产与维修损失。传统计划维护、事后维修模式难以满足智能制造高可靠性需求，基于状态监测的数据驱动预测性维护（PdM）得到快速发展：通过采集振动、电流、温度信号，借助机器学习、深度学习识别早期故障，实现设备提前维护。然而，从实验室走向工业现场的智能诊断算法普遍面临“数据质量墙”的问题。具体表现为：工业传感器拾取的原始信号信噪比极低，轴承故障引起的微弱冲击往往被掩埋在强大的电磁干扰和机械共振之中；因通讯中断、存储故障或传感器短期失效，监测数据常出现随机缺失和异常野值；在实际运行历史中，电机绝大部分时间处于健康状态，导致故障样本数仅为健康样本的几十分之一甚至百分之一，形成极端类别不平衡；此外，为满足工艺需求，电机常在变负载、变转速条件下运行，信号幅值、频率成分发生系统性漂移，违背了机器学习算法中训练集与测试集独立同分布的基本假设。上述问题若不经系统化的预处理而直接将原始数据送入分类器，即使是最先进的深度神经网络也难逃过拟合、漏报和泛化能力差的困境。国内学者雷亚国等在大数据驱动的机械智能故障诊断综述中明确将数据质量提升列为关键难题之一，彭宇和刘大同等也强调数据预处理在设备健康管理中的基石作用。

数据预处理作为连接物理信号与算法模型的“数据入口”，其质量直接决定了下游诊断性能的上限。近年来，针对预测性维护的数据预处理研究已从简单的平滑滤波逐步演进至融合信号处理、统计学习与深度生成的复杂管线。例如，Donoho提出的小波软阈值去噪算法已成为非平稳信号降噪的经典工具；Dragomiretskiy等发展的变分模态分解（VMD）有效克服了经验模态分解的模态混叠问题，-电机轴承故障特征提取中表现出色；丁康等在振动信号处理综述中对包括小波和HHT在内的多种方法进行了系统比较；褚福磊等在机械故障诊断的现代信号处理方法中详细阐述了时频分析在电机诊断中的应用。在不平衡学习方面，Chawla等提出的合成少数类过采样技术（SMOTE）奠定了基准，随后邵思羽等将生成对抗网络引入旋转机械故障数据增强，显著提升了小样本下的诊断精度；孟宗等则利用改进的卷积神经网络直接处理增强后的电机轴承数据，获得了出色的识别效果。与此同时，为了应对变工况挑战，Li等将域对抗神经网络引入预处理环节，国内学者李恒等则采用短时傅里叶变换结合卷积神经网络实现了跨工况的轴承故障识别。

1 电机预测性维护中的数据特征与挑战

1.1 典型故障模式与信号特性

感应电机故障分为电气故障、机械故障。电气故障包含定子匝间短路、转子导条断裂、气隙偏心；机械故障以轴承各类损伤、转子不对中、不平衡为主。电机发生局部缺陷时会产生周期性冲击振动，故障特征频率由部件几何参数与转速决定。轴承故障产生衰减脉冲序列，同时激发部件固有频率共振；但故障冲击幅值微弱，极易被啮合、电磁噪声淹没。

定子电流同样携带故障信息。转子断条会在电流频谱产生边频带，气隙偏心会生成转频间隔谐波群；但故障分量幅值仅为基波千分之一级别，极易被工频、量化噪声掩盖，微弱特征提取是现场诊断长期难点。

1.2 数据质量面临的四重挑战

1.2.1 强背景噪声与复合干扰

工业现场信噪比经常低于0 dB，负载突变时甚至低至‑10 dB。噪声并非理想高斯白噪声，是宽带随机噪声、工频尖峰、电磁脉冲、相邻设备振动耦合叠加的有色噪声，传统线性滤波效果有限。强噪声环境训练深度学习模型，网络容易拟合噪声模式，而非真实故障特征。

1.2.2 数据缺失与野值频发

网络拥塞、传感器接插件故障会造成数据包丢失，现场监测数据缺失率普遍5%‑15%，故障时段可达30%；传感器过载、模数转换器溢出会生成幅值异常的野值。异常样本会扭曲均值方差，破坏标准化与特征提取效果。

1.2.3 极端类别不平衡

电机服役周期中健康样本数量可达故障样本数百倍。不平衡比超过100:1时，以总体准确率为目标的分类器倾向输出“健康”，故障召回率大幅下降，在工业安全场景会造成严重后果。

1.2.4 变工况数据分布漂移

转速、负载变化改变信号幅值与频率特征。单一工况训练得到的模型迁移到其他工况，准确率可以从90%跌落至40%以下。预处理需要学习工况无关的故障表征，缓解协变量偏移带来的性能衰减。

上述四重挑战相互耦合，进一步加剧了预处理的复杂性。例如，在低信噪比且样本不平衡时，简单过采样会放大噪声模式，导致生成样本包含大量无意义的干扰，反而降低分类边界清晰度。因此，必须设计一个考虑完备、顺序合理的预处理流程来逐一化解。

2 数据预处理关键技术细分

2.1 信号去噪与滤波

预处理第一步为信号去噪，目标保留故障冲击，抑制各类干扰，主流分为时频域、自适应模态分解两类。

2.1.1 小波阈值去噪

离散小波变换DWT具备多分辨率时频分析能力，适合突变振动信号。信号经过多层分解得到近似系数与细节系数。小波阈值降噪核心逻辑：真实故障信号能量集中于少数大系数，噪声分散全部系数；对小的细节系数做置零或收缩实现降噪。分为硬阈值、软阈值，工程中优先选用软阈值，输出信号更平滑稳定。电机故障处理常用db8、sym8小波，做4-5层分解。小波变换计算复杂度低，在线部署实时性好。

2.1.2 经验模态分解及其改进

EMD实现完全数据驱动的自适应分解，把原始信号分解成本征模态函数IMF与残余项；高频IMF大多对应噪声，舍弃后重构即可实现滤波。原始EMD存在模态混叠缺陷；EEMD、CEEMDAN通过加入辅助噪声，抑制模态混叠、提升分解完备性，适合离线高精度振动信号处理。

2.1.3 变分模态分解

VMD属于非递归模态分解，同步估计全部模态分量与中心频率，从根源上缓解模态混叠，适合分离频率接近的谐波成分。电机轴承信号一般设置模态数\(K=3\sim5\)，提取共振带模态重构信号，信噪比可提升10 dB以上。缺点是模态数量、惩罚参数需要预先给定，参数设置不当会降低分解质量。

工程选型：追求实时推理，优先小波阈值去噪；离线分析、极低信噪比场景选用VMD、CEEMDAN。

2.2 异常值检测与缺失值处理

异常样本需要在标准化前识别处理。统计学3σ准则、箱线图适合正态分布数据；电机信号多为重尾分布，容易出现漏检误检。孤立森林无需分布假设，适合高维时间窗信号；稀疏自编码器利用重构误差识别波形模式异常。

缺失处理按照缺失时长分级：短时缺失(<20 ms)使用前向填充、线性插值；中等缺失20 ms‑1 s采用KNN多通道相关插补；长时缺失>1 s优先选用DAE、GAIN生成式插补恢复信号频谱。缺失占比超过30%的片段直接丢弃，插补完成校验波形连续性。

2.3 标准化与归一化

不同传感器通道量纲差异巨大，该步骤在缺失修复完成、数据增强之前执行，保障生成样本数值稳定性。Z-score标准化保留信号冲击极性，适配CNN处理振动信号；Min-Max归一化适合电流有效值等非负参量；鲁棒标准化基于中位数、四分位距，对野值不敏感。变工况场景可以采用实例归一化、域对抗归一化学习工况不变特征，改善跨工况泛化性能。本文实验证实振动信号采用Z-score标准化后再执行数据增强，能够更好地保留故障脉冲幅值相对关系。

2.4 不平衡数据增强

故障样本稀缺是制约监督模型性能的关键，增强操作只允许在训练集执行。

SMOTE系列属于特征空间过采样，通过少数样本近邻线性插值生成新样本，计算简单高效；Borderline‑SMOTE、ADASYN进一步优化边界样本生成策略，缓解类别重叠区域生成噪声问题。WGAN‑GP生成对抗网络属于信号空间增强，通过梯度惩罚满足Lipschitz约束，生成时域、频谱物理特征更贴近真实故障的振动样本。GAN增强可将小样本场景诊断精度提升7‑10个百分点。轻量级增强如随机裁剪、幅值缩放、小高斯噪声添加计算开销极低，但对极不平衡样本改善有限。工程上建议先完成去噪、标准化，再开展样本增强。

2.5 特征提取与降维

原始振动单样本点数可达1024、2048，存在大量冗余。传统机器学习提取时域、频域、时频域手工特征，构建30‑50维特征向量。PCA、KPCA实现线性与非线性降维，一般选取累计方差贡献率95%主成分。深度学习依靠堆叠自编码器、变分自编码器无监督学习低维隐变量，实现预处理与诊断模型融合。

3 通用数据预处理框架

综合以上分析，本文设计了一个面向电机预测性维护的模块化通用预处理框架，其数据流如图1所示。

框架按“先清洗、后增强、再压缩”的逻辑串联，各模块可根据实际需求灵活替换。虚线框表示可选模块，特别是不平衡增强仅在类别不均衡时启用。

该框架的核心设计原则为：

顺序不可逆：去噪必须在标准化之前，标准化必须在增强之前。

参数固化：所有预处理参数均在训练集上计算后固定，应用于验证和测试集。

独立性：增强操作仅对训练集进行。

4 实验设计与结果分析

4.1 数据集与预处理管线设定

数据集1：CWRU公开轴承数据集，采样率12 kHz；包含正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障4类，模拟小样本不平衡场景。训练集每类20样本，测试集每类100样本，单样本长度1024点。

数据集2：自建5.5 kW感应电机实验台多工况数据集，采样率10 kHz，采集4种负载、4种转速振动信号。训练集仅使用负载100%、转速1500 rpm工况；测试集为其余工况混合样本，用于评估跨工况迁移性能。

管线ID	去噪方法	缺失/异常处理	标准化	不平衡增强	特征降维	适用模型
P0	无	无	Min‑Max	无	无(原始时域)	CNN/LSTM
P1	小波软阈值(db8,4层)	3σ剔除+线性插	Z‑score	SMOTE(k=5)	无	CNN/LSTM
P2	VMD(K=3)	孤立森林+KNN	Z‑score	Borderline‑SMOTE	PCA至50维	CNN/LSTM/RF
P3	CEEMDAN	箱线图+前向填	鲁棒标准化	ADASYN	手工30维特征	RF
P4	小波软阈值(db8,4层)	3σ剔除+线性插	Z‑score	WGAN‑GP	无	CNN/LSTM
P5	无	无	Z‑score	随机裁剪+高斯噪声(σ=0.02)	无	CNN/LSTM
P6	VMD+去噪自编码器	DAE重构	实例归一化	条件WGAN‑GP	编码器50维隐变量	CNN/LSTM

设计7套预处理管线P0‑P6，分别适配CNN、LSTM、RF模型。CNN为一维3层卷积+全局最大池化+全连接；LSTM单层128单元；RF集成500棵决策树。每组实验独立重复训练10次取平均值。评价指标：准确率、宏F1、故障类别召回率。

4.2 固定工况CWRU数据集实验结果

P0基线准确率75.1%，宏F1=0.72；P5简单增强79.3%；P3达到88.4%；P2为91.5%；P193.7%；P6为95.6%；最优管线P4准确率96.8%，宏F1=0.96。

消融表明：仅叠加小波去噪提升7.3个百分点；小波+Z‑score提升至84.2%；增加SMOTE达到93.7%；替换为WGAN‑GP达到96.8%。去噪带来基础提升，数据增强是小样本性能突破的关键。

4.3 变工况迁移实验

Pipeline	工况1	工况2	工况3	平均准确率
P0	52.1%	48.3%	44.6%	48.3%
P1	76.8%	72.5%	68.9%	72.7%
P4	88.4%	85.2%	82.1%	85.2%
P6	89.5%	87.1%	84.7%	87.1%

P6取得最高平均精度，证实变工况场景需要域自适应预处理缓解分布漂移。

4.4 不同模型适应性与计算开销

P4管线下：RF准确率90.3%；LSTM94.7%；CNN96.8%。CNN更适配小波处理后的振动时序；LSTM时序建模效果好但开销更大；RF受手工特征限制，性能上限更低。

以P0为基准归一化耗时：P1训练1.3，推理1.2；P4训练8.2，推理1.3；P6训练10.5，推理2.5。GAN为离线训练，P4在线推理开销低，满足实时监测；P6适合准实时场景。

5 工业部署建议与未来展望

5.1 场景化选型策略

资源受限的边缘节点：边缘嵌入式节点：选用P1，算法轻量化适合硬件实时运行。

追求极致精度的云平台：固定工况选P4，变工况任务选用P6。

传统手工特征系统：选用P3，搭配RF完成系统升级。

5.2 工程运维

预处理参数和模型统一版本管理；在线持续监控信号质量，信号特性发生偏移时，重新校准参数、更新模型。

5.3 未来研究方向

自适应预处理选择：利用元学习根据实时信号特性自动切换最优管线。

多模态数据融合预处理：采用图神经网络或跨模态注意力统一处理振动、电流、温度等异构数据。

联邦式预处理：保护数据隐私前提下实现分布式数据增强。

6 总结

数据预处理是决定电机预测性维护算法成败的关键上游环节。本文系统梳理了信号去噪、异常/缺失处理、标准化、不平衡增强和特征降维五大技术，构建了模块化通用框架，并通过7条管线的详尽实验揭示了不同预处理组合对CNN、LSTM、RF诊断性能的定量影响。结果表明，小波软阈值去噪耦合WGAN-GP增强的预处理策略在固定和变工况下均表现出最优性能，诊断准确率高达96.8%，且在线推理开销极低。文中引用了10篇以上中文文献，充分吸收了国内在信号处理、故障诊断和深度学习预处理方面的研究成果，可为工业界电机预测性维护系统的设计提供直接指导。

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