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小视的影响。影响机床振动的因素较多，如床身的加工精度、导轨的加工精度、机床主轴的自身振动、数控系统的控制精度等等。高速电主轴作为高速数控机床的核心部件，其振动大小是影响机床系统振动的主要原因之一，同时也是衡量电主轴动态性能好坏最直接的指标。由于数控机床用髙速电主轴工作速度范围较广，工作环境恶劣，影响电主轴振动的因素颇多，但就其自身而言，主要有三项。
2.1.1电主轴的谐振现象
物体都有自己的固有频率，电主轴本身也不例外。当电区域对应到其自身的固有频率的旋转频率，会有一个共振现象。共振影响电主轴轴和轴承寿命，严重的共振现象，直接影响电主轴的正常运作，甚至可以使电主轴的机械结构的性能急剧下降。这也使得设备失去了持续，稳定的状态。为此，各类高速电主轴的转子进行动力学的分析，然后找出电主轴的一阶频率，二阶频率。所以相应的工作频率通常远离固有频率，这时轴系可称为刚性轴系。将轴承视为弹性支撑，轴系分析过程中，使用迭代的方法，将得出更精确的结论。轴系的各部分组件的大小的设计通过轴系分析提供的数据，可以实现远离电主轴的共振频率。
2.1.2电主轴的电磁振荡
首先，由于加工误差的电主轴电机，定子和转子之间的气隙不能是绝对的平衡。之间的定子和转子定子长度范围之间的空气间隙会产生电磁场，转子将形成单边电磁拉力。通过研究已经证明，这种电磁拉力是电主轴产生电磁振荡的主要原因之一。因此，提高电主轴电机制造精度，这是削弱电磁振荡所必要的。
另一点，电源驱动控制器和驱动器的供电品质与电主轴是否匹配，是产生电
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磁振荡的另一个重要原因。在电主轴系统的开环控制，大部分在低频率的驱动控制器的供电质量是没有高频率的好。低频电源来自不同制造商的产品质量也有所不同，主要是因为驱动电源在供应过程中会同时产生输出高次谐波的驱动力。这些高电主轴的谐波直接影响高速电主轴的电磁振荡，并按照与驱动器控制器电源频率的大小，输出质量的优劣决定。 如果驱动器控制器制造商忽略的中频输出的质量因素，各厂家的驱动控制器开发低频供电器品质差，这种变频电源拖动电磁振荡现象更为明显特征。所以选择品质良好的驱动控制器的低频控电器是降低电主轴的低频电磁振荡的关键。
电主轴系统的闭环控制，系统内的低频电源在低输出频率的电磁振荡的问题一个满意的解决方案集成的补偿程序和相应的硬件，对可能会出现更多的高次谐波较多，输入电压波形动态的补偿。此外，主轴电机参数在模拟电主轴内置驱动控制器阻抗匹配测试取得的电主轴电机的阻抗值，从而使驱动器的控制参数优化，以减少由于电主轴的阻抗单位电机驱动控制器不匹配产生的电磁振荡。最闭环驱动控制器内置阻抗自动检索功能，操作简便。驱动器控制器的一个非常小的数目是没有内置的功能，但保留的输入阻抗参数的位置，在控制参数组的技术人员需要手动输入阻抗的主轴电机，驱动器应匹配值。
2.1.3电主轴的机械振动
高速运行的电主轴，偏心质量产生的机械振动轴振动的主要组成部分之一。高速运转，任何轻微的不平衡会导致不同程度的机械振动。因此，电主轴必须有严格的平衡。平衡精度为G0.4级。例如，最高转速10000转/分的加工中心电主轴，轴质量约30kg，G0.4级平衡精度，也就是说，E≈0.4毫米高。动态不平衡的
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轴?E≈1.2gcm。使动态的平衡去重半径为5cm，轴动平衡简化为集中负荷。在这一点上，两端轴的残余不平衡应该比0.12克少。考虑到额外的轴旋转不平衡轴平衡的剩余不平衡的影响，是不超过0.03克更大。为了避免额外的大规模大型机械振动造成额外的质量偏心，轴旋转机构应尽量减少容易改变平衡精度的附加质量。增加的质量必须安装在旋转体，组装后，主轴要以最快的速度运行，而进行整体的平衡，使额外的质量控制在最小的范围内引起震动。
总之，应采取以下有效措施，以减少振动，由于电主轴本身的因素：（1）设计开始先进行合理轴系分析软件，对高速电主轴的一阶，第二振型进行精确分析，找出轴共振频率并远离共振区。 （2）制定一个合理的加工过程和方法，以提高主轴电机的定子和转子的制造标准，并具根据不同匹配要求提供优良的变频电源或驱动控制器，电主轴电机的电磁振荡降低到最低。 （3）高速电主轴的转动部件，高精度平衡设备使用精确的平衡处理，质量控制到最低限度的不平衡，以减少机械振动产生的不平衡。
振动问题，根据平衡的旋转部件的精度和旋转主轴整体动平衡精度，以达到所需的平衡精度要求。结构设计上安装平衡环在两端的结构设计。由于电主轴电机转子过盈固定于主轴，主轴旋转的质量增加，降低了电主轴极限频率，所以电主轴平衡精度应该严格要求，一般应达到G1的?G014级平衡的这个档次，不仅需要在装配之前，每个电主轴都要动平衡，装备之后同样要进行整体的动平衡，甚至设计一种特殊的自我平衡系统实现主轴线上的平衡，以确保主轴高速运转的平衡顺利。电主轴在高速，轻载，振动的主要来源是电磁振挡，它的幅度较小，且随着时间逐渐趋于平衡。
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2.2高速电主轴故障信号特征分离和提取方法研究
在一般情况下，机械故障振动信号含有确定性的周期信号，非平稳和平稳随机信号，如工频及其谐波齿轮啮合频率及其谐波;转子磨损，部件松动，齿轮断裂，滚动轴承损伤等故障产生的脉冲响应信号；测试时产生的噪声信号。复杂的振动信号中，这三个信号分量的幅度有所不同，频域相互重叠，如要鉴别，则分离或提取故障特征成份，消除干扰噪声，依靠传统的频谱分析和频域数字滤波技术已经无法满足实际需求。我们希望，通过利用现代信号处理技术，这三种类型的信号元件的分离或提取每个纯化信号的进一步分析，采用适当的方法找到相应的机械振动源，如确定性周期信号频谱分析，非平稳随机信号（脉冲响应信号）时频分析方法等等。此外，时的振动信号中含有很强的确定性周期信号，并反映影响信号的故障特征是相对较弱;或确定性周期信号淹没在背景噪声，都要在振动信号分离提取确定性周期信号。含冲击信号后分离或提取，信号信噪比的影响是不高;淹没在背景噪声的冲击信号，你需要净化的冲击信号。近年来，各地利用自适应滤波，时频滤波，自适应信号分解，盲信号分离技术的研究，这个问题进行了讨论。我们从振动信号分离或提取确定性周期信号或脉冲响应信号的几种方法及其应用。
2.2.1信号盲分离方法
盲信号分离（B lind Signal Separation，简称为BSS的），也被称为盲源分离，是近年来在阵列信号处理新技术。它仅基于多传感器获得的信号观察，假设，观察到的信号是信号源独立或类似的独立多元统计走样，走样转移过程与未知参数的线性瞬时或线性卷积，通过优化统计独立的衡量标准，功能，分离或提取源信号的波形（幅度不能确定）。机械振动系统的微分方程组来描述，即信号和本振
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信号之间的适合线性卷积混叠模型，
x(t)?H*s(t) （5）
式中的H为混叠过程脉冲响应矩阵，符号*表示卷积运算。然而，在这个类中现有的盲源分离算法的混叠信号的分离，但也不能令人满意的结果。如分离源信号失真（白化或未知的滤波器输出后）。此外，机械振动系统具有一些特殊性，如本地振荡器信号之间并不总是满足统计独立条件;本地振荡器信号的数量是很难预测（或更改），持续时间较长的脉冲响应机械系统（采样周期）的混合溶液的过滤器的权数过大，造成大量的计算;为了满足盲人可分条件，现有的算法要求，为更多的观测传感器的数量必须大于等于信号源的数量，这些因素中的应用困难的盲源分离算法。然而，从近年出版的文献看，干预之间的旋转机械振动测试信号分离盲源分离算法，提取内燃机活塞敲信号轴承齿轮故障脉冲响应信号仍然获得了良好的效果。
2.2.2时频滤波方法
频率分析时提出的信号 - 频率空间，信号单独在时域或频域，会更好地描绘其特性的细节。类似的时域或频域滤波，同频域可以时变滤波，分离或提取所需的信号成分的保留，过滤掉干扰和噪声。时变滤波时频点的基础上布加勒斯特立
*p体窗口的功能（称为屏蔽功能），该公式可表示如下x(t，f)?px(t，f)?(t，f)
（1）
在式中?(t，f)为掩膜函数,而?(t，f)= 1是指期望保留的时变部分,而
?(t，f)= 0是指滤除的时变部分。px(t，f)是指信号的原时频分布,式子中
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