用轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩傳感器驅(qū)動的電機故障先兆量化指標體系，為電機運行狀態(tài)的監(jiān)測提供了新的視角。在當前數(shù)字化、智能化的工業(yè)環(huán)境中，構建這樣一個指標體系不僅能夠提升電機的可靠性與安全性，也為實現(xiàn)設備的智能維護和管理奠定了堅實基礎。

一、降噪類算法

·低通濾波：設計合適截止頻率的低通濾波器，如巴特沃斯低通濾波器。通過實驗確定截止頻率，去除高于該頻率的環(huán)境噪聲，保留超低頻重力信號趨勢，像濾除高頻振動干擾。

·小波去噪：對重力傳感器信號進行小波變換，分解到不同頻率子帶。依據(jù)噪聲與信號在小波系數(shù)上的差異，采用閾值法處理系數(shù)，重構信號，去除噪聲，突出長期趨勢。

二、趨勢提取算法

·移動平均法：計算信號的移動平均值，窗口大小根據(jù)信號特性確定。大窗口可平滑信號，突出長期趨勢，但會延遲響應；小窗口則相反。通過調(diào)整窗口優(yōu)化趨勢提取效果。

·多項式擬合：用多項式對重力信號進行擬合，階數(shù)依信號復雜程度選擇。低階多項式適用于簡單趨勢，高階可擬合復雜曲線，以逼近長期變化趨勢。

三、融合類算法

·卡爾曼濾波融合：構建重力信號狀態(tài)空間模型，結(jié)合低通濾波預處理后信號?？柭鼮V波器預測與更新狀態(tài)，融合噪聲與信號信息，有效提取長期趨勢，適應信號動態(tài)變化。

·多算法融合：先低通濾波初步降噪，再多項式擬合提取趨勢，最后小波去噪精細處理，綜合各算法優(yōu)勢，在復雜環(huán)境噪聲中精準提取長期趨勢。