用转速转矩传感器驱动的电机故障先兆量化指标体系，为电机运行状态的监测提供了新的视角。在当前数字化、智能化的工业环境中，构建这样一个指标体系不仅能够提升电机的可靠性与安全性，也为实现设备的智能维护和管理奠定了坚实基础。
一、降噪类算法
·低通滤波：设计合适截止频率的低通滤波器，如巴特沃斯低通滤波器。通过实验确定截止频率，去除高于该频率的环境噪声，保留超低频重力信号趋势，像滤除高频振动干扰。
·小波去噪：对重力传感器信号进行小波变换，分解到不同频率子带。依据噪声与信号在小波系数上的差异，采用阈值法处理系数，重构信号，去除噪声，突出长期趋势。
二、趋势提取算法
·移动平均法：计算信号的移动平均值，窗口大小根据信号特性确定。大窗口可平滑信号，突出长期趋势，但会延迟响应；小窗口则相反。通过调整窗口优化趋势提取效果。
·多项式拟合：用多项式对重力信号进行拟合，阶数依信号复杂程度选择。低阶多项式适用于简单趋势，高阶可拟合复杂曲线，以逼近长期变化趋势。
三、融合类算法
·卡尔曼滤波融合：构建重力信号状态空间模型，结合低通滤波预处理后信号。卡尔曼滤波器预测与更新状态，融合噪声与信号信息，有效提取长期趋势，适应信号动态变化。
·多算法融合：先低通滤波初步降噪，再多项式拟合提取趋势，最后小波去噪精细处理，综合各算法优势，在复杂环境噪声中精准提取长期趋势。
