圖6示出了采集到的故障為后軸承刮的噪聲信號。采用Matlab中的函數(shù)，用軟閾值濾波算法對信號進行消噪，得到如圖7所示的消噪效果?？梢?，在一些突變或尖峰部分，達(dá)到了很好的消噪效果。

圖6某后軸承刮電機噪聲信號

圖7某后軸承刮電機小波消噪后信號

確定電機故障特征值是故障診斷的關(guān)鍵之一。在各個頻段成份信號的能量中，綜合包含了豐富的故障信息，某些頻段能量蘊涵了某種故障特征。本文采用多分辨率分析法對噪聲信號進行小波分解，以各頻段的能量特征值為判據(jù)，逐步從低頻到高頻進行故障診斷。圖8示出了某軸承故障電機小波分解的第三層高頻系數(shù)。從圖8中可以清楚地觀測出發(fā)生故障的時刻，也可以清楚地捕捉到噪聲信號在不同頻段上的故障特征信息，進行特征提取。

圖8某軸承故障電機小波分解系數(shù)

3 結(jié)論

(1)應(yīng)用虛擬儀器技術(shù)實現(xiàn)電機故障聲測系統(tǒng)，系統(tǒng)硬件架構(gòu)簡單，適應(yīng)性強；

(2)采用LabVIEW軟件平臺開發(fā)效率高；

(3)應(yīng)用小波分析非平穩(wěn)信號處理技術(shù)實現(xiàn)故障特征提取，實際應(yīng)用證明該方法的有效性；

(4)Matlab Scrpt節(jié)點方式具有強大的數(shù)值運算功能，但執(zhí)行速度會有損失。