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本发明公开了一种电机振动信号的特征提取方法及系统，所述方法包括：至少接收电机振动原始信号；对电机振动原始信号进行预处理操作，获得预处理信号，其中，所述预处理操作用于去除电机振动原始信号中的异常信号；基于预处理信号和预先构建的特征提取模型，得到电机振动原始信号对应的振动特征信号。本发明的电机振动信号的特征提取方法，基于预处理信号和预先构建的特征提取模型，得到对应的振动特征信号，利用特征提取模型可以对电机振动原始信号进行分析，自动直接获得振动特征信号，解决了现有技术中难以准确地提取振动特征的弊端，提高了提取振动特征的效率和准确性，有利于对振动原始信号进行全面分析，进而监测电机状态，并诊断电机故障。

基于所述预处理信号和预先构建的特征提取模型，得到所述电机振动原始信号对应的振动特征信号。电机振动信号的特征提取方法，其特征在于，所述基于所述预处理信号和预先构建的特征提取模型，得到所述电机振动原始信号对应的振动特征信号，具体包括：将所述预处理信号和所述采样信号输入预先构建的特征提取模型，得到所述电机振动原始信号对应的振动特征信号。数据预处理模块，用于对所述电机振动原始信号进行预处理操作，获得预处理信号，其中，所述预处理操作用于去除所述电机振动原始信号中的异常信号；特征提取模块，用于将所述预处理信号和所述采样信号输入预先构建的特征提取模型，得到所述电机振动原始信号对应的振动特征信号。

本发明涉及电机诊断技术领域，尤其涉及一种电机振动信号的特征提取方法及系统。电机状态监测和故障诊断技术是一种了解和掌握电机在使用过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，发现故障及其原因的技术。现有技术方案一般是基于电气特征分析技术的状态监测诊断装置，通过测量电机负载运行时的电流、电压信号，分析频谱、谐波、电气参数等特征，进一步探测到源于轴承故障、不对中故障、负载故障、机械松动、绝缘和一系列电气和机械故障的状态变化，进而判断整个传动系统的故障所在。本发明的目的是提供一种电机振动信号的特征提取方法及系统，以解决上述现有技术中的问题，能够提取振动原始信号中的振动特征，有利于对振动原始信号进行全面分析。

湖北文理学院是省属全日制普通本科高等院校，位于全国历史文化名城、湖北省域副中心城市—襄阳市，地处中华民族智慧化身诸葛亮的故居—古隆中。学校办学历史最早可以追溯到创办于1958年的襄阳师范专科学校；1966－1978年，武汉大学襄阳分校在此设立；1998年3月，襄阳师范高等专科学校、襄樊职业大学、襄樊教育学院合并组建襄樊学院；2000年7月，湖北省工艺美术学校整体并入；2012年2月，更名为湖北文理学院。是硕士学位授予单位、中央和地方共建高校、教育部本科教学工作水平评估优秀学校、全国普通高等学校毕业生就业工作先进集体、全国民族团结进步模范集体。

本发明提供一种电机振动信号的特征提取方法及系统，对电机振动原始信号进行预处理操作，获得预处理信号，并基于预处理信号和预先构建的特征提取模型，得到对应的振动特征信号，利用特征提取模型可以对电机振动原始信号进行分析，自动直接获得振动特征信号，解决了现有技术中难以准确地提取振动特征的弊端，提高了提取振动特征的效率和准确性，有利于对振动原始信号进行全面分析，进而监测电机状态，并诊断电机故障。

该成果希望通过专利所有权不转让，专利委托生产许可转让的方式进行转化