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利用电动机定子电流数据进行电动机故障的诊断，需要有合适的方法将故障特征量提取出来，由于电动机并不是在理想状态下运行，故障特征信号很容易被湮没。采用sym4小波将电流数据滤波，将数据利用db4小波包3层分解，对分解得到的能量系数进行傅里叶分析，提取其频谱中的特征量，再利用遗传算法对提取出的特征属性进行约简，得到最简化决策属性表，以此来判别电动机的故障类型。该算法通过可行性分析表明，可保证个体属性个数最少和适应度最大的原则，其算法为最优解。