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针对故障检测信号信噪比低、难以进行特征提取的特点，介绍了一种新的利用小波消除信号噪音的算法，进而利用BP神经网络实现了较为理想的故障诊断。该算法是基于最佳正交小波基的选择，使熵在小波收缩过程中的作用最小。实验结果表明利用小波变换从数据中提取的训练样本能够有效地消除噪声，更好地反映故障特征，提高故障诊断的效率。