基于EEMD多维特征的旋转机械故障识别方法研究

摘要：

为有效诊断旋转机械故障,提出基于集合经验模态分解(EEMD)的多维特征提取故障诊断识别方法.利用EEMD将原始振动信号分解为若干个本征模态函数(IMF),分别计算原始信号和IMF分量的时域指标;将时域指标进行奇异值分解,得到奇异值特征向量,计算原始信号频率带能量比和IMF分量能量比;将IMF分量能量比、奇异值特征向量、频率带能量比组合为故障特征向量,作为神经网络的输入,对转子的工作状态进行诊断识别.结果表明:多维特征向量的识别效果优于EEMD能量特征,能更充分反映出转子的故障特征.

关键词：集合经验模态分解(EEMD);多维特征向量;旋转机械;奇异值分解;能量比特征;故障诊断

所属期刊栏目：49

分类号：TH165+.3

在线出版日期：2021-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：201-204