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经验模态分解(EMD)及其改进算法集合经验模态分解(EEMD)是非线性非平稳信号处理的常用方法。在机械故障诊断领域,这两种算法特别适用于旋转机械振动信号的分析。
算法核心思路是通过筛分过程将复杂信号分解为多个本征模态函数(IMF)。每个IMF分量需满足两个条件:极值点数量与过零点数量相等或最多相差一个;由局部极大值和极小值定义的包络均值在任何点都为零。
EEMD作为EMD的改进版本,通过添加白噪声和多次分解取平均的方式有效解决了模态混叠问题。具体实现时需要注意几个关键参数:噪声幅值通常取信号标准差的0.1-0.3倍,集成次数一般设为100-200次。
对于机械故障诊断的应用,通常的做法是先对振动信号进行EMD/EEMD分解,然后选择包含故障特征信息的IMF分量进行后续分析。常用的方法包括对特定IMF分量做FFT频谱分析以识别故障特征频率,或者采用包络解调技术来提取微弱的冲击特征。特别对于轴承或齿轮的局部故障,高频IMF分量往往包含重要的诊断信息。
实际应用中需要注意端点效应处理、筛分停止准则等细节问题,这些都会直接影响IMF分解的质量和后续诊断效果。在MATLAB或Python中都有成熟的开源工具包可以实现这些算法。