MED算法(用于故障诊断）

资 源 简 介

MED算法(用于故障诊断）

详 情 说 明

MED（Minimum Entropy Deconvolution）算法是一种专门用于机械故障诊断中的信号处理技术，尤其适用于带强噪声干扰的工况。该算法的核心思路是通过解卷积运算突出被噪声掩盖的周期性冲击特征，这正是齿轮等旋转机械部件发生局部故障时的典型表现。

在齿轮箱故障诊断场景中，当齿面出现剥落或裂纹时，会产生周期性冲击振动。但由于环境噪声、其他部件的振动干扰等因素，这些特征信号往往难以直接观测。MED算法通过设计最优滤波器，最大化信号的非高斯性（即最小化熵值），从而增强原始信号中的冲击成分。

相比传统滤波方法，MED算法具有自适应特性：它不需要预先知道故障特征频率，而是通过迭代计算自动寻找最能突出冲击特征的滤波器参数。这种特性使其在变转速、变负载等复杂工况下仍能保持良好的诊断效果。实际应用中常与包络分析等技术结合，进一步提升故障识别率。