使用EEMD对故障信号进行分解

资 源 简 介

使用EEMD对故障信号进行分解

详 情 说 明

EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）是一种改进的EMD方法，用于处理非线性、非平稳信号。在故障诊断领域，它常被用来分解振动或噪声信号，提取有效的故障特征信息。

### EEMD信号分解 EEMD通过添加高斯白噪声并多次重复分解过程，有效抑制了传统EMD中的模态混叠问题。分解后得到一系列IMF（本征模态函数），每个IMF代表信号的不同频率成分。

### 能量熵提取 能量熵可用于量化各IMF的复杂度，帮助识别故障特征。计算步骤通常包括： 计算各IMF能量：对每个IMF分量求平方和，得到能量分布。 归一化处理：将能量值转化为概率分布形式。 计算熵值：基于信息熵公式评估能量分布的混乱程度。

在故障诊断中，能量熵的变化往往对应不同的故障模式，例如轴承磨损或齿轮断齿会使得特定IMF的能量熵显著升高。通过分析这些特征，可以实现更精准的故障类型识别。

### 应用优势 EEMD结合能量熵的方法避免了传统频域分析对平稳信号的依赖，适用于旋转机械等复杂工况的故障检测。其分解结果更稳定，且能量熵指标能有效突出故障敏感分量。