故障数据分解EEMD

资 源 简 介

故障数据分解EEMD

详 情 说 明

EEMD（集合经验模态分解）是EMD方法的改进版本，专为处理复杂故障信号而设计。其核心思想是通过引入高斯白噪声来克服传统EMD的模态混叠问题。在故障诊断中，EEMD能够更稳定地将非平稳信号分解为若干本征模态函数（IMF），每个IMF分量都包含了原始信号在不同时间尺度上的特征信息。

相比传统EMD，EEMD主要有三大优势：首先通过多次添加噪声的分解过程平均结果，有效抑制了异常事件对分解的影响；其次产生的IMF分量具有更明确的物理意义；最后对噪声干扰具有更强的鲁棒性。这使得EEMD特别适合处理机械设备振动信号等具有复杂特征的故障数据。

在实际应用中，EEMD分解后的IMF分量可通过希尔伯特变换进行时频分析，或作为特征输入机器学习模型。这种方法已成功应用于轴承故障检测、齿轮箱诊断等多个工业场景，显著提高了故障特征的提取精度和诊断可靠性。