EEMD振动信号

资 源 简 介

EEMD振动信号

详 情 说 明

EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）是一种基于经验模态分解（EMD）改进的信号处理方法，特别适用于处理非线性和非平稳的振动信号。它通过引入高斯白噪声和多次分解的过程，有效解决了传统EMD存在的模态混叠问题。

在振动信号分析中，EEMD能够将复杂的振动信号分解为一系列本征模态函数（IMF）。每个IMF分量都包含了原始信号在不同时间尺度上的振动特征，这为后续的故障诊断和状态监测提供了便利。

EEMD的核心思想是通过多次添加不同幅度的高斯白噪声来扰动原始信号，使信号的极值点分布更加均匀。每次分解后，对得到的IMF分量进行集合平均，最终得到稳定的分解结果。这种方法显著提高了分解的稳定性和可靠性。

振动信号经过EEMD处理后，工程师可以更清晰地识别出机械系统中的各种振动成分，包括正常运行的振动特征和潜在的故障特征。这种技术在旋转机械、桥梁健康监测等领域都有广泛应用。