EEMD AND EMD故障诊断新的方法

资 源 简 介

EEMD AND EMD故障诊断新的方法

详 情 说 明

经验模态分解(EMD)及其改进算法集成经验模态分解(EEMD)是近年来在故障诊断领域备受关注的非线性信号处理方法。这两种方法能够有效处理非平稳信号，特别适合旋转机械等设备的故障特征提取。

传统的EMD方法通过将复杂信号分解为有限个本征模态函数(IMF)，实现了信号在时频域的自适应分解。然而该方法存在模态混叠问题，容易导致故障特征提取不准确。EEMD通过在原始信号中加入白噪声序列进行多次分解，最后对IMF集合进行平均，显著改善了模态混叠现象。

在故障诊断应用中，这两种方法通过分解振动信号获得IMF分量后，可进一步计算各分量的能量熵、瞬时频率等特征参数。这些特征参数能够清晰反映设备状态变化，为早期故障预警提供可靠依据。相比传统的傅里叶变换方法，基于EMD/EEMD的方法更适合处理非平稳、非线性的机械故障信号。

值得注意的是，EEMD虽然提高了分解的稳定性，但计算量相对较大。在实际应用中需要根据设备特点和数据采集条件，在实时性和诊断精度之间做出权衡选择。