基于经验模态分解算法的电机故障判断方法

作者：郭硕达; 崔庆育; 岳嘉兴; 葛托

来源：内燃机与配件, 2018, (05): 158-159.

DOI：10.19475/j.cnki.issn1674-957x.2018.05.091

• 经验模态分解
• 电机故障诊断
• 特征提取

为了提高电机故障诊断的效率,实现自动故障诊断,本文利用EMD算法对电机运行时的声音信号进行了特征提取。首先,对声音信号进行EMD分解,得到多阶IMF分量;然后计算出每阶IMF分量的特征值,从而提取出了电机故障声音信号的特征向量。从实验中可知,EMD可以根据信号自身的特点进行自适应分解,使得电机正常和故障时的特征具有明显的差异性,利于分类器进行分类诊断。