自适应参数优化EEMD机械故障特征提取方法

作者：陈仁祥; 汤宝平; 杨黎霞; 周广武

来源：振动.测试与诊断, 2014, 34(06): 1065-1170.

DOI：10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2014.06.012

• 集合经验模态分解
• 特征提取
• 极值点
• 分布均匀性
• 参数优化

针对应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)进行机械故障特征提取时两个重要参数k(白噪声幅值系数)和M(总体平均次数)的选取问题,分析了不同幅值系数的白噪声对信号极值点分布均匀性和EEMD分解精度的影响规律,提出了基于信号极值点分布均匀性的EEMD自适应参数优化方法。该方法根据信号本身特点,自适应选取使信号极值点分布最为均匀的白噪声幅值系数作为EEMD的k值,再通过设置期望分解误差计算得到M值。通过仿真分析和工程应用,验证了所提方法的可行性和有效性,与现有EEMD参数选取方法的对比结果表明了该方法的优势。

• 单位
  重庆大学; 四川大学; 重庆交通大学; 机械传动国家重点实验室