基于FCEEMD复合筛选的故障特征提取方法

作者：周成江; 贾云华^*; 张雨宽; 禄俊

来源：计算机工程与科学, 2023, 45(11): 2070-2077.

• 快速互补总体经验模态分解
• 复合筛选
• 特征提取
• 故障诊断

针对快速集成经验模态分解(FEEMD)和固有模态函数(IMF)选择方法的缺陷，提出一种基于快速互补总体经验模态分解(FCEEMD)复合筛选的故障特征提取方法。首先，引入符号相反的成对的白噪声来中和FEEMD中的残余噪声，抑制IMF之间的模态混叠并得到一系列新的IMF;然后，基于能量及相关系数构建复合筛选模型并根据筛选得到的有效IMF构建重构信号；最后，通过希尔伯特(Hilbert)包络解调提取重构信号中包含的周期性脉冲特征来诊断轴承故障。凯斯西储大学(CWRU)轴承数据集上的实验结果表明，该方法能高效、准确地提取出轴承故障特征，在旋转机械故障诊断中有借鉴意义和应用前景。

• 单位
  云南师范大学