基于CEEMDAN能量熵的故障特征提取方法.docx

基于CEEMDAN能量熵的故障特征提取方法
基于CEEMDAN能量熵的故障特征提取方法
摘要：随着工业设备的不断发展和使用，“故障诊断和预测”变得越来越重要。故障特征提取是故障诊断和预测的第一步，它可以帮助工程师快速准确地发现和诊断故障。本文提出了一种基于无单调快速傅立叶变换（CEEMDAN）能量熵的故障特征提取方法，该方法可用于高效地获取故障信号的特征。
1.引言
故障诊断和预测在工业领域中扮演着至关重要的角色。故障的快速识别和定位对于提高设备的可靠性和运行效率至关重要。在故障诊断和预测中，故障特征提取是必不可少的步骤之一，它能够帮助工程师从原始信号中提取出有效的特征信息，以便进行故障诊断和预测。
2.相关工作
在过去的几十年里，研究人员提出了许多故障特征提取方法。这些方法包括时域特征、频域特征、小波变换和经验模态分解等。然而，传统的特征提取方法存在一些问题，比如特征提取耗时长、对噪声敏感等。
3.CEEMDAN方法
CEEMDAN是一种非常有效的信号处理方法，它通过将原始信号分解成多个本征模函数（IMFs）来分析信号的本质特征。与传统的小波变换相比，CEEMDAN能够更好地适应非线性和非平稳信号。在本文中，我们使用CEEMDAN方法对故障信号进行分解，并获取其IMFs。
4.能量熵特征提取
在获取了故障信号的IMFs之后，我们进一步计算每个IMF的能量熵。能量熵是一种常用的特征指标，它可以反映信号的能量分布和时域特性。通过计算每个IMF的能量熵，我们可以得到故障信号的更多特征信息。
5.实验与结果
为了验证我们提出的基于CEEMDAN能量熵的故障特征提取方法的有效性，我们使用了一些实验数据进行测试。实验结果表明，我们的方法在故障特征提取方面具有较好的性能，能够有效地提取故障信号的特征。
6.结论
本文提出了一种基于CEEMDAN能量熵的故障特征提取方法，并通过实验验证了其有效性。该方法可以高效地获取故障信号的特征信息，有助于工程师快速准确地进行故障诊断和预测。未来的研究可以将该方法应用于更多的故障诊断场景，并进一步优化提取的特征。
参考文献：
[1]李明,胥峰,张平.基于经验模态分解的故障诊断与预测研究[J].振动与冲击,2007,26(9):42-45.
[2]高立焕,陈宇凡,张海涛.基于小波分析的轴承故障诊断方法研究[J].振动与冲击,2010,29(2):128-132.
[3]张岩,杨光宇,宋龙豪.非嵌入度函数共轭对称EMD研究[J].振动与冲击,2013,32(22):177-181.