自适应参数优化EEMD机械故障特征提取方法

• 作者: 周广武 杨黎霞 汤宝平 陈仁祥
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 集合经验模态分解 特征提取 极值点 分布均匀性 参数优化
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 1065-1071
• 页数: 7页
• 分类号: TH165.3|TN911.2
• 字数: 4084字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤宝平	重庆大学机械传动国家重点实验室	208	4648	33.0	63.0
2	周广武	四川大学空天科学与工程学院	30	176	7.0	12.0
3	陈仁祥	重庆交通大学机电与汽车工程学院	33	111	5.0	10.0
7	杨黎霞	重庆交通大学机电与汽车工程学院	6	62	4.0	6.0