基于EEMD样本熵的电机轴承电流信号复杂性评估

• 作者: 李贵子 楼军伟 王季 胡赤兵 贾德强
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 样本熵 电机轴承 定子电流 复杂性 评估
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 机械制造
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 分类号: TH133.33|TP206+.3
• 字数: 3419字
• 语种: 中文

摘要

电机轴承损伤会导致电机定子电流产生相应的电流谐波，电流谐波频率包含轴承故障特征频率。为了有效评估定子电流信号的复杂性(即电流谐波出现概率)，采用总体平均经验模态分解( EEMD)结合样本熵来实现，该方法先用EEMD将定子电流信号分解为若干个内禀模态分量，再计算分量的样本熵。通过比较得出在评估损伤轴承定子电流信号复杂性时EEMD样本熵的效果较样本熵更好，并且 EEMD样本熵增大-减小-增大的变化趋势与轴承损伤逐渐加大时定子电流的变化趋势一致。根据上述结论该方法可应用于封闭结构中电机轴承运行状态的监测和预判，也可以作为智能故障识别的信号源。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王季		13	22	3.0	3.0
2	胡赤兵	兰州理工大学机电工程学院	127	913	14.0	21.0
3	楼军伟	兰州理工大学机电工程学院	5	11	3.0	3.0
5	李贵子		10	36	3.0	5.0
6	贾德强		8	23	3.0	4.0