改进CEEMDAN算法的电机轴承振动信号降噪分析

• 作者: 赵小惠 张梦洋 石杨斌 王凯峰 卫艳芳
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 关键词: 改进CEEMDAN算法 电机轴承振动信号 信号降噪 熵权法 SG平滑滤波
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文|PAPERS
• 页码范围: 159-164
• 页数: 6页
• 分类号: TP277|TN06
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B2003105

摘要

为提高传统自适应噪声完备经验模态分解算法(CEEMDAN)对电机轴承故障特征信号的精确提取率,降低重构信号失真,提出了一种改进自适应噪声完备经验模态分解算法.首先利用传统CEEMDAN对原始信号初步分解,获得若干特征分量(IMFs)和固有模态分量,将若干IMFs运用熵权法进行初步故障特征信号消噪和提取,对筛选后的IMF分量进行二次分解和二次筛选,获得典型故障敏感信号,再运用SG(Savitzky-Golay)平滑滤波进行信号重构,最终实现电机轴承信号降噪.最后利用凯斯西储大学轴承数据进行改进算法性能分析,结果表明该方法对电机轴承信号能够有效的进行信号降噪,其信噪比相比于原始信号提高2.2dB.