自适应参数优化EEMD机械故障特征提取方法

发布时间：2018-04-20 16:07

  本文选题：集合经验模态分解 + 特征提取　； 参考：《振动.测试与诊断》2014年06期

【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。
[Abstract]:In this paper, the selection of two important parameters K (white noise amplitude coefficient) and M (total average number of times) for mechanical fault feature extraction using set empirical mode decomposition (EMD) is discussed. The influence of white noise with different amplitude coefficients on the distribution uniformity and EEMD decomposition accuracy of the signal extremum is analyzed. A EEMD adaptive parameter optimization method based on the distribution uniformity of the signal extremum is proposed. According to the characteristics of the signal itself, the white noise amplitude coefficient, which makes the signal extremum distribution the most uniform, is adaptively selected as the k value of EEMD, and then the M value is calculated by setting the expected decomposition error. The feasibility and effectiveness of the proposed method are verified by simulation analysis and engineering application. The results of comparison with the existing EEMD parameter selection methods show the advantages of the proposed method.
【作者单位】： 重庆交通大学机电与汽车工程学院;四川大学空天科学与工程学院;重庆大学机械传动国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305471,51375514) 中国博士后科学基金资助项目(2014M560719) 重庆市基础与前沿研究计划资助项目(cstc2014jcyjA70009) 重庆市教育委员会科学技术研究资助项目(KJ1400308)
【分类号】：TH165.3;TN911.4

【参考文献】

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本文编号：1778478