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EEMD改进算法在异步电机轴承故障诊断中的应用研究

吴勇 朱建军 邹奔

吴勇, 朱建军, 邹奔. EEMD改进算法在异步电机轴承故障诊断中的应用研究[J]. 中国舰船研究. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02215
引用本文: 吴勇, 朱建军, 邹奔. EEMD改进算法在异步电机轴承故障诊断中的应用研究[J]. 中国舰船研究. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02215
Research on an Improved EEMD Application in Bearing Fault Diagnosis Method of Induction Motors[J]. Chinese Journal of Ship Research. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02215
Citation: Research on an Improved EEMD Application in Bearing Fault Diagnosis Method of Induction Motors[J]. Chinese Journal of Ship Research. doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02215

EEMD改进算法在异步电机轴承故障诊断中的应用研究

doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.02215
基金项目: 国家级-基于分形理论下自然破片形成及分布规律研究(12002336)
详细信息
  • 中图分类号: 460

Research on an Improved EEMD Application in Bearing Fault Diagnosis Method of Induction Motors

  • 摘要: 采用了一种快速的集成经验模态分解(FEEMD)方法。它将集成次数设置为2及白噪声的幅值系数设置为0.2,通过改变白噪声的分布密度对信号分解。为了提升分解效率,当信号中的异常分量分解出来后,对余下的进行EMD分解。此方法克服了传统的EEMD方法凭经验选取参数(集成次数及白噪声幅值系数)弊端,并且有效降低计算成本。最终,将FEEMD结合Hilbert包络解调技术应用到对异步电机轴承内环故障特征频率诊断中,并与传统的EEMD方法进行比较。结果表明,FEEMD能够有效对故障频率进行提取。
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-12-07
  • 网络出版日期:  2021-08-30

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