基于经验模态分解的发动机振动信号分析方法研究

对于任何机器来说,一旦发生故障,都会产生一段无规律的非平稳信号。通过对这段非平稳信号进行分析,可以实现对机器工作状态的一个系统监测。但是,对非平稳信号的有效片段提取,是现实中的工作难点。对此,目前多使用的传统方法如振动信号处理、傅里叶变换、相关分析法等来对信号进行频域分析,其缺点是无法得知在信号所对应的时间点上的动态变化特征。本文以一段发动机故障信号处理过程为例,主要介绍了经验模态分析方法(EMD),该方法能够将信号由大化小,由非平稳化为平稳,再根据所得的平稳信号,可以更加方便的从信号中提取有效信息及信号规律,从而达到更全面、更简单的对信号进行时频分析研究的目的,由此可见经验模态分析方法具有广阔的发展和应用前景。