基于EMD-Hilbert和主成分降维的电机故障信号特征提取

电机是旋转机械的驱动机,电机故障将导致整套设备系统或生产线瘫痪。故障信号特征提取是电机故障诊断的基础,提出了一种基于EMD-Hilbert包络谱分解技术的旋转电机故障特征提取方法,利用EMD将原始信号分解成若干个固有模态函数余量,利用Hilbert包络谱法提取故障特征,通过主成分分析方法实现故障特征的降维,提高故障信号特征提取的精度和。最后通过MCDS平台采集数据进行故障特征识别,实验结果表明该方法的准确性和有效性,为旋转电机故障特征提取和识别提供了一种可靠的方法。