改进的噪声总体集合经验模式分解方法在轴承故障诊断中的应用

在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)轴承故障诊断方法。通过对比分析仿真信号和实测信号可以得知:ICEEMDAN方法可以改善信号重构质量,具有良好的自适应性,能够提高故障信号的信噪比,从而可以有效地识别并提取有用的故障特征信息。