基于IMF信息熵与SVM的转子振动故障智能诊断方法

提出了基于内禀模态信息熵与支持向量机的转子振动故障诊断方法。采用EMD方法将转子振动信号分解为若干个内禀模态分量,由各个内禀模态分量的信息熵构成转子状态的特征参数。采用支持向量机分类器对故障类型进行分类。通过转子试验台的仿真实例证明了该方法的有效性。另外,在特征提取环节对比采用了传统的Fourier变换法,结果体现了EMD方法在非线性和非稳态信号处理上的优越性。