基于有效信息重构的故障旋转机械振动加速度信号积分方法

提出一种基于有效信息重构的故障旋转机械振动加速度信号积分方法。该方法首先利用集总经验模态分解(EEMD)对积分信号进行分解,然后将峭度指标、均方差值和奇异值组合成特征向量对分解信号进行有效特征提取,并通过欧氏距离搜索提取分解信号中隐含的有效特征分量,最后通过阈值限定将有效特征分量进行叠加重构得到所需有效积分信号。仿真分析和实测数据结果表明,该方法在去除噪声和保留有效特征信息方面,比传统积分方法具有更高的精度和优越性。