经验模态分解和关联维数在机械故障诊断中的应用研究

摘要

结合经验模态分解(Empirical Made Decomposition,EMD)和关联维数各自的优点,提出了一种基于EMD和关联维数相结合的机械故障诊断方法,该方法是先对采集到的非平稳振动信号进行EMD分解,对分解后的每一个平稳的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量使用G-P算法进行关联积分,并通过拟合函数求出关联维数.运用关联维数可以定性地分析非线性系统的特性,从而识别转子系统的故障类型.实验结果表明该方法是有效的.