一种基于CEEMDAN-ICA-SWT的柴油机振源多信息联合识别方法

摘要

本发明公开了一种基于CEEMDAN‑ICA‑SWT的柴油机振源多信息联合识别方法，利用振动传感器获取振动激励源混合响应信号；确定加入白噪声的幅值标准差系数与总体平均次数，然后采用CEEMDAN方法对振动信号进行自适应分解，再基于二次相关的相似系数法与谱熵相结合的方法选取主要的本征模分量，并估计振源数；将获得的本征模分量与激励源混合响应信号组成新的观测信号作为独立分量分析中的多个虚拟通道，采用ICA方法进行盲源分离，结合估计的主要振源数量，利用相似系数法选取分离结果；采用SWT技术对分离结果各独立成分进行时‑频特征分析，识别柴油机振动激励源。本发明提高了对柴油机振源的辨识能力。