一种基于NA-MEMD的多传感器机械故障诊断的方法

摘要

本发明公开一种基于噪声辅助的多元经验模态分解(NA‑MEMD)的多传感器机械故障诊断的方法，首先通过由多传感器采集机械的多元振动信号x1(t)，x2(t),…,xn(t)；接着，利用非局部均值去噪(NL‑means)的方法对多元信号进行预处理；然后，将预处理后的多元信号通过NA‑MEMD，得到多个长度相同，并且在信号的同频分量在每组中出现的顺序也相同的固有模态函数(IMF)组；接下来，利用相关性分析，来计算故障相关因子(FCF)，选择有效的IMFs；最后，通过频谱分析提取机械故障特征频率，实现故障诊断。本发明方法在信号分解和故障诊断领域具有广阔的应用前景。