針對自動(dòng)機(jī)故障診斷過程中振動(dòng)信號故障特征較難提取的問題,提出了結(jié)合形態(tài)分量分析（MCA）和總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）的自動(dòng)機(jī)故障特征提取方法。根據(jù)自動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號組成成分的形態(tài)差異,利用形態(tài)分量分析方法構(gòu)建不同的稀疏字典對各組成成分進(jìn)行分離,消除噪聲分量,提取出反映主要故障特征的沖擊分量;對所提取的沖擊分量進(jìn)行EEMD分解并計(jì)算各IMF分量的樣本熵值,以此作為故障特征向量輸入基于離子群優(yōu)化的支持向量機(jī)（PSO-SVM）進(jìn)行識別。通過自動(dòng)機(jī)典型故障診斷試驗(yàn)表明:形態(tài)分量分析方法可有效分離出自動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號中的沖擊成分;同時(shí),所提出的特征提取方法能夠有效地進(jìn)行自動(dòng)機(jī)故障診斷。 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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