故障特征的提取是檢測(cè)與識(shí)別故障類型的關(guān)鍵。為優(yōu)化自適應(yīng)噪聲完整集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMDAN）的降噪效果,提出一種基于綜合評(píng)價(jià)模型（SDEA）改進(jìn)的CEEMDAN降噪方法,優(yōu)化CEEMDAN的去噪效果。該方法首先建立綜合評(píng)定模型,然后通過峭度準(zhǔn)則、相關(guān)系數(shù)篩選特征模態(tài)重構(gòu)信號(hào),由SDEA評(píng)價(jià)信號(hào)去噪效果。經(jīng)過多次迭代,選擇綜合指標(biāo)最高的迭代次數(shù)作為最優(yōu)降噪信號(hào),再利用能量貢獻(xiàn)率選取最優(yōu)降噪信號(hào)的IMF進(jìn)行重構(gòu),最后通過Teager能量算子解調(diào)對(duì)信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析,進(jìn)而得到故障特征頻率。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)證明,此方法能夠準(zhǔn)確提取故障特征頻率,實(shí)現(xiàn)對(duì)故障信號(hào)的識(shí)別,且相較于現(xiàn)有方法可提高信噪比和運(yùn)算效率。因此采用該方法可為早期軸承故障診斷提供一種有效的解決方案。 

【文章來源】：噪聲與振動(dòng)控制. 2020,40(02)CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 改進(jìn)的CEEMDAN去噪方法
    1.1 CEEMDAN基本原理
    1.2 建立SDEA綜合指標(biāo)評(píng)定模型
    1.3 基于SDEA的改進(jìn)CEEMDAN去噪方法
    1.4 Teager能量算子解調(diào)
2 故障特征提取流程
3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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