基于CEEMDAN和RCMDE的往复压缩机轴承故障诊断方法

来源：机床与液压杂志2021年第5期北京时间：

作者：王金东，欧凌非，赵海洋，宋美萍

单位：东北石油大学机械科学与工程学院；东北石油大学机械科学与工程学院；东北石油大学机械科学与工程学院；东北石油大学机械科学与工程学院

摘要：针对往复压缩机振动加速度信号的非线性、非平稳等特性，提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和精细复合多尺度散布熵（RCMDE）的往复压缩机轴承故障特征提取方法。采用CEEMDAN方法对信号进行分解时，通过不同的参数组合，可得到不同的IMF分量；计算不同参数条件下重构后的信号的峭度值，选用峭度值最大的一组参数重新对信号进行CEEMDAN分解，并进行信号重构。对重构后的信号进行RCMDE分析，提取故障特征向量，并利用支持向量机（SVM）进行分类识别。将优选参数的CEEMDAN分解方法和原CEEMDAN分解方法进行对比，结果表明：优选参数的CEEMDAN分解方法能更好地提取往复压缩机周期冲击性信号，有利于提高故障诊断的精确度。

关键词：自适应噪声完备集合经验模态分解;精细复合多尺度散布熵;信号重构;往复压缩机;故障诊断

基金资助：黑龙江省自然科学基金项目（E2016009）;东北石油大学青年科学基金项目（2018ANC-31）