基于CEEMDAN与信息熵的液压泵故障特征提取方法研究
来源：机床与液压杂志2016年第19期北京时间：
作者：李锋
单位：第二炮兵工程大学二系；第二炮兵工程大学二系；第二炮兵工程大学二系；第二炮兵工程大学二系
摘要：由于液压泵故障振动信号微弱和不平稳的特性，造成特征向量提取和故障诊断困难。针对这些问题，提出一种CEEMDAN与信息熵结合的特征提取方法。将传感器测得的液压泵的故障振动信号进行CEEMDAN分解得到多个固有模态函数（IMF），并计算其信息熵，然后筛选出信息熵最小的3个IMF分量重构信号，计算重构信号的多域熵作为特征向量来训练决策树模型。液压泵故障诊断实验结果证明了该方法的有效性和优越性。
关键词：CEEMDAN;信息熵;故障诊断
