基于改进局部均值分解与复合多尺度气泡熵融合的直流电机故障诊断

来源：计算机测量与控制杂志2026年第3期北京时间：

作者：梁志伟,丑永新,孙翊云,顾苏杭

单位：盐城工学院 电气工程学院

摘要：直流电机出厂故障检测的核心挑战在于电机运行时声音信号中微弱故障特征的精准提取，此类信号常受机械振动、电磁噪声及环境干扰的影响，导致传统方法易受模态混叠与频带交叠干扰；针对这一难题，提出了一种基于改进型局部均值分解与复合多尺度气泡熵融合的直流电机故障诊断方法；并采用粒子群PSO优化极限学习机ELM进行分类建模；实验结果表明，所提出的方法能够有效地区分电机的正常状态、转子轴弯曲、叶片断裂以及轴承故障状态，在特定的320组测试样本中仅仅1组测试出错；因此，该方法为直流电机的故障诊断提供了一种新的技术途径，有助于提高电机的可靠性和运行效率。

关键词：直流电机;故障诊断;改进型局部均值分解;复合多尺度气泡熵;粒子群优化;极限学习机

基金资助：国家自然科学基金(62106025)；江苏高校‘青蓝工程’资助[苏教师函〔2024〕14号]