基于FCEEMD复合筛选的故障特征提取方法

来源：计算机工程与科学杂志2023年第11期北京时间：

作者：周成江, 贾云华, 张雨宽, 禄俊

单位：（云南师范大学信息学院，云南 昆明 650500）

摘要：针对快速集成经验模态分解（FEEMD）和固有模态函数（IMF）选择方法的缺陷，提出一种基于快速互补总体经验模态分解（FCEEMD）复合筛选的故障特征提取方法。首先，引入符号相反的成对的白噪声来中和FEEMD中的残余噪声，抑制IMF之间的模态混叠并得到一系列新的IMF；然后，基于能量及相关系数构建复合筛选模型并根据筛选得到的有效IMF构建重构信号；最后，通过希尔伯特（Hilbert）包络解调提取重构信号中包含的周期性脉冲特征来诊断轴承故障。凯斯西储大学(CWRU)轴承数据集上的实验结果表明，该方法能高效、准确地提取出轴承故障特征，在旋转机械故障诊断中有借鉴意义和应用前景。

关键词：快速互补总体经验模态分解,复合筛选,特征提取,故障诊断,

基金资助：云南省基础研究项目（202101AU070061）