基于IESMD-功率谱熵-能量熵增量的泵站厂房振源辨识研究
来源：振动与冲击杂志2025年第9期北京时间：
作者：江琦,王建康,张建伟zjwcivil,刘喜珠,赵瑜,
单位：1.华北水利水电大学水利学院， 郑州450046；2.华北水利水电大学土木与交通学院， 郑州450045；3.山东省水利勘测设计院有限公司济南市数字孪生与智慧水利重点实验室， 济南250013
摘要：针对多源激励和强背景噪声干扰的泵站厂房结构难以准确辨识振源的难题，提出一种改进的极点对称模态分解(Improved Extreme-point Symmetric Mode Decomposition，IESMD)-功率谱熵-能量熵增量联合振源辨识方法。首先对小波阈值降噪预处理信号进行IESMD自适应分离，引入噪声频谱理论确定功率谱熵和能量熵增量阈值，定量筛选本征模态分量（Intrinsic Mode Function，IMF）实现振源精准辨识。对打渔张泵站厂房5个典型部位的实测振动数据进行振源辨识，引入振动能量计算各分频能量占比。结果表明：该方法能够将多源信号分解为多个有效的调频调幅分量，运行期动静干涉(Rotor-stator interaction，RSI)引起的水力激振是厂房振动的主振源，其振动主频为33.32Hz，在泵座、出口弯管和电机位置能量占比最大高达84.54%、98.53%和97.15%，是引起泵站厂房振动的主要原因。 <br>
关键词：振源辨识；IESMD；功率谱熵；能量熵增量；贡献率
