基于EEMD和自相关函数的机械设备故障自适应降噪方法

本文研究了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和自相关函数特性的自适应降噪方法，针对机械设备早期故障诊断中的问题。在实际应用中，机械设备产生的故障特征信号往往隐藏在大量的随机噪声中，这使得信号检测和故障识别变得困难。EMD方法作为一种有效的信号处理工具，能够将含噪信号分解为一系列固有模态分量，包括噪声和有用信号。 研究的核心思想是利用自相关函数来区分噪声和信号的不同特性。噪声分量通常具有平滑的自相关函数，而有用信号可能包含非线性成分，导致其自相关函数具有特定的结构。通过计算各固有模态分量的能量集中比，可以找到一个界限来识别噪声分量。在这个过程中，噪声分量中的高频信号由于其较低的相关性，会被认为是潜在的有用信息。 作者提出了一种改进的软阈值方法，用于从噪声分量中精确地提取高频有用信号，避免了过度滤波带来的信息丢失。这种方法对不同频率的含噪信号进行了有效的降噪处理，特别体现在中低频信号上，显著提高了信号的质量和可诊断性。 论文展示了在故障轴承振动信号处理上的应用实例，证明了所提方法在实际故障诊断中的实用性和有效性。结果显示，该自适应降噪策略能够在保持信号关键特征的同时，有效抑制背景噪声，从而为早期故障的准确识别提供了有力支持。 总结来说，这篇论文的主要贡献在于提出了一种基于EMD和自相关函数特性的自适应降噪算法，为机械设备故障诊断领域的信号处理提供了一个创新且实用的方法。该方法对于提高故障检测的可靠性和效率具有重要意义，为未来的研究和实际应用提供了新的思路和技术支撑。