EMD与奇异值熵在转子故障诊断中的应用

"这篇文章是2006年发表在《振动与冲击》期刊第26卷第2期的一篇工程技术论文，主要探讨了基于经验模态分解（EMD）和奇异值熵（Singular Value Entropy, SVE）在转子系统故障诊断中的应用。作者团队包括于德介、陈淼峰、程军圣和杨宇，来自湖南大学机械与汽车工程学院。文章提出了一种新的故障诊断方法，该方法通过EMD将转子系统的振动信号分解为多个内禀模式函数（IMF），然后利用IMF分量构建特征向量矩阵，并计算其奇异值熵，以此来判断转子系统的运行状态和故障类型。实验数据分析验证了这种方法的有效性。" 本文研究的核心在于如何利用非平稳信号分析技术进行转子系统故障诊断。传统的FFT（快速傅里叶变换）和小波变换在处理非平稳信号时存在局限性，不能同时捕捉到信号在时域和频域的完整信息。EMD作为一种自适应信号处理方法，能够针对非线性和非平稳信号进行有效分解，生成反映信号局部特征的IMF分量。 EMD方法的基本思想是将复杂信号拆分为一系列内在模式，每个IMF分量包含了与信号变化相关的频率成分，这使得EMD在处理非平稳信号时更具优势。在转子系统故障诊断中，这种分解能力对于识别故障特征至关重要。 接下来，文章引入了奇异值熵的概念。奇异值熵是一种衡量信号复杂度和不确定性的指标，通过对初始特征向量矩阵计算奇异值熵，可以量化转子系统运行状态的变化。如果奇异值熵增大，通常表明系统的状态变化更显著，可能预示着故障的存在。通过比较不同工况下奇异值熵的大小，可以识别出转子系统的异常工作状态，进一步确定故障类型。 实验证明，结合EMD和奇异值熵的方法在转子系统故障诊断中表现出了良好的效果，能够有效地提取和区分不同的故障特征。这种方法不仅克服了传统傅里叶变换和小波变换的局限性，还展示了在非平稳信号处理方面的强大潜力，为转子系统故障诊断提供了一种新的、有效的工具。 关键词涉及的内容包括：经验模态分解（EMD）、奇异值熵（SVE）、转子系统、故障诊断。这些关键词突出了文章的研究重点和技术手段，对于理解和应用该方法的读者，特别是从事机械工程和信号处理领域的专家，具有重要的参考价值。