基于经验模态分解算法的电机故障判断方法  

作　　者：郭硕达 崔庆育 岳嘉兴[1] 葛托 

机构地区：[1]上海烟草集团北京卷烟厂制丝车间电修组,北京101121

出　　处：《内燃机与配件》2018年第5期158-159,共2页Internal Combustion Engine & Parts

摘　　要：为了提高电机故障诊断的效率,实现自动故障诊断,本文利用EMD算法对电机运行时的声音信号进行了特征提取。首先,对声音信号进行EMD分解,得到多阶IMF分量;然后计算出每阶IMF分量的特征值,从而提取出了电机故障声音信号的特征向量。从实验中可知,EMD可以根据信号自身的特点进行自适应分解,使得电机正常和故障时的特征具有明显的差异性,利于分类器进行分类诊断。

关 键 词：经验模态分解 电机故障诊断 特征提取 

分 类 号：TM307[电气工程—电机]