基于改进EWT-SVD的轴承故障特征提取

文章针对轴承早期故障特征的提取,提出了基于改进EWT-SVD的算法。首先,改进的经验小波(EWT)提出了模态分解数量确定的思路,自适应地将预处理信号分解到合适数量的模态分量,通过相关度系数验证了分解模态的信号有效性;其次,通过计算各分量的峭度值确定最优的特征提取模态分量,并通过变阈值奇异值分解(SVD)对模态信号进行去噪;最后,通过对重构特征信号进行Hilbert变换包络处理提取振动信号频率特征。实验证明了文章算法的可行性,同时,算法还具有计算速度快、以数据为主要驱动的特点。