EEMD联合SOM的电机滚动轴承故障诊断

针对电机轴承振动信号的非平稳性、提取的信号不精确的特点,提出一种集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)、能量矩的特征提取方法与自组织特征映射网络(Self-organizing Maps, SOM)相结合的故障诊断方法。首先利用EEMD处理原始振动信号,将其分解成一系列具有不同特征时间尺度的固有模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF)。由于轴承状态变化,在不同频带下IMF的特征随时间尺度和能量分布的不同而不同,由于能量矩能准确得到IMF的变化能量,故计算出各阶IMF的能量矩构造故障特征向量。其次,利用故障特征向量作为输入来构建SOM网络进行故障识别。最后通过轴承实验验证该方法的正确性。结果表明,该方法采用有限的训练样本就可以快速、准确地诊断滚动轴承故障。