EMD样本熵在滚动轴承信号复杂性度量中的应用

EMD样本熵在滚动轴承信号复杂性度量中的应用EMD（Empirical Mode Decomposition）是一种用于非线性和非平稳信号分析的方法，其基本原理是将原始信号分解为一组本征模函数（Int

EMD 样本熵在滚动轴承信号复杂性度量中的应用 EMD（EmpiricalModeDecomposition）是一种用于非线性和非 平稳信号分析的方法，其基本原理是将原始信号分解为一组本征模函数 （IntrinsicModeFunctions，IMF）的线性组合。EMD分解得到的 IMF可以反映信号在不同尺度上的特征，因此在许多领域中都有广泛的 应用，其中包括滚动轴承信号复杂性度量。 滚动轴承作为机械设备中重要的运动部件之一，其状态的监测和评 估对设备的正常运行和可靠性至关重要。然而，滚动轴承在运行过程中 会受到各种因素的影响，如负载变化、摩擦、故障等，导致信号呈现出 复杂的非线性和非平稳特性。因此，基于EMD的样本熵作为一种复杂性 度量指标，可以有效地描述滚动轴承信号的复杂性特征。 首先，EMD可以将滚动轴承信号分解为多个IMF，并计算每个IMF 的样本熵。样本熵是一种非线性度量指标，用来描述信号的复杂性和不 规则性。通过计算每个IMF的样本熵，可以得到滚动轴承信号在不同尺 度上的复杂性特征。例如，当滚动轴承处于正常状态时，其信号较为规 则和简单，因此对应的IMF样本熵较低；而当滚动轴承存在故障或异常 状态时，其信号较为复杂和不规则，因此对应的IMF样本熵较高。 其次，基于EMD的样本熵可以用于滚动轴承故障诊断和预测。通过 对比正常和故障滚动轴承的样本熵特征，可以有效地区分两者之间的差 异。因为故障滚动轴承产生的信号是非线性和非平稳的，其样本熵会相 应增加。因此，可以利用样本熵的差异来判断滚动轴承的健康状态，进 而进行故障诊断和预测。 此外，基于EMD的样本熵还可以用于滚动轴承的特征提取和振动信 号分析。通过计算滚动轴承信号在不同尺度上的样本熵，可以得到不同 频率段上的复杂性特征。这些复杂性特征可以反映滚动轴承的动态特性 和故障模式，有助于判断滚动轴承的工作状态和性能变化。