基于EMD的奇异值熵在转子系统故障诊断中的应用

提出了一种基于EMD(Empirical Mode Decomposition)和奇异值熵的转子系统故障诊断方法。该方法首先用EMD方法分解转子系统的振动信号,得到若干个基本内禀模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后利用IMF分量形成初始特征向量矩阵,并对初始特征向量矩阵求奇异值熵,奇异值熵的大小反映了转子系统运行状态的差别,从而可以通过奇异值熵的大小判断转子系统的工作状态和故障类型。对实验数据的分析结果证明了该方法的有效性。