《表1 IMF分量的能量权系数Tab.1 Energy weight coefficients of IMF components》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于自适应EEMD及改进滑动峰态解调的滚动轴承故障提取方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

仿真信号的时域和频域波形如图3所示。由于增加噪声的缘故，导致冲击成分被噪声湮没，图3b中也找不出故障特征频率。将仿真信号进行EEMD处理得到13个IMF分量，各IMF分量的相关峭度如图4所示。重构个数与信息熵关系如图5所示。综合考虑图4和图5，选取IMF2，IMF3，IMF4，IMF5和IMF6并计算其能量权系数，结果见表1。利用能量权系数进行信号重构，结果如图6所示，与图3a对比可知信号的信噪比得到了增强。另外，由图7可知，滑动窗宽L=2时对应的信息熵值最小，峰态时间序列规律性最强；因此，选取L=2对重构信号进行滑动峰态解调处理，结果如图8所示。从图中可以清晰看出故障特征频率及其倍频，该仿真分析结果验证了改进方法的正确性和有效性。