《表1 EEMD奇异值熵故障区间》

  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EEMD奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法》

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

从图5可看出:图5（a）由于EMD分解自身存在的不足，导致不同信号分解后所得含有故障信息的奇异值熵差异较小，使得滚动轴承4种状态的奇异值熵区间模糊，难以区分出故障类别；图5（b）显示出滚动轴承不同故障类别之间奇异值熵的显著差异，与传统EMD奇异值熵方法相比，本方法能更清晰区分出故障类别。滚动轴承的4种状态各属于一个区间范围，而且类别区间无交集如表1所示。这一结果表明，笔者提出的EEMD奇异值熵这一判据，可以准确地区分出滚动轴承的故障类别。