《表2 0 HP, 1 797 r/min故障1轴承CEEMDAN能量熵》

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《基于改进的集合经验模态分解的电动机滚动轴承故障诊断研究》

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结合表1到表4可以看出，正常情况下能量熵值较大，外圈能量熵最小，说明在正常状态下，振动信号的能量分布相对比较均匀。出现故障后，在分解得到IMF各个频带内就会出现相应的共振频率，此时能量会出现突变，使得能量的分布不确定性减少，使得熵值减少，内圈的故障通过频率高于滚动体故障通过频率，能量集中更强，同比分析得到外圈的能量熵值最小。从分解得到各个IMF分量也可以看出不同工况下的熵值大小，故利用CEEM-DAN分解得到的各个IMF分量作为能量特征提取可以有效地反映电动机轴承的故障情况。