基于EMD-Hilbert...降维的电机故障信号特征提取_张能文.pdf

《基于EMD-Hilbert和主成分降维的电机故障信号特征提取》讲解了通过经验模态分解（EMD）与Hilbert变换结合的技术，对旋转电机故障特征进行提取的方法。文章指出电机作为旋转机械的驱动机，一旦出现故障将严重影响整套设备或生产线的正常运作。为了解决这一问题，文中提出了一种新的故障特征提取方法，该方法首先利用EMD将原始振动信号分解成多个固有模态函数（IMF），然后使用Hilbert包络谱分析技术从IMF中进一步提取故障特征信息。此外，为了提高故障诊断的效率和准确性，引入了主成分分析（PCA）来降低数据维度，从而提高了故障特征提取的精度。最后，研究团队通过MCDS平台采集的数据进行了实验验证，结果表明所提出的基于EMD-Hilbert和PCA的方法能够有效地识别出电机故障特征，具有较高的准确性和可靠性。

《基于EMD-Hilbert和主成分降维的电机故障信号特征提取》适用于各类涉及电机运行监控、维护及故障预测的企业和技术人员。特别是对于那些依赖精密电机工作的行业，如制造业、电力系统、交通运输等，本文提供的方法可以帮助他们更早地发现潜在问题，减少非计划停机时间，降低维修成本。同时，该方法也适合于从事机电一体化、自动化控制以及相关领域研究的学者参考，为他们提供了新的思路和技术手段用于电机故障诊断的研究。