自适应参数优化EEMD机械故障特征提取方法

集合经验模态分解；特征提取；极值点；分布均匀性；参数优化；摘要针对应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition.简称EEMD)进行机械故障特征提取时两个重要参数k(白噪声幅值系数)和M(总体平均次数)的选取问题.分析了不同幅值系数的白噪声对信号极值点分布均匀性和EEMD分解精度的影响规律.提出了基干信号极值点分布均匀性的EEMD自适应参数优化方法。该方法根据信号本身特点，自适应选取使信号极值点分布最为均匀的白噪声幅值系数作为EEMD的k值，再通过设置期望分解误差计算得到M值。陋过仿真分析和工程应用，验证了所提方法的可行性和有效性.与现有EEMD参数选取方法的对比结果表明了该方法的优势。