10.3969/j.issn.1009-0134.2015.20.17
基于内禀模态符号熵的滚动轴承故障分析
经验模态分解（EMD）方法是一种自适应的局部化分析方法。首先采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解为若干个内禀模态（IMF）分量，IMF分量是根据频率由高到低进行分解的。EMD分解得到的IMF分量突出了信号的局部特征，而轴承的故障特征通常在前几个IMF分量中集中体现出来。在此基础上将含有轴承故障特性的IMF分量转化为符号序列，再根据符号序列Shannon熵方法计算其熵值。由实测数据计算表明，内禀模态符号熵能够反映轴承不同的故障特征。
经验模态分解(EMD)、内禀模态函数(IMF)、符号序列Shannon熵
TN911.7
2015-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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56-57,66
