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基于改进CEEMDAN和多尺度模糊熵的气阀故障诊断
标题：基于改进CEEMDAN和多尺度模糊熵的气阀故障诊断
摘要：气阀在工业生产中扮演着重要角色，其正常运行对于保障生产效率至关重要。本研究综合应用改进的经验模态分解分析方法（CEEMDAN）和多尺度模糊熵，提出了一种针对气阀故障诊断的新方法。通过对气阀信号进行CEEMDAN分解，得到多个固有模态函数（IMF）信号，然后计算每个IMF的多尺度模糊熵。通过对比正常和故障状态下的多尺度模糊熵特征，建立故障诊断模型，并对模型进行验证。实验结果表明，该方法能够有效地检测气阀故障，并具有较高的诊断准确率和稳定性。
关键词：气阀故障诊断；改进CEEMDAN；多尺度模糊熵；信号处理；特征提取
1.引言
气阀在工业生产中广泛应用于控制流体的流量和压力，对于保持正常生产运行起着至关重要的作用。然而，由于工作环境的恶劣性，气阀常常会发生故障，导致生产效率下降和生产线停机等问题。因此，研究气阀故障诊断方法具有重要实际意义。
2.相关工作
传统的气阀故障诊断方法主要基于统计分析方法和模型识别方法。然而，这些方法在处理非线性和非平稳信号时效果有限。因此，需要提出一种新的气阀故障诊断方法来克服这些局限性。
3.方法
3.1改进CEEMDAN方法
CEEMDAN是一种信号分解方法，能够将非线性和非平稳信号分解为多个固有模态函数（IMF）。为了提高CEEMDAN的性能，本研究对其进行了改进，具体包括增加噪声抑制模块和优化分解过程。
3.2多尺度模糊熵计算
多尺度模糊熵是一种用于信号分析的特征提取方法，能够量化信号的复杂度和不确定性。本研究使用多尺度模糊熵来计算每个IMF信号的特征，以便后续故障诊断模型的建立。
4.实验与结果
本研究采用实验数据对所提出的气阀故障诊断方法进行测试。实验结果表明，改进的CEEMDAN方法能够有效地对气阀信号进行分解，得到多个IMF信号。通过计算每个IMF信号的多尺度模糊熵，能够提取出有效的故障特征。建立的故障诊断模型在测试数据集上表现出较高的准确率和稳定性。
5.结论
本研究提出了一种基于改进CEEMDAN和多尺度模糊熵的气阀故障诊断方法，通过对气阀信号进行分解和特征提取，能够有效地检测气阀故障。实验结果表明，该方法具有较高的诊断准确率和稳定性，具有一定的实际应用价值。
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