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基于EEMD-TEO熵的高速列车轴承故障诊断方法
摘要：
本文基于经验模态分解（EEMD）和瞬态能量演化分析（TEO）熵的方法，提出了一种高速列车轴承故障诊断方法。首先，采集高速列车轴承信号，并利用EEMD方法对信号进行分解，得到多个固有模态。然后，对分解后的信号进行TEO熵分析，提取轴承故障特征。最后，通过实验验证了该方法的有效性和实用性。
关键词：
EEMD，TEO熵，高速列车轴承，故障诊断。
一、引言
高速列车是现代交通的主要组成部分之一。高速列车的运行状态直接影响乘客的乘坐体验以及列车的安全性。而轴承是高速列车中重要的部件之一，对列车的运行状态有着重要的影响。因此，对高速列车轴承进行故障诊断是保障列车安全稳定运行的关键。
目前，传统的轴承故障诊断方法主要采用频域分析、时域分析和小波分析等方法，但是这些方法在实际应用中存在一些问题。首先，传统方法只能对特定频段内的信号进行处理，不能对全频段信号进行分析。其次，这些方法对噪声信号的抗干扰性不够强，容易受到干扰而导致结果不准确。因此，研究一种更加全面、有效和鲁棒性强的轴承故障诊断方法具有重要的理论和实践意义。
近年来，基于经验模态分解（EEMD）和瞬态能量演化分析（TEO）熵的方法已经被广泛应用于信号分析和故障诊断领域。EEMD是一种新兴的信号分解方法，可以将非线性和非平稳信号分解成多个固有模态函数（IMF），避免了传统方法的局限性。而TEO熵可以提取信号的瞬态能量变化特征，对轴承故障信号的分析和识别具有明显的优势。
本文针对高速列车轴承故障诊断问题，提出了一种基于EEMD-TEO熵的故障诊断方法。该方法在实验验证中取得了良好的效果，具有实用性和推广价值。
二、方法原理
A、经验模态分解（EEMD）
EEMD是一种信号分解方法，它可以将非线性和非平稳信号分解成若干个固有模态函数（IMF），每个IMF都是一种具有自适应的频率特性的信号分量。EEMD方法的基本思想是将信号与一定的高斯白噪声进行叠加，并在噪声干扰的作用下进行信号分解。EEMD分解出的每个IMF取决于噪声的干扰程度，从而使得EEMD方法可以适应各种类型的信号。
B、瞬态能量演化分析（TEO）熵
TEO熵用于分析信号的瞬态能量变化特征，在信号的瞬态变化过程中提取特征。通过计算信号的TEO熵，可以获得信号中瞬态部分的能量分布情况，从而判断信号的瞬态特征，识别信号的故障模式。
C、基于EEMD-TEO熵的高速列车轴承故障诊断方法
图1高速列车轴承故障诊断流程
1、采集高速列车轴承信号，并进行EEMD分解，得到多个IMF和一项剩余项；
2、对分解后的信号进行TEO熵分析，提取轴承故障特征；
3、利用支持向量机（SVM）分类器进行信号分类，以判断轴承工作状态。
三、实验验证
以高速列车车轴承实验数据为例进行实验验证。采集的数据包括正常工作状态和局部损伤的故障工作状态。
图2EEMD分解结果示意图
图3TEO熵特征示意图
图4故障诊断结果
实验结果表明，本文提出的基于EEMD-TEO熵的高速列车轴承故障诊断方法具有很好的准确性和鲁棒性，可以有效地诊断高速列车轴承的故障状态。同时，该方法具有实用性和推广价值。
四、结论
本文提出了一种基于EEMD-TEO熵的高速列车轴承故障诊断方法，该方法采用EEMD方法对信号进行分解，利用TEO熵提取信号的瞬态特征，并利用SVM分类器进行信号分类，实现了高速列车轴承故障的有效诊断。实验结果表明，该方法具有较好的准确性和鲁棒性，具有实用性和推广价值。