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基于EEMD排列组合熵的SVM转子振动故障诊断研究
随着机械设备的普及和现代工业的发展，转子振动故障诊断成为了一个热门的研究方向。传统的转子振动诊断方法主要是基于频域和时域的分析，但是这些方法忽略了信号的非线性和非稳态特性。而基于EmpiricalModeDecomposition(EMD)的方法可以克服这些问题，从而更准确地诊断转子振动故障。
与此同时，排列组合熵(PCE)是新兴的信号分析方法，它结合了沿时间轴滑动窗口的排列组合和熵的计算。它可以从信号的时域分析中提供更多的信息，包括信号的复杂程度、统计分布和周期性等特征，因此在转子振动故障诊断方面具有一定的应用潜力。
本文基于EEMD和PCE的方法，提出了一种SVM转子振动故障诊断方法。具体地，我们首先采用EEMD分解方法对转子振动信号进行分解，从而得到多个本征模态函数(IMF)。接着，对每个IMF信号都进行PCE计算，得到相应的熵值。然后，将每个IMF信号的熵值作为特征输入到SVM分类器中，进行故障分类。
实验结果表明，该方法比传统的基于频域和时域的方法更能够准确地诊断转子振动故障。通过对实际转子振动故障数据的测试，该方法可以在较短的时间内实现高效的故障诊断。此外，该方法还具有较好的普适性和鲁棒性，在不同的测试数据集上都具有良好的分类效果。
总的来说，本文提出了一种基于EEMD和PCE的SVM转子振动故障诊断方法，在转子振动故障诊断领域具有较大的应用潜力。未来的研究可以进一步优化方法，如改进SVM模型、选择更优的滑动窗口大小等，从而提高模型的预测性能。