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EMD局部积分均值增密插值改进算法及其在转子故障诊断中的应用
随着现代科技的飞速发展，转子故障诊断的重要性越来越突出，而电机振动信号是转子故障诊断中最基本的信息之一。因此，如何准确地获取和处理电机振动信号成为了电动机领域研究的重点。EMD（EmpiricalModeDecomposition）是一种目前应用最广泛的非线性时频分析技术，能够将信号分解成若干个具有不同时频特征的本征模态函数（IMF），能够有效地提取振动信号的特征。但是，IMF的数目、质量和时频分辨率对EMD分解结果的影响及其随机性使得EMD的结果不够稳定、可靠，因此，对EMD算法进行改进显得尤为重要。
本文提出了一种EMD局部积分均值增密插值改进算法，并将其应用于转子故障诊断中。该算法结合了局部积分均值方法和增密插值方法，对传统EMD分解结果进行重构，以提高IMF的数目、质量和时频分辨率。具体地，该算法首先将原始信号用EMD分解为一组IMF和一个残差项，然后使用局部积分均值方法计算每个IMF的均值曲线，接着利用增密插值方法对均值曲线进行插值，将IMF的数目增加，并提高时频分辨率，最后将插值后的均值曲线加回到IMF中，得到重构后的信号。通过仿真实验和应用实例的对比分析，证明了该算法达到了较好的效果，在提高EMD分解结果中IMF的数目和时频分辨率的同时，降低了噪声的影响。
基于该算法，本文将其应用于转子故障诊断中。具体来说，我们选取了一个三相异步电机模型，通过仿真实验模拟了不同转子故障情况下的振动信号，并对其应用改进后的EMD算法进行分解和重构，得到了相应的IMF和残差项。通过对比分析IMF和残差项的时频特征，我们可以判断振动信号中是否存在故障。实验结果表明，该算法能够有效地诊断通过滚动轴承故障、扭曲弹簧和质量不平衡等不同类型的故障，且诊断结果较为稳定，具有较高的准确性。
总之，EMD局部积分均值增密插值改进算法为转子故障诊断提供了一种全新的思路和方法，具有较高的应用价值和推广前景。未来，我们将继续进行相关研究，在提高算法效率和诊断精度的前提下，探索更广泛的应用领域，为电机行业的发展做出更多的贡献。