摘要：基于噪声利用机制,集成噪声重构经验模式分解方法(Ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition,ENEMD)利用原信号中固有噪声分量改善模式混淆现象,并通过固有噪声分量的相互抵消作用实现信号降噪。然而,该方法中关键噪声估计技术采用类硬阈值处理方式,忽略系数之间相关性。为此,研究基于相邻系数降噪原理的ENEMD噪声估计技术,提高固有噪声分量估计的准确性。在此基础上,将改进ENEMD方法引入Hilbert-Huang变换中,提出改进ENEMD的微弱时频特征增强方法。该方法以无模式混淆的本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)准确表征微弱故障信号的瞬时频率,并以降噪IMF有效提高时频谱信噪比,消除时频谱中噪声杂点,显著提高信号时频表示的分辨率,增强微弱故障的时频表征并突显局部故障征兆,为机械早期和微弱故障识别提供有效手段。工程实例表明该方法有效揭示空气分离压缩机碰撞与摩擦故障征兆,并成功提取重油催化裂化机组早期微弱碰摩故障特征。

关键词：集成噪声重构经验模式分解 微弱特征增强 故障诊断 

单位：上海无线电设备研究所; 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室