基于遗传算法和CEEMD的轴承振动信号故障诊断优化设计方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法和CEEMD的轴承振动信号故障诊断优化设计方法，首先获取电机轴承故障振动信号，然后产生随机高斯白噪声利用EEMD分解得到一系列本征模态函数(IMF)；接着采用遗传算法对高斯白噪声幅值进行优化，最后将优化后的白噪声幅值代入CEEMD算法中分解原始振动信号，得到实际结果。本发明结合EEMD和遗传算法对电机轴承故障振动信号自适应的匹配合适的高斯白噪声幅值，降低了匹配白噪声幅值的计算时间，抑制了IMF中的模态混叠现象；再将优化的白噪声幅值代入CEMMD算法中分解振动信号，得到最终IMF结果，并对IMF进行频谱分析，提高了故障特征信息提取精度，解决了利用CEEMD进行轴承故障诊断的白噪声匹配问题。