标题：基于EMD-Hilbert和主成分降维的电机故障信号特征提取
作者：张能文1；姜天尚2；杨凯铭1 承敏钢1；江冰2
作者单位：1 江苏新道格自控科技有限公司，江苏 无锡 214433；2 河海大学物联网工程学院，江苏 常州 213022
关键字：故障特征；经验模态分解；旋转电机；包络谱
摘要：电机是旋转机械的驱动机，电机故障将导致整套设备系统或生产线瘫痪。故障信号特征提取是电机故障诊断的基础，提出了一种基于EMD-Hilbert包络谱分解技术的旋转电机故障特征提取方法，利用EMD将原始信号分解成若干个固有模态函数余量，利用Hilbert包络谱法提取故障特征，通过主成分分析方法实现故障特征的降维，提高故障信号特征提取的精度和。最后通过MCDS平台采集数据进行故障特征识别，实验结果表明该方法的准确性和有效性，为旋转电机故障特征提取和识别提供了一种可靠的方法。