【故障诊断】特征模态分解：旋转机械故障诊断的新分解理论研究 附matlab代码

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一、引言

1.1 研究背景与意义

旋转机械作为工业生产中的关键设备，广泛应用于电力、石化、航空航天等领域。其运行状态直接影响生产效率和安全性，一旦发生故障，可能导致严重的经济损失甚至人员伤亡。因此，及时准确地诊断旋转机械故障具有重要意义。

振动信号分析是旋转机械故障诊断的主要方法之一。然而，旋转机械在运行过程中产生的振动信号通常是非线性、非平稳的，且容易受到噪声干扰，这给故障特征提取带来了挑战。传统的信号处理方法，如傅里叶变换、小波变换等，在处理非线性、非平稳信号时存在一定的局限性。因此，研究适用于旋转机械故障诊断的新分解理论和方法具有重要的理论和实际价值。

1.2 国内外研究现状

近年来，各种信号分解方法被应用于旋转机械故障诊断中，如经验模态分解（EMD）、局部均值分解（LMD）、变分模态分解（VMD）等。

EMD 是一种自适应的信号分解方法，能够将复杂的信号分解为一系列本征模态函数（IMF）。然而，EMD 存在模态混叠、端点效应等问题，影响了其分解效果和故障诊断精度。

LMD 是在 EMD 基础上发展起来的一种分解方法，通过局部均值函数和包络函数的迭代计算，将信号分解为一系列乘积函数（PF）。LMD 在一定程度上缓解了 EMD 的模态混叠问题，但仍然存在端点效应和分解效率较低等问题。

VMD 是一种基于变分原理的信号分解方法，通过构建变分模型并求解，将信号分解为多个具有不同中心频率的模态分量。VMD 具有较好的抗噪性能和模态分离能力，但需要预先确定模态个数和惩罚参数，这在实际应用中往往比较困难。

为了克服上述方法的不足，本文提出一种基于特征模态分解（EMD）的旋转机械故障诊断新方法。该方法能够自适应地将振动信号分解为多个特征模态函数（FMF），每个 FMF 对应不同的故障特征，从而实现故障的准确诊断。

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