【论文完美复现】基于EEMD奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法研究（Matlab代码实现）

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目录

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💥1 概述

基于EEMD奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法研究

一、EEMD（集合经验模态分解）的基本原理与改进

二、奇异值熵（SSE）的定义与计算方法

三、EEMD与奇异值熵结合的故障诊断方法

四、实验案例与效果评估

五、技术局限与未来方向

六、总结

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

🌈4 Matlab代码、数据、文章下载

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 ⛳️赠与读者

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💥1 概述

复现论文：yyds！

基于EEMD奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法研究

一、EEMD（集合经验模态分解）的基本原理与改进

1. 基本原理
   EEMD是EMD（经验模态分解）的改进方法，通过在原始信号中多次加入高斯白噪声并分解，利用白噪声频谱均匀分布特性抑制模态混叠问题。其核心步骤包括：

   • 信号扰动：向目标信号x(t)添加不同幅度的白噪声wi(t)，生成扰动信号si(t)=x(t)+wi(t)。
   • 多次分解：对每个扰动信号进行EMD分解，得到多个IMF（固有模态函数）分量。
   • 集成平均：对相同阶次的IMF分量取均值，消除噪声干扰，得到最终IMF集合。

2. 参数优化与改进

   • 自适应EEMD：通过引入正弦噪声或动态调整迭代次数，提高分解精度。
   • 噪声强度与迭代次数：文献提出以分解误差为指标优化白噪声等级LL和迭代次数NN，例如通过相关系数、信噪比等筛选有效IMF。

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二、奇异值熵（SSE）的定义与计算方法

1. 定义
   奇异值熵通过量化信号矩阵奇异值的能量分布特征，反映信号的复杂度。其计算步骤如下：
   • 

熵值越大，信号复杂度越高。

1. 应用场景
   • 噪声抑制：小奇异值对应噪声成分，通过截断可有效去噪。
   • 特征提取：奇异值熵能表征信号的故障敏感频段能量分布，适用于非平稳信号分析。

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三、EEMD与奇异值熵结合的故障诊断方法

1. 实现步骤

   • 信号预处理：去趋势、降噪处理（如小波阈值去噪）以提高分解质量。
   • EEMD分解：分解振动信号为多个IMF分量，筛选高相关性IMF（如相关系数>0.004的IMF1~IMF6）。
   • 特征矩阵构建：对选定IMF进行相空间重构，构建Hankel矩阵或Volterra状态矩阵。
   • 奇异值熵计算：提取各IMF分量的奇异值熵，形成多维特征向量。
   • 分类与诊断：将特征输入支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等分类器，识别故障类型。

2. 创新点

   • 抗模态混叠：EEMD结合噪声扰动，解决了传统EMD的模态混叠问题，提升分解可靠性。
   • 特征融合：将奇异值熵与峭度、能量熵等指标融合（如KPCA降维），增强特征区分度。
   • 自适应优化：通过参数自适应选择（如噪声等级、IMF筛选阈值），降低人工干预需求。

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四、实验案例与效果评估

1. 案例1：高速列车轴承故障诊断

   • 实验设计：采集正常、内圈故障、外圈故障及滚子故障的振动信号，使用EEMD分解后提取IMF的奇异值熵。
   • 结果：故障识别率达98%，较传统EMD方法提升2.6%，且在高噪声（SNR>20dB）下仍保持稳定。

2. 案例2：电机转子轴承早期故障检测

   • 方法改进：结合VMD（变分模态分解）与Volterra模型，构建状态特征矩阵后计算奇异值熵。
   • 效果：在低速、变工况条件下，准确识别微小裂纹和磨损，分类精度达95%以上。

3. 对比分析

   • 与传统方法对比：相较于小波包分解+能量熵方法，EEMD-SSE的诊断误差降低30%。
   • 鲁棒性测试：在信噪比20dB的强噪声环境中，仍能保持85%以上的识别率。

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五、技术局限与未来方向

1. 局限性

   • 计算复杂度：EEMD需多次分解和平均，处理长序列信号耗时较长。
   • 端点效应：信号两端分解易受边界条件影响，需结合镜像延拓等方法优化。

     

   • 参数敏感性：白噪声幅值、迭代次数等参数需根据信号特性调优，否则影响分解质量。

2. 未来研究方向

   • 智能优化算法：引入遗传算法、粒子群优化（PSO）实现参数自适应选择。
   • 深度学习融合：将EEMD-SSE特征输入卷积神经网络（CNN），提升复杂故障的泛化识别能力。
   • 实时性改进：开发并行计算框架（如GPU加速），缩短分解与特征提取时间。

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六、总结

基于EEMD奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法，通过噪声辅助分解与熵特征提取，显著提升了非平稳信号的故障敏感性和诊断精度。实验表明，该方法在复杂工况和噪声环境下具有较强鲁棒性，为工业设备的状态监测提供了新思路。未来需进一步优化算法效率并探索多模态特征融合，以扩大其应用范围。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]张琛,赵荣珍,邓林峰.基于EEMD奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法[J].振动．测试与诊断, 2019, 39(2):8.

🌈4 Matlab代码、数据、文章下载

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