基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取

王淑青; 罗平章; 胡文庆; 柯洋洋; 张家豪

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231167

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基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取

更新时间：2026-02-25

- 基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取
- Issue 6, Pages: 198-202+216(2024)
- 作者机构：
  
  1. 湖北工业大学电气与电子工程学院
  2. 武汉大学动力与机械学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231167
  CLC： TV734
- Published：2024
- 稿件说明：
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王淑青, 罗平章, 胡文庆, et al. 基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取[J]. 2024, (6): 198-202+216.
DOI：

王淑青, 罗平章, 胡文庆, et al. 基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取[J]. 2024, (6): 198-202+216. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231167.

摘要

针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题，提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法，首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理，然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解，运用相关系数法筛选有效固有模态函数(IMF)并计算其能量熵，由此构建特征向量集，最后将其输入到海洋捕食者优化支持向量机算法(MPA-SVM)进行模式识别。基于模拟信号、实测信号验证所提特征提取方法的有效性，并与其他方法作对比。结果表明，基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的特征提取方法能准确提取特征，有效区分机组不同状态，为工程领域提供了应用价值。

Abstract

关键词

Keywords

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