提出了一种基于全矢谱的CEEMD故障诊断方法。CEEMD是为了在保证所得到的分解与EEMD有相当的分解效果的前提下,还要有效的抑制由白噪声引起的重构误差。具体做法主要是在分别进行EMD分解之前把两对相反的白噪声信号加入到原始信号中。此外,CEEMD对比EEMD,筛选迭代次数大大的减少了,进而使计算成本得到了有效的降低。根据分解得到的IMF分量的频率及其能量特点,通过全矢谱技术融合特定的IMF分量,得到基于CEEMD的全矢谱,进而进行故障诊断。由实验结果证明,经过该方法提取的故障特征更全面、精确。

传统滚动轴承故障预测仅对单个故障特征频率做时间序列预测,而滚动轴承故障由多个故障频率共同表征。为了全面的表征整个频谱的结构,并且不破坏各个频率间的内部联系,提出奇异值分解和极限学习机相结合的多变量时间序列预测方法。首先通过全矢谱方法得到振动信号频谱,然后以整个频谱的各个频率作为输入变量,构建多变量时间序列。最后通过多变量极限学习机和奇异值分解相结合的方法构建训练和测试样本,对频谱进行预测。采用该方法对全寿命滚动轴承数据进行验证,实验结果表明了该方法的有效性。