基于改进局部均值分解与复合多尺度气泡熵融合的直流电机故障诊断方法

基于改进局部均值分解与复合多尺度气泡熵融合的直流电机故障诊断方法，涉及电机故障诊断技术领域。为解决现有技术中存在的，现有的电机故障诊断技术存在故障特征提取不充分的技术缺陷，本发明提供的技术方案包括：采集直流电机运行状态下的声音信号作为原始信号；采用改进型局部均值分解方法对所述原始信号进行分解，获得若干个乘积分量，并筛选出与原始信号相关性高的有效特征分量；对所述有效特征分量进行复合多尺度气泡熵计算，提取表征信号复杂度的多维熵特征向量；将所述多维熵特征向量输入粒子群优化的极限学习机模型中进行分类，以获得直流电机的故障诊断结果。可广泛应用于工业生产中直流电机运行状态的实时监测与智能故障识别。