本文選題：經(jīng)驗模態(tài)分解 + 端點效應��； 參考：《機械設計與制造》2017年05期

【摘要】：經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)作為一種非常靈活的自適應時頻分析方法,已廣泛用于旋轉機械故障診斷中的振動信號分析。但是,經(jīng)驗模態(tài)分解存在兩個問題:端點效應以及模態(tài)混疊。針對EMD中存在的端點效應問題,在積分延拓局部均值分解(IELMD)的基礎上,提出了一種利用波形平均來改進IELMD的方法。該方法利用一組相似波形來代替最佳匹配波形與特征波形相匹配,通過對相似波形左邊或右邊波形取平均得到延拓波形,將其附加在原始信號左端或右端。仿真和應用結果表明,與IELMD方法相比,該方法能夠更有效地抑制經(jīng)驗模態(tài)分解端點效應。
[Abstract]:As a flexible adaptive time-frequency analysis method, empirical mode decomposition (EMD) has been widely used in vibration signal analysis of rotating machinery fault diagnosis. However, there are two problems in empirical mode decomposition: endpoint effect and modal aliasing. In order to solve the problem of endpoint effect in EMD, a method to improve IELMD by waveform averaging is proposed based on the integral continuation local mean decomposition (IELMD). In this method, a set of similar waveforms are used instead of the best matching waveforms to match the characteristic waveforms, and the continuation waveforms are obtained by averaging the left or right waveforms of the similar waveforms, which are attached to the left or right end of the original signals. The simulation and application results show that the proposed method is more effective than the IELMD method in suppressing the end point effect of empirical mode decomposition (EMD).
【作者單位】： 四川中煙工業(yè)有限責任公司;西南科技大學信息工程學院;
【基金】：四川中煙工業(yè)有限責任公司公司科技項目-風機狀態(tài)監(jiān)控及故障趨勢預測系統(tǒng)(川渝煙工技研[2015]62號)
【分類號】：TH17

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本文編號：1816128