關(guān)于多種模態(tài)分解方法的分離效果的差別探討
[Abstract]:Empirical Mode decomposition (Empirical Mode Decomposition,EMD) is an adaptive signal decomposition method, which decomposes data from high frequency to low frequency into a series of intrinsic mode functions (Intrinsic Mode Functions,IMF) and a margin. Local mean decomposition (Local Mean Decomposition,LMD) solves the endpoint effect of EMD to a certain extent, but it can not be ignored. VMD (variable Mode decomposition) (variational mode decomposition,VMD) solves the problem that the IMF is submerged in the noisy background and the EMD method can not obtain the characteristic components of the signal in the background of bad noise. The Multiseparate singular value decomposition (Multi-resolution singular value decomposition,MRSVD) algorithm combines the principle of matrix dichotomy recursive structure with the SVD method, which can well represent the weak detail signal and the main signal in the signal. Thus, the implicit signal features are extracted. This paper mainly discusses the difference between EMD,LMD,VMD and MRSVD in processing noisy signals, and discusses the problems of four processing methods in the practical application of rolling bearing fault vibration signals.
【作者單位】： 昆明理工大學信息工程與自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金面上項目(60872157;61271007)
【分類號】：TH133.33
【參考文獻】
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3 毛玉龍;范虹;;經(jīng)驗模式分解回顧與展望[J];計算機工程與科學;2014年01期
4 張超;楊立東;李建軍;;局部均值分解和經(jīng)驗模態(tài)分解的性能對比研究[J];機械設(shè)計與研究;2012年03期
【共引文獻】
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3 徐波;韓學山;李業(yè)勇;張玉敏;李明;黃海麗;;電力設(shè)備機會維修決策模型[J];中國電機工程學報;2016年23期
4 鐘毅;;一種基于相關(guān)系數(shù)的模糊C-均值聚類算法[J];軟件產(chǎn)業(yè)與工程;2016年06期
5 湛維明;石巖;王佳;;基于雙樹復小波包變換和1.5維譜的軸承故障診斷方法[J];河南理工大學學報(自然科學版);2016年06期
6 岳應娟;孫鋼;蔡艷平;王旭;;基于VMD-PWVD的內(nèi)燃機振動信號時頻分析方法[J];武漢科技大學學報;2016年05期
7 賈亞飛;朱永利;王劉旺;李莉;;基于VMD和多尺度熵的變壓器內(nèi)絕緣局部放電信號特征提取及分類[J];電工技術(shù)學報;2016年19期
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10 岳應娟;孫鋼;蔡艷平;劉長江;張世雄;;變分模態(tài)分解在軸承故障診斷中的應用[J];軸承;2016年08期
【二級參考文獻】
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8 ;[J];;年期
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2 潘，
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