極值加權(quán)模態(tài)分解（Extreme-point weighted mode decomposition,簡稱EWMD）是一種新的自適應(yīng)信號分解方法,通過對相鄰三個(gè)極值點(diǎn)加權(quán)平均后進(jìn)行曲線擬合,優(yōu)化均值曲線的構(gòu)造方式,改善了分解能力,但EWMD仍存在模態(tài)混疊現(xiàn)象。基于噪聲輔助分解思想,提出了補(bǔ)充集成極值加權(quán)模態(tài)分解（Complementary ensemble extreme-point weighted mode decomposition,簡稱CEEWMD）。借助高斯白噪聲均勻分布的特征,使信號在尺度上具有連續(xù)性,CEEWMD能夠有效地抑制模態(tài)混疊和實(shí)現(xiàn)分解的完備性。通過仿真信號和實(shí)測信號分析,將CEEWMD與EWMD和總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解進(jìn)行對比,結(jié)果驗(yàn)證了其在分解性能和抑制模態(tài)混疊等方面的優(yōu)越性。 

【文章來源】：噪聲與振動(dòng)控制. 2020,40(03)CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 補(bǔ)充集成極值加權(quán)分解
    1.1 EWMD理論
    1.2 CEEWMD算法
2 參數(shù)的選澤
3 仿真信號對比分析
4 實(shí)測信號分析
    4.1滾動(dòng)軸承外圈故障診斷
    4.2滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障診斷
5 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3611073