本文關(guān)鍵詞：Hilbert-Huang變換中的模態(tài)混疊問題

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【摘要】：希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang transform,簡稱HHT)存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象嚴(yán)重影響了實際應(yīng)用效果。在分析研究HHT原理及模態(tài)混疊產(chǎn)生機理的基礎(chǔ)上,提出了基于形態(tài)濾波預(yù)處理與端點延拓相結(jié)合的方法抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象。與集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,簡稱EEMD)方法比較,所提出的方法能夠更快速、準(zhǔn)確地分解出表征信號的本征模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function,簡稱IMF)分量。將該方法應(yīng)用于滾動軸承的實測信號分析,結(jié)果表明,該方法在實際應(yīng)用中同樣具有很好的模態(tài)混疊抑制效果。
【作者單位】： 東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 模態(tài)混疊 形態(tài)濾波 端點延拓
【基金】：黑龍江省長江學(xué)者后備支持計劃資助項目(2012CJHB005) 黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究資助項目(12531063)
【分類號】：TH133
【正文快照】： 引言旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷主要是通過對機械設(shè)備的振動信號進(jìn)行一系列處理,進(jìn)而提取出能夠表征機械故障的特征信息,最終實現(xiàn)機械故障的診斷。在工程實際中,旋轉(zhuǎn)機械的振動信號大多為非線性、非平穩(wěn)的隨機信號,而傳統(tǒng)的Fourier變換無法滿足對此類信號的分析需求。1998年,Huang

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本文編號：826918