本文關(guān)鍵詞：局部波動(dòng)特征分解的模態(tài)混淆問題研究

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【摘要】：局部波動(dòng)特征分解(Local oscillatory-characteristic decomposition,LOD)方法是一種新提出的自適應(yīng)時(shí)頻分析方法。該方法以信號(hào)本身時(shí)間尺度特征為基礎(chǔ),采用微分運(yùn)算、坐標(biāo)域變換運(yùn)算、分段線性變換等運(yùn)算手段將信號(hào)自適應(yīng)的分解成若干個(gè)瞬時(shí)頻率具有物理意義的單一波動(dòng)分量(Mono-oscillation component,MOC);但是,在分解過程中會(huì)產(chǎn)生模態(tài)混淆現(xiàn)象,使得分析結(jié)果失去信號(hào)的真實(shí)物理意義。針對(duì)LOD的模態(tài)混淆問題,采用仿真信號(hào)分析了在LOD分解下白噪聲的統(tǒng)計(jì)特性,從而進(jìn)一步獲取LOD的濾波器組結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上借鑒總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法,通過對(duì)目標(biāo)信號(hào)不斷添加不同的白噪聲,以達(dá)到解決LOD的模態(tài)混淆現(xiàn)象的目的。通過分析仿真信號(hào)與試驗(yàn)信號(hào),結(jié)果證明添加白噪聲能夠有效解決LOD方法的模態(tài)混淆問題。
【作者單位】： 長沙理工大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 故障診斷 局部波動(dòng)特征分解 單一波動(dòng)分量 濾波器組 模態(tài)混淆
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305046) 湖南省教育廳一般項(xiàng)目(14C0025) 湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CX2014B382)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 引言機(jī)械故障診斷的關(guān)鍵是運(yùn)用信號(hào)分析與處理技術(shù)從設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征信息。在現(xiàn)代化生產(chǎn)中,機(jī)械設(shè)備所產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)絕大多數(shù)都具備非線性、非平穩(wěn)的特性,這時(shí)就需要選擇一個(gè)合適的信號(hào)處理方法,而具有自適應(yīng)性的時(shí)頻分析方法最適合處理這一類信號(hào)[1]。目前,最

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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2 施海;國內(nèi)外膠市強(qiáng)勢震蕩整理[N];中國化工報(bào);2007年

3 盧遵華;我國債市的價(jià)格波動(dòng)特征[N];金融時(shí)報(bào);2006年

4 本報(bào)記者　 但有為 實(shí)習(xí)生 麻妍q，

本文編號(hào)：946725