本文關鍵詞：自主致密LCD和改進的廣義局部頻率解調方法

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【摘要】：自主致密局部特征尺度分解方法通過確定待分解信號的最小信號極值尺度以度量其信號尺度的方式,采用新增偽極值點均勻化信號尺度的方法,可有效抑制局部特征尺度分解的模態(tài)混疊。在廣義局部頻率解調的基礎上,基于強局部加權回歸和偽端點方法的原理,提出了改進的廣義局部頻率解調方法。該方法通過分析廣義局部頻率和廣義局部幅值突變情況,在廣義局部頻率和廣義局部幅值中插入偽端點,并采用強局部加權回歸對新增偽端點后的廣義局部頻率和廣義局部幅值進行分段平滑處理,可有效改進廣義局部頻率和廣義局部幅值曲線的平滑效果。采用仿真信號將自主致密局部特征尺度分解與局部特征尺度分解、經驗模態(tài)分解進行對比,同時將改進的廣義局部頻率解調與希爾伯特變換、廣義局部頻率解調進行對比,結果證實了自主致密局部特征尺度分解和改進的廣義局部頻率解調方法的有效性。對轉子碰摩故障實驗數(shù)據(jù)的對比分析結果,進一步驗證了該方法的有效性和實用性。
【作者單位】： 湖南大學汽車車身先進設計制造國家重點實驗室;湖南大學現(xiàn)代工程訓練中心;
【關鍵詞】： 局部特征尺度分解 廣義局部頻率 偽端點 強局部加權回歸 解調
【基金】：國家自然科學基金(51375152,51575168) 湖南省科技計劃(2014WK3005) 智能型新能源汽車國家2011協(xié)同創(chuàng)新中心、湖南省綠色汽車2011協(xié)同創(chuàng)新中心項目資助
【分類號】：TH17
【正文快照】： 1弓|言 采用恰當?shù)男盘柗治龇椒◤膹碗s的機械設備振動信號中提取故障特征信息,是目前研究的熱點。時頻分析方法已有著廣泛的應用[1],但窗口傅里葉變換、Winger分布、小波變換等典型時頻分析方法有著共同的缺陷,缺乏自適應性[M]。希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang transform, HH，

本文編號：990928