【摘要】：針對經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)中存在的邊界效應及邊界發(fā)散現(xiàn)象隨著篩選層次的增加而增加的問題,提出一種利用延拓與可變余弦窗相結(jié)合的改進新方法。首先對信號進行延拓處理,增加一定長度的數(shù)據(jù),實現(xiàn)延拓數(shù)據(jù)與原始信號交界處的光滑過度。其次,根據(jù)信號邊界的發(fā)散程度,在逐層提取各階本征模函數(shù)(Intrinsic Model Function,IMF)之前,在信號兩端加上寬度可變的余弦窗函數(shù),使得每一個IMF分量邊界發(fā)散問題最小化,保證信號有效數(shù)據(jù)的正確分解,實現(xiàn)EMD邊界處理算法的改進。仿真和實例信號分析表明,該方法能較好地抑制EMD邊界效應,有效地提取故障信號中的特征信息。
[Abstract]:In order to solve the problem of boundary effect and boundary divergence in empirical mode decomposition (Empirical Mode Decomposition,EMD), an improved method combining continuation with variable cosine window is proposed. Firstly, the signal is processed by extension, and a certain length of data is added to realize the smooth excess of the boundary between the extension data and the original signal. Secondly, according to the divergence degree of the signal boundary, the boundary divergence problem of each IMF component is minimized by adding a cosine window function with variable width at each end of the signal before extracting the eigenmode function (Intrinsic Model Function,IMF) layer by layer. Ensure the correct decomposition of the effective data of the signal, and realize the improvement of the EMD boundary processing algorithm. Simulation and example signal analysis show that the proposed method can effectively suppress the EMD boundary effect and extract the characteristic information from the fault signal effectively.
【作者單位】： 燕山大學電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51005196) 高等學校博士學科點專項科研基金(20101333120004)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2450312