【摘要】：針對經(jīng)驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)中出現(xiàn)的端點效應和模態(tài)混疊現(xiàn)象問題,提出了利用最大相關(guān)波形延拓改進聚合經(jīng)驗模態(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法。利用最大相關(guān)波形法對原始信號的兩端進行延拓,實現(xiàn)延拓數(shù)據(jù)在原信號邊界處的平滑過渡,減小端點處包絡(luò)線的擬合誤差。針對EEMD中參數(shù)無法自動獲取的問題,采用自適應EEMD對新信號進行分解,提高信號的分解精度。通過仿真分析和轉(zhuǎn)子不平衡故障診斷實例研究表明,改進的EEMD方法不僅能夠明顯減少虛假模態(tài)分量、有效抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象,而且較好地改善了端點效應引起的分解失真問題。同時與基于極值點對稱延拓改進方法及基于鏡像延拓改進方法相比,所提方法具有較高的分解精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of endpoint effect and modal aliasing in empirical mode decomposition (empirical mode decomposition,EMD), an improved method of aggregate empirical mode decomposition (ensemble empirical mode decomposition,EEMD) based on maximum correlation waveform continuation is proposed. The maximum correlation waveform method is used to extend the two ends of the original signal to realize the smooth transition of the extension data at the boundary of the original signal and to reduce the fitting error of the envelope at the end of the signal. To solve the problem that parameters can not be obtained automatically in EEMD, adaptive EEMD is used to decompose the new signal to improve the precision of signal decomposition. The simulation analysis and rotor unbalance fault diagnosis example show that the improved EEMD method can not only reduce the false modal components and effectively suppress the phenomenon of modal aliasing, but also improve the decomposition distortion caused by the endpoint effect. At the same time, compared with the improved methods based on extreme point symmetry continuation and image extension, the proposed method has higher resolution accuracy.
【作者單位】： 天津工業(yè)大學電子與信息工程學院;天津工業(yè)大學天津市光電檢測技術(shù)與系統(tǒng)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61405144) 天津市自然科學基金(15JCQNJC42100) 天津市科技特派員項目(16JCTPJC48100,16JCTPJ47200)~~
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2347544