基于改进经验模式分解算法的实时滤波新方法

发布时间：2017-07-21 01:07

  本文关键词：基于改进经验模式分解算法的实时滤波新方法

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【摘要】：由于电液伺服系统本身的特点使某些干扰信号频段与正常信号的频段很靠近,普通数字滤波器很难起到较好的作用。为了能够精确过滤这些干扰信号,改进了Hilbert-Huang变换中所提出的经验模式分解(EMD)算法,扩展了极值点的定义,给出了插值判断条件,新增了分解结束判断条件。改进后的EMD算法对电液伺服系统信号有更好的包络效果、更佳的分解效果和更快的分解速度,可以满足实时滤波要求。将基于改进EMD算法的实时滤波器应用于实际的电液伺服控制系统后,同普通数字滤波器和原EMD算法进行对比,其结果验证了该滤波器的滤波效果优于普通数字滤波器,计算效率得到提高。
【作者单位】： 北京交通大学机械与电子控制工程学院;
【关键词】： 流体传动与控制 实时滤波 实时分析 经验模式分解法 电液伺服系统
【基金】：北京市高等学校青年英才计划项目(YETP0567)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 0引言Hilbert-Huang变换(HHT)是由Huang等[1]在1998年提出的新信号处理方法。在变换过程中,需要利用经验模式分解(EMD)算法将信号从高频到低频依次进行分解和提取。分解所得的各个本征模特函数分量(IMF)大部分具有各自的物理含义[2],代表信息中的某个频段信号。该方法具有自适，

本文编号：570768