EMD改进方法研究及其在燃气轮机工频特征提取中的应用

发布时间：2017-10-16 17:09

  本文关键词：EMD改进方法研究及其在燃气轮机工频特征提取中的应用

  更多相关文章： 经验模态分解 端点效应 镜像延拓 极值平移 Blackman窗函数

【摘要】：为抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)处理过程中的端点效应,在整理和研究现有方法的基础上,提出一种镜像延拓和极值平移相结合的端点处理方法,在最大程度地融合两种传统方法优点的同时尽可能地还原信号边界特征。该方法通过构造特征平行四边形使延拓极值处于理想区域,从而避免三次样条差值过程中包络线与信号交叉的产生,并引入Blackman窗函数对延拓信号进行边界处理,进而有效地控制延拓误差影响。经过仿真信号验证与实测信号分析,对比镜像延拓、极值平移与加窗边界处理方法的端点抑制效果,证明该改进方法能有效地抑制分解过程中出现的端点效应,并能在高频噪声干扰下较完整地提取低频信息,为燃气轮机工频特征的获取提供可靠的保证。
【作者单位】： 军械工程学院四系;白城常规兵器试验中心;
【关键词】： 经验模态分解 端点效应 镜像延拓 极值平移 Blackman窗函数
【基金】：军队通保科研基金(装通[2012]80号)
【分类号】：TK471
【正文快照】： 0引言经过临近3个极值点平行四边形延拓的极值点EMD分解是一种用于处理非平稳信号的分析时间和幅值如下:方法,相比于短时傅里叶变换、小波变换等传统信号tL0=tU1+tL1-tU2xL0=xU1+xL1-xU2临近极值点为极大值处理方法,由于自身超强的自适应性,使得EMD分tL0=tL1+tU1-tL2xL0=xL1+x

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本文编号：1043861