补充集成极值加权模态分解及其应用

发布时间：2022-01-26 19:51

　　极值加权模态分解（Extreme-point weighted mode decomposition,简称EWMD）是一种新的自适应信号分解方法,通过对相邻三个极值点加权平均后进行曲线拟合,优化均值曲线的构造方式,改善了分解能力,但EWMD仍存在模态混叠现象。基于噪声辅助分解思想,提出了补充集成极值加权模态分解（Complementary ensemble extreme-point weighted mode decomposition,简称CEEWMD）。借助高斯白噪声均匀分布的特征,使信号在尺度上具有连续性,CEEWMD能够有效地抑制模态混叠和实现分解的完备性。通过仿真信号和实测信号分析,将CEEWMD与EWMD和总体平均经验模态分解进行对比,结果验证了其在分解性能和抑制模态混叠等方面的优越性。 

【文章来源】：噪声与振动控制. 2020,40(03)CSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 补充集成极值加权分解
    1.1 EWMD理论
    1.2 CEEWMD算法
2 参数的选泽
3 仿真信号对比分析
4 实测信号分析
    4.1滚动轴承外圈故障诊断
    4.2滚动轴承内圈故障诊断
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
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[4]噪声干扰环境下抑制EMD模态混叠方法[J]. 黎恒,李智,莫玮,张绍荣.  信号处理. 2015(08)
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本文编号：3611073