局部波动特征分解的模态混淆问题研究
本文关键词:局部波动特征分解的模态混淆问题研究
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【摘要】:局部波动特征分解(Local oscillatory-characteristic decomposition,LOD)方法是一种新提出的自适应时频分析方法。该方法以信号本身时间尺度特征为基础,采用微分运算、坐标域变换运算、分段线性变换等运算手段将信号自适应的分解成若干个瞬时频率具有物理意义的单一波动分量(Mono-oscillation component,MOC);但是,在分解过程中会产生模态混淆现象,使得分析结果失去信号的真实物理意义。针对LOD的模态混淆问题,采用仿真信号分析了在LOD分解下白噪声的统计特性,从而进一步获取LOD的滤波器组结构。在此基础上借鉴总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法,通过对目标信号不断添加不同的白噪声,以达到解决LOD的模态混淆现象的目的。通过分析仿真信号与试验信号,结果证明添加白噪声能够有效解决LOD方法的模态混淆问题。
【作者单位】: 长沙理工大学能源与动力工程学院;
【关键词】: 故障诊断 局部波动特征分解 单一波动分量 滤波器组 模态混淆
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51305046) 湖南省教育厅一般项目(14C0025) 湖南省研究生科研创新项目(CX2014B382)
【分类号】:TH17
【正文快照】: 引言机械故障诊断的关键是运用信号分析与处理技术从设备的振动信号中提取故障特征信息。在现代化生产中,机械设备所产生的振动信号绝大多数都具备非线性、非平稳的特性,这时就需要选择一个合适的信号处理方法,而具有自适应性的时频分析方法最适合处理这一类信号[1]。目前,最
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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4 本报记者 但有为 实习生 麻妍q,
本文编号:946725
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