基于匹配延拓的ITD边界效应抑制方法研究

发布时间：2018-06-24 07:24

  本文选题：固有时间尺度分解 + 边界效应　； 参考：《振动与冲击》2014年07期

【摘要】：作为一种新的非平稳信号处理方法,固有时间尺度分解法在将复杂的非平稳信号分解为若干个固有旋转分量过程中,存在着严重的边界效应问题。本文针对抑制边界效应提出了五种数据延拓方法:自适应波形匹配法、基于AR模型的延拓方法、镜像延拓方法、多项式延拓方法、反对称周期延拓法。通过数学模拟实验比较这五种方法的抑制效果,选出最优方法。将最优方法用于仿真信号和轴承故障振动信号分析,结果表明该方法能够有效地抑制边界效应,可更好地提取机电设备故障特征。
[Abstract]:As a new non-stationary signal processing method, the inherent time scale decomposition method has serious boundary effect problems in the process of decomposing complex non-stationary signals into some inherent rotational components. In this paper, five kinds of data continuation methods are proposed to suppress the boundary effect: adaptive waveform matching method, AR model-based continuation method, mirror continuation method, polynomial continuation method and antisymmetric periodic continuation method. The optimal method is selected by comparing the inhibition effect of these five methods through mathematical simulation experiments. The optimal method is applied to the analysis of simulation signal and bearing fault vibration signal. The results show that the method can effectively suppress the boundary effect and extract the fault characteristics of electromechanical equipment better.
【作者单位】： 北京工业大学机电学院北京市先进制造技术重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(51075009) 北京市优秀人才培养资助计划(2011D005015000006) 北京市教委科研计划(KM201310005013) 北京市属高等学校青年拨尖人才培育计划 北京工业大学基础研究基金
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2060590