广义经验模态分解性能分析与应用

发布时间：2017-08-04 21:08

  本文关键词：广义经验模态分解性能分析与应用

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【摘要】：针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的均值曲线采用三次样条拟合而容易引起包络过冲和不足等缺陷,相关学者提出了许多改进均值曲线的变种EMD方法,取得了一定的效果。广义经验模态分解(Generalized EMD,GEMD)方法综合了多种改进EMD方法,通过定义不同的均值曲线对信号进行逐阶筛分,从得到的每一阶分量中选取最优作为最终的广义内禀模态函数(Generalized Intrinsic Mode Function,GIMF),由于每一阶的GIMF分量都是最优的,因此相较于EMD等单一均值曲线筛分方法,GEMD分解结果也是最优的。论文对GIMF分量准则进行了改进以及对GEMD性能进行了分析,并将GEMD应用于仿真和实测信号的分析,结论表明GEMD分解是完备的和正交的,有比EMD更强的分解能力,而且适合机械振动信号的处理和故障诊断。
【作者单位】： 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;
【关键词】： 经验模态分解 广义经验模态分解 局部特征尺度分解 分解能力 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金(51175158,51075131) 湖南省自然科学基金(11JJ2026) 湖南省研究生科研创新项目资助(CX2013B144) 湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金资助项目(201202)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是由Huang等[1-3]提出的一种自适应的数据处理方法。EMD方法通过定义瞬时频率具有物理意义的内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),同时定义一种基于包络的均值曲线,通过从原始信号中不断分离出包络均值曲线,即执行筛分

【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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本文编号：621694