自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解及其应用

发布时间：2023-10-04 05:41

　　局部特征尺度分解(LCD)是为克服经验模态分解(EMD)中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解(AMSELCD),该方法不仅能够将一个复杂信号自适应地分解为若干个本征模态函数和一个剩余项之和,而且能够有效地解决LCD的模态混叠现象.通过仿真信号分析,将AMSELCD与现有多种抑制模态分解方法进行了对比,结果表明了所提方法的有效性和优越性.最后,针对滚动轴承和转子碰摩故障振动信号的调制特征,将所提AMSELCD方法应用于转子碰摩和滚动轴承的故障诊断,对比和实验分析结果进一步验证了所提方法的有效性和优越性.

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【文章目录】：
1 引言
2 局部特征尺度分解方法
3 自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解方法
    3.1 噪声辅助分解方法
    3.2 自适应掩膜信号的构造
    3.3 排列熵算法
    3.4 AMSELCD方法
4 仿真信号对比分析
5 实测信号分析
6 结论



本文编号：3851429