廣義經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解性能分析與應(yīng)用
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【摘要】:針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的均值曲線采用三次樣條擬合而容易引起包絡(luò)過沖和不足等缺陷,相關(guān)學(xué)者提出了許多改進(jìn)均值曲線的變種EMD方法,取得了一定的效果。廣義經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Generalized EMD,GEMD)方法綜合了多種改進(jìn)EMD方法,通過定義不同的均值曲線對(duì)信號(hào)進(jìn)行逐階篩分,從得到的每一階分量中選取最優(yōu)作為最終的廣義內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(Generalized Intrinsic Mode Function,GIMF),由于每一階的GIMF分量都是最優(yōu)的,因此相較于EMD等單一均值曲線篩分方法,GEMD分解結(jié)果也是最優(yōu)的。論文對(duì)GIMF分量準(zhǔn)則進(jìn)行了改進(jìn)以及對(duì)GEMD性能進(jìn)行了分析,并將GEMD應(yīng)用于仿真和實(shí)測信號(hào)的分析,結(jié)論表明GEMD分解是完備的和正交的,有比EMD更強(qiáng)的分解能力,而且適合機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的處理和故障診斷。
【作者單位】: 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】: 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 廣義經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 局部特征尺度分解 分解能力 故障診斷
【基金】:國家自然科學(xué)基金(51175158,51075131) 湖南省自然科學(xué)基金(11JJ2026) 湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目資助(CX2013B144) 湖南省機(jī)械設(shè)備健康維護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目(201202)
【分類號(hào)】:TN911.7
【正文快照】: 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是由Huang等[1-3]提出的一種自適應(yīng)的數(shù)據(jù)處理方法。EMD方法通過定義瞬時(shí)頻率具有物理意義的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF),同時(shí)定義一種基于包絡(luò)的均值曲線,通過從原始信號(hào)中不斷分離出包絡(luò)均值曲線,即執(zhí)行篩分
【共引文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):621694
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