基于改进的集合经验模态方法振动信号分解

刘涛; 杜世昌; 黄德林; 任斐; 梁鑫光

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基于改进的集合经验模态方法振动信号分解

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针对集合经验模态分解(EEMD)中2个重要参数白噪声幅值系数和集合平均次数的优化问题,提出了一种基于变步长模式搜索的集合经验模态方法.该方法以EEMD期望的分解误差设定值为目标,利用自适应EEMD得到的白噪声幅值系数为初值,对不同振动信号能够自动获取合适的EEMD参数,解决模态混叠问题.仿真实验和工程案例验证结果表明:与传统EEMD和自适应EEMD相比,基于变步长模式搜索的EEMD方法具有更高的分解精度及更快的运算效率.

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来源
《上海交通大学学报》 |2016年第9期|1452-1459|共8页
作者
刘涛; 杜世昌; 黄德林; 任斐; 梁鑫光;
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作者单位

上海交通大学机械与动力工程学院;

上海航天设备制造总厂;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械加工精度理论;
关键词
集合经验模态分解; 变步长模式搜索; 振动信号; 模态混叠;

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