针对CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Model Decomposition)方法在处理爆破振动信号中模态混叠和虚假分量问题方面的局限性,提出一种改进的解相关CEEMD方法。第一,对信号端点进行特殊处理后,采用CEEMD对信号进行分解;第二,求取...
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针对CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Model Decomposition)方法在处理爆破振动信号中模态混叠和虚假分量问题方面的局限性,提出一种改进的解相关CEEMD方法。第一,对信号端点进行特殊处理后,采用CEEMD对信号进行分解;第二,求取各IMF分量信号与原信号的相关系数及其频谱图,共同判定虚假分量;第三,将虚假分量与主分量相加后,通过解相关计算消除模态混叠。仿真信号的CEEMD分解结果以及相关系数与能量插值计算表明,改进的解相关CEEMD方法分解精度比EMD(Empirical Model Decomposition)和CEEMD高,有效抑制了信号模态混叠现象,能够避免直接处理虚假分量而带来的能量损失。应用于爆破振动信号分解,基本保证了各IMF分量非主频率信号的能量比例较低。改进方法有效消除了爆破振动信号的模态混叠和虚假分量现象。
针对经验模态分解(empirical model decomposition,简称EMD)存在的模态混叠问题,总结了引起模态混叠异常事件的类型,讨论了模态混叠的产生原因,提出了采用加入高频谐波后再进行EMD分解消除模态混叠的方法。根据信号分析频率范围和特征...
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针对经验模态分解(empirical model decomposition,简称EMD)存在的模态混叠问题,总结了引起模态混叠异常事件的类型,讨论了模态混叠的产生原因,提出了采用加入高频谐波后再进行EMD分解消除模态混叠的方法。根据信号分析频率范围和特征选择高频简谐波的频率和幅值,并使高频谐波作为第1阶IMF分解出来,可以有效消除模态混叠现象,异常事件通常可以包含在第1阶IMF中,必要时可以将加入的高频信号直接减掉,不影响对EMD结果的判断。与总体平均经验模态分解法(ensemble empirical model decomposition,简称EEMD)对比的仿真计算表明,两种方法都可以有效消除模态混叠现象,但高频谐波加入法具有运算速度快、误差小、分解结果物理意义明确和不需后处理的优点,对含复杂异常事件的实际故障信号分析验证了该方法在工程应用中的有效性和可行性。
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