一种改进型AR-EWT算法及其在振动模态分解中的应用研究

论文摘要

经验小波变换（EWT）算法基于自适应小波滤波技术,利用Meyer小波在频域自适应构建小波滤波器分离调频调幅（AM-FM）模态,克服了经验模态分解（EMD）算法缺乏严谨的数学原理,容易产生模态混叠的问题。但是,该算法对噪声十分敏感。当环境噪声较大时,模态边界定位困难。AR-EWT引入了基于Burg算法的功率谱替代傅里叶谱。Burg算法能很好地抑制噪声,从而使得EWT算法能在功率谱上找到准确的模态边界。然而,该算法并不能从根本上消除噪声,分离出来的模态依然受噪声干扰,造成参数辨识困难。文中提出了一种改进型的AR-EWT算法,该算法采用带宽缩减技术,尽可能压缩噪声的带宽,突出信号的带宽,从而得到噪声干扰较少的模态成分。仿真结果和试验结果均表明,该改进型算法,较好地解决了AR-EWT存在的噪声干扰模态问题,具有较好的工程价值。

论文目录

• 1 EWT方法
• 2 AR-EWT方法
• 3 改进型AR-EWT方法
• 4 试验验证
• 5 总结

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 罗治军,刘涛,张玉玲,韩靖宇,阎绍泽

关键词: 经验小波变换,经验模态分解,调频调幅信号,模态分解

来源: 机械设计 2019年S1期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 机械工业,无线电电子学

单位: 清华大学机械工程系,中国人民解放军96961部队

基金: 国家自然科学基金资助项目(11872033),北京市自然科学基金资助项目(3172017)

分类号: TN713;TH113.1

DOI: 10.13841/j.cnki.jxsj.2019.s1.001

页码: 1-6

总页数: 6

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