经验模态分解中的模态混叠问题

被引:163
作者
胡爱军
孙敬敬
向玲
机构
[1] 华北电力大学机械工程系
关键词
经验模态分解; 模态混叠; 高频谐波; 异常事件; 故障诊断;
D O I
10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2011.04.005
中图分类号
TN911.7 [信号处理];
学科分类号
0711 ; 080401 ; 080402 ;
摘要
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。
引用
收藏
页码:429 / 434+532 +532-533
页数:8
相关论文
共 9 条
[1]  
A comparison study of improved Hilbert–Huang transform and wavelet transform: Application to fault diagnosis for rolling bearing.[J].Z.K. Peng;Peter W. Tse;F.L. Chu.Mechanical Systems and Signal Processing.2005, 5
[2]  
The study of the intermittency test filtering character of Hilbert–Huang transform.[J].Helong Li;Lihua Yang;Daren Huang.Mathematics and Computers in Simulation.2005, 1
[3]  
Hilbert-Huang变换在旋转机械振动信号分析中的应用研究.[D].胡爱军.华北电力大学(河北).2008, 11
[4]   基于平移不变小波阈值算法的经验模态分解方法 [J].
秦品乐 ;
林焰 ;
陈明 .
仪器仪表学报, 2008, 29 (12) :2637-2641
[5]   EMD间歇信号的检测和提取方法 [J].
胡重庆 ;
李艾华 .
数据采集与处理, 2008, (01) :108-111
[6]   EMD算法的位置敏感性分析 [J].
张健 ;
冯志华 ;
朱忠奎 .
振动与冲击, 2007, (02) :21-24+172
[7]   经验模态分解方法的小波消失现象 [J].
冯志华 ;
朱忠奎 ;
刘刚 ;
伍小燕 .
数据采集与处理, 2006, (04) :478-481
[8]   EMD方法在转子局部碰摩故障诊断中的应用 [J].
程军圣 ;
于德介 ;
杨宇 .
振动、测试与诊断, 2006, (01) :24-27+74
[9]   异常事件对EMD方法的影响及其解决方法研究 [J].
赵进平 .
青岛海洋大学学报(自然科学版), 2001, (06) :805-814