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基于噪声辅助分析的总体局部均值分解方法
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:机械工程学报
  • 时间:0
  • 页码:457-469
  • 语言:中文
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金(50775068); 国家高技术研究发展计划(863计划 2009AA04Z414); 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主课题(60870002)资助项目
  • 相关项目:局部均值分解(LMD)方法及其在机械故障诊断中的应用研究
中文摘要:

局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法是一种新的自适应时频分析方法,但在其实现过程中会发生模态混淆现象,使分析结果失真。通过数值试验得到了LMD对白噪声的滤波器组结构,并在此基础上,针对模态混淆现象提出总体局部均值分解(Ensemble local mean decomposition,ELMD)方法。在该方法中添加不同的白噪声到目标信号,分别对加噪后的信号进行LMD分解,最后将多次分解结果的平均值作为最终的分解结果。对仿真信号和试验转子局部碰摩信号进行分析,结果表明ELMD方法能有效地克服原LMD方法的模态混淆现象。

英文摘要:

The local mean decomposition(LMD) is a newly self-adaptive time-frequency analysis method.Mode mixing phenomenon which makes the decomposition results distortion may be produced when LMD is performed.The filter bank structure of LMD in white noise is obtained by numerical experiments,and based on this,the ensemble local mean decomposition method(ELMD) is proposed to overcome the shortcomings of mode mixing.In ELMD,different white noise is added to the targeted signal.The noise-added signal is decomposed by using LMD.Several decomposed results is severed as the final decomposition result.The analytical results from simulated signal and experimental rotor local rub-impact signal demonstrate that the ELMD method can be used to improve the mode mixing of the original LMD method effectively.

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期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:58603