一种改进的经验模式分解方法

摘要：

本文针对信号噪声较大时,经验模式分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)结果发生明显畸变,分解精度降低的问题,提出了一种改进的EMD方法一组合模函数方法。该方法利用经验模式分解分离信号不同的本征模函数,然后将某些本征模函数相组合,提高经验模式分解精度。将组合模函数方法应用于机械设备振动分析及故障诊断,分析了某电厂发电机组高压缸振动超限故障,提取了故障特征,证明了本文方法的有效性。

关键词： 机械振动 故障诊断 信号处理 时频分析

作者: 高强 段晨东 房祥波 刘本超

作者单位: 长安大学汽车学院 西安 710064 长安大学电子与控制工程学院 西安 710064

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年全国振动工程及应用学术会议(暨第十二届全国设备故障诊断学术会议、第二十三届全国振动与噪声控制学术会议)

会议地点: 沈阳

会议语种:中文

页码: 151-153

在线出版日期: 2010-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）