局部均值分解的几种改进方法

摘要：

局部均值分解方法(Local Mean Decomposition,LMD)是一种性能优越的旋转机械故障诊断的方法,它不仅可以准确地反映非平稳信号的时频分布,而且非常适合处理含有多分量成分的非平稳信号.但是由于LMD方法本身的缺陷,使得该方法存在着诸如端点效应的处理方法、迭代终止条件的确定等问题.在介绍LMD方法的基础上,分别以改进的"自适应延拓法"和"信息熵判据"解决以上两个问题,并结合仿真软件上验证改进结果.

关键词：LMD方法、端点效应、自适应延拓、迭代终止条件、信息熵判据

所属期刊栏目：39

分类号：TH132.41

在线出版日期：2019-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：204-207