基于自相关的旋转机械振动信号EMD分解方法研究

摘要：

提出基于自相关的振动信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法,该方法的步骤为,首先对振动信号进行自相关处理,然后再用EMD方法进行分解.该方法与直接用EMD分解的方法进行相比,具有如下优点, 能把受到严重干扰的信号的主要振动模态更清晰地分解出来;不用信号延拓就可以获得较好的分解效果,避免了延拓不好对EMD分解效果的影响.研究结果表明,该方法相对直接EMD分解的方法能更好地把主要的振动模态从振动信号中分解出来.该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域.

关键词：旋转机械、振动信号、自相关、经验模态分解

所属期刊栏目：29

分类号：TP206;TH113.1;TH165.3(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金50675194

在线出版日期：2007-07-02（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：376-379