改进经验模态分解在动平衡信号提取中的应用

摘要：

在变频结构干扰和强噪声背景下,传统方法从原始振动信号中提取动平衡信号的精度不高.本文采用经验模态分解可以根据实时振动信号的局部特征时间尺度,将其自适应分解为有限多个由高频到低频排列的、正交的本征模态函数;同时利用自回归预测模型延拓信号端点,以消除分解过程的边界效应对低频动平衡信号的影响;最后,根据功率谱密度可以快速、有效地判断出代表基频信号的本征模态函数.实验结果证明,该方法可以高精度提取动平衡信号,在相同测量条件下,能够获得较高的一次不平衡量降低率和较好的重复性能.

关键词：动平衡、经验模态分解、本征模态函数、自回归模型、功率谱密度

所属期刊栏目：28

分类号：TH113

在线出版日期：2007-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：103-107