基于HLS-SVDR和SPPCS的CEEMD的滚动轴承微故障特征提取

摘要：

针对互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理非平稳随机信号时能够有效地消除模态混叠,却仍然存在包络拟合过冲/欠冲和端点效应问题,提出了同伦-最小二乘支持向量双回归(homotopy least squares-support vector double regression,简称HLS-SVDR)的保形分段三次样条(shape-preserving piecewise cubic spline,简称SPPCS)的完备CEEMD改进方法.首先,使用SPPCS插值法消除在构造上、下包络曲线过程中产生的拟合过冲/欠冲问题,获得有效的包络线;其次,使用HLSSVDR对各层信号极值点的包络均值曲线两端进行左、右预测覆盖以抑制端点效应;最后,将该方法用于滚动轴承的微故障特征提取的实例分析中.实验结果表明,该方法能够更有效地提取滚动轴承微故障特征,实现了一种既保持CEEMD原有特性,同时又能够抑制过冲/欠冲和端点效应的完备CEEMD算法.

关键词：完备互补集总经验模态分解、过冲/欠冲、端点效应、保形分段三次样条、同伦-最小二乘支持向量双回归、微故障特征提取

所属期刊栏目：39

分类号：TH113;TH133.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目61174106;湖北省自然科学基金资助项目2016CFB463;湖北省教育厅基金资助项目B2016006

在线出版日期：2019-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：136-146