自适应特征尺度分解方法及其应用

摘要：

针对局部特征尺度分解(LCD)存在的模态混叠问题和其在均值曲线定义方面存在的不足，在对 LCD 方法研究的基础上，充分借鉴经验模态分解(EMD)和 LCD 等此类基于筛分的信号分解方法的思路，定义了一种新的瞬时频率具有物理意义的单分量信号———内禀致密尺度分量(ICC)，并提出了一种新的自适应信号分解方法———自适应特征尺度分解(ACD)方法。同时，给出了 ICC 分量评价准则，通过对 ACD 每阶筛分中由不同均值曲线和致密系数取值得到的一组不同的分解分量进行对比，选取最优分量作为该阶筛分的 ICC 分量，从而保障最终分解效果优于 LCD 方法分解效果。对仿真信号的分析结果证实了 ACD 方法的分解效果优于 EMD、LCD、总体平均经验模态分解(EEMD)和自主致密局部特征尺度分解(ACLCD)方法的分解效果；对实验数据的分析结果验证了 ACD 的有效性，从而为旋转机械故障诊断提供了一种新的方法。

关键词：自适应特征尺度分解、局部特征尺度分解、经验模态分解、内禀致密尺度分量、故障诊断

分类号：TH165;TH911.7

资助基金：国家自然科学基金资助项目51375152;湖南省科技计划资助项目2014WK3005

在线出版日期：2016-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：3184-3191,3199