基于镜像延拓和神经网络的EMD端点效应改进方法

摘要：

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在机械故障诊断中存在一个比较严重的问题,即端点效应.镜像延拓是克服端点效应的有效方法,采用镜像延拓处理端点效应时,要求将镜面放置在局部极值点处,针对这一问题,提出了一种基于镜像延拓和神经网络相结合的数据延拓方法.采用神经网络预测原信号序列,将信号向前向后各延拓一个极值点,再采用镜像延拓有效地减小EMD分解中的端点效应.通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效抑制EMD方法中的端点效应问题.

关键词：经验模态分解、端点效应、镜像延拓、神经网络

所属期刊栏目：24

分类号：TP274(自动化技术及设备)

在线出版日期：2010-06-12（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：62-65