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波形匹配延拓是遏制经验模态分解(EMD)端点效应的有效方法,针对现有波形匹配延拓方法的不足,提出了一种自适应的三角波形匹配延拓方法,改进了三角波匹配度的计算方法和匹配子波的寻优算法。改进的三角波匹配度计算方法,突出延拓平顺性的同时,加强了端点处数据与内部波形的关联。自适应的匹配寻优算法,首先在固定极值点对应的波段内部搜寻局部最佳子波的截取时刻,截取局部最优匹配子波,然后在局部最优子波内搜寻全局最优匹配子波,提高了子波截取的合理性与匹配的准确性。仿真信号及实验信号分析表明,该方法可有效抑制EMD端点效应,显著提高分解精度。 相似文献
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经验模态分解(EMD)方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应地分解为若干个内禀模态分量(IMF),滚动轴承发生故障会导致振动能量在各IMF分量上的分布发生变化,结合灰色关联模型建立IMF能量分布与轴承状态之间的对应关系,可实现轴承的状态识别。为改善传统灰关联分析在模式识别方面的缺陷,基于斜率相似的原理构造了能反映曲线形状信息的相似关联度模型,结合传统的接近关联度模型建立了能同时反映曲线位置与形状特性的灰色综合关联度诊断模型。算例结果表明,该方法能准确有效地实现滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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