基于稀疏指标的优化变分模态分解方法EI北大核心CSCD |
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引用本文: | 张露,理华,崔杰,王晓东,肖灵.基于稀疏指标的优化变分模态分解方法EI北大核心CSCD[J].振动与冲击,2023(8):234-250. |
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作者姓名: | 张露 理华 崔杰 王晓东 肖灵 |
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作者单位: | 1. 中国科学院声学研究所;2. 中国科学院大学电子电气与通信工程学院 |
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基金项目: | 国家重点研发计划(2020YFC2004003-03);;国家自然基金重大仪器(32127802); |
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摘 要: | 针对复合信号源信号数目未知,无法正确预设分解模态数K值而不能对信号进行有效变分模态(variational mode decomposition,VMD)的问题,提出了一种基于稀疏指标的优化VMD法。该方法基于VMD所构建变分模型中各个分量的稀疏先验知识,实现了VMD自适应寻优K值,其将最佳K值确定为稀疏指标由上升至下降的转折点;在计算VMD各个分量的稀疏度时,考虑到不同分量间的能量差异加入了能量权值因子,最后将稀疏指标确定为分解后各分量边际谱稀疏度的平均值。仿真信号与实际信号分解试验验证表明:相较于其他两种VMD的K值确定方法,该方法确定的K值结果更为准确,实现的优化VMD自适应性更强,较其他信号分解法如经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)有更好的分解效果,为源信号数目未知的复合信号VMD提供了新思路;此外,噪声的鲁棒性试验证明所提基于稀疏指标的优化VMD法还具有一定的抗噪能力,较稳健,可开发应用于实际工程。
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关 键 词: | 复合信号分解 变分模态分解(VMD) 分解模态数 稀疏指标 自适应寻优 |
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