【摘 要】
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针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)的端点效应问题,提出一种自适应端点相位正弦延拓经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法.该方法根据端点附
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针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)的端点效应问题,提出一种自适应端点相位正弦延拓经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法.该方法根据端点附近数据变化趋势,通过在信号两端自适应加上相位、幅值和频率适当的正弦延拓函数,使得原端点的包络线顺着端点附近波形延展,以改进EMD分解精度.为满足EMD内禀模态分量(IntrinsicMode Function,IMF)与原信号的相关性精度和EMD较低迭代次数的要求,引入能表征EMD性能的目标函数.该函数可通过迭代次数、IMF个数和有效IMF的相关系数大小等来衡量.由于该方法的边界延拓参数是根据延拓周期比例系数、延拓信号长度系数和采样频率自动确定的,故其分解过程完全是一个自适应过程,不需要人为设置,具有较好的实用性.仿真和液压系统实例分析表明,该方法不仅能较好地解决HHT的端点效应,而且相对现有的延拓方法而言,筛选次数更少,能显著提高信号EMD分解精度,且减小Hilbert谱的端点效应,更加精确地提取了液压系统齿轮泵振动信号的故障特征,取得了较好的应用效果.
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