机械研究与应用
機械研究與應用
궤계연구여응용
MECHANICAL RESEARCH & APPLICATION
2008年
5期
99-101
,共3页
经验模式分解%小波变换%除噪%信号分解%故障诊断
經驗模式分解%小波變換%除譟%信號分解%故障診斷
경험모식분해%소파변환%제조%신호분해%고장진단
经验模式分解是一种自适应分解算法.通过对常见信号的经验模式分解结果进行分析,发现信号中包含的噪声对分解结果影响较大.在此基础上,提出一种小波除噪与经验模式分解相结合的信号分析方法.该方法充分利用小波变换的降噪功能和经验模式分解的自适应分解能力,能真实地反映信号特征,为基于信号分析的故障诊断提供了一种可行的途径.
經驗模式分解是一種自適應分解算法.通過對常見信號的經驗模式分解結果進行分析,髮現信號中包含的譟聲對分解結果影響較大.在此基礎上,提齣一種小波除譟與經驗模式分解相結閤的信號分析方法.該方法充分利用小波變換的降譟功能和經驗模式分解的自適應分解能力,能真實地反映信號特徵,為基于信號分析的故障診斷提供瞭一種可行的途徑.
경험모식분해시일충자괄응분해산법.통과대상견신호적경험모식분해결과진행분석,발현신호중포함적조성대분해결과영향교대.재차기출상,제출일충소파제조여경험모식분해상결합적신호분석방법.해방법충분이용소파변환적강조공능화경험모식분해적자괄응분해능력,능진실지반영신호특정,위기우신호분석적고장진단제공료일충가행적도경.
