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基于改进的集合经验模态方法振动信号分解 被引量：8
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作者 刘涛 杜世昌 +2 位作者 黄德林 任斐 梁鑫光 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1452-1459,共8页
针对集合经验模态分解(EEMD)中2个重要参数白噪声幅值系数和集合平均次数的优化问题,提出了一种基于变步长模式搜索的集合经验模态方法.该方法以EEMD期望的分解误差设定值为目标,利用自适应EEMD得到的白噪声幅值系数为初值,对不同振动... 针对集合经验模态分解(EEMD)中2个重要参数白噪声幅值系数和集合平均次数的优化问题,提出了一种基于变步长模式搜索的集合经验模态方法.该方法以EEMD期望的分解误差设定值为目标,利用自适应EEMD得到的白噪声幅值系数为初值,对不同振动信号能够自动获取合适的EEMD参数,解决模态混叠问题.仿真实验和工程案例验证结果表明:与传统EEMD和自适应EEMD相比,基于变步长模式搜索的EEMD方法具有更高的分解精度及更快的运算效率. 展开更多
关键词 集合经验模态分解 变步长模式搜索 振动信号 模态混叠
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