EMD方法基于AR模型预测的数据延拓与应用

• 作者: 杨世锡 胡劲松
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解方法 AR模型预测 数据延拓 时频分析
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 116-120
• 页数: 5页
• 分类号: TP206|TH113.1|TH165.3
• 字数: 3466字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2007.02.006

摘要

把基于时间序列AR模型预测的数据延拓技术引入经验模态分解(EMD)时频分析领域,论述了基于AR模型的数据延拓技术原理,即先对原始数据进行AR建模,然后利用模型对该数据进行延拓.通过对非线性仿真信号基于AR模型的延拓研究表明,该延拓技术是有效的.把该延拓技术应用于转子横向裂纹的时频分析,能把横向裂纹转子的扭振所形成的相位调制现象检测出来,获得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨世锡	浙江大学机能学院	155	2860	30.0	48.0
2	胡劲松	宁波工程学院电信学院	23	430	10.0	20.0