基于白噪声统计特性的振动模式提取方法

• 作者: 曹冲锋 杨世锡 杨将新
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 白噪声统计特性 Hilbert-Huang变换 振动模式
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 65-70
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7|TH165.3
• 字数: 3638字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2010.03.065

摘要

针对机械设备状态监测和故障诊断过程中的特征提取问题,提出一种基于白噪声统计特性来实现机械振动信号振动模式提取的方法.该方法是对经验模式分解算法(Empirical mode decomposition,EMD)的一种发展,应用归一化白噪声在EMD中具有的统计特性,可以自适应地消除机械振动信号经EMD分解产生的高频噪声分量及低频虚假分量,得到反映信号实际物理意义的振动模式分量集.对该振动模式分量集进行Hilbert变换,提取出信号的Hilbert时频特征.整个特征提取过程不需要构造任何参数表达的基函数及相关滤波函数,也无需有关信号的任何先验知识,因而在实际应用中具有更好的适用性.仿真信号和转子试验台试验信号验证该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨将新	浙江大学机械与能源工程学院	94	1570	21.0	35.0
2	杨世锡	浙江大学机械与能源工程学院	155	2860	30.0	48.0
3	曹冲锋	浙江大学机械与能源工程学院	8	319	7.0	8.0