短样本条件下提高HHT识别模态参数精度的方法

• 作者: 何启源 孟利波 汤宝平 章国稳
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: Hilbert-Huang变换 模态参数识别 短样本 限制带宽经验模态分解 分层抽样
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 6-10
• 分类号: TB123|TH7
• 字数: 4305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2011.01.002

摘要

由于在短样本条件下Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)识别模态参数的精度主要受经验模态分解(empirical modal decomlposition,简称EMD)模式混合和随机减量法(random decrement teelarlology,简称RDT)提取自由衰减响应时平均次数不足的影响,针对这两个影响因素,引入带宽限制信号抑制EMD的模式混合,提高EMD的精度;并引入分层抽样技术,提出基于拟合偏差和样本量的层权确定方法来进行多次识别,然后加权平均,提高RDT的总平均次数.仿真试验和应用实例表明,结合分层抽样的限制带宽EMD识别模态参数的方法能提高短样本条件下HHT识别模态参数的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤宝平	重庆大学机械传动国家重点实验室	208	4648	33.0	63.0
5	何启源	重庆大学机械传动国家重点实验室	13	148	6.0	12.0
6	章国稳	重庆大学机械传动国家重点实验室	13	69	6.0	8.0
7	孟利波	重庆交通科研设计研究院桥梁结构动力学国家重点实验室	7	16	3.0	4.0