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摘要:
针对传统经验模态分解(EMD)密集模态分解能力不足的问题,提出信号调频预处理和优化模态筛选准则相结合的改进方法.研究了模态筛选准则、迭代次数、信号调频与EMD模态分解能力的关系,并给出了信号调频的具体过程;提出基于窗函数、信号调频和改进EMD模态筛选准则的密集模态识别方法,并分别通过仿真信号和电站厂房实测振动信号的模态参数识别进行验证.试验成果表明,改进方法能够有效识别密集模态参数,为EMD应用于电站厂房等密集模态结构参数识别奠定了基础.
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文献信息
篇名 EMD密集模态识别研究及在电站厂房中的应用
来源期刊 水力发电学报 学科 工学
关键词 经验模态分解 密集模态 参数识别 调频 筛选准则
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 103-113
页数 11页 分类号 TV131.6
字数 语种 中文
DOI 10.11660/slfdxb.20170612
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘昉 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室 51 205 9.0 12.0
5 康宏志 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室 3 15 2.0 3.0
9 荣钦彪 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室 3 8 2.0 2.0
13 宿策 青海大学水利电力学院 4 10 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
经验模态分解
密集模态
参数识别
调频
筛选准则
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水力发电学报
月刊
1003-1243
11-2241/TV
小16开
中国北京清华大学水电工程系
1982
chi
出版文献量(篇)
3865
总下载数(次)
7
总被引数(次)
47197
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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