基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对同步提取变换(SET)不能分离频率成分间隔相近的多分量信号的问题,提出了一种结合变分模态分解(VMD)和同步提取变换识别时变结构瞬时频率的方法.首先,通过傅里叶变换确定预设模态数量,利用VMD对多分量信号进行分解得到多个模态分量;然后,采用SET对每个模态分量进行时频分析获取瞬时频率;最后,将各模态分量的时频谱图叠加得到完整的多分量信号时频谱图.针对多分量时变信号和两自由度时变结构自由振动响应信号的瞬时频率识别结果,验证了基于VMD和SET结合方法识别时变结构瞬时频率的有效性和正确性.结果表明,该方法具有较好的噪声鲁棒性和能量聚集性,克服了 SET处理频率成分间隔相近的多分量信号的不足,能有效识别具有近距离频率成分的时变结构瞬时频率.索力线性和正弦变化时拉索瞬时频率识别的试验验证了该方法的适用性.
推荐文章
基于变分模态分解和广义Warblet变换的齿轮故障诊断
变分模态分解
广义Warblet变换
齿轮
故障诊断
基于经验模态分解和小波变换的地震瞬时频率提取方法及应用
EMD
小波变换
Hilbert变换
Hilbert-Huang变换
地震瞬时频率
基于时频切片分解的时变系统参数识别
时频切片分解
参数识别
Hilbert变换
切片小波基
时变系统
基于变分模态分解和ANFIS的齿轮故障诊断
变分模态分解
自适应神经模糊推理系统
齿轮
排列熵
故障诊断
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于变分模态分解和同步提取变换识别时变结构瞬时频率
来源期刊 振动与冲击 学科 工学
关键词 时变结构 瞬时频率识别 变分模态分解(VMD) 同步提取变换(SET) 时变拉索试验
年,卷(期) 2022,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 197-205
页数 9页 分类号 TN911.6|TU311.3
字数 语种 中文
DOI 10.13465/j.cnki.jvs.2022.06.025
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2022(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
时变结构
瞬时频率识别
变分模态分解(VMD)
同步提取变换(SET)
时变拉索试验
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动与冲击
半月刊
1000-3835
31-1316/TU
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-349
1982
chi
出版文献量(篇)
12841
总下载数(次)
12
总被引数(次)
124504
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
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
论文1v1指导