基于自相关的旋转机械振动信号EMD分解方法研究
胡劲松1
杨世锡2
1.宁波工程学院,电信学院,宁波,3150102.浙江大学,机能学院,杭州,310027
摘要：提出基于自相关的振动信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法,该方法的步骤为,首先对振动信号进行自相关处理,然后再用EMD方法进行分解.该方法与直接用EMD分解的方法进行相比,具有如下优点, 能把受到严重干扰的信号的主要振动模态更清晰地分解出来;不用信号延拓就可以获得较好的分解效果,避免了延拓不好对EMD分解效果的影响.研究结果表明,该方法相对直接EMD分解的方法能更好地把主要的振动模态从振动信号中分解出来.该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域.
关键词：旋转机械振动信号自相关经验模态分解
分类号：TP206(自动化技术及设备)TH113.1(机械学（机械设计基础理论）)TH165.3(机械制造工艺)
资助基金：国家自然科学基金(50675194)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 376-379 )
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