【摘 要】
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针对故障诊断中采用EMD方法存在模态混叠现象,引起故障特征提取精度低的问题。提出了一种解相关多频率经验模态分解(Decorrelation Multiple-Frequency Empirical Mode Decom
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广东省信息物理融合系统重点试验室
【基金项目】
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NSFC-广东联合基金(U1701262);广东省省级科技计划项目(2016B090918045);广东省科技计划项目(2017B090901019);粤港共性技术招标项目(2013B010134011);广东省科技计划项目(2016A020209012)
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针对故障诊断中采用EMD方法存在模态混叠现象,引起故障特征提取精度低的问题。提出了一种解相关多频率经验模态分解(Decorrelation Multiple-Frequency Empirical Mode Decomposition,DMFEMD)方法,首先对初始信号添加多个频率的掩蔽信号,初步分解其中不同频率比的信号分量得到多个IMF分量;其次计算相邻IMF之间的相关系数并对其解耦,进一步分离IMF中存在混叠的部分,得到最优IMF;最终,从原始信号中减去最优IMF,然后重复上述步骤,直到残余分量为常数
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