【摘 要】
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自振喷嘴腔内压力信号的脉动直接反映了自振射流的特性,有效地提取腔内信号的脉动特征,对分析自振射流产生机理的研究具有重要意义.希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)能够自适应地将复杂的非线性、非平稳信号转化为希尔伯特谱,突出显示信号的局部特性,具有较好的时频聚集能力.然而,由于该方法存在模式混淆和虚假分量的问题,使得难以获得准确的本征模式函数(Intrinsic
【机 构】
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北京科技大学机械工程学院,北京100083;内蒙古科技大学机械工程学院,包头014010 北京科技
【出 处】
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第二十届全国自动化应用技术学术交流会
论文部分内容阅读
自振喷嘴腔内压力信号的脉动直接反映了自振射流的特性,有效地提取腔内信号的脉动特征,对分析自振射流产生机理的研究具有重要意义.希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)能够自适应地将复杂的非线性、非平稳信号转化为希尔伯特谱,突出显示信号的局部特性,具有较好的时频聚集能力.然而,由于该方法存在模式混淆和虚假分量的问题,使得难以获得准确的本征模式函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量和精细的信号特征.基于此,本文采用了一种基于集合经验模式分解(Ensemble Empirical mode decomposition,EEMD)和能量比值检验法的改进希尔伯特-黄变换方法,并结合各有效IMF分量的边际谱,通过对自振喷嘴腔内的实测信号的分析,表明改进的希尔伯特-黄变换方法能够更准确清晰地提取到自振喷嘴的自振频率和工作频率.
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