基于自相关的旋转机械振动信号EMD分解方法研究

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。