广义局部特征尺度分解方法及其应用

摘要

针对自适应时频分析方法局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中均值曲线插值点的属性主要由相邻两同类极值点的属性决定,不能很好地体现数据的整体变化趋势,从而可能引起分解精度降低,提出了广义局部特征尺度分解(Generalized Local Characteristic-scale Decomposition,GLCD)方法.该方法在借鉴EMD和LCD等方法思路的基础上,采用典型的数值计算方法定义了5种不同的均值曲线,并定义了瞬时频率具有物理意义的广义内禀尺度分量(Generalized Intrinsic Scale Component,G1SC)和GISC判据.GLCD从不同均值曲线筛分得到的每一阶分量中选取最优分量作为该阶最终的GISC,确保了最终结果为最优.研究了GLCD方法的原理及GISC判据,通过仿真信号将GLCD方法与LCD方法进行了对比,结果表明GLCD在提高分量精确性和正交性等方面具有一定的优越性,并将GLCD方法应用于转子不对中和碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性.