一种改进型AR-EWT算法及其在振动模态分解中的应用研究

作者：罗治军; 刘涛; 张玉玲; 韩靖宇; 阎绍泽^*

来源：机械设计, 2019, S1: 1-6.

DOI：10.13841/j.cnki.jxsj.2019.s1.001

• 经验小波变换
• AR-EWT
• 经验模态分解
• 调频调幅信号
• 模态分解

经验小波变换(EWT)算法基于自适应小波滤波技术,利用Meyer小波在频域自适应构建小波滤波器分离调频调幅(AM-FM)模态,克服了经验模态分解(EMD)算法缺乏严谨的数学原理,容易产生模态混叠的问题。但是,该算法对噪声十分敏感。当环境噪声较大时,模态边界定位困难。AR-EWT引入了基于Burg算法的功率谱替代傅里叶谱。Burg算法能很好地抑制噪声,从而使得EWT算法能在功率谱上找到准确的模态边界。然而,该算法并不能从根本上消除噪声,分离出来的模态依然受噪声干扰,造成参数辨识困难。文中提出了一种改进型的AR-EWT算法,该算法采用带宽缩减技术,尽可能压缩噪声的带宽,突出信号的带宽,从而得到噪声干扰较少的模态成分。仿真结果和试验结果均表明,该改进型算法,较好地解决了AR-EWT存在的噪声干扰模态问题,具有较好的工程价值。

• 单位
  清华大学