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摘要
由于标准的互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理模态混叠问题时缺乏自适应性,其本质是分解信号获得的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)之间产生了一定的信息耦合现象,使IMF分量不能正确地反映信号的真实成分。因此,提出了在使用CEEMD分解信号的过程中嵌入网格搜索算法(grid search algorithm,简称GSA),以最小二乘互信息(least squares mutual information,简称LSMI)为网格搜索算法的适应度函数,构造一个自适应CEEMD方法。该算法通过自适应地搜索最佳的白噪声幅值,修正信号分解过程中产生的少量的耦合频率成分,确保每个IMF分量之间信息的正交性,以进一步抑制模态混叠问题。最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性,并将该方法用于提取滚动轴承微故障的特征频率。实验结果表明,该算法在滚动轴承的微故障特征提取应用中具有更少的迭代数、IMF分量以及相对更小的计算量。
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