[发明专利]基于集合经验模式分解的旋转机械轴心轨迹提纯方法

权利要求书

1.一种基于集合经验模式分解的旋转机械轴心轨迹提纯方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)利用集合经验模式分解，将待分析的原始振动信号分解为特征时间尺度由小到大排列的多个固有模式函数分量；

2)根据先验知识从固有模式函数分量中选择相应的固有模式函数分量重构信号；

3)将固有模式函数分量重构信号组合成提纯轴心轨迹。

2.根据权利要求1所述的基于集合经验模式分解的旋转机械轴心轨迹提纯方法，其特征在于：所述步骤1)具体包括如下步骤：

11)在原始振动信号x(t)中分别加入N次均值为0，幅值标准差为常数的高斯白噪声n_i(t)，即

x_i(t)＝x(t)+n_i(t)；

式中，i＝1～N，x_i(t)为加入高斯白噪声之后的信号；

12)对x_i(t)分别进行集合经验模式分解，得到K个固有模式函数分量和一个余项r_i(t)：

xi(t)=Σj=1Kcij(t)+ri(t);]]>

式中，c_ij(t)表示第i次加入高斯白噪声后，分解所得到的第j个固有模式函数分量，j＝1～K；

13)将以上步骤对应的固有模式函数分量进行总体平均运算，得到集合经验模式分解后的固有模式函数分量c_j(t)及余项r(t)：

cj(t)=1NΣi=1Ncij(t);]]>

r(t)=1NΣi=1Nri(t);]]>

式中，c_j(t)表示对原始信号进行集合经验模式分解后所得到的第j个固有模式函数分量；

14)获得K个特征时间尺度由小到大有序排列的固有模式函数分量分量和一个余项：

x(t)=Σj=1Kcj(t)+r(t).]]>