[发明专利]一种基于经验模态分解的气浮板振动信号处理方法

权利要求书

1.一种基于经验模态分解的气浮板振动信号处理方法，其特征是：具有如下步骤：

a、用双面胶将传感器粘贴于气浮板中心位置，静止状态下在电脑端进行加速度校准，打开风机，风机里的风经由管道、孔板吹向气浮板，气浮板呈上下漂浮状态，待稳定后记录数据；

b、处理振动信号，将获得的时域加速度信号转化为时域位移信号；

c、对时域位移值进行经验模态分解，获得多个本征模态分量和残差值，根据气浮板特点筛选出气浮板振动模态分量；

d、对气浮板振动模态分量进行小波全局阈值降噪，得到小波全局阈值降噪后结果；

e、对小波全局阈值降噪后的结果进行希尔伯特变换，继而计算瞬时频率，得到降噪后的时频图；

f、对小波全局阈值降噪后的结果进行希尔伯特边际谱变换，得到降噪后的边际谱图。

2.如权利要求1所述的基于经验模态分解的气浮板振动信号处理方法，其特征是：步骤a中，所述传感器为BWT901CL无线加速度传感器，传感器的粘贴方式为水平粘贴，所述双面胶选用热熔性压敏胶双面胶带。

3.如权利要求1所述的基于经验模态分解的气浮板振动信号处理方法，其特征是：步骤b中，所述时域加速度信号转化为时域位移信号的转化过程为：对时域加速度信号进行傅里叶变换，在频域进行二次积分，再进行傅里叶逆变换得到时域位移值。

4.如权利要求1所述的基于经验模态分解的气浮板振动信号处理方法，其特征是：步骤c中，所述筛选气浮板振动模态分量的方式为：根据气浮板处于悬浮状态无其余机械振动干扰的特点筛选第一个本征模态分量为气浮板振动模态分量。

5.如权利要求1所述的基于经验模态分解的气浮板振动信号处理方法，其特征是：步骤d中，所述小波全局阈值降噪的具体过程为：对气浮板振动模态分量进行多层小波分解，每一层小波分解都是上一层分解得到的低频分量再分解成低频和高频两部分，获得各层分解得到的高频分量细节系数Dn；设定一个阈值d，如果高频分量细节系数Dn大于d，则认为是信号引起，保留；如果高频分量细节系数Dn小于d，则认为是噪声引起，置零；重构时域信号。

6.如权利要求5所述的基于经验模态分解的气浮板振动信号处理方法，其特征是：步骤d中所述阈值的取值为默认阈值：

式中，σ是信号幅值的标准差，N是采样长度。

7.如权利要求1所述的基于经验模态分解的气浮板振动信号处理方法，其特征是：步骤e中，所述计算瞬时频率的具体过程为：在matlab软件中进行希尔伯特变换后，将angle函数用于计算瞬时相位，对瞬时相位进行微分，得到瞬时频率。

8.如权利要求1所述的基于经验模态分解的气浮板振动信号处理方法，其特征是：步骤f中，所述希尔伯特边际谱的具体过程为：取希尔伯特变换后的虚部为变换后频域值，对各频率点的振幅作累计和，获得希尔伯特边际谱。