基于二次EEMD的WVD算法及在振動信號分析中的應用.pdf

1、Wigner-Ville分布（WVD）作為一種最基本的時頻分布憑借著多種優(yōu)良的數(shù)學性質被應用于信號處理等領域，但因其不滿足可加性而引起的交叉項卻影響了信號分析的準確性。針對此問題提出利用二次聚合經(jīng)驗模態(tài)分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的方法來消除Wigner-Ville分布的交叉項。該方法首先用EEMD將原信號分解成為若干本征模函數(shù)（Intrinsic Mode Functi

2、on,IMF）,隨后再利用EEMD對獲得的IMF進行二次處理，得到一組新的IMF，然后對新得到的若干模態(tài)成分分別進行WVD計算，最后將各項結果求和得到信號的WVD分布。該方法在改善模態(tài)混疊的同時有效地消除了Wigner-Ville分布交叉項，并保留了Wigner-Ville分布的各種優(yōu)良特性。計算機仿真和試驗研究證實，該方法收到了很好的效果。
　　為了簡化MATLAB分析振動信號時的操作步驟提高數(shù)據(jù)分析效率，以LabVIEW中的M

3、ATLAB Script節(jié)點為紐帶，利用LabVIEW與MATLAB混合編程的方法設計開發(fā)了振動信號輔助分析工具，包含小波分析、Wigner-Ville分布和Hilbert-Huang等多種信號分析方法，而且能夠共享振動信號采集工具的數(shù)據(jù)庫，該工具增強了人機交互能力，簡化了離線分析振動信號的步驟，在很大程度上提高了振動信號離線分析的效率。最后，將基于二次EEMD的WVD算法也融合到了振動信號輔助分析工具中，并將其用于承德鋼廠工程實際的故