作者：王恒; 杜世昌; 奚立峰; 任斐; 梁鑫光多元经验模态分解粒子群搜索多元振动信号模态混叠
摘要：振动信号是机械故障诊断的主要信号之一,单一信号获取信息量有限,抗干扰能力较差,多通道数据比单通道数据获得了更完善的机械健康状态。本文提出了一种自适应噪声辅助多元经验模态分解方法实现多通道振动信号的同步分析。在多通道信号的基础上添加两个噪声辅助通道,以原始信号多通道加权正交指数最小为目标,通过自适应权重粒子群算法搜索最优K（投影向量个数）,α_1,α_2（两个辅助噪声通道的噪声强度）最优参数组合,实现多通道自适应同步分析。改进的方法提高了分解精度,有效抑制模态混叠。仿真实验和工程案例验证了该方法的有效性,与经验模态分解和多元经验模态分解相比,自适应噪声辅助多元经验模态分解方法提高了分解精度,能准确地提取旋转机械故障频率。
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