减少模态混叠的改进EEMD算法.pdf

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1、第29卷第1期重庆理工大学学报(自然科学)2015年1月V01．29No．1JournalofChongqingUniversityofTechnology(NaturalScience)Jan．2015doi：10．3969／j．issn．1674-8425(z)．2015．01．021减少模态混叠的改进EEMD算法周颖涛，周绍骑，姚远航(后勤工程学院军事供油工程系，重庆401331)摘要：集合经验模态分解(EEMD)近年来被大量应用于声发射等非平稳信号处理和管道机械故障诊断领域，针对EEMD中低频部分存在的模态混叠问题，提出了一种改进停止准则的EEMD算法。该方法将所添加的高

2、斯白噪声进行EMD分解，得到分解结果的最小绝对和，通过改进停止准则，提高EEMD结果的准确性。仿真结果表明：该方法相比Huang和Torres的方法更准确。关键词：集合经验模态分解；停止准则；迭代筛选中图分类号：TN911．72文献标识码：A文章编号：1674—8425(2015)01—01l1—04ImprovedEnsembleEmpiricalModeDecompositiontoReduceModalAliasingZHOUYing—tao，ZHOUShao—qi，YAOYuan—hang(DepartmentofMilitaryPetroleumSupplyEngine

3、ering，LogisticalEngineeringUniversity，Chongqing401331，China)Abstract：Ensembleempiricalmodedecomposition(EEMD)iswidelyusedinacousticemissionandothernon—stationarysignalprocessingsuchaspipelinemechanicalfaultdiagnosistheseyears．Anal-gorithmbasedontheEEMDwithimprovedstoppingcriterionwasproposeda

4、imingatmodalaliasinginEEMDtoimprovetheaccuracy，andtheaddedGaussianwhitenoisewasdecomposedbyempiricalmodedecomposition(EMD)andthestoppingcriterionwasimprovedbasedontheabsolutevaluesummationofdecompositionresultstomakethedecompositionmoreaccurate．Simulationindicatesthatthismethodismoreaccuratet

5、hanthatofHuang’SandTortes’S．Keywords：EEMD；stoppingcriterion；iterationscreening希尔伯特一黄变换(Hilbert-HuangTransform，近年来被大量应用于声发射等非平稳信号处理和HHT)自1998年被NordenE．Huang_l等提出后，管道机械故障诊断领域。经验模态分解(em．收稿日期：2014—10—14、基金项目：重庆市自然科学基金资助项目(CSTC，2005BBO168)作者简介：周颖涛(988一)，男，硕士研究生，主要从事油气储运及自动化方向研究；通讯作者周绍骑(1962一)，男，博士

6、生导师，教授，主要从事油气储运控制理论与系统研究。引用格式：周颖涛，周绍骑，姚远航．减少模态混叠的改进EEMD算法[J]．重庆理工大学学报：自然科学版，2015(1)：111—114．Citationformat：ZHOUYing—tao，ZHOUShao—qi，YAOYuan—hang．ImprovedEnsembleEmpiricalModeDecompositiontoReduceModalAliasing[J]．JournalofChongqingUniversityofTechnology：NaturalScience，2015(1)：111—114．ll2重庆理工大学

7、学报piricalmodedecomposition，EMD)是HHT的关键步尺度的丢失。EEMD的本质是利用高斯白噪声在骤，其分解结果的准确性决定了HHT的质量。频域上连续的特点，通过对待分解信号添加高斯为解决EMD的模态混叠问题_9]，Huang_l“j白噪声，使待分解信号在频域上连续，以克服模态提出了改进的EMD算法，即集合经验模态分解混叠，再通过分解结果的多次平均来消除所添加(ensembleempiricalmodedecomposition，EEMD)算的高斯白噪声。