基于EMD和EEMD的振动信号处理任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

振动信号处理一直以来都是研究的热点,对于设备振动监测和故障诊断都至关重要。近年来,振动信号的处理方法得到了快速发展,但仍需不断改进和完善。虽然振动信号处理的方法有很多,但其局限性和不足也很明显。近年来较为流行的的是经验模态分解和集合经验模态分解等处理方法,但经验模态分解中存在端点效应和模态混叠现象,干扰信号的采样和处理,而集合经验模态分解对于复杂信号的处理则需要借助白噪声等辅助分析,而近年提出的变分模态分解则对于复杂信号具有良好的自适应能力,本文将对于这三种信号处理的方法进行比较,分析各自处理复杂信号的优势与不足。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

因为经验模态分解存在端点效应和模态混叠现象,集合经验模态分解需要白噪声辅助进行降噪分析,本文将利用matlab平台进行仿真实验,对一组信号进行降噪处理,先将噪声信号分解,分别利用EMD、EEMD、VMD方法将各参数代入仿真实验中,编写降噪算法和程序,将处理得到的时域图和时频图进行分析比较,得出各方法的优势和不足。

3. 主要参考文献

[1]刘江,吕勇.基于变模式分解降噪的滚动轴承故障诊断研究[J].机械设计与制造,2015,9(10):21--25.

[2]时世晨,单佩韦.基于EEMD的信号处理方法分析和实现[J].2011,34(1):88--90.

[3]周先春,嵇亚婷.基于EEMD算法在信号去噪中的应用[J].2014,22(8):12--14.

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