共 2 条
基于EEMD与广义S变换的内燃机噪声源识别研究
被引：9
作者：
郑旭
郝志勇
金阳
卢兆刚
机构：
[1] 浙江大学能源工程系
来源：
关键词：
内燃机;
噪声源识别;
EEMD;
GST;
时频分析;
D O I：
10.13949/j.cnki.nrjgc.2011.05.014
中图分类号：
TK421.6 [];
学科分类号：
摘要：
介绍了一种新颖的自适应信号处理方法——集总平均经验模态分解(EEMD)的基本原理,通过仿真试验,验证了EEMD在一定程度上克服了传统经验模态分解(EMD)在模态混叠问题上的缺陷,能够对复杂的非稳态信号进行较为准确的自适应模态分解。以某4缸四冲程柴油机为研究对象,对其气缸顶部的噪声信号进行EEMD分解,并采用广义S变换(GST)对其中各个本征模态函数(IMF)分量进行时频分析。研究结果表明:分解得到的各个IMF分量均具有独立和真实的物理意义,能够准确地反映内燃机各个噪声源的分布及其大小。
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