基于EMD-Wigner-Ville的内燃机振动时频分析

在分析多分量信号时,WVD交叉项的出现极大干扰了对信号的时频分析,针对现有WVD交叉项抑制方法存在聚集性与交叉项成分抑制相互矛盾的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法。该方法首先利用EMD分解方法,将信号分解成相互独立的一系列具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后运用相关系数法对经验模式分解伪分量进行剔除,再对每个IMF进行Wigner-Ville分析,最后把各个IMF的Wigner-Ville分析结果线性叠加重构原始信号的时频分布。仿真实验结果表明,该方法既能有效抑制时频分布的交叉项,又保证了Wigner-Ville分布的时频聚集性。将EMD-Wigner-Ville应用在内燃机振动时频分析中,两个实例有效地揭示出了内燃机振动信号的特征信息,克服了HHT时频分布、Wigner-Ville时频分布在分析内燃机振动信号时的缺陷,是一种有效的时频分析方法。