级联双稳随机共振降噪下EMD在强噪声信号分析中的应用

本文主要探讨了在强噪声背景下处理混合信号的经验模式分解（EMD）问题，通过提出一种创新的方法来提高其有效性。这种方法是建立在级联双稳随机共振系统（CBSRS）基础上的降噪策略。级联双稳系统是一种具有特殊共振特性的电路，能够在特定频率范围内增强信号，这对于噪声过滤特别有效。 首先，该研究者利用CBSRS对输入的有噪信号进行处理，通过随机共振效应，能够显著地降低高频噪声，这一步骤有助于净化信号，使其在进行EMD分析前具备更好的质量。随机共振在噪声环境中能够有效地选择性放大信号，从而抑制背景噪声的影响。 接着，经过CBSRS降噪后的信号，作者进行了经验模式分解。EMD是一种无窗谱分析技术，它将复杂的非线性信号分解成一组简单的内在模分量，每个模分量代表了信号的一种固有频率成分。通过级联双稳系统降噪后的EMD，能够减少分解过程中所需的层数，提高了分析的稳定性和物理可解释性，使得提取的模分量更加清晰，具有更明确的物理意义。 为了验证这种方法的效果，研究人员进行了仿真实验，比较了原始信号和经过不同级联层次随机共振处理后的信号进行EMD的结果。实验结果显示，级联双稳系统确实能够有效地滤除高频噪声，同时保留信号中的低频信息，这对于故障检测尤其重要，因为故障通常伴随着特定的频率特征。 论文还通过一个轴承外圈故障的诊断实例，展示了级联双稳随机共振降噪下EMD在实际应用中的优势。该方法在逐步消除高频干扰的同时，增强了低频特征的能量，使得故障特征频率的检测更为准确，从而提高了故障诊断的精度和可靠性。 这项工作不仅提出了一个新颖的EMD降噪策略，而且通过实验证明了其在强噪声环境下处理混合信号的有效性，为信号处理和故障诊断等领域提供了有力的技术支持。研究结果对于理解和优化信号处理算法，尤其是在工业设备维护和故障检测中的应用具有重要的理论价值和实践指导意义。