基于EMD的振动信号趋势项提取技术研究

"《振动信号趋势项提取方法研究》是一篇关于振动信号处理技术的学术论文，主要探讨了如何从振动信号中有效地提取趋势项，以解决车载武器振动位移测试中的趋势项干扰问题。作者提出了基于经验模态分解(EMD)的方法，并设计了一种新的趋势项判定策略。" 在振动分析领域，趋势项的准确提取对于理解和评估设备的运行状态至关重要，特别是在军事装备如车载武器系统的振动测试中。趋势项通常包含了系统长期行为的信息，如磨损、疲劳或性能退化等。然而，由于环境和机械因素的影响，这些信号往往受到严重的趋势项干扰。 本文首先介绍了经验模态分解（EMD）这一自适应信号处理技术，它能够将复杂信号分解为一系列内在模态函数（IMF）分量，这些分量分别对应信号的不同频率成分。EMD的优势在于它无需预先设定滤波器或者频率域分析，而是根据信号自身的特性进行分解。 为了更精确地从IMF分量中识别出趋势项，作者提出了一种新的判定方法。该方法利用振动信号相对时间轴的对称性，通过对比每个IMF分量与原始信号的均值来判断该IMF是否包含趋势项信息。这种方法能够更直观且有效地从多个IMF分量中分离出趋势项，提高了趋势项提取的准确性。 论文通过模拟振动信号的仿真验证了新方法的有效性，并将其应用到实际测量信号的处理中，与传统的小波变换方法以及另一种定性的EMD趋势项判定方法进行了比较。实验结果显示，所提方法在趋势项提取和判定上具有更高的优越性，能够提供更为客观的武器性能评价。 总结起来，这篇论文不仅贡献了一种新颖的趋势项提取方法，还为振动信号分析提供了新的思路。对于从事机械故障诊断、设备健康管理以及相关领域的工程师和研究人员来说，这项工作具有重要的参考价值。