B样条插值曲线改善的EMD在振动信号处理中的优势分析

"基于B样条插值曲线直接筛选的EMD及其在机械振动信号处理中的应用 (2007年)" 经验模式分解(EMD, Empirical Mode Decomposition)是一种自适应信号处理方法，由Huang等人在1998年提出，用于分析非线性、非平稳信号。该方法通过迭代寻找信号的上、下包络线，然后取其平均值作为内插信号，进而将复杂信号分解成一系列简化的固有模式函数(IMF, Intrinsic Mode Function)和残差。然而，经典的EMD方法在处理某些信号时存在局限性，如在计算包络线时可能无法准确反映局部平均，且可能导致极值过冲和欠冲问题。 B样条（B-Spline）是一种在数值分析和计算机图形学中常用的曲线拟合工具，具有良好的局部控制性和连续性。邱绵浩、刘管丛华和华在2007年的研究中，提出了利用B样条插值曲线来改进EMD的方法。他们利用B样条的局部性质，直接计算信号的局部均值，以替代传统的三次样条包络线，从而更准确地得到信号的IMF。这种方法能更好地适应非线性、非平稳信号的特性，减少过冲和欠冲现象，提高分解的精度和稳定性。 在旋转机械故障振动信号处理中，精确的信号分解至关重要，因为它可以帮助识别设备的异常状态。传统的EMD方法可能无法完全捕捉到这些信号的复杂动态行为，而基于B样条的EMD则能提供更符合物理意义的IMF，这有助于故障诊断和预测。通过实际应用案例，研究者证明了基于B样条局部均值插值曲线的EMD方法在振动信号处理中的优越性，其分解结果更接近真实信号的物理过程。 B样条插值曲线在EMD中的应用是对传统EMD方法的一种有效补充，它可以改进非线性、非平稳信号的分解效果，尤其在处理机械振动信号时，能够提供更加准确的诊断信息，对于机械设备的健康管理与维护具有重要意义。这项工作属于工程技术领域，特别是在信号处理和故障诊断方面，为后续研究提供了新的思路和技术手段。