局部特徵尺度分解方法及其套用

內容簡介

《局部特徵尺度分解方法及其套用》提出了一種新的信號處理方法—局部特徵尺度分解（local characteristic scale decomposition， LCD）方法，在對其理論進行研究和完善的基礎上將該方法引入到機械故障診斷中。在理論研究方面，重點解決了LCD方法均值曲線的選擇與改進、模態混淆和LCD分量瞬時特徵的估計等問題。在套用研究方面，主要研究了基於LCD的機械故障振動信號的特徵提取和模式識別問題，同時將LCD方法與其他數學方法相結合套用於機械故障診斷，提出了一系列基於LCD的機械故障診斷方法。

　　《局部特徵尺度分解方法及其套用》可供各大、中專院校教師，研究生和高年級學生閱讀，還可供從事信號處理和機械故障診斷的科技人員參考。

圖書目錄

第1章緒論

1．1 旋轉機械故障診斷技術研究的意義

1．2 時頻分析方法

1．2．1 小波變換

1．2．2 希爾伯特-黃變換

1．2．3 局部均值分解

1．3 主要研究內容

第2章局部特徵尺度分解（LCD）方法

2．1 引言

2．2 經驗模態分解

2．3 LCD方法

2．3．1 ISC定義

2．3．2 LCD過程

2．4 LCD與EMD比較分析

第3章基於均值曲線改進的LCD方法及理論

3．1 引言

3．2 基於分段多項式的改進局部特徵尺度分解（ILCD）

3．2．1 ILCD過程

3．2．2 EMD、LCD與ILCD對比分析

3．2．3 ILCD在轉子碰摩故障診斷中的套用

3．3 廣義經驗模態分解（GEMD）

3．3．1 均值曲線的選擇

3．3．2 GIMF分量的定義

3．3．3 GEMD方法

3．3．4 仿真分析

3．3．5 GIMF判斷依據及GEMD分解能力研究

第4章 LCD模態混疊解決方法

4．1 引言

4．2 模態混疊與基於噪聲輔助的數據分析方法

4．3 完備總體平均局部特徵尺度分解方法

4．3．1 CELCD方法

4．3．2 CEEMDAN與CELCD比較分析

4．3．3 CELCD在轉子碰摩故障診斷中的套用

4．4 部分集成局部特徵尺度分解方法

4．4．1 集成局部特徵尺度分解（ELCD）

4．4．2 PELCD算法

4．4．3 仿真與實測信號分析

4．5 基於偽極值點假設的經驗模態分解

4．5．1 基於偽極值點假設的經驗模態分解（PEMD）

局部特徵尺度分解方法及其套用

基本介紹

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