【摘 要】
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针对变微分模态分解(variational mode decomposition,VMD)罚参量会对分解结果产生影响的问题,提出一种基于数据驱动的VMD罚参量选择方法.该方法首先通过傅里叶变换的主频峰
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室
【基金项目】
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四川省科技支撑计划(2016JY0047)
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针对变微分模态分解(variational mode decomposition,VMD)罚参量会对分解结果产生影响的问题,提出一种基于数据驱动的VMD罚参量选择方法.该方法首先通过傅里叶变换的主频峰值确定罚参量;然后调整层数参量,获得有限个固有模式分量,通过对比不同层数参量时所得固有模式分量的固有频率与阻尼比变化,剔除伪分量;最后对真实固有模式分量进行希尔伯特变换,用于识别时变系统的瞬时频率.为证明所提方法对时变系统识别的有效性和准确性,分别对具有时变刚度的结构系统和柴油发动机的时变做功过程进行研究,将
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