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短样本条件下提高HHT识别模态参数精度的方法

汤宝平  何启源  孟利波  章国稳  
【摘要】:由于在短样本条件下Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)识别模态参数的精度主要受经验模态分解(empirical modal decomposition,简称EMD)模式混合和随机减量法(random decrement technology,简称RDT)提取自由衰减响应时平均次数不足的影响,针对这两个影响因素,引入带宽限制信号抑制EMD的模式混合,提高EMD的精度;并引入分层抽样技术,提出基于拟合偏差和样本量的层权确定方法来进行多次识别,然后加权平均,提高RDT的总平均次数。仿真试验和应用实例表明,结合分层抽样的限制带宽EMD识别模态参数的方法能提高短样本条件下HHT识别模态参数的精度。

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