典型文献
改进HHT算法在导弹工作模态辨识中的应用
文献摘要：
提高振动模态辨识精度的关键在于提高密集固有模态的分离精确度,基于对集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)筛分结果的分析,提出了一种多次加噪的改进筛分算法,与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)相结合,应用于导弹工作模态辨识.与经验模态分解、集合经验模态分解算法的筛分结果相比,新方法降低了误差,有效抑制了模态混叠现象.较之对数衰减法,利用希尔伯特变换进行模态辨识,提高了参数辨识精度,同时可以辨识出固有频率随时间变化趋势,更适合分析具有时变性的导弹工作模态.该研究可为信号处理中解决模态混叠问题提供参考.
文献关键词：
改进EEMD算法;模态辨识;希尔伯特变换;模态混叠;端点效应
中图分类号：
作者姓名：
谢金松;薛林;高庆丰
作者机构：
北京电子工程总体研究所,北京 100854;中国航天科工集团有限公司 第二研究院,北京 100854
文献出处：
引用格式：
[1]谢金松;薛林;高庆丰-.改进HHT算法在导弹工作模态辨识中的应用)[J].现代防御技术,2022(03):32-39
A类：
B类：
HHT,导弹,工作模态辨识,高振动,振动模态,辨识精度,固有模态,集合经验模态分解,ensemble,empirical,mode,decomposition,EEMD,筛分,希尔伯特变换,Hilbert,transform,模态混叠,较之,减法,参数辨识,固有频率,时间变化趋势,时变性,信号处理,端点效应
AB值：
0.286563
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
