局部波动特征分解的模态混淆问题研究

吴家腾　卢绪祥　张亢等

摘要：局部波动特征分解（Local oscillatory-characteristic decomposition，LOD）方法是一种新提出的自适应时频分析方法。该方法以信号本身时间尺度特征为基础，采用微分运算、坐标域变换运算、分段线性变换等运算手段将信号自适应的分解成若干个瞬时频率具有物理意义的单一波动分量（Mono-oscillation component，MOC）；但是，在分解过程中会产生模态混淆现象，使得分析结果失去信号的真实物理意义。针对LOD的模态混淆问题，采用仿真信号分析了在LOD分解下白噪声的统计特性，从而进一步获取LOD的滤波器组结构。在此基础上借鉴总体平均经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition，EEMD）方法，通过对目标信号不断添加不同的白噪声，以达到解决LOD的模态混淆现象的目的。通过分析仿真信号与试验信号，结果证明添加白噪声能够有效解决LOD方法的模态混淆问题。