基于HLS-SVDR和SPPCS的CEEMD的滚动轴承微故障特征提取
【摘要】 针对互补集总经验模态分解（complementary严保康、黎会鹏1!%.黄冈师范学院电子信息学院黄冈，438000)ensembleempiricalmodedecomposition，简称CEEMD)在处理非平稳随机信号时能够有效地消除模态混叠，却仍然存在包络拟合过冲/欠冲和端点效应问题，提出了同伦-最小二乘支持向量双回归（homotopyleastsquares-supportvectordoubleregression，简称HLS-SVDR)的保形分段三次样条（shape-preservingpiecewisecubicspline，简称SPPCS)的完备CEEMD改进方法`首先，使用SPPCS插值法消除在构造上、下包络曲线过程中产生的拟合过冲/欠冲问题，获得有效的包络线；其次，使用HLS-SVDR对各层信号极值点的包络均值曲线两端进行左、右预测覆盖以抑制端点效应；最后，将该方法用于滚动轴承的微故障特征提取的实例分析中。实验结果表明，该方法能够更有效地提取滚动轴承微故障特征，实现了一种既保持CEEMD原有特性，同时又能够抑制过冲/欠冲和端点效应的完备CEEMD算法。
