[发明专利]一种次同步振荡随机时变模态辨识方法

摘要

本发明公开了一种次同步振荡随机时变模态辨识方法，针对端点效应使模态辨识结果误差较大的问题，提出基于镜像延拓法的改进希尔伯特—黄变换辨识随机时变次同步振荡模态，首先在信号的左右两端确定对称点，然后对信号进行延拓，对包络线的拟合均采用延拓后的极值点为插值点进行三次样条插值，然后计算上，下包络线的局部均值，使上下包络线的拟合更加准确，明显改善了端点效应，通过对平稳信号、非平稳信号和实测信号的辨识验证了该法的可行性与有效性。

主权项

1.一种次同步振荡随机时变模态辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采用经验模态分解将采样信号x(n)分解为有限个IMF分量和一个残余量，在采样信号x(n)分解过程中，拟合包络线时，将采样信号x(n)的极值点和经镜像延拓的极值点作为插值点进行插值；IMF分量满足以下两个条件：条件一：整个IMF分量的极值点个数与零点个数之差不超过1；条件二：IMF分量极大值点确定的上包络线与极小值点确定的下包络线的均值始终为零；步骤2、对每个IMF分量l(n)进行Hibert变换，将变换后的信号作为虚部，原信号l(n)作为实部构成复数信号即解析信号；步骤3、利用解析信号计算采样信号x(n)的瞬时幅值A(n)、瞬时频率f(n)和瞬时相位θ(n)。