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1. 利用改进的EMD和随机减量法识别模态参数

彭程;张立民;李原辉;邱飞力

2011, 31 (6): 53-56. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355-2011.05.012

摘要（1764）

对振动信号进行小波去噪，克服环境噪声的干扰，提高EMD的质量，利用相关系数去除虚伪分量，然后利用随机减量法和ITD法识别出列车地板的固有频率和阻尼比。将此方法识别结果与LMS商业软件识别结果进行对比，频率相对误差不超过6 %，阻尼比相对误差不超过7 %。由此说明该方法具有较高的识别精度。

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2. STFT时频分析算法研究及其在列车振动分析中的应用

王晓华;彭程;梁静

2011, 31 (1): 0-68.

摘要（1621）

时频联合分析是处理非平稳信号的有效方法。由于其计算过程中产生的时频表示矩阵数据量大，导致可处理的原始数据的长度有限，只能处理较短的时间信号。而样本数据不够或时间太短又无法全面反映系统的特性。以短时傅里叶变换为例，分析列车地板在加速过程中时频特性。为解决这一问题，提出了一种优化算法。首先根据分析频带对原始数据进行重采样，并对时频分析中的频率值进行合理设置，大大增加了可处理原始数据的长度。