一种自适应算法 局域均值分解LMD

资 源 简 介

一种自适应算法 局域均值分解LMD

详 情 说 明

局域均值分解(LMD)是2005年由J.S.Smith提出的一种自适应信号处理方法，它在非平稳信号分析领域显示出独特优势。与经验模态分解(EMD)相比，LMD采用更为温和的分解策略，在保持信号局部特征方面表现更出色。

LMD的核心思想是通过迭代过程将复杂信号分解为若干乘积函数(PF)分量，每个分量由包络函数和纯调频函数相乘构成。这种分解方式能有效保留信号的瞬时特征，特别适合处理机械振动、生物医学等领域的非平稳信号。

关键技术环节包括局部均值曲线计算、包络估计和纯调频分量提取。算法通过自适应确定极值点、滑动平均等步骤实现信号分解，不需要预设基函数，这种数据驱动特性使其在故障诊断中具有重要价值。

当前LMD研究主要集中在三个方向：改进分解边界效应、优化终止条件和多分量信号处理。该方法在齿轮箱故障检测、轴承状态监测等领域已取得显著效果，未来结合深度学习可能产生更多创新应用。