经验模态分解设计-电动折弯机数控滚圆机滚弧机
经验模态分解(EMD)是希尔伯特—黄变换(HHT)的基础算法。具有很高的应用价值。利用labview较好的界面设计能力以及数学计算能力可以设计出EMD的VI程序。在EMD设计中,采用labview的数组控件和内部函数实现了数据镜像功能处理和加窗处理。采用labview的内部样条函数实现插值处理。在EMD的滤波应用中,将原始数据分解成7层本征函数(IMF)和残余量。并将低频IMF与残余量合并得到需要的数据,实现了低通滤波器的功能。并认为EMD在滤波应用中有较好的适应性,但是缺乏滤波的稳定性。前面板主要设计操作界面,后面板主要根据数据流设计程序。其算法基本核心在于后面板的设计。图1算法流程图图2主要程序图根据设计流程图,可以设计出如图所示的程序vi,在这个程序vi中对数据处理结果影响较大主要处理包括了数据的预处理阶段和插值处理手段。在数据预处理时,本设计采用了镜像处理的方式。
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切管机利用数组控件功能在原始数据前面和后面都加上原始数据本身,使数据长度变为原来的三倍长度。这主要是抑制住EMD的端点效应。本设计在预处理阶段,采用labview的内部加窗函数对数据进行余弦窗口处理。图3数据镜像处理和加窗处理图4样条插值在取得数据极值后,采用了labview提供的样条函数进行插值。如图所示。Labview的前面板设计,可以根据实际生产需要进行综合性考虑,进行修改和设计。3EMD的滤波应用EMD在许多方面都得到了应用和实践,本文采用设计的EMD程序实现了实际生产中滤波的问题。EMD可以将原始信号分解成若干本征函数,本征函数反映了原始信号的各个组成部分的固态频率。当实现滤波功能时,如果只提取低频信号,那么可以组成信号的低通滤波器。在本应用中,即用EMD实现了低通滤波器。图5原始信号图图中原始信号包括噪声信号,组成部分振动的干扰信号、传感器的振动信号以及需要提取的信号。将原始信号用EMD分解成七层本征函数,即IMF0-IMF6,再加上残余量。用残余量加上了IMF5和IMF6,得到较平稳的函数图形。如图所示。图6滤波效果图得到的数据再用于计量、比较、建模等等用途。可以得到较好的效果。4结论(1)EMD用labview实现,可以借助labview的界面设计功能以及数学计算功能,能够在很短的时间内将EMD设计完成并应用于实际生产实践。(2)EMD用于实际生产时,能够完全由原始数据进行驱动经验模态分解设计-电动折弯机数控
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