高频电液系统工况监测的高通滤波增强EEMD方法研究

《高频电液系统工况监测的高通滤波增强EEMD方法研究》是一篇聚焦于电液系统故障诊断与状态监测领域的学术论文。该论文针对高频电液系统在运行过程中由于复杂工况和噪声干扰导致的信号特征提取困难问题，提出了一种基于高通滤波增强的改进经验模态分解（EEMD）方法，旨在提升系统工况监测的准确性和可靠性。

电液系统广泛应用于航空航天、工程机械以及自动化控制等领域，其运行状态直接关系到设备的安全性与效率。然而，电液系统的运行环境复杂多变，信号中常混入各种噪声和干扰成分，使得传统的方法难以有效提取关键特征信息。因此，如何从复杂的电液信号中准确识别出工况变化，成为当前研究的重点之一。

经验模态分解（EEMD）作为一种自适应的信号处理方法，能够将非线性、非平稳信号分解为多个本征模态函数（IMF），具有良好的自适应性和灵活性。然而，传统的EEMD方法在处理高频电液信号时，容易受到噪声的影响，导致分解结果不准确，进而影响后续的工况识别。

为了克服上述问题，本文提出了一种高通滤波增强的EEMD方法。该方法首先对原始电液信号进行高通滤波处理，以抑制低频噪声并保留高频特征。随后，利用改进后的EEMD算法对经过滤波后的信号进行分解，从而获得更加清晰的IMF分量。通过这种方式，不仅提高了信号分解的准确性，还增强了对工况变化的敏感度。

论文中详细描述了高通滤波参数的选择过程，并结合实际电液系统的运行数据进行了实验验证。实验结果表明，与传统EEMD方法相比，该高通滤波增强的EEMD方法在信号分解精度、特征提取能力和工况识别率方面均有显著提升。特别是在高频工况变化的检测中，表现出更高的灵敏度和稳定性。

此外，论文还探讨了不同工况下电液系统信号的特征差异，并通过分析IMF分量的能量分布，进一步验证了所提方法的有效性。研究结果表明，该方法能够有效区分正常工况与异常工况，为电液系统的状态监测和故障诊断提供了新的技术手段。

在实际应用方面，该方法可以集成到电液系统的在线监测系统中，实现对设备运行状态的实时监控。同时，该方法也为其他类似系统的信号处理提供了参考思路，具有一定的推广价值。

综上所述，《高频电液系统工况监测的高通滤波增强EEMD方法研究》通过引入高通滤波与改进EEMD相结合的技术路线，有效解决了电液系统信号处理中的关键问题，为提高工况监测的准确性与可靠性提供了有力支持。该研究不仅具有重要的理论意义，也具备广阔的应用前景。