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基于经验模态分解的汽车动态称重数据处理 被引量:15

Application of Empirical Mode Decomposition(EMD) in Weigh-in-Motion of Vehicles
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摘要 在论述经验模态分解(EMD)的基础上,提出了虚假模态的概念。讨论了虚假模态对信号稳态量的影响及其相应的处理方法,结合汽车称重信号的特点,应用EMD方法对实测信号进行了分解,对分解结果进行了分析和说明。5组100个称重信号的分解结果表明,EMD方法对汽车动态称重信号的处理是有效的,车速小于等于30km/h时前轴的偏差为5.23%,后轴偏差为10.30%,总重偏差为6.93%。 The concept of EMD was introduced first, then brough forward the concept of false mode and discussed its influences on the trend of signals. EMD was used to analyse field signals with respect to the features of the weigh-in-motion signals. The results show that EMD is effective in processing the weigh-in-motion signals and the max deviation of front axel weight, rear axel weight and gross weight are less than 5.23%, 10.30% and 6.93% respectively.
出处 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第20期1813-1816,共4页 China Mechanical Engineering
关键词 动态称重 经验模态分解(EMD) 虚假模态 动态数据处理 weigh-in-motion EMD false mode dynamic data processing
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