基于经验模态分解的织造数据拟合方法比较研究

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为确保织造过程坯布的质量稳定性和产量数据采集的准确性,对已有织造数据拟合方法进行应用对比分析,针对其在非线性织机声信号处理方面的不足,从不确定因素形成机理的角度对影响坯布质量波动的原因进行理论分析。利用经验模态分解算法在非线性信号处理方面的优势,构建一种改进的在线织造数据拟合方法,并将其应用于织机声信号特征的实时提取。实验结果表明,与现有数据拟合方法相比,该方法拟合处理后的坯布质量明显提高,有效确保织造过程坯布质量的稳定性和产量数据采集的准确性。
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