近日，機械與汽車工程學院劉新田教授指導研究生孫浩天在中科院一區期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》（2025，IF=8.9）上發表了題為“Improved mode decomposition method for vibration signal denoising of aero-engine shaft bearing”的研究論文。
研究成果針對傳統模態分解降噪方法存在的模態混疊、容易濾除重要信號信息以及面對復雜信號的噪聲處理需要結合多種模態篩選準則的問題，提出了一種改進的模態分解降噪方法（QBNE-CEEMDAN）。該方法通過將使用完全自適應噪聲集合經驗模態分解處理后的每個模態進行分位數噪聲估計，以此得到每個所對應的估計噪聲，最后將濾除了這些噪聲的模態進行重構來得到降噪后的信號。該方法在盡可能保留信號信息的同時，一定程度上濾除了每個模態中存在的噪聲，并且不需要通過多種準則來進行模態的篩選，降低了計算量，提高了信號降噪處理的效率。研究試驗發現，QBNE-CEEMDAN處理非平穩噪聲和低振幅的脈沖噪聲具有優異的降噪效果和魯棒性，同時對于航空發動機主軸軸承振動信號的處理也展示出優異的降噪性能。該研究不僅拓展了分位數噪聲估計在機械振動降噪領域的應用，也為機械故障診斷和信號處理領域的工程發展提供了新的思路。
劉新田教授為通訊作者，2023級碩士生孫浩天為第一作者。本研究得到了國家自然科學基金（52172371）和上海市科學技術委員會（21XD1401100）（18DZ2295900）的支持與資助。
劉新田教授還指導研究生孫浩天在中科院二區期刊《International Journal of Damage Mechanics》（2025，IF=3.9）上發表研究成果“Composite probability distribution for fatigue life prediction of API X65 steel via Vickers hardness”，提出了一種基于復合概率分布的改進自舉法。指導研究生鄭慶鴻在期刊《Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures》（2025，IF=3.2）上發表研究成果“Thermodynamic entropy for improved LCF prediction method of metal materials considering heat conduction”，提出了一種考慮熱傳導的金屬材料LCF預測方法。
