基于EMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法 被引量：128

1

作者 张超 陈建军 郭迅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期216-220,共5页

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平... 针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可以通过计算不同振动信号的EMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机(support vector machine,SVM),判断齿轮的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。 展开更多

关键词 经验模态分解 本征模函数 能量熵 支持向量机 故障诊断

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基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法 被引量：33

2

作者 王玉静 康守强 +3 位作者 张云 刘学 姜义成 Mikulovich V I 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期595-600,共6页

为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,... 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。 展开更多

关键词 信号处理 状态识别 非平稳信号 集合经验模态分解(EEMD) 敏感固有模态函数(IMF)

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基于经验模态分解的地震相分析技术 被引量：9

3

作者 刘庆敏 杨午阳 +2 位作者 田连玉 徐云泽 李琳 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2010年第A01期145-149,共5页

经验模态分解(EMD)方法是希尔伯特—黄变换的核心部分,可以将地震数据分解为多阶内蕴模态函数(IMF)分量,不同IMF分量具有不同的频率特性,不同的IMF分量对地震相的敏感程度不同,反映不同的地质信息。利用EMD方法结合kohonen神经网络的地... 经验模态分解(EMD)方法是希尔伯特—黄变换的核心部分,可以将地震数据分解为多阶内蕴模态函数(IMF)分量,不同IMF分量具有不同的频率特性,不同的IMF分量对地震相的敏感程度不同,反映不同的地质信息。利用EMD方法结合kohonen神经网络的地震相分析可进行断层识别以及储层预测。文中将EMD方法应用于中国西部的实际地震资料分析,利用重构信号和分解得到的IMF分量进行波形地震相分析。模型试算和实际资料应用结果表明,用感兴趣的IMF分量能够重构信号,重构后的地震信号能够更加清晰地显示断层展布特征、有利储层范围等,提高了地震资料的信噪比和分辨率,对断层展布特征的认识和油气预测具有重要的参考价值。 展开更多

关键词 希尔伯特—黄变换 经验模态分解 内蕴模态函数 波形分类 地震相分析

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基于EMD的滚动轴承故障灰色诊断方法 被引量：14

4

作者 王录雁 王强 +2 位作者 张梅军 李焕良 赵玮 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期197-202,共6页

经验模态分解(EMD)方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应地分解为若干个内禀模态分量(IMF),滚动轴承发生故障会导致振动能量在各IMF分量上的分布发生变化,结合灰色关联模型建立IMF能量分布与轴承状态之间的对应关系,可实现轴承... 经验模态分解(EMD)方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应地分解为若干个内禀模态分量(IMF),滚动轴承发生故障会导致振动能量在各IMF分量上的分布发生变化,结合灰色关联模型建立IMF能量分布与轴承状态之间的对应关系,可实现轴承的状态识别。为改善传统灰关联分析在模式识别方面的缺陷,基于斜率相似的原理构造了能反映曲线形状信息的相似关联度模型,结合传统的接近关联度模型建立了能同时反映曲线位置与形状特性的灰色综合关联度诊断模型。算例结果表明,该方法能准确有效地实现滚动轴承的故障诊断。 展开更多

关键词 经验模态分解 内禀模态能量 灰色综合关联度 滚动轴承 故障诊断

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基于经验模态分解法的层序地层划分及对比研究 被引量：13

5

作者 徐敬领 王贵文 +1 位作者 刘洛夫 张春花 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期182-186,共5页

测井资料是地层信息的集合体,测井信号的奇异性一般反映了地层边界信息。经验模态分解能检测信号的奇异性。为此,针对目前层序地层划分及对比缺乏统一的标准及存在人为性和多解性等问题,提出了利用基于测井资料的经验模态分解法进行地... 测井资料是地层信息的集合体,测井信号的奇异性一般反映了地层边界信息。经验模态分解能检测信号的奇异性。为此,针对目前层序地层划分及对比缺乏统一的标准及存在人为性和多解性等问题,提出了利用基于测井资料的经验模态分解法进行地层划分及对比。方法的基本原理是:①利用经验模态分解法对测井资料进行分解,得到不同频率成分的本征模态函数;②根据多级分解下的本征模态函数表现出的周期性振荡特征,将其与地质上划分的各级层序界面建立对应关系,即不同频率的周期对应不同规模的层序、各个频率段之间的突变点对应着层序界面,进而实现对各级层序的划分;③在各级层序格架控制下,进行等时地层对比。在长庆油田延长组的应用表明,该方法得到的结果比地质分层结果更精细,对比效果更好,为利用测井资料进行高分辨率层序地层研究提供了一种新的手段。 展开更多

关键词 测井数据 层序划分 本征模态函数 地层对比

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经验模态分解理论及其应用 被引量：19

6

作者 郝欢 王华力 魏勤 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期67-80,共14页

阐述了经验模态分解(EMD)的概念、基本理论及其作为一种数据驱动的时频分析方法,能够根据信号特点自适应地将信号分解成一组具有物理意义的固有模态函数的线性组合,十分适合于非线性、非平稳信号分析的机理,然后综述了一维EMD算法在解... 阐述了经验模态分解(EMD)的概念、基本理论及其作为一种数据驱动的时频分析方法,能够根据信号特点自适应地将信号分解成一组具有物理意义的固有模态函数的线性组合,十分适合于非线性、非平稳信号分析的机理,然后综述了一维EMD算法在解决包络拟合、边界效应、模态混叠等关键问题上的研究进展,重点对新兴的多维经验模态分解的发展情况进行了详细论述;介绍了EMD在信号去噪,地球物理、生物医学信号处理,电力工程、机械工程故障诊断方面的主要应用,结合EMD研究中的难点问题,指出了下一步研究的五个重要方向。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMD) 时频分析 固有模态函数(IMF) 多维经验模态分解

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基于固有模态能量熵的微弱目标检测算法 被引量：16

7

作者 关键 张建 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期2494-2499,共6页

该文分析了海杂波能量在各固有模态函数(IMF)间的分布特点,研究了目标对海杂波能量在各IMF间分布的影响。研究发现,无目标时,海杂波的能量主要集中于先分解出的3个IMF中,而当目标出现时,海杂波的能量将向后分解出的6个IMF扩散,且固有模... 该文分析了海杂波能量在各固有模态函数(IMF)间的分布特点,研究了目标对海杂波能量在各IMF间分布的影响。研究发现,无目标时,海杂波的能量主要集中于先分解出的3个IMF中,而当目标出现时,海杂波的能量将向后分解出的6个IMF扩散,且固有模态能量熵恰能描述目标出现引起的海杂波能量分布的这种变化,因此该文提出了采用固有模态能量熵检测微弱目标的算法。仿真结果表明,与基于盒维数的微弱目标检测算法、频域CFAR检测方法和多脉冲CA-CFAR(100个脉冲)检测算法相比,该算法的检测性能较好,有效增强了雷达对海杂波中微弱目标的检测能力。 展开更多

关键词 目标检测 Hilbert—Huang变换 固有模态函数 固有模态能量熵 海杂波

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利用改进希尔伯特—黄变换进行地震资料时频分析 被引量：16

8

作者 曹思远 邴萍萍 +2 位作者 路交通 范廷恩 董建华 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期246-254,332+158-159,共9页

为了克服常规希尔伯特—黄变换(HHT)的缺陷,消除常规经验模态分解(EMD)产生的本征模态函数分量(IMF)中混叠的振荡模式,本文运用改进HHT,即通过引进小波包变换,首先将信号分解成一系列窄带信号,然后对这些窄带信号进行EMD获得一些IMF分量... 为了克服常规希尔伯特—黄变换(HHT)的缺陷,消除常规经验模态分解(EMD)产生的本征模态函数分量(IMF)中混叠的振荡模式,本文运用改进HHT,即通过引进小波包变换,首先将信号分解成一系列窄带信号,然后对这些窄带信号进行EMD获得一些IMF分量,再根据相关系数法,保留需要的IMF分量,去除虚假的IMF分量,最后进行HHT求取瞬时频率,得到改进HHT谱。改进HHT摆脱了小波变换中的海森堡测不准原理的限制,以及常规HHT模态混叠对分析的干扰。虽然改进HHT谱高频成分存在跳跃现象,但都围绕在真实频率值周围,并且较小波时频图的频带窄很多,能够反映信号的真实频率特性。数值模拟与实际地震记录处理结果证明了改进HHT的可行性。 展开更多

关键词 改进HHT 小波包变换 海森堡测不准原理 EMD IMF 时频分析

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基于经验模式分解的拖曳式声纳拖船噪声抵消研究 被引量：13

9

作者 张宾 孙长瑜 孙贵青 《应用声学》 CSCD 北大核心 2007年第2期68-73,共6页

拖曳式线列阵声纳的拖船噪声具有多途角扩展等特点,并且是一个非平稳过程,使得对该噪声的消除或抑制是一大难点。经验模式分解是一种用于分析非线性非平稳信号的新方法,该方法自适应地将嵌于数据内部的多个固有模式函数逐一分解开来。... 拖曳式线列阵声纳的拖船噪声具有多途角扩展等特点,并且是一个非平稳过程,使得对该噪声的消除或抑制是一大难点。经验模式分解是一种用于分析非线性非平稳信号的新方法,该方法自适应地将嵌于数据内部的多个固有模式函数逐一分解开来。本文尝试利用经验模式分解方法分离出水听器接收信号中的拖船干扰噪声,从而达到消除干扰的目的。海上试验数据的处理结果充分验证了这种方法的可行性。 展开更多

关键词 拖曳式线列阵声纳 噪声抵消 经验模式分解 固有模式函数

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基于希尔伯特黄变换的刀具磨损特征提取 被引量：26

10

作者 孙惠斌 牛伟龙 王俊阳 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期158-164,182,共8页

概述了希尔伯特黄变换(HHT)的基本理论和算法,对信号经过经验模态分解(EMD)后得到的固有模态函数(IMF)求取振幅均值,差值筛选出与刀具磨损相关的IMF分量,并对单分量固有模态函数求取边际谱,获取边际谱最大幅值点,建立他们与刀具磨损之... 概述了希尔伯特黄变换(HHT)的基本理论和算法,对信号经过经验模态分解(EMD)后得到的固有模态函数(IMF)求取振幅均值,差值筛选出与刀具磨损相关的IMF分量,并对单分量固有模态函数求取边际谱,获取边际谱最大幅值点,建立他们与刀具磨损之间的映射关系,进行特征提取,将其作为神经网络的输入特征向量,结合希尔伯特三维时频谱进行刀具磨损状态的判断。研究结果证明,该方法可以作为刀具磨损监测中信号特征提取的一种简单和可靠的方法。 展开更多

关键词 希尔伯特黄变换 小波去噪 固有模态函数 希尔伯特谱 边际谱

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基于EMD拟合特征的耳语音端点检测 被引量：6

11

作者 潘欣裕 赵鹤鸣 +1 位作者 陈雪勤 徐敏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期362-366,共5页

耳语音作为人类发音的一种特殊形式,与正常语音相比具有信噪比低、元音的周期特征不明显等特性,因而耳语音处理比正常语音更为困难。耳语音处理研究的第1个关键步骤就是语音的端点检测,该文利用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform... 耳语音作为人类发音的一种特殊形式,与正常语音相比具有信噪比低、元音的周期特征不明显等特性,因而耳语音处理比正常语音更为困难。耳语音处理研究的第1个关键步骤就是语音的端点检测,该文利用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)中的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),首次提出了一种基于EMD拟合特征的耳语音端点检测新方法。利用EMD得到的内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量,以其归一化拟合参数为耳语音端点检测的特征,可以准确地划分出耳语音端点。实验表明,该方法在耳语音端点检测中取得了很好的效果,在1200个信噪比为2～10dB的测试样本中,检测准确率为98.25%。 展开更多

关键词 希尔伯特-黄变换 经验模态分解 内禀模态函数 归一化拟合特征

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改进HHT算法及在心音信号分析中的应用 被引量：10

12

作者 李彬彬 袁中凡 杨春生 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期160-163,共4页

HHT(Hilbert-Huang Transform)是一种具有自适应性的、新型的、基于模态分解的时间序列数据处理方法。心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法来处理心音信号有一定的局限性。为了研究心脏的动力学特征,将HHT算法引入到心音... HHT(Hilbert-Huang Transform)是一种具有自适应性的、新型的、基于模态分解的时间序列数据处理方法。心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法来处理心音信号有一定的局限性。为了研究心脏的动力学特征,将HHT算法引入到心音的信号分析中。提出了一种改进的HHT算法,针对仿真信号进行了分析,验证改进的算法可以正确地提取出信号中的各个分量IMF(Intrinsic Mode Function);使用该算法对一例正常心音信号进行分解处理,表明该算法能按不同的时间尺度对心音信号信号进行分解,能量谱清晰地表示在频率-能量的分布图中,证明了该方法对心音信号分析的可行性。 展开更多

关键词 HHT EMD IMF 心音信号 Hilbert谱

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极点均值型经验模式分解及其去噪应用 被引量：4

13

作者 熊兴隆 李猛 +1 位作者 蒋立辉 冯帅 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1628-1634,共7页

使用经验模式分解(EMD)对信号进行去噪时,由于EMD本身会产生模态混叠,往往很难将噪声完全分离。针对这一问题,提出了一种新型的极点均值型EMD方法,并且给予固有模态函数(IMF)一个新的定义。首先,将相邻极点平均以求得均值包络,然后迭代... 使用经验模式分解(EMD)对信号进行去噪时,由于EMD本身会产生模态混叠,往往很难将噪声完全分离。针对这一问题,提出了一种新型的极点均值型EMD方法,并且给予固有模态函数(IMF)一个新的定义。首先,将相邻极点平均以求得均值包络,然后迭代相减进而获得IMF。最后用原始信号减去分离出的高频IMF实现去噪。随机信号仿真以及激光雷达回波信号去噪实验表明,该方法与EMD分解相比,可以更好地将噪声分离,有效地抑制模态混叠,更可以极大地减小均方误差。因此,极点均值型EMD拥有很好前景。 展开更多

关键词 极点均值型经验模式分解 固有模态函数 模态混叠 去噪

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基于改进EMD的图像压缩算法 被引量：10

14

作者 贺静波 彭复员 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期295-298,共4页

根据图像系统所固有的自相似性以及经验模式分解(EMD)算法的完备性和稳定性,首先给出了一种完整、快速和高效的EMD图像分解算法.该算法主要改进了EMD图像分解的曲面插值方法以及提取固有模式图像的结束条件.解决了一般EMD图像分解算法... 根据图像系统所固有的自相似性以及经验模式分解(EMD)算法的完备性和稳定性,首先给出了一种完整、快速和高效的EMD图像分解算法.该算法主要改进了EMD图像分解的曲面插值方法以及提取固有模式图像的结束条件.解决了一般EMD图像分解算法存在的图像分解算法速度慢、三角剖分导致漏点现象和图像分解算法的结束条件不明确的问题.然后给出了一种基于改进EMD图像分解的编码压缩算法,并利用Matlab进行了仿真实验,结果表明所提算法编码压缩性能较好. 展开更多

关键词 经验模式分解 固有模式函数 图像分解 图像压缩 算法

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基于自适应滤波的滚动轴承故障诊断研究 被引量：12

15

作者 孙晖 朱善安 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期1746-1749,1787,共5页

针对固有频率未知的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于经验模态分解的自适应滤波方法.讨论了经验模态分解方法及其在获取固有模态函数过程中的自适应滤波特性.通过对滚动轴承故障振动信号进行经验模态分解得到固有模态函数,运用希尔... 针对固有频率未知的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于经验模态分解的自适应滤波方法.讨论了经验模态分解方法及其在获取固有模态函数过程中的自适应滤波特性.通过对滚动轴承故障振动信号进行经验模态分解得到固有模态函数,运用希尔伯特变换解调固有模态函数得到包络幅频图,获取滚动轴承故障特征频率,进而确定滚动轴承的故障位置.应用该方法对仿真和实际数据进行了分析,并与冲击脉冲法作了比较.结果表明,基于经验模态分解自适应滤波的滚动轴承振动信号解调方法能够更有效地突出故障特征频率成分,避免误诊断. 展开更多

关键词 滚动轴承 经验模态分解 固有模态函数 自适应滤波 故障诊断

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基于经验模态分解的属性优化方法 被引量：8

16

作者 陈伟 王尚旭 啜晓宇 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期121-127,1,共7页

本文提出了一种基于经验模态分解的属性优化新方法,其具体步骤为:首先对某一种地震属性的各个列向量分别进行经验模态分解,得到各个列向量的固有模态分量组;其次分别对每一组固有模态分量的各个分量的权重进行归一化,并将前若干分量分... 本文提出了一种基于经验模态分解的属性优化新方法,其具体步骤为:首先对某一种地震属性的各个列向量分别进行经验模态分解,得到各个列向量的固有模态分量组;其次分别对每一组固有模态分量的各个分量的权重进行归一化,并将前若干分量分别乘以相应的归一化权重系数后再线性相加得到新的列向量,进而构成优化后的属性矩阵;然后对其他几种参与优化的属性也实行前面两个步骤,分别得到相应的新的地震属性矩阵;最后将得到的新地震属性矩阵进行线性叠加,得到优化后的地震属性矩阵。将经验模态分解方法和主成分分析方法分别应用于相同的实际资料,试验证明前者在保证运行效率的情况下能用更少的主成分(固有模态分量)刻画出更多的原始属性信息,并且提高了原始属性剖面的分辨率。 展开更多

关键词 主成分分析(PCA) 经验模态分解(EMD) 属性优化 固有模态分量(IMF)

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上证基金指数波动结构分解与短期预测:基于EEMD模型 被引量：4

17

作者 何凯 苏梽芳 何卫平 《金融理论与实践》 北大核心 2014年第1期80-85,共6页

上证基金指数反映了基金市场的整体变动情况,研究其波动结构特征对基金市场参与者具有重要作用。研究结果表明:(1)上证基金指数序列可由经济基本面决定的趋势项、重大事件带来的低频分量和短期不均衡导致的高频分量构成,而且趋势项主导... 上证基金指数反映了基金市场的整体变动情况,研究其波动结构特征对基金市场参与者具有重要作用。研究结果表明:(1)上证基金指数序列可由经济基本面决定的趋势项、重大事件带来的低频分量和短期不均衡导致的高频分量构成,而且趋势项主导上证基金指数的长期走势,低频分量在中期对该指数有较大影响,而高频分量的影响可忽略不计;(2)与直接SVM预测法相比,EEMD-SVM组合预测法有更高的预测精度,说明EEMD分解得到的各结构分量有效地刻画了上证基金指数的内在运行特征。 展开更多

关键词 证券市场 集成经验模态分解 本征模态函数 支持向量机 上证基金指数 ENSEMBLE empirical mode decomposition (EEMD) intrinsic mode function (IMF) support VECTOR machine (SVM)

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一种扬声器异常音的时域特征检测方法 被引量：7

18

作者 韦峻峰 杨益 +1 位作者 温周斌 冯海泓 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期122-128,共7页

扬声器的异常音故障常见于生产过程中,通常可由有经验的听音员凭人耳听音检测出来。与人耳听测异常音的机理类似,一种在时域检测异常音的方法被提出。通过对声响应信号进行经验模态分解得到本征模态函数,再根据本征模态函数与激励信号... 扬声器的异常音故障常见于生产过程中,通常可由有经验的听音员凭人耳听音检测出来。与人耳听测异常音的机理类似,一种在时域检测异常音的方法被提出。通过对声响应信号进行经验模态分解得到本征模态函数,再根据本征模态函数与激励信号的瞬时频率差对各模态去混淆处理,可得到包含异常振动信息的模态函数,据此可判断是否存在异常音。算法验证分为仿真和实验两部分。仿真验证中分析了模拟的合格扬声器与故障扬声器的声响应,结果表明算法对于摩擦和碰触导致的异常音是灵敏的。实验验证中检测了20只扬声器,测量得到的故障频率与用高阶谐波失真法得到的结果一致。且对于不同异常音故障,可在经验模态函数的局部特征中观察到不同的时域特征。 展开更多

关键词 扬声器异常音 经验模态分解 本征模态函数 高阶谐波失真

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基于改进的经验模态分解的滚动轴承故障诊断研究 被引量：4

19

作者 臧怀刚 李清志 +1 位作者 韩艳龙 王石云 《计量学报》 CSCD 北大核心 2013年第2期101-105,共5页

传统的时频分析方法不能有效地处理非平稳信号，经验模态分解（EMD）非常适合处理非平稳信号，但结果可能出现伪内禀模态函数（IMF）和不敏感内禀模态函数。针对EMD的不足，提出能量门限法和敏感IMF选择法相结合来识别真IMF和敏感IMF的... 传统的时频分析方法不能有效地处理非平稳信号，经验模态分解（EMD）非常适合处理非平稳信号，但结果可能出现伪内禀模态函数（IMF）和不敏感内禀模态函数。针对EMD的不足，提出能量门限法和敏感IMF选择法相结合来识别真IMF和敏感IMF的方法，对同时满足这两个条件的IMF作频谱变换，频谱图上可以清晰呈现故障特征信息。将改进后的EMD应用到滚动轴承故障诊断实例，证明了此方法的可行性和准确性。 展开更多

关键词 计量学 滚动轴承故障 经验模态分解 内禀模态函数 能量门限 敏感IMF

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基于低通滤波和经验模态分解的舰船耐波性试验信号分析方法研究 被引量：8

20

作者 许勇 欧勇鹏 董文才 《船舶力学》 EI 北大核心 2009年第5期712-717,共6页

针对舰船耐波性实测信号中趋势项难以消除而影响滤波精度这一问题,采用经验模态分解方法消除趋势项的影响。根据舰船对波浪运动响应的低频特点,在经验模态分解前先进行低通滤波,可使实测运动信号中的谱峰频率处在相对高频位置,减少EMD... 针对舰船耐波性实测信号中趋势项难以消除而影响滤波精度这一问题,采用经验模态分解方法消除趋势项的影响。根据舰船对波浪运动响应的低频特点,在经验模态分解前先进行低通滤波,可使实测运动信号中的谱峰频率处在相对高频位置,减少EMD迭代次数,并使有用信息包含在第一个IMF中,方便对有用模态的识别。还针对实船耐波性试验无法直接获得垂荡位移的实际问题,对垂向运动加速度联合采用低通滤波、数值积分和EMD去趋势项消除积分误差的方法获得垂荡,通过模型耐波性试验以及对实舰横摇角速度采用该方法求得的横摇与实测横摇的比较,验证了该方法在舰船耐波性实测信号分析中的有效性。 展开更多

关键词 耐波性试验 低通滤波 趋势项 经验模态分解(EMD) 垂荡 相对高频 同有模态函数(IMF)

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