一种平滑固有时间尺度分解法在故障诊断中的应用 被引量：1

1

作者 袁哲 彭婷婷 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第10期87-92,共6页

为提高滚动轴承振动信号故障信息提取精度,针对故障诊断过程中存在的噪声干扰问题,文章提出了一种平滑固有时间尺度分解法(Smooth Intrinsic Time Decomposition, SITD)的算法,将小波分析法嵌入到ITD分解过程中,采用了一种自适应阈值函... 为提高滚动轴承振动信号故障信息提取精度,针对故障诊断过程中存在的噪声干扰问题,文章提出了一种平滑固有时间尺度分解法(Smooth Intrinsic Time Decomposition, SITD)的算法,将小波分析法嵌入到ITD分解过程中,采用了一种自适应阈值函数选取小波系数,使信号重建过程中获得更加精细的有用信号信息。将此方法应用于滚动轴承内圈故障和外圈故障诊断,结果表明与传统ITD方法比较,SITD方法不仅可有效消除背景噪声,同时保留冲击特征,还减少了端点效应,提高了滚动轴承的故障诊断精度。 展开更多

关键词 固有时间尺度分解 小波分析 滚动轴承 故障诊断

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基于ITD与纹理分析的特定辐射源识别方法 被引量：22

2

作者 任东方 张涛 +1 位作者 韩洁 王欢欢 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期160-168,共9页

为解决基于希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-Huang transform)的特定辐射源识别方法在时频分析方面存在缺陷,所提特征可分性差的问题,该文基于固有时间尺度分解(ITD,intrinsic time-scale decomposition)提出一种新的辐射源个体识别方法。首... 为解决基于希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-Huang transform)的特定辐射源识别方法在时频分析方面存在缺陷,所提特征可分性差的问题,该文基于固有时间尺度分解(ITD,intrinsic time-scale decomposition)提出一种新的辐射源个体识别方法。首先,通过固有时间尺度分解的方法将信号分解,进而得到其时频能量分布;之后,将信号时频能量谱转化为灰度图像,通过直方图统计和灰度共生矩阵提取图像纹理特征对不同信号进行识别。分别采用实测舰船通信信号以及仿真辐射源信号对所提算法进行性能测试,实验结果表明,其性能优于2种基于希尔伯特黄变换的方法。 展开更多

关键词 特定辐射源识别 固有时间尺度分解 时频能量分布 纹理分析

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基于多尺度核独立成分分析的柴油机故障诊断 被引量：8

3

作者 刘敏 李志宁 +2 位作者 张英堂 范红波 詹超 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期892-897,共6页

为提高利用缸盖振动信号进行柴油机故障诊断的精度和速度,提出了一种基于多尺度核独立成分分析提取故障敏感频带的柴油机故障诊断方法。首先,提出奇异值能量标准谱对缸盖振动信号中的微弱冲击特征进行增强;然后,对信号进行固有时间尺度... 为提高利用缸盖振动信号进行柴油机故障诊断的精度和速度,提出了一种基于多尺度核独立成分分析提取故障敏感频带的柴油机故障诊断方法。首先,提出奇异值能量标准谱对缸盖振动信号中的微弱冲击特征进行增强;然后,对信号进行固有时间尺度分解,并基于相关性准则选择有效频带分量;最后,利用核独立成分分析消除有效频带之间的频带混叠,得到故障敏感信息集中的独立频带,并计算其自回归模型(auto regression model,简称AR)参数、模糊熵和标准化能量矩作为特征向量输入核极限学习机(kernel extreme learning machine,简称KELM)进行柴油机故障诊断。试验分析结果表明,该方法可以快速准确地提取缸盖振动信号中的柴油机故障敏感频带,增强故障敏感特征,故障诊断准确率达到99.65%。 展开更多

关键词 奇异值能量标准谱 固有时间尺度分解 核独立成分分析 故障敏感频带 柴油机故障诊断

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基于多尺度核独立元分析与核极限学习机的柴油机故障诊断 被引量：2

4

作者 肖忠宝 《车用发动机》 北大核心 2017年第6期84-89,共6页

为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增... 为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增强;然后利用核独立元分析消除有效分量间的频带混叠,分离故障敏感频带,并提取各频带的AR模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构造联合故障特征向量;最后建立基于量子粒子群优化的核极限学习分类器实现柴油机故障诊断。试验结果表明,该方法有效增强了缸盖振动信号中的故障敏感特征,提高了柴油机故障诊断速度和精度,故障分类准确率达到98.45%。 展开更多

关键词 固有时间尺度分解 多尺度核独立元分析 特征增强 量子粒子群 核极限学习机 故障诊断

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一种基于ITD算法的直扩信号检测算法 被引量：15

5

作者 安金坤 田斌 +2 位作者 孙永军 易克初 于全 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1178-1182,共5页

固有时间尺度分解(ITD)算法是一种局域波分解算法,该文对直接序列扩频信号ITD分解,提出了一种通过频域粗搜索和细搜索分别检测直扩信号码片速率和载波频率的快速算法。该算法以瞬时幅度作为分析参量,先设置截止频率对信号低通滤波处理,... 固有时间尺度分解(ITD)算法是一种局域波分解算法,该文对直接序列扩频信号ITD分解,提出了一种通过频域粗搜索和细搜索分别检测直扩信号码片速率和载波频率的快速算法。该算法以瞬时幅度作为分析参量,先设置截止频率对信号低通滤波处理,并通过引入伴随频率达到抑制噪声的目的,利用了固有时间尺度分解算法时频分辨率高,运算速度快的优势。仿真结果显示在-15dB信噪比下能够有效地检测出码片速率和载波频率。 展开更多

关键词 信号检测 固有时间尺度分解(itd) 经验模态分解(EMD) 局域波分析 直扩信号(DSSS)

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局部特征尺度分解方法及其分量判据研究 被引量：19

6

作者 杨宇 曾鸣 程军圣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期195-201,208,共8页

在研究内禀时间尺度分解(ITD)方法的基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(ISC)之和。对LCD方法的基本原... 在研究内禀时间尺度分解(ITD)方法的基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(ISC)之和。对LCD方法的基本原理进行了阐述,并对其分量判据进行了研究,将经验模态分解(EMD)方法中的标准差判据应用于LCD方法。标准差判据的阈值会因自适应时频分析方法的不同而有所差异,因此标准差判据不具有自适应性,针对标准差判据的这一缺陷,提出了一种新的具有自适应性的分量判据——极值单调性判据,该判据无需设定任何阈值。信号分析结果表明了这两种判据的有效性,而极值单调性判据的适用性更强,可直接应用于EMD方法。另外,对比分析了LCD方法和EMD方法的计算效率,分析结果表明LCD方法在计算效率方面要优于EMD方法。 展开更多

关键词 自适应时频分析 局部特征尺度分解 内禀时间尺度分解(itd) 极值单调性判据

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基于ITD与ICA的滚动轴承故障特征提取方法 被引量：18

7

作者 柏林 陆超 赵鑫 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第14期153-156,共4页

针对滚动轴承故障信号因受背景噪声、信号传递途径、轴承各部件间相互作用及其它能量较大振源信号干扰,限制传统方法提取故障特征信息的准确性问题,提出结合固有时间尺度分解(ITD)及独立分量分析(ICA)的信号分析方法,将单通道振动信号进... 针对滚动轴承故障信号因受背景噪声、信号传递途径、轴承各部件间相互作用及其它能量较大振源信号干扰,限制传统方法提取故障特征信息的准确性问题,提出结合固有时间尺度分解(ITD)及独立分量分析(ICA)的信号分析方法,将单通道振动信号进行ITD分解,得到若干固有旋转分量及一个趋势项,基于互相关准则对分解信号进行重组作为ICA的输入矩阵,采用Fast ICA算法解混,实现故障特征信号与噪声信号分离,从而提取故障特征信息。通过滚动轴承故障诊断实验结果分析表明该方法有效可行,具有一定工程应用价值。 展开更多

关键词 固有时间尺度分析 独立分量分析 滚动轴承 故障诊断

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基于ITD和排列熵的行星齿轮箱故障诊断方法 被引量：7

8

作者 胡爱军 朱丽佳 向玲 《中国工程机械学报》 北大核心 2021年第6期542-548,共7页

行星齿轮箱故障信号包含了多个调制过程,特征呈现复杂的边带成分,且信号易受噪声影响,数据的选择会直接影响故障特征提取效果。针对行星齿轮箱故障信号特点,提出基于固有时间尺度分解(ITD)和排列熵(PE)结合的行星齿轮箱故障诊断方法。IT... 行星齿轮箱故障信号包含了多个调制过程,特征呈现复杂的边带成分,且信号易受噪声影响,数据的选择会直接影响故障特征提取效果。针对行星齿轮箱故障信号特点,提出基于固有时间尺度分解(ITD)和排列熵(PE)结合的行星齿轮箱故障诊断方法。ITD-PE方法将原始信号分成多个子序列,对各子序列进行ITD分解,利用互相关系数准则筛选敏感分量,计算其PE,实现了故障程度的区分;并对最小熵的数据段进行包络分析,提高了故障特征提取的效果。仿真和实验分析均表明:ITD-PE方法不仅能实现行星齿轮箱故障的准确诊断,且能利用熵值大小区分故障程度。 展开更多

关键词 行星齿轮箱 固有时间尺度分解(itd) 排列熵(PE) 故障诊断

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基于ITD和改进形态滤波的滚动轴承故障诊断 被引量：9

9

作者 余建波 吕靖香 +2 位作者 程辉 孙习武 吴昊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期241-249,共9页

为从受谐波和随机噪声干扰的振动信号中提取出故障冲击成分,融合四大基本形态学算子提出了改进形态滤波方法——平均组合差值形态滤波(ACDIF)方法,同时与固有时间尺度分解(ITD)相结合,并将ITD-ACDIF方法应用到滚动轴承的故障诊断中。首... 为从受谐波和随机噪声干扰的振动信号中提取出故障冲击成分,融合四大基本形态学算子提出了改进形态滤波方法——平均组合差值形态滤波(ACDIF)方法,同时与固有时间尺度分解(ITD)相结合,并将ITD-ACDIF方法应用到滚动轴承的故障诊断中。首先,对轴承振动信号进行ITD分解得到一系列旋转分量(PRC);然后,以峭度为准则筛选出含故障信息丰富的有效PRC,对每个有效分量进行ACDIF滤波提取冲击成分进行信号重构;最后,利用频谱分析提取重构信号中的故障特征。数值仿真和轴承故障振动信号的试验结果表明,本文方法可有效滤除谐波干扰,提取强背景噪声下的冲击故障特征,实现设备的故障诊断。 展开更多

关键词 轴承故障 固有时间尺度分解(itd) 旋转分量(PRC) 改进形态滤波 故障诊断

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一种基于ITD和高阶累积量的OFDM识别算法 被引量：1

10

作者 史文娟 冯全源 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2015年第1期183-186,共4页

针对正交频分复用(OFDM)与单载波调制识别,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和高阶累积量的识别方法。通过ITD分解待识别信号,提取固有旋转分量的瞬时幅度,利用其复信号幅值高阶累积量区分OFDM和单载波信号,并利用改进和提出的特征... 针对正交频分复用(OFDM)与单载波调制识别,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和高阶累积量的识别方法。通过ITD分解待识别信号,提取固有旋转分量的瞬时幅度,利用其复信号幅值高阶累积量区分OFDM和单载波信号,并利用改进和提出的特征参数识别单载波信号。通过MATLAB仿真表明在信噪比不小于5dB的情况下,OFDM信号的识别准确率达99%。 展开更多

关键词 调制识别 正交频分复用(OFDM) 特征参数 固有时间尺度分析(itd) 高阶累积量

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基于SVD-ITD和支持向量机的潜水磨碎泵故障诊断 被引量：8

11

作者 李志国 林彬 +1 位作者 高鹏涛 谢亚杰 《流体机械》 CSCD 北大核心 2021年第10期97-104,共8页

针对潜水磨碎泵流道堵塞的故障诊断,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和固有时间尺度分解(ITD)的电流信号分析和构建支持向量机故障识别模型相结合的方法。搭建了潜水磨碎泵堵塞实验台,采集了潜水磨碎泵在不同堵塞程度下的电流信号,利用SV... 针对潜水磨碎泵流道堵塞的故障诊断,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和固有时间尺度分解(ITD)的电流信号分析和构建支持向量机故障识别模型相结合的方法。搭建了潜水磨碎泵堵塞实验台,采集了潜水磨碎泵在不同堵塞程度下的电流信号,利用SVD滤除电流工频信号,采用ITD分解得到各固有旋转分量(PCRs),再将PCRs的均方根值(RMS)与相对应的堵塞程度标签组成数据特征集,最后输入到支持向量机确定故障状态。实验结果表明提出的方法能够准确地识别出四种不同堵塞等级,准确率高达92.3%。因此所提出的方法在少量样本情况下对堵塞程度有较高的识别能力,具有很高的实际应用价值。 展开更多

关键词 磨碎泵 电机电流 固有时间尺度分解(itd) 奇异值分解(SVD) 支持向量机

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基于ITD-MOMEDA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究 被引量：8

12

作者 朱紫悦 张金萍 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第2期217-223,共7页

在滚动轴承的实际运行过程中,其故障信号往往容易淹没于强背景噪声中,使其故障的类型难以得到识别,针对这一问题,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的联合降噪方法,并将其应用于滚动轴承... 在滚动轴承的实际运行过程中,其故障信号往往容易淹没于强背景噪声中,使其故障的类型难以得到识别,针对这一问题,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的联合降噪方法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断中。首先,用ITD算法对滚动轴承故障原始信号进行了分解,得到了多个固有旋转分量(PRC);其次,依据相关系数和峭度原则,挑选出了与原信号相关度较大的PRC分量,并对其进行了重构;然后,采用MOMEDA算法对重构信号进行了进一步降噪处理,完成了有用信号与噪声信号的分离;最后,对降噪后的信号进行了包络解调分析,提取出了故障特征频率,诊断出了轴承故障具体位置;此外,为了验证该方法的有效性,通过ITD与局域均值分解(LMD)、MOMEDA与最大相关峭度解卷积(MCKD)算法对仿真信号进行了对比分析,并对轴承外圈进行了实例分析。研究结果表明:相比于ITD-MCKD方法,基于ITD-MOMEDA联合降噪方法的故障诊断准确率提高4.3%,能更有效地去除强噪声,并成功地检测出轴承的故障类型。 展开更多

关键词 滚动轴承 轴承故障 固有时间尺度分析 多点最优调整的最小熵解卷积 固有旋转分量 包络解调分析

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基于多尺度特征提取与KPCA的轴承故障诊断 被引量：8

13

作者 徐存知 熊新 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第11期22-29,共8页

针对滚动轴承故障信号特征难以提取导致故障识别率低的问题,提出了基于多尺度特征提取与核主成分分析(KPCA)的轴承故障诊断模型。该模型首先利用固有时间尺度分解(ITD)将振动信号分解成若干个固有旋转(PR)分量,其次根据相关系数准则筛... 针对滚动轴承故障信号特征难以提取导致故障识别率低的问题,提出了基于多尺度特征提取与核主成分分析(KPCA)的轴承故障诊断模型。该模型首先利用固有时间尺度分解(ITD)将振动信号分解成若干个固有旋转(PR)分量,其次根据相关系数准则筛选固有旋转分量,然后求取固有旋转分量在多个尺度上的时域特征,最后利用核主成分分析将得到的多尺度特征进行融合,并用融合后的特征向量建立极限学习机(ELM)故障诊断模型,实现对滚动轴承状态的识别。与传统的单一尺度特征提取方法相比,多尺度特征提取在时域特征的基础上添加了尺度因子,具有度量时间序列在不同尺度因子下复杂性的优点。 展开更多

关键词 多尺度特征提取 固有时间尺度分解 核主成分分析 极限学习机

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基于ITD的风机叶片气动音频信号故障诊断研究 被引量：4

14

作者 刘登 崔宏维 姚恩涛 《电子测量技术》 2019年第23期68-73,共6页

风机叶片表面在出现损伤时,叶片在空气中转动过程中,产生的气动音频信号有异于叶片无损时的气动音频信号,其信号特征参数与叶片的损伤类型存在一定的关系,但风机叶片在空气中旋转产生的气动音频信号往往是非线性非稳态的,对于这种信号... 风机叶片表面在出现损伤时,叶片在空气中转动过程中,产生的气动音频信号有异于叶片无损时的气动音频信号,其信号特征参数与叶片的损伤类型存在一定的关系,但风机叶片在空气中旋转产生的气动音频信号往往是非线性非稳态的,对于这种信号的特征提取存在一定困难,实验证明,正常叶片气动音频信号与故障叶片的气动音频信号的频带存在显著差别,基于此,提出一种基于ITD固有时间尺度分解的时频分析方法,先将信号自适应的按频率从高到低分解为若干PRC旋转分量,计算每一频带内的时域信号的能量,构造初始特征向量,再使用PCA对特征向量进行降维,简化计算,提高分类器识别效率,最后将降维简化后的样本特征向量输入到支持向量机进行训练识别,并从特征提取时间和识别率上与传统EMD分解作比较,结果表明,该算法降低了特征提取的计算量,减少了特征提取时间,且有更高的识别率。 展开更多

关键词 特征提取 固有时间尺度分解 主成分分析 支持向量机

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一种基于波形的直扩信号伪随机码估计算法 被引量：5

15

作者 安金坤 易克初 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第10期1498-1503,共6页

非合作通信条件下估计未知直接序列扩频信号的伪随机(PN)码是截获直接序列扩频信号信息内容的关键。本文提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)的时域波形处理算法,可以在很低信噪比的条件下准确地估计直接序列扩频信号的PN码。该算法充分... 非合作通信条件下估计未知直接序列扩频信号的伪随机(PN)码是截获直接序列扩频信号信息内容的关键。本文提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)的时域波形处理算法,可以在很低信噪比的条件下准确地估计直接序列扩频信号的PN码。该算法充分利用ITD时频分辨率高和适于实时处理的优势,直接分解直扩信号波形,借助于多个周期的伪随机码信号的相干累加提高信噪比,通过对载频处瞬时幅度累加值与第一上过零点频率处瞬时幅度累加值的差分信号波动特性的分析,找到一个PN码周期内相邻码片极性变化的位置,从而揭示PN码,而不必猜测其代数结构。与已有PN码估计算法相比,该算法具有采样精度要求低,对载频估计误差不敏感,适用于各种类型PN码等优势。计算机仿真验证了所提算法的可行性。 展开更多

关键词 直接序列扩频信号 固有时间尺度分解 局域波分析 伪随机序列

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一种快速OFDM调制信号识别算法 被引量：4

16

作者 朱颜锐 田斌 +2 位作者 安金坤 孙永军 易克初 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期17-22,共6页

利用固有时间尺度分解对接收信号提取瞬时参数,结合方向数据的统计分析方法,提取了3个特征参数作为联合特征向量组,对正交频分复用(OFDM)信号和常见单载波调制信号进行类间识别,并对载波频率、符号速率和采样率等系统参数对识别性能的... 利用固有时间尺度分解对接收信号提取瞬时参数,结合方向数据的统计分析方法,提取了3个特征参数作为联合特征向量组,对正交频分复用(OFDM)信号和常见单载波调制信号进行类间识别,并对载波频率、符号速率和采样率等系统参数对识别性能的影响进行了分析.该算法可直接在中频对信号进行处理,避免了载波恢复过程.仿真结果表明,该算法可以在信噪比较低的条件下很好地区分OFDM信号和单载波,并对系统参数表现出了一定的鲁棒性. 展开更多

关键词 正交频分复用识别 固有时间尺度分解(itd) 瞬时相位 三角矩

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