针对自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filtering,ALIF)方法的模态混叠问题,提出了基于伪极值点的自适应局部迭代滤波(Pseudo-extrema-based Adaptive Local Iterative Filtering,PEALIF)方法.此方法采用增加伪极值点的方...针对自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filtering,ALIF)方法的模态混叠问题,提出了基于伪极值点的自适应局部迭代滤波(Pseudo-extrema-based Adaptive Local Iterative Filtering,PEALIF)方法.此方法采用增加伪极值点的方式使得信号极值点的分布更均匀,有效地抑制模态混叠问题的同时,亦保证了算法分解的顺序性.详细介绍了EPALIF方法的原理,同时构建仿真信号,将此方法与EMD、EEMD、CEEMD和ALIF方法进行分析和对比.结果表明PEALIF在分解能力、抑制模态混叠和抗噪声干扰等方面都具有一定的优越性.最后,将此方法应用在双半内圈轴承故障诊断中,实验结果表明PEALIF方法能获取更突出且易于辨识的故障特征信息,证实了该方法应用在轴承故障诊断分析上的实用性.展开更多
基金This research is supported by the National Natural Science Foundation of China(69903012, 60216263) National 863 Project 2003AA148040the Educational Science Foundation of Chongqing, Chongqing of China (KJ051307)
文摘针对自适应局部迭代滤波(Adaptive Local Iterative Filtering,ALIF)方法的模态混叠问题,提出了基于伪极值点的自适应局部迭代滤波(Pseudo-extrema-based Adaptive Local Iterative Filtering,PEALIF)方法.此方法采用增加伪极值点的方式使得信号极值点的分布更均匀,有效地抑制模态混叠问题的同时,亦保证了算法分解的顺序性.详细介绍了EPALIF方法的原理,同时构建仿真信号,将此方法与EMD、EEMD、CEEMD和ALIF方法进行分析和对比.结果表明PEALIF在分解能力、抑制模态混叠和抗噪声干扰等方面都具有一定的优越性.最后,将此方法应用在双半内圈轴承故障诊断中,实验结果表明PEALIF方法能获取更突出且易于辨识的故障特征信息,证实了该方法应用在轴承故障诊断分析上的实用性.
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60503021(国家自然科学基金)the High-Tech Research Program of Jiangsu Province of China under Grant No.BG2006027(江苏省高技术研究计划)
文摘基于点的算法是部分可观察马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision processes,简称POMDP)的一类近似算法.它们只在一个信念点集上进行Backup操作,避免了线性规划并使用了更少的中间变量,从而将计算瓶颈由选择向量转向了生成向量.但这类算法在生成向量时含有大量重复和无意义计算,针对于此,提出了基于点的POMDP算法的预处理方法(preprocessing method for point-based algorithms,简称PPBA).该方法对每个样本信念点作预处理,并且在生成α-向量之前首先计算出该选取哪个动作和哪些α-向量,从而消除了重复计算.PPBA还提出了基向量的概念,利用问题的稀疏性避免了无意义计算.通过在Perseus上的实验,表明PPBA很大地提高了算法的执行速度.
