基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法

1

作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页

针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多

关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 imf分量 小波阈值降噪 肌电干扰

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环境激励下基于经验模式分解的结构模态参数识别方法 被引量：5

2

作者 杨佑发 程亚鹏 李华新 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第S2期73-78,共6页

识别结构模态参数是结构健康监测和振动控制等研究及工程实践中的一个重要环节,同时也是前提和难点所在。提出基于经验模式分解(EMD)的环境激励结构模态参数识别的STD法、复指数法与ARMA法。3种方法采用EMD将结构环境振动响应原始信号... 识别结构模态参数是结构健康监测和振动控制等研究及工程实践中的一个重要环节,同时也是前提和难点所在。提出基于经验模式分解(EMD)的环境激励结构模态参数识别的STD法、复指数法与ARMA法。3种方法采用EMD将结构环境振动响应原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),使每一个基本模式分量仅为结构的某一阶固有模态,采用相关系数法结合频谱分析挑选出真实IMF,进而分别用STD法、复指数法与ARMA法进行模态参数识别。四层钢框架模型环境振动试验分析结果表明,3种方法能有效地避免结构各阶模态之间的相互影响,能够更清晰更方便得到结构模态参数。采用基于奇异值差分谱进行去噪处理,使得识别结果更加准确。 展开更多

关键词 模态参数识别 环境激励 经验模式分解(EMD) 基本模式分量(imf) STD法 复指数法 ARMA法

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基于经验模式分解的随机子空间识别方法 被引量：8

3

作者 禹丹江 任伟新 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2005年第5期61-66,共6页

提出了基于经验模式分解(EMD)的环境激励结构模态参数随机子空间识别(SSI)方法。该方法用设置间断频率的EMD将结构环境振动响应原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),使每一个基本模式分量仅为结构的某一阶固有模态,进而用随机子空间... 提出了基于经验模式分解(EMD)的环境激励结构模态参数随机子空间识别(SSI)方法。该方法用设置间断频率的EMD将结构环境振动响应原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),使每一个基本模式分量仅为结构的某一阶固有模态,进而用随机子空间方法进行模态参数识别。实桥环境振动实验分析结果表明,该方法能有效地避免结构各阶模态之间的相互影响,能够更清晰方便地得到结构的模态参数。 展开更多

关键词 模态参数识别 环境激励 经验模式分解(EMD) 基本模式分量(imf) 随机子空间识别(SSI)

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经验模式分解(EMD)及其应用 被引量：117

4

作者 徐晓刚 徐冠雷 +1 位作者 王孝通 秦绪佳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期581-585,共5页

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个模式函数分量.本文总结归纳了一维EMD、二维EMD方面的主要工作,比较了不同方法存在的优点与不足... 经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个模式函数分量.本文总结归纳了一维EMD、二维EMD方面的主要工作,比较了不同方法存在的优点与不足,指出了EMD研究存在的难题和瓶颈,并给出了EMD研究与应用的发展趋势. 展开更多

关键词 经验模式分解(EMD) 内蕴模式函数分量(imf) HILBERT变换

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应用经验模式分解法处理超声无损检测信号 被引量：12

5

作者 赵永林 刘桂雄 +1 位作者 周德光 陈铁群 《现代制造工程》 CSCD 2006年第4期90-92,共3页

超声无损检测一直是无损检测领域研究的热点,由于材料内部组织结构的复杂性,超声回波信号中往往存在着大量的噪声干扰。引入一种新的处理非线性、非平稳信号的经验模式分解法(EMD)来处理超声检测信号。该方法把检测信号分解若干个内在... 超声无损检测一直是无损检测领域研究的热点,由于材料内部组织结构的复杂性,超声回波信号中往往存在着大量的噪声干扰。引入一种新的处理非线性、非平稳信号的经验模式分解法(EMD)来处理超声检测信号。该方法把检测信号分解若干个内在模式分量(IMF),突出了信号的局部特征。结果表明,EMD方法能有效抑制干扰,对于360mm深的缺陷试样,缺陷定位精度达1mm。 展开更多

关键词 超声检测 经验模式分解 imf分量 信号处理

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基于经验模式分解的包络解调技术及其应用 被引量：6

6

作者 胥永刚 何正嘉 王太勇 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期1169-1172,1185,共5页

提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用... 提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用经验模式分解来实现故障信息的有效分离,从而提高了诊断信号的信噪比.利用该方法对某齿轮箱轴承座振动信号进行经验模式分解,进而解调出高速轴转频这一调制频率,准确地诊断出该故障是由齿轮轴不对中所引起的,通过针对性的维修后,消除了故障,从而验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 经验模式分解 基本模式分量 包络解调 故障诊断

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基于峭度与IMF能量融合特征和LS-SVM的齿轮故障诊断研究 被引量：7

7

作者 王建国 杨云中 +1 位作者 秦波 刘永亮 《中国测试》 CAS 北大核心 2016年第4期93-97,共5页

针对齿轮振动信号非线性非平稳特性,为避免传统时频方法在表征设备状态时的不足,提出一种基于融合峭度与IMF能量特征和LS-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,对齿轮振动信号在EMD分解;然后,提取包含主要故障信息的IMF分量的峭度特征和能量特... 针对齿轮振动信号非线性非平稳特性,为避免传统时频方法在表征设备状态时的不足,提出一种基于融合峭度与IMF能量特征和LS-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,对齿轮振动信号在EMD分解;然后,提取包含主要故障信息的IMF分量的峭度特征和能量特征,组成融合特征向量;最后,将齿轮正常、齿根裂纹、断齿3种状态下的融合特征向量输入到LS-SVM,通过训练好的LS-SVM对齿轮状态进行分类识别。仿真实验结果表明:该方法能准确识别齿轮的工作状态,且与BP神经网络、SVM相比,有着更高的故障识别效率,可用于齿轮信号的故障诊断。 展开更多

关键词 imf分量 峭度和能量特征 最小二乘支持向量机 故障诊断

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多分量神经网络自回归模型及其工程应用 被引量：3

8

作者 郝志华 马孝江 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期115-118,共4页

提出了基于局域波的多分量神经网络自回归模型 ,用于对非线性动态系统时间序列进行建模。首先通过局域波法对分析的原始时间序列进行分解 ,使之成为不同尺度的基本模式分量 ,然后用多层神经网络对每个基本模式分量分别进行时间序列预测... 提出了基于局域波的多分量神经网络自回归模型 ,用于对非线性动态系统时间序列进行建模。首先通过局域波法对分析的原始时间序列进行分解 ,使之成为不同尺度的基本模式分量 ,然后用多层神经网络对每个基本模式分量分别进行时间序列预测。最后 ,所有分量的预测值通过另一个单层线性神经网络进行重构 ,作为原始时间序列的预测值。并把该方法用于转子故障诊断。实验数据表明 ,这种结构用于故障诊断 ,性能优于传统的分析方法。 展开更多

关键词 多层神经网络 时间序列预测 基本模式分量 线性神经网络 非线性动态系统 建模 局域波法 多分量 自回归模型 尺度

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基于加权滤波经验模式分解的遥感图像融合 被引量：1

9

作者 梁灵飞 章冲 平子良 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2014年第3期61-66,共6页

加权滤波经验模式分解(weighted filter empirical mode decomposition,WFEMD)作为一种新的多尺度、多分辨率分析方法,与小波、超小波和现有二维经验模式分解方法相比,更加适合于二维图像中的细节特征分析。该方法运用自适应加权滤波器... 加权滤波经验模式分解(weighted filter empirical mode decomposition,WFEMD)作为一种新的多尺度、多分辨率分析方法,与小波、超小波和现有二维经验模式分解方法相比,更加适合于二维图像中的细节特征分析。该方法运用自适应加权滤波器直接求取均值面,解决了传统二维经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法的固有缺陷;将WFEMD方法引入遥感图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为图像融合提供更多的信息。鉴于此,提出了一种基于WFEMD变换的图像融合方法。首先,利用WFEMD的自适应性、多尺度性和高频细节信息的强获取能力,将待融合的图像分别进行WFEMD分解,对不同图像的内涵模式分量(intrinsic mode functions,IMF)按照该文提出的细节/背景原则进行融合,剩余分量按照平均原则进行融合。最后,将融合后的内涵模式分量重构,获取融合图像。实验证明,该方法的融合效果优于其他图像融合方法。 展开更多

关键词 经验模式分解( EMD) 加权滤波经验模式分解( WFEMD) 图像融合 内涵模式分量( imf)

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基于IMF灵敏度分析的柴油机振动源影响规律

10

作者 杜宪峰 舒歌群 +2 位作者 卫海桥 梁兴雨 曹晓峰 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期1098-1104,共7页

为了确定柴油机供油参数对振动源的影响,提出了振动信号IMF分量灵敏度分析方法.结合试验手段与信号处理技术,在IMF分量灵敏度理论分析的基础上建立了IMF分量灵敏度分析流程及计算模型,并采用该模型对模拟仿真信号与缸盖振动信号进行了... 为了确定柴油机供油参数对振动源的影响,提出了振动信号IMF分量灵敏度分析方法.结合试验手段与信号处理技术,在IMF分量灵敏度理论分析的基础上建立了IMF分量灵敏度分析流程及计算模型,并采用该模型对模拟仿真信号与缸盖振动信号进行了计算分析.分析结果表明,模拟仿真信号验证了IMF分量灵敏度计算分析的有效性,同时,IMF分量的灵敏度分析能够有效识别与供油压力密切相关的振动源,从而实现了供油压力的合理选择,为柴油机振动控制提供了参考依据. 展开更多

关键词 灵敏度分析 imf分量 振动信号 供油参数 柴油机

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基于多分量奇异熵的往复式压缩机故障分类

11

作者 苑宇 马孝江 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期196-200,共5页

由于往复式机械振动信号的强烈非线性,对其进行特征提取较为困难.针对上述现象提出了一种计算信号多分量奇异熵的特征提取方法.通过局域波法提取出振动信号的各基本模式分量.利用非线性动力学相空间重构理论适当选择嵌入维数与延迟时间... 由于往复式机械振动信号的强烈非线性,对其进行特征提取较为困难.针对上述现象提出了一种计算信号多分量奇异熵的特征提取方法.通过局域波法提取出振动信号的各基本模式分量.利用非线性动力学相空间重构理论适当选择嵌入维数与延迟时间,计算出往复机振动信号各基本模式分量的奇异熵值,提取出故障信息,并经自适应神经模糊推理系统(ANF IS)对故障特征进行分类.结果表明全部分类正确,达到了故障诊断的目的. 展开更多

关键词 奇异熵 局域波 基本模式分量 ANFIS 故障诊断

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基于MVMD-互相关时频域特征的风电变流器开路故障诊断

12

作者 侯锐 李然 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期31-37,共7页

针对永磁同步风力发电机组网侧变流器功率管单开路和双开路故障问题,提出一种将多元变分模态分解(MVMD)和互相关时频域特征相结合的诊断方法。首先,采集网侧变流器的三相中间点电压作为原始数据;其次,将三相中间点电压作为MVMD的三通道... 针对永磁同步风力发电机组网侧变流器功率管单开路和双开路故障问题,提出一种将多元变分模态分解(MVMD)和互相关时频域特征相结合的诊断方法。首先,采集网侧变流器的三相中间点电压作为原始数据;其次,将三相中间点电压作为MVMD的三通道输入数据,对其进行分解,得到若干层本征模态函数(IMF);再次,通过计算原始信号与每层IMF函数的互相关性,选择最能反映原始信号特征、趋势的IMF,对选定IMF的平均包络和原始信号数据进行时域、频域特征提取;最后,将所得特征输入到双向长短期记忆(BiLSTM)网络中进行训练,实现对故障功率管的定位。实验结果表明,所提方法对网侧变流器的22种状态能够有效的识别分类,测试集准确率可达99.55%。 展开更多

关键词 风电变流器 MVMD 时频域特征 开路故障诊断 imf分量 BiLSTM IGBT

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基于经验模式分解的直觉模糊网络故障诊断 被引量：2

13

作者 许翔宇 黄席樾 +1 位作者 赵勇 黄勇 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2010年第4期91-96,共6页

针对平稳时间序列信号,提出一种基于EMD多模态分量特征提取和直觉模糊网络的故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行EMD分解,经EMD分解获得基本模式分量(IMF),选择能量最大的几个IMF并转化为模糊特征向量,对机器故障进行诊断,然后将模... 针对平稳时间序列信号,提出一种基于EMD多模态分量特征提取和直觉模糊网络的故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行EMD分解,经EMD分解获得基本模式分量(IMF),选择能量最大的几个IMF并转化为模糊特征向量,对机器故障进行诊断,然后将模糊特征向量输入到直觉模糊网络中,实现对机器工作状态及不同故障类型的识别,该方法应用于柴油机振动信号的故障诊断,实验结果证明了其可行性和有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 经验模态分解 基本模式分量 直觉模糊网络

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基于本征模态函数分量能量比的高速铁路钢轨波磨声学诊断方法 被引量：5

14

作者 韩立 伍向阳 +4 位作者 刘兰华 陈迎庆 张毅超 宣晓梅 朴爱玲 《铁道建筑》 北大核心 2021年第9期117-120,共4页

为了解决高速铁路钢轨波磨的快速检测问题,提出通过运营动车组车下声信号进行声学诊断的方法。该方法针对钢轨波磨声信号的低信噪比且易被掩蔽的特点,首先通过集成经验模态分解(EEMD)从高频到低频把含有严重噪声的初始信号分解为具有不... 为了解决高速铁路钢轨波磨的快速检测问题,提出通过运营动车组车下声信号进行声学诊断的方法。该方法针对钢轨波磨声信号的低信噪比且易被掩蔽的特点,首先通过集成经验模态分解(EEMD)从高频到低频把含有严重噪声的初始信号分解为具有不同模态的子信号即本征模态函数(IMF)分量。根据IMF分量的能量比畸变特征筛选得到钢轨波磨区段对应的IMF分量,然后进行Hilbert变换得到时频域特征,从而实现对钢轨波磨区段的识别。经在一高速铁路2个典型路基区段进行现场验证,采用该方法可将钢轨粗糙度等级22.8 dB(幅值13.8μm)的钢轨波磨初期区段识别出来,且声学诊断识别出的瞬时峰值频率与由现场实测结果推算出的理论声学特征频率仅相差3.3%,准确度较高。 展开更多

关键词 高速铁路 声学诊断 imf分量的能量比 钢轨波磨 EEMD

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基于经验模态分解的分数维地震随机噪声衰减方法 被引量：18

15

作者 颜中辉 栾锡武 +3 位作者 王赟 潘军 方刚 施剑 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2845-2857,共13页

经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维... 经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果. 展开更多

关键词 EMD HAUSDORFF维数 随机噪声 自适应分解 imf分量

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基于RBF神经网络的EMD方法在海平面分析中的应用 被引量：11

16

作者 顾小丽 李培良 +4 位作者 谭海涛 张婷婷 李磊 王雪竹 于宜法 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期532-539,共8页

采用径向基函数神经网络法延拓原始数据序列,有效抑制了EMD分解中出现的端点发散效应,从而实现准确的EMD分解。利用该方法对中国近海验潮站的月平均海平面资料进行处理,分解得到的内在模函数分量代表了海平面各种周期性变化。通过EMD分... 采用径向基函数神经网络法延拓原始数据序列,有效抑制了EMD分解中出现的端点发散效应,从而实现准确的EMD分解。利用该方法对中国近海验潮站的月平均海平面资料进行处理,分解得到的内在模函数分量代表了海平面各种周期性变化。通过EMD分解得到的总体自适定趋势项为非线性变化,比以往趋势项提取方法更有优势,它反映了在资料长度内海平面的长期升降情况。数据序列越长,该方法所能分解出来的IMF成分越多,可分辨的频率越小。 展开更多

关键词 EMD 径向基函数 imf分量 海平面变化

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改进的随机共振和EMD混合模型用于转子早期故障检测 被引量：15

17

作者 张海如 王国富 +1 位作者 张法全 叶金才 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期83-89,共7页

针对旋转机械转子早期故障检测精确度低的问题,建立了尺度变换随机共振降噪下的经验模式分解(EMD)模型。利用尺度变换随机共振模型在全频段范围内自适应地提取待测信号中所含频率信息,为了避免漏警检测造成的安全隐患,模型选用低阈值检... 针对旋转机械转子早期故障检测精确度低的问题,建立了尺度变换随机共振降噪下的经验模式分解(EMD)模型。利用尺度变换随机共振模型在全频段范围内自适应地提取待测信号中所含频率信息,为了避免漏警检测造成的安全隐患,模型选用低阈值检测共振频率,但在强噪声扰动下有可能带来虚警检测;为了去除虚警检测,该模型根据检测到的共振频率对实测信号进行带通滤波,将滤波后的信号通入改进的EMD系统,以检测出共振频率分量对应的幅度值,剔除幅度值较小的虚警现象,从而保证整套模型具有高精确度故障检测的性能。理论分析和实测结果表明,该混合模型能准确检测出旋转机械转子的早期故障信息。与现有方法相比,该混合模型故障检测结果具有更高的可靠性。 展开更多

关键词 转子 尺度变换 随机共振 经验模式分解 基本模式分量

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基于限邻域EMD的图像增强 被引量：31

18

作者 徐冠雷 王孝通 +1 位作者 徐晓刚 朱涛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1635-1639,共5页

提出了基于限邻域经验模式分解(Neighborhood Lim ited EmpiricalMode Decomposition,NLEMD)的图像增强新算法.二维NLEMD是在Huang等人EMD自适应特性基础上通过设定最大邻域(时宽)和采用邻域内局部自适应均值算法代替包络均值算法进行分... 提出了基于限邻域经验模式分解(Neighborhood Lim ited EmpiricalMode Decomposition,NLEMD)的图像增强新算法.二维NLEMD是在Huang等人EMD自适应特性基础上通过设定最大邻域(时宽)和采用邻域内局部自适应均值算法代替包络均值算法进行分解,克服以往EMD分解算法出现的灰度斑现象.本文通过NLEMD对图像细节信息的强挖掘能力来获取图像中的高频边缘信息,最后根据剩余量的整体亮度均值和整体亮度对比度自动调整剩余量来调整图像的整体亮度.实验结果证明,与以往传统增强算法相比,本文算法具有更强的细节获取能力和整体亮度可控性,增强效果优于以往传统算法. 展开更多

关键词 经验模式分解(EMD) 局域波 图像增强 内蕴模式函数分量(imf)

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基于EEMD和WT的运动想象脑电信号消噪方法 被引量：11

19

作者 蔡慧 马玉良 +2 位作者 佘青山 高云园 孟明 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期716-722,共7页

采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号。为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相... 采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号。为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法。改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数。首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号。以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法。 展开更多

关键词 运动想象脑电信号 消噪 EEMD 小波阈值法 imf分量

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小波脊线解调与两次EMD分解相结合的故障识别方法及应用研究 被引量：11

20

作者 姜万录 刘云杰 朱勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1131-1138,共8页

提出了一种基于小波脊线解调与两次经验模态分解(EMD)相结合的故障识别方法,用于轴向柱塞泵的故障诊断。结合EMD与小波脊线法在处理非平稳信号方面的优势,首先对故障原始信号进行了EMD分解,利用边际谱发现故障发生时的共振频带范围并据... 提出了一种基于小波脊线解调与两次经验模态分解(EMD)相结合的故障识别方法,用于轴向柱塞泵的故障诊断。结合EMD与小波脊线法在处理非平稳信号方面的优势,首先对故障原始信号进行了EMD分解,利用边际谱发现故障发生时的共振频带范围并据此找出对故障敏感的固有模态函数(IMF)分量,然后对该敏感IMF分量分别进行小波脊线解调和Hilbert解调,最后通过比较两种解调方法解调后敏感分量的时频谱和三维谱图发现,小波脊线解调比Hilbert解调具有更高的时频定位精度和抗干扰能力。此后,分别对小波脊线解调与Hilbert解调后的敏感分量进行EMD再分解,利用所得的各阶二次IMF分量的归一化特征能量来构造特征向量,得到液压泵5种典型状态的样本集,结合K均值聚类算法对故障状态进行识别。研究结果表明,与采用Hilbert解调处理方法相比,利用2次EMD分解与小波脊线解调相结合的故障特征向量提取方法显著提高了故障识别准确率,故障确诊率可高达92%。 展开更多

关键词 EMD 小波脊线 imf分量 特征向量 K均值聚类

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