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基于全矢融合与多维经验模态分解的滚动轴承退化过程频谱结构研究被引量：3: 1; 作者马艳丽金兵 +1 位作者张学欣韩捷《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期1747-1752,共6页; 为了识别滚动轴承退化过程,提出一种多维经验模态分解和全矢融合相结合的方法。首先对不同状态的多通道信号同时进行多维经验模态分解,得到一系列多元固有模态函数分量,然后利用互相关系数准则选取最敏感的一阶固有模态函数分量进行全... 展开更多; 关键词多维经验模态分解全矢融合频谱结构轴承退化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于快速多维经验模态分解的北半球冬季近地表气温和积雪覆盖频率变化趋势提取被引量：2: 2; 作者刘权姚凤梅《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2023年第2期191-202,共12页; 北极正在以全球平均水平2倍的速度变暖,而北半球中纬度冬季出现明显的变冷趋势。这种异常的气候模式受到广泛关注。使用改进的快速多维经验模态分解方法,提取北半球中纬度近地表气温和积雪覆盖频率的长期趋势和变化率。从累积变化趋势来... 展开更多; 关键词近地表气温积雪覆盖频率快速多维经验模态分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

经验模态分解理论及其应用被引量：19: 3; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MEMD与MMSE的滚动轴承退化特征提取方法被引量：3: 4; 作者李凌均金兵 +2 位作者马艳丽韩捷郝旺身《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第4期86-91,共6页; 针对滚动轴承故障信号的非平稳性特征以及其退化状态难以识别的问题,提出了基于多维经验模态分解(MEMD)与多元多尺度熵(MMSE)的退化特征提取方法.该方法利用多维经验模态算法在多尺度化过程中能够有效地捕获信号不同尺度的成分的特性,... 展开更多; 关键词多维经验模态分解多元多尺度熵多尺度化滚动轴承退化趋势; 在线阅读下载PDF 职称材料

井中微地震监测记录强背景干扰信号压制方法被引量：7: 5; 作者冷佳宣喻志超 +2 位作者冯方方张逸伦何川《石油物探》 CSCD 北大核心 2021年第5期738-750,共13页; 井中微地震监测过程中因压裂施工、井筒噪声和仪器噪声等因素可能产生持续的强能量背景干扰信号。这些干扰信号严重影响了有效微地震事件的识别与初至拾取,它们具有时变非平稳随机信号特点,常规时域或频域滤波的预处理方法对其压制效果... 展开更多; 关键词微地震监测水力压裂背景干扰信号压制多维经验模态分解本征模态函数信号识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征融合与ResNet的行星齿轮箱故障诊断被引量：24: 6; 作者魏秀业程海吉 +2 位作者贺妍赵峰贺全玲《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期213-222,共10页; 针对行星齿轮箱振动信号相互耦合和故障诊断不准确等问题,提出一种基于特征融合与深度残差网络(ResNet)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对采集到的行星轮裂纹、磨损,太阳轮断齿及复合故障等模拟故障振动信号应用多维集成经验模态分解(M... 展开更多; 关键词多维集成经验模态分解 VMD 卷积神经网络深度残差网络行星齿轮箱故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于全矢融合与多维经验模态分解的滚动轴承退化过程频谱结构研究被引量：3: 1; 作者马艳丽金兵张学欣韩捷; 机构郑州大学振动工程研究所; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期1747-1752,共6页; 文摘为了识别滚动轴承退化过程,提出一种多维经验模态分解和全矢融合相结合的方法。首先对不同状态的多通道信号同时进行多维经验模态分解,得到一系列多元固有模态函数分量,然后利用互相关系数准则选取最敏感的一阶固有模态函数分量进行全矢包络分析来提取信号的特征。为了验证该方法的有效性,分别对模拟信号和实际信号进行了分析。结果表明此方法在出现故障时,能够很好地表征频谱结构的变化;随着故障严重程度的增加,频谱结构变得复杂,且呈现出了规律性。; 关键词多维经验模态分解全矢融合频谱结构轴承退化; Keywords multivariate empirical mode decomposition（MEMD） full vector fusion frequency spectrum structure bearing degradation; 分类号 TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于快速多维经验模态分解的北半球冬季近地表气温和积雪覆盖频率变化趋势提取被引量：2: 2; 作者刘权姚凤梅; 机构中国科学院大学地球与行星科学学院; 出处《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2023年第2期191-202,共12页; 基金中国科学院先导专项(No.XDA19030402) 国家自然科学基金(42071425)资助。; 文摘北极正在以全球平均水平2倍的速度变暖,而北半球中纬度冬季出现明显的变冷趋势。这种异常的气候模式受到广泛关注。使用改进的快速多维经验模态分解方法,提取北半球中纬度近地表气温和积雪覆盖频率的长期趋势和变化率。从累积变化趋势来看,自1990年代开始,亚欧大陆中部地区变冷,西伯利亚高压增强,积雪覆盖频率增大;但从变化速率来看,欧亚大陆中部的快速变冷和积雪覆盖频率的快速增加主要发生在1990—2000年代,之后变率趋缓。因此,随着变化率进一步降低,北半球中纬度冬季的快速变冷可能发展为一个短期而非长期趋势。本研究展示的近地表气温和积雪覆盖频率趋势的演化过程,对探究北半球中纬度变冷的成因有重要意义。; 关键词近地表气温积雪覆盖频率快速多维经验模态分解; Keywords near surface air temperature snow cover frequency fast multidimensional ensemble empirical mode decomposition; 分类号 P467 [天文地球—大气科学及气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名经验模态分解理论及其应用被引量：19: 3; 作者郝欢王华力魏勤; 机构解放军理工大学通信工程学院武汉理工大学信息工程学院; 出处《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期67-80,共14页; 基金国家自然科学基金(61271354) 十二五预研资助项目; 文摘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。; 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; Keywords empirical mode decomposition（ EMD）, time-frequency analysis, intrinsic mode function（ IMF）,multivariate empirical mode decomposition; 分类号 TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MEMD与MMSE的滚动轴承退化特征提取方法被引量：3: 4; 作者李凌均金兵马艳丽韩捷郝旺身; 机构郑州大学机械工程学院; 出处《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第4期86-91,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51405453); 文摘针对滚动轴承故障信号的非平稳性特征以及其退化状态难以识别的问题,提出了基于多维经验模态分解(MEMD)与多元多尺度熵(MMSE)的退化特征提取方法.该方法利用多维经验模态算法在多尺度化过程中能够有效地捕获信号不同尺度的成分的特性,更好地区分了不同退化状态的复杂度.首先,利用MEMD算法对滚动轴承不同退化状态对应的多通道信号进行同步自适应分解;然后,对多尺度IMF分量重构的信号进行多元多尺度熵分析.对试验信号进行处理,结果表明,该方法能有效反映滚动轴承退化趋势.; 关键词多维经验模态分解多元多尺度熵多尺度化滚动轴承退化趋势; Keywords MEMD MMSE multiscalization roller bearing degradation trend; 分类号 TH212 [机械工程—机械制造及自动化] TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名井中微地震监测记录强背景干扰信号压制方法被引量：7: 5; 作者冷佳宣喻志超冯方方张逸伦何川; 机构北京大学地球与空间科学学院国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心) 中国科学院地质与地球物理研究所; 出处《石油物探》 CSCD 北大核心 2021年第5期738-750,共13页; 基金国家科技重大专项课题“MEMS技术及工业化试验”(2017ZX05008-008)资助。; 文摘井中微地震监测过程中因压裂施工、井筒噪声和仪器噪声等因素可能产生持续的强能量背景干扰信号。这些干扰信号严重影响了有效微地震事件的识别与初至拾取,它们具有时变非平稳随机信号特点,常规时域或频域滤波的预处理方法对其压制效果并不理想,过度滤波则可能对有效微地震信号造成损害。针对上述问题,以井中微地震监测三分量记录信号之间的同步与相关分析为基础,提出了基于多维经验模态分解的微地震监测记录中背景干扰信号的识别与压制方法。该方法通过对三分量微地震监测记录进行多维经验模态分解,获得不同阶次的本征模态函数分量,然后根据偏振属性的变化从中识别并去除与背景干扰信号对应的成分,以达到净化监测记录的目的。实际资料处理结果表明,与常规预处理方法相比,此方法能够有效识别和压制持续背景干扰信号,显著降低监测记录的噪声水平,有助于改善弱信噪比微地震信号的识别及初至拾取的效果。; 关键词微地震监测水力压裂背景干扰信号压制多维经验模态分解本征模态函数信号识别; Keywords microseismic monitoring hydro-fracturing background noise suppression multivariate empirical mode decomposition intrinsic mode function signal recognition; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征融合与ResNet的行星齿轮箱故障诊断被引量：24: 6; 作者魏秀业程海吉贺妍赵峰贺全玲; 机构中北大学先进制造技术山西省重点实验室中北大学机械工程学院; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期213-222,共10页; 基金中北大学先进制造技术山西省重点实验室开放基金(XJZZ202002) 山西省青年基金(201901D211201)项目资助。; 文摘针对行星齿轮箱振动信号相互耦合和故障诊断不准确等问题,提出一种基于特征融合与深度残差网络(ResNet)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对采集到的行星轮裂纹、磨损,太阳轮断齿及复合故障等模拟故障振动信号应用多维集成经验模态分解(MEEMD)和VMD进行分解,分别筛选确定有效分量。然后,将筛选出的有效特征进行融合,分别应用传统卷积神经网络(CNN)和深度残差网络对其进行分类识别。结果发现,深度残差网络,分类准确度更高,可达95%以上。最后,应用深度残差对特征融合前后数据的分类准确度进行了比较。融合前准确度最高只达91.16%,低于融合的97.18%。可见,该方法对行星齿轮箱耦合振动信号的处理和故障诊断非常有效。; 关键词多维集成经验模态分解 VMD 卷积神经网络深度残差网络行星齿轮箱故障诊断; Keywords multi-dimensional ensemble empirical mode decomposition(MEEMD) visual merchandise design(VMD) CNN ResNet planetary gearbox fault diagnosis; 分类号 TN10 [电子电信—物理电子学] TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于全矢融合与多维经验模态分解的滚动轴承退化过程频谱结构研究	马艳丽金兵张学欣韩捷	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于快速多维经验模态分解的北半球冬季近地表气温和积雪覆盖频率变化趋势提取	刘权姚凤梅	《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	经验模态分解理论及其应用	郝欢王华力魏勤	《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心	2016	19	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于MEMD与MMSE的滚动轴承退化特征提取方法	李凌均金兵马艳丽韩捷郝旺身	《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	井中微地震监测记录强背景干扰信号压制方法	冷佳宣喻志超冯方方张逸伦何川	《石油物探》 CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于特征融合与ResNet的行星齿轮箱故障诊断	魏秀业程海吉贺妍赵峰贺全玲	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2022	24	在线阅读下载PDF 职称材料