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互补集合经验模式分解与奇异值能量谱在风电齿轮故障识别中的应用被引量：6: 1; 作者张文斌江洁 +3 位作者俞利宾郭德伟闵洁普亚松《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期137-143,共7页; 针对风电机组齿轮系统故障模式的有效识别问题,提出一种互补集合经验模式分解(CEEMD)与奇异值能量谱相结合的故障识别方法。利用CEEMD将齿轮非平稳信号分解为有限个平稳的本征模态函数,并将其组成初始特征向量矩阵,对矩阵进行奇异值分... 展开更多; 关键词故障分析齿轮信号处理互补集合经验模式分解奇异值能量谱; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于奇异值能量谱的Morlet小波尺度优化被引量：5: 2; 作者耿宇斌赵学智《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第15期133-139,共7页; 针对尺度对Morlet小波变换结果具有决定性影响的问题,提出一种奇异值能量谱方法,实现Morlet小波尺度的优化并提取故障特征。首先采用Shannon熵的方法优化Morlet小波中心频率与带宽参数,针对Shannon熵计算结果中无明确极小值点的情况,通... 展开更多; 关键词 MORLET小波 Shannon熵奇异值能量谱特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

奇异值能量差分谱在信号降噪中的应用被引量：7: 3; 作者张文斌《工矿自动化》北大核心 2014年第10期25-28,共4页; 为了提高现场采集信号的信噪比,针对奇异值分解中重构矩阵有效阶次确定难的问题,提出了一种基于奇异值能量差分谱的信号降噪方法。该方法根据有用信号与噪声能量的差异性,通过构造信号的奇异值能量差分谱,将能量差分谱曲线中最大峰值点... 展开更多; 关键词奇异值分解奇异值能量差分谱降噪信号处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LCD与奇异值能量差分谱的齿轮故障诊断方法被引量：3: 4; 作者丁伟陈可弟《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第2期193-197,共5页; 齿轮是机械传动中的重要组成部分,其故障的发生已经成为影响设备可靠、稳定运行的主要因素。提出一种基于改进局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)与奇异值能量差分谱(Energy Difference Spectrum of Singu... 展开更多; 关键词振动与波 LCD 模糊熵奇异值能量差分谱 SVM 故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的差分奇异值比谱及其在轮对轴承故障诊断中的应用被引量：11: 5; 作者黄晨光林建辉 +1 位作者丁建明刘泽潮《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期17-26,共10页; 因滚动体和保持架的随机滑动,轴承故障信号多为伪循环平稳信号。针对这种情况,提出了应用周期截断矩阵的奇异值分解的轮对轴承故障诊断方法。研究了轴承故障伪循环平稳信号的奇异值分布,结合奇异值能量差分和奇异值比,提出了一种新的能... 展开更多; 关键词轮对轴承能量差分奇异值比谱周期截断矩阵奇异值分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于中值滤波-奇异值分解的胶合板拉伸声发射信号降噪方法研究被引量：19: 6; 作者徐锋刘云飞《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期135-140,共6页; 为了去除声发射信号中的随机噪声与脉冲干扰,提高有用信号质量,提出一种中值滤波与奇异值分解相结合的降噪方法。该方法首先对原始声发射信号进行中值滤波,去除幅值较大的异常值,其次对去除异常值的信号序列进行相空间重构和奇异值分解... 展开更多; 关键词降噪声发射信号中值滤波-奇异值分解奇异值能量差分谱; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法被引量：10: 7; 作者周洋向阳 +1 位作者黄陈哲黄进安《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第4期212-217,253,共7页; 对难以提取处于微弱故障状态的滚动轴承非线性、非平稳时变特性振动信号中故障特征频率的问题,提出基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子联合诊断方法。首先,对预处理后轴承微弱故障信号进行VMD分解,根据各模态分量(IMF)中心频率确定... 展开更多; 关键词振动与波微弱故障变分模态分解奇异值能量标准谱 TEAGER能量算子; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名互补集合经验模式分解与奇异值能量谱在风电齿轮故障识别中的应用被引量：6: 1; 作者张文斌江洁俞利宾郭德伟闵洁普亚松; 机构红河学院工学院; 出处《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期137-143,共7页; 基金国家自然科学基金(51769007) 云南省中青年学术带头人后备人才(2014HB026) 云南省高校重点实验室建设计划(2018ZD)022。; 文摘针对风电机组齿轮系统故障模式的有效识别问题,提出一种互补集合经验模式分解(CEEMD)与奇异值能量谱相结合的故障识别方法。利用CEEMD将齿轮非平稳信号分解为有限个平稳的本征模态函数,并将其组成初始特征向量矩阵,对矩阵进行奇异值分解并求出风电齿轮不同工况下的奇异值能量谱分布,以奇异值能量谱为元素构造特征向量,通过计算不同工况振动信号的灰色关联度来判断齿轮的故障类型。实例表明,该方法能有效应用于风电机组齿轮系统的故障诊断。; 关键词故障分析齿轮信号处理互补集合经验模式分解奇异值能量谱; Keywords failure analysis gear signal processing complementary ensemble empirical mode decomposition(CEEMD) singular value energy spectrum; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于奇异值能量谱的Morlet小波尺度优化被引量：5: 2; 作者耿宇斌赵学智; 机构华南理工大学机械与汽车工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第15期133-139,共7页; 基金国家自然科学基金(51375178) 广东省自然科学基金(S2012010008789)资助项目; 文摘针对尺度对Morlet小波变换结果具有决定性影响的问题,提出一种奇异值能量谱方法,实现Morlet小波尺度的优化并提取故障特征。首先采用Shannon熵的方法优化Morlet小波中心频率与带宽参数,针对Shannon熵计算结果中无明确极小值点的情况,通过比较不同参数下的小波变换结果,得到了最优小波参数。然后,根据实际频率与尺度的对应关系,选择有效尺度范围进行连续Morlet小波变换。最后,将每一尺度下的小波系数进行奇异值分解并计算奇异值能量谱,通过选择能量谱峰值来确定最优尺度参数,实现对故障特征的提取。对仿真信号和实际轴承信号的分析表明,此方法克服了以往方法的缺点,在低信噪比时具有良好的故障特征提取效果。; 关键词 MORLET小波 Shannon熵奇异值能量谱特征提取; Keywords Morlet wavelet Shannon entropy energy spectrum of singular value feature extraction; 分类号 TH911 [机械工程] TH165 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名奇异值能量差分谱在信号降噪中的应用被引量：7: 3; 作者张文斌; 机构红河学院工学院; 出处《工矿自动化》北大核心 2014年第10期25-28,共4页; 基金云南省基础研究计划面上项目(2013FB062) 云南省教育厅科研基金项目(2012C197); 文摘为了提高现场采集信号的信噪比,针对奇异值分解中重构矩阵有效阶次确定难的问题,提出了一种基于奇异值能量差分谱的信号降噪方法。该方法根据有用信号与噪声能量的差异性,通过构造信号的奇异值能量差分谱,将能量差分谱曲线中最大峰值点作为重构信号的有效阶次来实现有用信号和噪声的分离,能够使信号奇异值降噪阶次得到合理确定,较好地保护了原始信号中有用信息的完整性,获得了较大的信噪比,对后续进行信号特征的准确提取和分析至关重要。仿真和实例分析结果验证了该方法的有效性。; 关键词奇异值分解奇异值能量差分谱降噪信号处理; Keywords singular value decomposition energy difference spectrum of singular value noise reduction signal processing; 分类号 TD655 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LCD与奇异值能量差分谱的齿轮故障诊断方法被引量：3: 4; 作者丁伟陈可弟; 机构江苏信息职业技术学院汽车工程学院中国矿业大学机电工程学院; 出处《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第2期193-197,共5页; 基金江苏高校优势学科建设工程资助项目(SZB-2014-37); 文摘齿轮是机械传动中的重要组成部分,其故障的发生已经成为影响设备可靠、稳定运行的主要因素。提出一种基于改进局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)与奇异值能量差分谱(Energy Difference Spectrum of Singular Value,EDSSV)的齿轮故障诊断方法。首先,利用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)对信号进行延拓处理,抑制LCD分解过程中产生的端点效应,分析改进后LCD算法的精确性和可靠性;然后结合奇异值能量差分谱降噪理论,有效剔除各ISC中噪声成分,重构信号频谱,提高信噪比;最后计算分解得到的内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC)模糊熵(Fuzzy Entropy,FE)特征集,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。实验研究表明,提出的基于改进LCD与奇异值能量差分谱的齿轮故障诊断方法能有效诊断出齿轮故障类型。; 关键词振动与波 LCD 模糊熵奇异值能量差分谱 SVM 故障诊断; Keywords vibration and wave local characteristic-scale decomposition(LCD) fuzzy entropy energy difference spectrum of singular value(EDSSV) support vector machine(SVM) fault diagnosis; 分类号 TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的差分奇异值比谱及其在轮对轴承故障诊断中的应用被引量：11: 5; 作者黄晨光林建辉丁建明刘泽潮; 机构西南交通大学牵引动力国家重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期17-26,共10页; 基金国家自然科学基金(51305358) 国家重点研发计划先进轨道交通重点专项(2017YFB1201004); 文摘因滚动体和保持架的随机滑动,轴承故障信号多为伪循环平稳信号。针对这种情况,提出了应用周期截断矩阵的奇异值分解的轮对轴承故障诊断方法。研究了轴承故障伪循环平稳信号的奇异值分布,结合奇异值能量差分和奇异值比,提出了一种新的能量差分奇异值比谱作为周期截断矩阵的嵌入维度计算方法;利用能量差分奇异值比谱计算嵌入维度并利用轮对轴承振动信号构造周期截断矩阵,对矩阵进行奇异值分解,并提出利用差分能量谱确定奇异值有效秩阶次并重构矩阵从而分离出周期信号;对该信号做包络分析以实现轮对轴承的故障诊断。应用轮对实验台的复合故障轴承振动数据对该方法进行验证,结果表明,所提方法能够有效提取轴承外圈、滚动体及保持架的特征频率的基频及其倍频,与传统应用Hankel矩阵进行奇异值分解降噪方法相比,该方法抗干扰能力显著,能够分离同频带的不同故障周期信号,且得到的包络谱谱线清晰,谐波丰富,使故障诊断的可靠性得到了显著提高。; 关键词轮对轴承能量差分奇异值比谱周期截断矩阵奇异值分解; Keywords wheelset bearing energy difference singular value ratio spectrum periodic segment matrix singular value decomposition; 分类号 U211 [交通运输工程—道路与铁道工程] U270 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于中值滤波-奇异值分解的胶合板拉伸声发射信号降噪方法研究被引量：19: 6; 作者徐锋刘云飞; 机构南京林业大学信息科学技术学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期135-140,共6页; 基金南京林业大学"十五"人才基金(163070505); 文摘为了去除声发射信号中的随机噪声与脉冲干扰,提高有用信号质量,提出一种中值滤波与奇异值分解相结合的降噪方法。该方法首先对原始声发射信号进行中值滤波,去除幅值较大的异常值,其次对去除异常值的信号序列进行相空间重构和奇异值分解,最后针对确定重构阶数这一难点,提出奇异值能量差分谱概念,并利用能量差分谱的较大峰值位置来确定奇异值的重构阶数,以实现降噪。数值仿真和五层胶合板强度测试的实测数据分析表明,该方法能够有效地保留原有信号的特征,并能最大限度地消除噪声,提高信噪比。; 关键词降噪声发射信号中值滤波-奇异值分解奇异值能量差分谱; Keywords de-noising acoustic emission signal median filtering-singular value decomposition energy difference spectrum of singular value; 分类号 TB529 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法被引量：10: 7; 作者周洋向阳黄陈哲黄进安; 机构武汉理工大学能源与动力工程学院武汉理工大学船舶动力系统运用技术交通行业重点实验室; 出处《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第4期212-217,253,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(51279148,51079118); 文摘对难以提取处于微弱故障状态的滚动轴承非线性、非平稳时变特性振动信号中故障特征频率的问题,提出基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子联合诊断方法。首先,对预处理后轴承微弱故障信号进行VMD分解,根据各模态分量(IMF)中心频率确定最优模态数K,再由各IMF分量峭度和相关系数指标确定包含故障信号的敏感IMF。然后,对选取模态分量的Hankel矩阵进行SVD分解,由奇异值能量标准谱确定有效奇异值数量,实现对信号的降噪重构。最后,利用瞬时Teager能量算子及其频谱分析识别微弱故障产生的周期性冲击特征频率。运用该方法处理滚动轴承微弱故障信号,能准确提取故障特征频率及倍频,文中证明了其准确性和有效性。; 关键词振动与波微弱故障变分模态分解奇异值能量标准谱 TEAGER能量算子; Keywords vibration and wave weak fault variational mode decomposition singular value energy standard spectrum Teager energy operator; 分类号 TH113.1 [机械工程—机械设计及理论] TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 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	互补集合经验模式分解与奇异值能量谱在风电齿轮故障识别中的应用	张文斌江洁俞利宾郭德伟闵洁普亚松	《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于奇异值能量谱的Morlet小波尺度优化	耿宇斌赵学智	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	奇异值能量差分谱在信号降噪中的应用	张文斌	《工矿自动化》北大核心	2014	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于LCD与奇异值能量差分谱的齿轮故障诊断方法	丁伟陈可弟	《噪声与振动控制》 CSCD	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种新的差分奇异值比谱及其在轮对轴承故障诊断中的应用	黄晨光林建辉丁建明刘泽潮	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2020	11	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于中值滤波-奇异值分解的胶合板拉伸声发射信号降噪方法研究	徐锋刘云飞	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2011	19	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法	周洋向阳黄陈哲黄进安	《噪声与振动控制》 CSCD	2019	10	在线阅读下载PDF 职称材料