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总体平均经验模式分解与1.5维谱方法的研究 被引量:73
1
作者 陈略 訾艳阳 +1 位作者 何正嘉 成玮 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期94-98,共5页
针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方... 针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障. 展开更多
关键词 总体平均经验模式分解 1.5维谱 特征提取 齿轮裂纹故障
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基于总体平均经验模式分解近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法 被引量:9
2
作者 张淑清 黄文静 +3 位作者 胡永涛 宿新爽 陆超 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第22期3048-3054,共7页
针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP... 针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 总体平均经验模式分解 近似熵 混合粒子群神经网络
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基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵退化特征提取方法 被引量:6
3
作者 姜万录 孔德田 +2 位作者 李振宝 佟祥伟 岳文德 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期202-209,共8页
针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。... 针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。其次,求取各个分量与原始信号的相关性,选取相关性较高的前几个分量作为有效分量并求其模糊熵,实现液压泵的退化特征提取,形成特征向量。最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例,使用基于变量预测模型的模式识别方法对提取的特征向量进行验证。实验结果表明,该液压泵退化特征提取方法具有较高的精度,使退化状态识别的准确率提高到了100%。 展开更多
关键词 计量学 液压泵 状态识别 完备总体经验模态分解 模糊熵 退化特征提取 变量预测模型
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改进的噪声总体集合经验模式分解方法在轴承故障诊断中的应用 被引量:5
4
作者 阮荣刚 李友荣 +1 位作者 易灿灿 肖涵 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第1期153-157,共5页
在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improv... 在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)轴承故障诊断方法。通过对比分析仿真信号和实测信号可以得知:ICEEMDAN方法可以改善信号重构质量,具有良好的自适应性,能够提高故障信号的信噪比,从而可以有效地识别并提取有用的故障特征信息。 展开更多
关键词 自适应噪声总体集合经验模式分解 本征模态函数 故障诊断 特征提取
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完备总体平均局部特征尺度分解及其在转子故障诊断中的应用 被引量:13
5
作者 郑近德 程军圣 +1 位作者 聂永红 罗颂荣 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期637-646,共10页
作为对经验模态分解(EMD)的改进,局部特征尺度分解(LCD)也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解(EEMD)和完备的EEMD(CEEMD)等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IM... 作为对经验模态分解(EMD)的改进,局部特征尺度分解(LCD)也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解(EEMD)和完备的EEMD(CEEMD)等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IMF分量定义等。针对此,提出了一种完备的总体平均局部特征尺度分解(CELCD),并通过仿真信号将CELCD方法与CEEMD进行了对比,结果表明CELCD能够有效抑制LCD模态混淆,而且在抑制伪分量的产生,提高正交性和分量的精确性等方面具有一定的优越性。最后论文将CELCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 模态混淆 局部特征尺度分解 完备总体平均局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解
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基于多尺度分解的微地震噪声压制与初至检测方法研究 被引量:8
6
作者 唐杰 温雷 +1 位作者 李聪 戚瑞轩 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期517-523,共7页
地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提... 地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提出了一种自适应间隔阈值去除固有模态中噪声成分的方法,最后将去噪后的分量相加重构去噪后的信号。应用Hilbert变换计算每个分量的振幅,然后计算持续能量比,利用给定的阈值找到局部最大值,计算得到高能量的地震信号的到达时间。理论模型数据及实际微地震资料的处理结果表明,去噪后数据的信噪比得到了改进,相对于传统的空间域滤波与变换域阈值去噪,该去噪方法具有显著的优势及较好的应用价值,与Hilbert变换结合的初至检测方法可以有效地检测微地震信号初至。 展开更多
关键词 微地震 随机噪声压制 改进的完备总体经验模态分解 固有模态函数 自适应间隔阈值 重构 初至检测
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基于参数优化的ICEEMDAN滚动轴承故障诊断
7
作者 李雨晴 马洁 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期21-27,共7页
滚动轴承长期处于噪声污染的工作环境中,其故障诊断常受到噪声干扰,难以对故障特征信息进行有效提取。针对此问题,提出基于冠豪猪优化算法(CPO)的改进自适应噪声完备经验模式分解(ICEEMDAN)联合卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。通过CP... 滚动轴承长期处于噪声污染的工作环境中,其故障诊断常受到噪声干扰,难以对故障特征信息进行有效提取。针对此问题,提出基于冠豪猪优化算法(CPO)的改进自适应噪声完备经验模式分解(ICEEMDAN)联合卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。通过CPO对ICEEMDAN的白噪声幅值权重及噪声添加次数进行参数寻优,将最优参数返回并进行信号分解,以最小包络熵作为相关度函数,筛选出相关程度高的特征模态分量(IMF);将重构的有效特征分量IMF转化为特征向量并输入到CNN模型中,从而实现轴承的故障诊断。与已有模型进行对比,结果表明:该方法具有较强的泛化能力,诊断精度明显优于现有方法,并且具有更高的诊断效率。 展开更多
关键词 故障诊断 冠豪猪优化算法(CPO) 改进自适应噪声完备经验模式分解(ICEEMDAN) 卷积神经网络(CNN)
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改进的HHT变换在光纤振动模式识别中的应用 被引量:7
8
作者 王艳歌 程丹 刘继红 《现代电子技术》 北大核心 2019年第9期22-25,共4页
针对双马赫-曾德尔(M-Z)干涉型光纤振动传感系统输出信号非线性、非平稳特点,提出基于互补总体经验模态分解(CEEMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)模式识别算法。该算法采用CEEMD将振动信号分解成多个本征模态函数(IMF),利用各阶IMF的归一化自... 针对双马赫-曾德尔(M-Z)干涉型光纤振动传感系统输出信号非线性、非平稳特点,提出基于互补总体经验模态分解(CEEMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)模式识别算法。该算法采用CEEMD将振动信号分解成多个本征模态函数(IMF),利用各阶IMF的归一化自相关函数筛选出噪声分量进行中值滤波;然后对各阶IMF分量做Hilbert变换,基于Hilbert边际能量谱构造特征向量;最后利用概率神经网络(PNN)实现振动信号的模式识别。对四种典型光纤振动信号的实验验证表明,算法的平均正确识别率最低可达85%。 展开更多
关键词 HHT应用 光纤振动传感技术 模式识别 双马赫-曾德尔干涉仪 互补总体经验模态分解 信号分解 信号消噪 信号特征提取
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基于改进CEEMD的超声检测信号自适应降噪 被引量:8
9
作者 孙灵芳 徐曼菲 +1 位作者 朴亨 李霞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第20期225-232,共8页
针对超声时域检测污垢数据的非平稳性和模态混叠难以实现污垢特征分离的问题,对于采用功率谱密度判定噪声区间的CEEMD分解,进而直接舍弃高频分量容易造成有效信息损失的不足,以及传统小波降噪易造成重构信号的变形等缺陷,提出基于CEEMD... 针对超声时域检测污垢数据的非平稳性和模态混叠难以实现污垢特征分离的问题,对于采用功率谱密度判定噪声区间的CEEMD分解,进而直接舍弃高频分量容易造成有效信息损失的不足,以及传统小波降噪易造成重构信号的变形等缺陷,提出基于CEEMD自相关函数的自适应软阈值降噪,引入模态自相关特性曲线判定含有噪声成分较多的IMF分量,并结合小波自适应软阈值方法拾取噪声分量中的高频有用信号。仿真分析和实验研究表明:基于CEEMD和自相关的自适应降噪方法优于传统小波阈值和单纯的CEEMD,且能很好的解决模态混叠问题,提取出污垢特征信号,对超声检测信号的处理具有重要意义。 展开更多
关键词 超声检测 完备总体经验模式分解 自相关函数 自适应 降噪
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基于改进CEEMD的薄层污垢超声检测信号去噪 被引量:18
10
作者 孙灵芳 王彤彤 +2 位作者 徐曼菲 李霞 朴亨 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2879-2887,共9页
对换热管污垢回波振型特征有效提取是实现污垢厚度定量检测的关键。针对薄层污垢回波声束能量不集中,易产生模态混叠等特点,提出一种基于改进CEEMD的小波收缩阈值信号处理方法。首先引入夹角余弦计算原始信号与固有模态函数相似程度,判... 对换热管污垢回波振型特征有效提取是实现污垢厚度定量检测的关键。针对薄层污垢回波声束能量不集中,易产生模态混叠等特点,提出一种基于改进CEEMD的小波收缩阈值信号处理方法。首先引入夹角余弦计算原始信号与固有模态函数相似程度,判断信号和噪声主导模态分界点,并结合能量密度谱判断分界点选取准确性,然后利用小波收缩阈值方法拾取噪声主导模态中的细节信息,最后重构得到降噪后信号。仿真和实验结果表明:该方法分界点判断准确性较高,去噪效果优于传统小波阈值方法,数值模拟与实验结果一致,对薄层污垢回波振型特征提取有重要指导意义。 展开更多
关键词 完备总体经验模态分解 夹角余弦 薄层污垢 数值模拟 实验检测
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联合改进CEEMD与近似熵的脑电去噪方法 被引量:12
11
作者 张欢 刘燕 +4 位作者 佟宝同 赵凌霄 杨莹雪 王玉平 戴亚康 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期53-58,共6页
针对现有完备总体经验模态分解方法在脑电去噪中的模态筛选偏差问题,结合改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)与近似熵,提出一种新的脑电(EEG)信号去噪方法。对EEG信号进行ICEEMD分解,得到一系列本征模态函数(IMF),再对IMF分别计算近似... 针对现有完备总体经验模态分解方法在脑电去噪中的模态筛选偏差问题,结合改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)与近似熵,提出一种新的脑电(EEG)信号去噪方法。对EEG信号进行ICEEMD分解,得到一系列本征模态函数(IMF),再对IMF分别计算近似熵,比较并选择近似熵值最大的IMF作为去噪后的信号。基于模拟信号和真实脑电信号的实验结果表明,与添加自适应噪声的完备总体经验模态分解方法相比,该方法能得到更清晰稳定的去噪结果,并且解决了IMF盲目选取导致的去噪失准及虚假模态等问题。 展开更多
关键词 脑电 去噪 本征模态函数 完备总体经验模态分解 近似熵
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基于CEEMD和小波包阈值的组合降噪及泄流结构的模态识别方法 被引量:20
12
作者 胡剑超 练继建 +1 位作者 马斌 董霄峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第17期1-9,共9页
水流荷载激励下,泄流结构模态识别的实测振动信号常受噪声干扰。以往EEMD算法有添加白噪声造成非标准IMF导致的模态分裂问题及IMF有噪声残余不能完整重构信号的完备性问题。而完备总体经验模态分解(CEEMD)法,通过在信号分解的每一层面... 水流荷载激励下,泄流结构模态识别的实测振动信号常受噪声干扰。以往EEMD算法有添加白噪声造成非标准IMF导致的模态分裂问题及IMF有噪声残余不能完整重构信号的完备性问题。而完备总体经验模态分解(CEEMD)法,通过在信号分解的每一层面添加特定高斯白噪声,利用分解后第一阶分量加总平均得到唯一余量计算固有模态函数,克服了EEMD的缺点;同时提出CEEMD与小波包阈值结合的组合降噪方法,运用到向家坝水弹性模型实测振动信号降噪中,验证了该组合方法降噪的有效性;为了提高带噪振动响应模态识别的精度,基于数据相关技术,利用Markov参数构造相关矩阵R,用该相关矩阵重构Hankel矩阵后SVD分解得到系统最小实现,即数据相关特征系统实现法(ERA/DC)。将滤波降噪结合模态识别的整套方法,应用到锦屏一级拱坝的泄流实测振动响应中,得到了较好的应用效果。 展开更多
关键词 泄流结构 滤波降噪 完备总体经验模态分解 小波包 模态识别 相关特征系统实现法
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基于快速谱峭度图的EEMD内禀模态分量选取方法 被引量:20
13
作者 蒋超 刘树林 +1 位作者 姜锐红 王波 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1173-1178,1206,共6页
针对在总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的多个内禀模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)中,如何选取出反应故障特征的敏感IMF的问题,提出一种基于快速谱峭度图的敏感IMF选取方法。由EEMD... 针对在总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的多个内禀模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)中,如何选取出反应故障特征的敏感IMF的问题,提出一种基于快速谱峭度图的敏感IMF选取方法。由EEMD分解获得的一组无模式混淆的IMF,计算原信号及各个IMF的快速谱峭度图,选择每个快速谱峭度图中谱峭度最大值所处的频带作为参考频带,比较各个IMF的参考频带与原信号谱峭度最大值所处频带之间的从属关系,筛选出反应故障特征的敏感IMF,为后续故障诊断提供特征信息。将该方法应用于模拟仿真信号及滚动轴承滚动体故障信号,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 总体平均经验模式分解 快速谱峭度图 冲击信号 故障诊断
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基于EEMD样本熵和GK模糊聚类的机械故障识别 被引量:31
14
作者 王书涛 李亮 +1 位作者 张淑清 孙国秀 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第22期3036-3040,3044,共6页
针对目前各种机械故障诊断方法的局限性,提出了基于总体平均经验模式分解(EEMD)样本熵和GK模糊聚类的故障特征提取和分类方法,建立了一种机械故障准确识别的有效途径。首先,对机械振动信号进行EEMD分解,得到若干不同时间尺度的固有模态... 针对目前各种机械故障诊断方法的局限性,提出了基于总体平均经验模式分解(EEMD)样本熵和GK模糊聚类的故障特征提取和分类方法,建立了一种机械故障准确识别的有效途径。首先,对机械振动信号进行EEMD分解,得到若干不同时间尺度的固有模态函数(IMF)分量。其次,通过相关性分析和能量相结合的准则对IMF分量进行筛选,并将筛选出的IMF分量的样本熵组成故障特征向量。最后,将构造的特征向量输入到GK模糊聚类分类器中进行聚类识别。实验及工程实例证明了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 总体平均经验模式分解(EEMD) 样本熵 GK模糊聚类 机械故障识别
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奇异值熵和支持向量机的齿轮故障诊断 被引量:24
15
作者 张超 陈建军 +1 位作者 杨立东 徐亚兰 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期600-604,665,共5页
提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先,通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模式分量,将得到的若干个本征... 提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先,通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模式分量,将得到的若干个本征模式分量自动形成初始特征向量矩阵;然后,对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为故障特征向量,并对其进行归一化,求得奇异值熵,根据奇异值熵值大小可以判断齿轮的故障类型;最后,将奇异值故障特征向量作为支持向量机的输入,判断齿轮的工作状态和故障类型。试验结果表明,即使在小样本情况下,基于EEMD奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法仍能有效地识别齿轮的工作状态和故障类型。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解 奇异值熵 支持向量机 本征模式分量 故障诊断
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基于EEMD模糊熵的PCA-GG滚动轴承聚类故障诊断 被引量:28
16
作者 许凡 方彦军 张荣 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2631-2642,共12页
针对滚动轴承故障诊断中振动信号的熵特征向量维数高的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解、模糊熵、主成分分析、GG(Gath-Geva)聚类算法相结合的滚动轴承聚类故障诊断法。采用经验模式分解与总体平均经验模式分解分别对滚动轴承的... 针对滚动轴承故障诊断中振动信号的熵特征向量维数高的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解、模糊熵、主成分分析、GG(Gath-Geva)聚类算法相结合的滚动轴承聚类故障诊断法。采用经验模式分解与总体平均经验模式分解分别对滚动轴承的原始信号进行分解,得到若干个固有模式分量,并使用样本熵与模糊熵计算其熵值。通过主成分分析法对熵特征向量进行可视化降维,并作为模糊C均值、GK(GustafsonKessel)与GG聚类算法的输入,实现对滚动轴承的故障诊断。利用分类系数和平均模糊熵对上述聚类结果进行评价与对比。通过实验表明,所设计的模型能对熵特征向量进行可视化降维,且其故障识别聚类效果优于其他方法。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 模糊熵 总体平均经验模式分解 Gath-Geva聚类
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EEMD的非平稳信号降噪及其故障诊断应用 被引量:27
17
作者 吕建新 吴虎胜 田杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第28期223-227,共5页
针对往复机械振动信号的瞬时非线性、非平稳特性,提出一种基于总体平均经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与过零率分析相结合的自适应降噪方法,并与能量矩、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结合应用于... 针对往复机械振动信号的瞬时非线性、非平稳特性,提出一种基于总体平均经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与过零率分析相结合的自适应降噪方法,并与能量矩、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结合应用于故障诊断。利用EEMD对非平稳振动信号进行自适应的分解,有效抑制经典经验模式分解的可能出现的模式混叠现象,再以所得的各固有模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的过零率作为噪声评判准则,重构过零率阈值范围内的非噪声分量以实现信号降噪。另外,计算非噪声分量的能量矩作为故障特征提输入二叉树支持向量机实现的柴油机故障诊断验证了该方法有效性。 展开更多
关键词 往复机械 信号降噪 特征提取 过零率分析 总体平均经验模式分解 能量矩
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一种基于EEMD-SVD和FCM的轴承故障诊断方法 被引量:10
18
作者 张立国 康乐 +1 位作者 金梅 李盼 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期67-70,共4页
提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)的模糊C均值聚类(FCM)相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承信号进行EEMD分解,得到若干个平稳的本征模函数(IMF),再通过相关性分析筛选包含主要信息的前几个分量... 提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)的模糊C均值聚类(FCM)相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承信号进行EEMD分解,得到若干个平稳的本征模函数(IMF),再通过相关性分析筛选包含主要信息的前几个分量进行奇异值分解,然后将得到的奇异值矩阵作为特征向量,通过FCM模糊聚类进行识别。实验结果表明,此方法可有效地对轴承故障类型进行识别。 展开更多
关键词 计量学 总体平均经验模式分解 奇异值分解 模糊C均值聚类 轴承故障诊断
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改进的希尔伯特-黄变换在储层预测中的应用 被引量:15
19
作者 梁岳 顾汉明 姚知铭 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期606-615,共10页
希尔伯特-黄(Hilbert-Huang transform,HHT)变换是一种非线性非平稳信号处理技术,在复杂地震信号处理方面比传统的时频分析方法更为有效,但该方法存在模态混叠和端点效应等问题,导致信号处理的精度下降。为此,提出了基于自回归(AR)模型... 希尔伯特-黄(Hilbert-Huang transform,HHT)变换是一种非线性非平稳信号处理技术,在复杂地震信号处理方面比传统的时频分析方法更为有效,但该方法存在模态混叠和端点效应等问题,导致信号处理的精度下降。为此,提出了基于自回归(AR)模型预测的完备总体经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对希尔伯特-黄变换加以改进:在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)过程中加入成对的辅助白噪声,降低了由信号中随机噪声引起模态混叠问题;并利用AR模型在信号端点预测出极值点并对其进行包络线拟合,较好地抑制了端点效应。应用改进后的方法提取实际地震记录的瞬时振幅和瞬时频率并进行储层预测,预测结果与测井资料所反映的储层信息吻合度很高,证明该方法能够更为准确有效地反映储层特征。 展开更多
关键词 时频分析 希尔伯特-黄变换 模态混叠 端点效应 AR模型 完备总体经验模态分解 储层预测
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改进的自适应EEMD方法及其应用 被引量:11
20
作者 何星 王宏力 +1 位作者 姜伟 王林 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期869-873,共5页
针对目前总体经验模式分解(EEMD)方法中两个参数依靠人工选择难以准确获取的问题,提出了一种可自适应确定二者取值的改进EEMD方法。首先通过提取信号中的高频成分来确定加入白噪声的幅值,再根据减小白噪声影响的统计规律得到总体平均次... 针对目前总体经验模式分解(EEMD)方法中两个参数依靠人工选择难以准确获取的问题,提出了一种可自适应确定二者取值的改进EEMD方法。首先通过提取信号中的高频成分来确定加入白噪声的幅值,再根据减小白噪声影响的统计规律得到总体平均次数。同时,为提高分解效率及降低白噪声影响,在EEMD过程中引入有限带宽高斯白噪声消除模态混叠,实现对信号的快速准确分解。信号仿真试验表明改进EEMD方法可以得到比EMD和原始EEMD更加高效的分解结果。最后将其应用于混合信号输入的模拟电路故障特征提取中,以输出响应EEMD分解得到的IMF能量作为特征进行不同故障的分类,仿真结果表明该方法提取的电路各状态特征可作为故障识别和诊断的依据。 展开更多
关键词 总体经验模式分解 自适应 白噪声 模拟电路 故障特征
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