局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的主要思想是把一个时间序列的信号,分解成不同尺度的包络信号和纯调频信号,然后获得信号的时频分布。LMD算法用极值点来定义局部均值函数和局域包络函数,然后用滑动平均来平滑均值和包络函...局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的主要思想是把一个时间序列的信号,分解成不同尺度的包络信号和纯调频信号,然后获得信号的时频分布。LMD算法用极值点来定义局部均值函数和局域包络函数,然后用滑动平均来平滑均值和包络函数,针对用滑动平均平滑均值和包络函数误差较大的缺点,提出了采用三次样条对上、下极值点分别插值求得上下包络线,然后由上下包络线的平均获得局部平均函数,由上下包络线相减的绝对值获得局部包络的方法。通过对非线性和实例振动信号的实验研究表明,基于样条的LMD方法的分析精度比LMD方法高。展开更多
论述了局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的定义和算法。结合局域均值分解、包络分析和支持向量机(Support vector machine,SVM)的各自特点,提出了一种基于LMD包络谱和SVM的滚动轴承故障诊断方法,该方法先对滚动轴承振动信号...论述了局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的定义和算法。结合局域均值分解、包络分析和支持向量机(Support vector machine,SVM)的各自特点,提出了一种基于LMD包络谱和SVM的滚动轴承故障诊断方法,该方法先对滚动轴承振动信号进行分解,得到一系列的生产函数分量,然后,再对前面几个生产函数分量进行包络分析,从包络谱中提取特征幅值比作为特征向量输入到SVM分类器中进行识别。实验结果验证了提出的方法的有效性,可以有效地识别滚动轴承的不同故障。展开更多
依据小波变换带通滤波特性和相关分析提出一种滚动轴承故障特征提取新方法。针对带通滤波器参数难以快速自适应选取的问题,提出利用局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)所得乘积函数(Production Function,PF)的统计特征快速设...依据小波变换带通滤波特性和相关分析提出一种滚动轴承故障特征提取新方法。针对带通滤波器参数难以快速自适应选取的问题,提出利用局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)所得乘积函数(Production Function,PF)的统计特征快速设定滤波器中心频率,通过分析滤波信号小波系数谱改进香农熵(Shannon熵)与滤波器带宽参数间的关系给出滤波器带宽参数优化策略。对仿真信号和内外圈故障轴承信号的分析结果表明,该方法能自适应优化小波滤波器参数,有效提取滚动轴承冲击性故障特征。展开更多
结合局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法和Wigner高阶矩谱,提出一种基于局域均值分解的Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法,该方法保留了LMD和Wigner高阶矩谱的所有优良性能,有效地抑制了Wigner高阶矩谱的交叉项的干扰。仿...结合局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法和Wigner高阶矩谱,提出一种基于局域均值分解的Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法,该方法保留了LMD和Wigner高阶矩谱的所有优良性能,有效地抑制了Wigner高阶矩谱的交叉项的干扰。仿真结果表明,提出的方法优于直接Wigner高阶矩谱和Choi-Williams核滤波后的Wigner高阶矩谱。最后,将该方法应用到轴承故障诊断中,实验结果进一步验证了该方法的的有效性。展开更多
针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出一种基于局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测模型。该方法首先对LMD对风速时间序列进行多层分解,得到一系列的PF(Product Function,PF)分量;...针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出一种基于局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测模型。该方法首先对LMD对风速时间序列进行多层分解,得到一系列的PF(Product Function,PF)分量;然后运用多核最小二乘支持向量机模型对分解后的各PF分量风速进行预测;最后对各预测结果进行叠加作为最终的预测风速。算例结果表明,该预测模型能准确进行短期风速的预测。展开更多
局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)是近年来出现的一种新的时频分析方法。介绍局域均值分解的定义、基本算法。仿真验证LMD方法的有效性,结果表明LMD计算所得的瞬时频率均有物理意义,能更好地反映实际系统的状态。将该方法应...局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)是近年来出现的一种新的时频分析方法。介绍局域均值分解的定义、基本算法。仿真验证LMD方法的有效性,结果表明LMD计算所得的瞬时频率均有物理意义,能更好地反映实际系统的状态。将该方法应用到轴承故障诊断中,实验证明该方法是有效的。展开更多
文摘局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的主要思想是把一个时间序列的信号,分解成不同尺度的包络信号和纯调频信号,然后获得信号的时频分布。LMD算法用极值点来定义局部均值函数和局域包络函数,然后用滑动平均来平滑均值和包络函数,针对用滑动平均平滑均值和包络函数误差较大的缺点,提出了采用三次样条对上、下极值点分别插值求得上下包络线,然后由上下包络线的平均获得局部平均函数,由上下包络线相减的绝对值获得局部包络的方法。通过对非线性和实例振动信号的实验研究表明,基于样条的LMD方法的分析精度比LMD方法高。
文摘论述了局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的定义和算法。结合局域均值分解、包络分析和支持向量机(Support vector machine,SVM)的各自特点,提出了一种基于LMD包络谱和SVM的滚动轴承故障诊断方法,该方法先对滚动轴承振动信号进行分解,得到一系列的生产函数分量,然后,再对前面几个生产函数分量进行包络分析,从包络谱中提取特征幅值比作为特征向量输入到SVM分类器中进行识别。实验结果验证了提出的方法的有效性,可以有效地识别滚动轴承的不同故障。
文摘依据小波变换带通滤波特性和相关分析提出一种滚动轴承故障特征提取新方法。针对带通滤波器参数难以快速自适应选取的问题,提出利用局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)所得乘积函数(Production Function,PF)的统计特征快速设定滤波器中心频率,通过分析滤波信号小波系数谱改进香农熵(Shannon熵)与滤波器带宽参数间的关系给出滤波器带宽参数优化策略。对仿真信号和内外圈故障轴承信号的分析结果表明,该方法能自适应优化小波滤波器参数,有效提取滚动轴承冲击性故障特征。
文摘结合局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法和Wigner高阶矩谱,提出一种基于局域均值分解的Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法,该方法保留了LMD和Wigner高阶矩谱的所有优良性能,有效地抑制了Wigner高阶矩谱的交叉项的干扰。仿真结果表明,提出的方法优于直接Wigner高阶矩谱和Choi-Williams核滤波后的Wigner高阶矩谱。最后,将该方法应用到轴承故障诊断中,实验结果进一步验证了该方法的的有效性。
文摘针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出一种基于局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和多核最小二乘支持向量机的短期风速预测模型。该方法首先对LMD对风速时间序列进行多层分解,得到一系列的PF(Product Function,PF)分量;然后运用多核最小二乘支持向量机模型对分解后的各PF分量风速进行预测;最后对各预测结果进行叠加作为最终的预测风速。算例结果表明,该预测模型能准确进行短期风速的预测。
文摘局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)是近年来出现的一种新的时频分析方法。介绍局域均值分解的定义、基本算法。仿真验证LMD方法的有效性,结果表明LMD计算所得的瞬时频率均有物理意义,能更好地反映实际系统的状态。将该方法应用到轴承故障诊断中,实验证明该方法是有效的。
