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局部特征尺度分解方法及其分解能力研究 被引量:38
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作者 杨宇 曾鸣 程军圣 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期602-609,共8页
在研究内禀时间尺度分解(Intrinsic Time-Scale Decomposition,ITD)方法的基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信... 在研究内禀时间尺度分解(Intrinsic Time-Scale Decomposition,ITD)方法的基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC)之和。对LCD方法的基本原理进行了阐述,通过建立分解能力研究模型分别研究了分量信号的频率比、幅值比和初相位差以及单个分量迭代次数对LCD方法分解能力的影响,并给出了多分量信号可由LCD方法分解的大致条件。 展开更多
关键词 自适应时频分析 局部特征尺度分解 内禀时间尺度分解 分解能力
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广义局部特征尺度分解方法及其应用 被引量:5
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作者 吴占涛 程军圣 +1 位作者 李宝庆 郑近德 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期331-339,共9页
针对自适应时频分析方法局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中均值曲线插值点的属性主要由相邻两同类极值点的属性决定,不能很好地体现数据的整体变化趋势,从而可能引起分解精度降低,提出了广义局部... 针对自适应时频分析方法局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中均值曲线插值点的属性主要由相邻两同类极值点的属性决定,不能很好地体现数据的整体变化趋势,从而可能引起分解精度降低,提出了广义局部特征尺度分解(Generalized Local Characteristic-scale Decomposition,GLCD)方法。该方法在借鉴EMD和LCD等方法思路的基础上,采用典型的数值计算方法定义了5种不同的均值曲线,并定义了瞬时频率具有物理意义的广义内禀尺度分量(Generalized Intrinsic Scale Component,GISC)和GISC判据。GLCD从不同均值曲线筛分得到的每一阶分量中选取最优分量作为该阶最终的GISC,确保了最终结果为最优。研究了GLCD方法的原理及GISC判据,通过仿真信号将GLCD方法与LCD方法进行了对比,结果表明GLCD在提高分量精确性和正交性等方面具有一定的优越性,并将GLCD方法应用于转子不对中和碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 局部特征尺度分解 广义局部特征尺度分解 广义内禀尺度分量 时频分析
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局部特征尺度分解方法及其分量判据研究 被引量:19
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作者 杨宇 曾鸣 程军圣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期195-201,208,共8页
在研究内禀时间尺度分解(ITD)方法的基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(ISC)之和。对LCD方法的基本原... 在研究内禀时间尺度分解(ITD)方法的基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(ISC)之和。对LCD方法的基本原理进行了阐述,并对其分量判据进行了研究,将经验模态分解(EMD)方法中的标准差判据应用于LCD方法。标准差判据的阈值会因自适应时频分析方法的不同而有所差异,因此标准差判据不具有自适应性,针对标准差判据的这一缺陷,提出了一种新的具有自适应性的分量判据——极值单调性判据,该判据无需设定任何阈值。信号分析结果表明了这两种判据的有效性,而极值单调性判据的适用性更强,可直接应用于EMD方法。另外,对比分析了LCD方法和EMD方法的计算效率,分析结果表明LCD方法在计算效率方面要优于EMD方法。 展开更多
关键词 自适应时频分析 局部特征尺度分解 内禀时间尺度分解(ITD) 极值单调性判据
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自主致密局部特征尺度分解方法及其应用 被引量:4
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作者 吴占涛 程军圣 +1 位作者 李宝庆 郑近德 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1464-1470,共7页
针对局部特征尺度分解(LCD)的模态混叠问题,提出了自主致密局部特征尺度分解(ACLCD)方法。该方法通过确定待分解信号的最小信号极值尺度来度量其信号尺度,采用新增伪极值点均匀化信号尺度,可有效抑制模态混叠的产生;引入了最优致密系数... 针对局部特征尺度分解(LCD)的模态混叠问题,提出了自主致密局部特征尺度分解(ACLCD)方法。该方法通过确定待分解信号的最小信号极值尺度来度量其信号尺度,采用新增伪极值点均匀化信号尺度,可有效抑制模态混叠的产生;引入了最优致密系数的概念,并给出了最优致密系数评价准则。研究了ACLCD方法的原理,通过仿真信号将ACLCD与LCD和EMD进行分析对比,结果表明,ACLCD在提高分量精确性和正交性、抑制模态混叠等方面具有一定的优越性。将ACLCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明该方法有效。 展开更多
关键词 自主致密局部特征尺度分解 局部特征尺度分解 模态混叠 最优致密系数 内禀尺度分量
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匀相窄波局部特征尺度分解方法及其在机械故障诊断中的应用 被引量:5
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作者 郑近德 苏缪涎 +2 位作者 潘海洋 童靳于 潘紫微 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期50-58,共9页
局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition, LCD)方法在改善了经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法的同时,也继承了EMD的模态混叠问题。噪声辅助分解是解决EMD模态混叠问题的主要方法之一,但由于LC... 局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition, LCD)方法在改善了经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法的同时,也继承了EMD的模态混叠问题。噪声辅助分解是解决EMD模态混叠问题的主要方法之一,但由于LCD对于噪声更加敏感,如果采用总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)方法中的白噪声作为辅助信号不仅不能够有效地改善LCD中的模态混叠问题,还会产生较多的虚假分量。对此,提出一种改进的LCD方法——匀相窄波局部特征尺度分解方法(uniform phase local characteristic-scale decomposition, UPLCD)。UPLCD采用具有均变相位的窄波信号来代替白噪声作为辅助分解信号,能够在抑制LCD模态混叠的同时,避免白噪声带来虚假分量增多的情况。通过仿真信号分析,验证了UPLCD方法抑制模态混叠的有效性。并将所提出的方法应用到机械故障诊断中,和EEMD、LCD和匀变相位经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition, UPEMD)等方法对比,结果表明,所提出的UPLCD方法能够有效地处理旋转机械故障模态信号,在分解精度和抑制干扰信号等方面更具优势。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 模态混叠 噪声辅助分解 旋转机械 故障诊断
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基于分段多项式的局部特征尺度分解方法及应用 被引量:4
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作者 吴占涛 程军圣 +1 位作者 曾鸣 郑近德 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期230-234,共5页
针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中两极值点连线在极值点处一阶微分不连续,引起分解精度降低问题,提出新非平稳信号分析方法 -基于分段多项式的局部特征尺度分解(Piecewise Polynomial based L... 针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中两极值点连线在极值点处一阶微分不连续,引起分解精度降低问题,提出新非平稳信号分析方法 -基于分段多项式的局部特征尺度分解(Piecewise Polynomial based Local Characteristic-scale Decomposition,PPLCD)。用分段多项式取代LCD中直线连接,且均值曲线插值点由相邻3个同类极值点构成的多项式计算产生。通过仿真信号将PPLCD与LCD对比,结果表明,PPLCD在提高分量正交性、精确性等具有一定优越性;由转子碰摩故障诊断表明该方法的有效性。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 分段多项式 故障诊断 转子 内禀尺度分量
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基于牛顿插值的局部特征尺度分解方法及应用 被引量:6
7
作者 吴占涛 程军圣 张桂香 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第9期1348-1355,共8页
局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)方法是最近新提出的一种先进的自适应时频分析方法。由于LCD方法中均值曲线插值点的属性主要由相邻两同类极值点的属性决定,不能很好地体现数据的整体变化趋势,从而可... 局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)方法是最近新提出的一种先进的自适应时频分析方法。由于LCD方法中均值曲线插值点的属性主要由相邻两同类极值点的属性决定,不能很好地体现数据的整体变化趋势,从而可能引起分解精度降低。根据上述问题,提出了基于Newton插值的局部特征尺度分解(newton interpolation based local characteristic-scale decomposition,NILCD)方法。该方法采用Newton插值取代LCD中的线性插值,均值曲线的插值点由相邻的三个同类极值点构成的Newton插值多项式计算产生,改进LCD。通过仿真信号将NILCD与LCD方法进行分析对比,结果证实了NILCD在提高分量正交性和精确性等方面具有一定的优越性。并将NILCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,实验结果表明了新方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 局部特征尺度分解 Newton插值 转子碰摩 内禀尺度分量
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基于Lagrange插值的局部特征尺度分解方法及其应用 被引量:3
8
作者 吴占涛 程军圣 +1 位作者 李宝庆 郑近德 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期63-70,共8页
针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中均值曲线插值点的属性主要由相邻两同类极值点的属性决定,不能很好地体现数据的整体变化趋势,从而可能引起分解精度降低,提出了基于Lagrange插值的局部特征... 针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中均值曲线插值点的属性主要由相邻两同类极值点的属性决定,不能很好地体现数据的整体变化趋势,从而可能引起分解精度降低,提出了基于Lagrange插值的局部特征尺度分解(Lagrange Interpolation based Local Characteristic-scale Decomposition,LILCD)方法.该方法采用Lagrange插值取代LCD中的线性插值,且均值曲线的插值点是由相邻的3个同类极值点构成的Lagrange插值多项式计算产生.引入了对称系数的概念,并给出了最优对称系数评价准则.研究了LILCD方法的原理及最优对称系数评价准则,通过仿真信号将LILCD方法与LCD方法进行了对比,结果表明LILCD在提高分量精确性和正交性方面具有一定的优越性.将LILCD方法应用于转子不对中故障的诊断,结果表明了方法的有效性. 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 LAGRANGE插值 故障诊断 不对中故障 时频分析
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基于微分算子的局部特征尺度分解方法及其应用 被引量:2
9
作者 吴占涛 程军圣 +1 位作者 李宝庆 郑近德 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第17期2290-2296,共7页
针对局部特征尺度分解(LCD)方法在目标信号所含频率分量较接近时分解能力降低,易出现模态混淆现象,从而导致内禀尺度分量失去原有物理意义的问题,提出了基于微分算子的局部特征尺度分解(DOLCD)。DOLCD在对目标信号进行分解前,先将目标... 针对局部特征尺度分解(LCD)方法在目标信号所含频率分量较接近时分解能力降低,易出现模态混淆现象,从而导致内禀尺度分量失去原有物理意义的问题,提出了基于微分算子的局部特征尺度分解(DOLCD)。DOLCD在对目标信号进行分解前,先将目标信号进行一阶微分,则在频率比一定的情况下,可提升分解能力及抑制模态混淆能力。研究了DOLCD方法的原理,通过仿真信号模型将DOLCD与LCD的分解能力进行对比分析,结果表明,DOLCD方法在提高分解能力,抑制模态混淆等方面具有一定的优越性,并将DOLCD方法应用于转子不对中故障的诊断,结果表明该方法有效。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 微分算子 故障诊断 内禀尺度分量 转子
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基于三次Hermite插值的局部特征尺度分解方法 被引量:1
10
作者 李军 潘孟春 《噪声与振动控制》 CSCD 2015年第5期159-163,175,共6页
内禀时间尺度分解(Intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)方法采用线性变换获得基线信号,使得分解结果出现毛刺和瞬时频率失真现象。因此,在定义瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic scale component,简称ISC)基础上,... 内禀时间尺度分解(Intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)方法采用线性变换获得基线信号,使得分解结果出现毛刺和瞬时频率失真现象。因此,在定义瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic scale component,简称ISC)基础上,提出基于三次Hermite插值的局部特征尺度分解方法(Cubic Hermite interpolation-Local characteristicscale decomposition,简称CHLCD),该方法能够自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量之和。首先对CHLCD方法的原理进行分析,然后给出采用CHLCD对信号进行分解的详细步骤,最后采用仿真信号和滚动轴承信号对CHLCD进行验证,结果表明了CHLCD方法的有效性。 展开更多
关键词 振动与波 局部特征尺度分解 三次Hermite插值 信号处理 故障诊断
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基于多尺度局部与全局特征提取的时间序列预测网络
11
作者 王静 王济昂 +1 位作者 丁建立 李永华 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1734-1741,共8页
为有效提取序列数据中的局部与全局变化,并对多尺度特征进行建模,提高时间序列预测准确率,提出一种基于多尺度局部与全局特征提取的时间序列预测网络。多尺度特征捕获模块使用多个不同大小的卷积提取序列中多周期的特征;关注对周期性序... 为有效提取序列数据中的局部与全局变化,并对多尺度特征进行建模,提高时间序列预测准确率,提出一种基于多尺度局部与全局特征提取的时间序列预测网络。多尺度特征捕获模块使用多个不同大小的卷积提取序列中多周期的特征;关注对周期性序列的建模,利用多尺度时序分离模块,使用平均池化分离得到时间序列的周期性和趋势性部分;局部与全局特征模块对序列中的局部变化和全局趋势进行建模。实验结果表明,所提算法在4个数据集上的预测效果均优于相关基线算法。 展开更多
关键词 多维时间序列预测 局部与全局特征 尺度 卷积神经网络 时序分解 特征提取 深度学习
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一种新的非平稳信号分析方法——局部特征尺度分解法 被引量:173
12
作者 程军圣 郑近德 杨宇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期215-220,共6页
在定义瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic scale component,简称ISC)的基础上,提出了一种新的非平稳信号分析方法——局部特征尺度分解方法(Local characteristic-scale decomposition,简称LCD),该方法能够自适应地将一个... 在定义瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic scale component,简称ISC)的基础上,提出了一种新的非平稳信号分析方法——局部特征尺度分解方法(Local characteristic-scale decomposition,简称LCD),该方法能够自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量之和。首先对LCD方法的原理进行了分析,然后给出了采用LCD对信号进行分解的详细步骤,最后采用仿真信号对LCD和经验模态分解(Empirical mode decomposition,简称EMD)方法进行了对比分析,结果表明了LCD方法的有效性及在端点效应、迭代次数和分解时间等方面都优于EMD分解方法。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 经验模态分解 内禀尺度分量 非平稳信号
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部分集成局部特征尺度分解:一种新的基于噪声辅助数据分析方法 被引量:19
13
作者 郑近德 程军圣 杨宇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1030-1035,共6页
局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局... 局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局部特征尺度分解方法(Ensemble LCD,ELCD).然而,ELCD有类似于总体平均经验模态分解(En-semble EMD,EEMD)和互补总体平均经验模态分解(Complementary,CEEMD)的固有缺陷,在此基础上,同时结合最近提出的随机性检测方法——排列熵(Permutation Entropy,PE),论文提出了部分集成局部特征尺度分解(Partly EnsembleLCD,PELCD)方法.仿真数据分析表明,论文提出的PELCD方法不仅能够有效地抑制LCD分解的模态混淆,而且在抑制伪分量的产生以及分量精确性等方面要优于CEEMD和ELCD方法. 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 模态混淆 排列熵 部分集成局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解
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一种新的时频分析方法——局部特征尺度分解 被引量:24
14
作者 杨宇 曾鸣 程军圣 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期35-39,共5页
在定义瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC)的基础上,提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(Local charac-teristic-scale decomposition,LCD),该方法可以自适应地将一个复杂信号分解... 在定义瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC)的基础上,提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(Local charac-teristic-scale decomposition,LCD),该方法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个ISC分量之和.分别采用LCD方法和经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)方法对仿真信号进行了分析,分析结果表明:2种方法都可以有效地对信号进行分解,但LCD方法在计算效率和抑制端点效应等方面要优于EMD方法.此外,还将LCD方法应用于滚动轴承故障诊断,实验信号的分析结果进一步表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 局部特征尺度分解 内禀尺度分量 滚动轴承
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基于局部特征尺度分解和JRD距离的液压泵性能退化状态识别方法 被引量:8
15
作者 田再克 李洪儒 +1 位作者 谷宏强 许葆华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第20期54-59,共6页
针对液压泵振动信号通常具有非线性强与信噪比低的特点,提出了基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)与JRD(Jensen-Renyi Divergence)距离的液压泵性能退化状态识别方法。该方法首先对原始振动信号进行... 针对液压泵振动信号通常具有非线性强与信噪比低的特点,提出了基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)与JRD(Jensen-Renyi Divergence)距离的液压泵性能退化状态识别方法。该方法首先对原始振动信号进行局部特征尺度分解,得到不同特征尺度下的内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC);然后,提取包含主要退化特征信息的ISC分量的Renyi熵,以此作为退化特征量;最后,通过计算不同特征量之间的JRD距离来判断液压泵的退化状态。将该方法应用于液压泵实测数据,结果表明,基于局部特征尺度分解和JRD距离的退化状态识别方法能够有效识别液压泵的性能退化状态。 展开更多
关键词 退化特征提取 局部特征尺度分解 RENYI熵 JRD距离
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基于改进的局部特征尺度分解和归一化正交的时频分析方法 被引量:10
16
作者 郑近德 程军圣 曾鸣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1418-1424,共7页
针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)中经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)的不足,提出了一种基于改进的局部特征尺度分解(Improved Local Characteristic-scale Decom... 针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)中经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)的不足,提出了一种基于改进的局部特征尺度分解(Improved Local Characteristic-scale Decomposition,ILCD)和归一化正交(Normalized Quadrature,NQ)的时频分析方法.ILCD克服了LCD的固有缺陷,在精确性和正交性等方面要优于EMD和LCD方法.同时为了克服HT的不足,提出了一种基于经验调幅调频分解标准化估计瞬时频率的归一化正交(Normalized Quadrature,NQ)方法.通过仿真信号将EMD,LCD与ILCD进行对比,同时将标准希尔伯特变换,直接正交法与NQ进行对比,结果表明了论文方法的有效性.转子碰摩故障数据分析结果进一步验证了论文方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 HILBERT-HUANG变换 经验模态分解 局部特征尺度分解 时频分析 转子碰摩
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基于局部特征尺度分解和核最近邻凸包分类算法的滚动轴承故障诊断方法 被引量:6
17
作者 杨宇 曾鸣 程军圣 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期118-126,共9页
提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和核最近邻凸包(Kernelnearest neighbor convex hull,KNNCH)分类算法的滚动轴承故障诊断方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内... 提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和核最近邻凸包(Kernelnearest neighbor convex hull,KNNCH)分类算法的滚动轴承故障诊断方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC),然后将这些ISC分量组成初始特征向量矩阵,再对该矩阵进行奇异值分解,提取奇异值作为故障特征向量并输入到KNNCH分类器,根据其输出结果来判断滚动轴承的工作状态和故障类型。LCD方法是一种新的自适应时频分析方法,非常适用于非平稳信号的处理,而KNNCH算法是一种基于核函数方法,并将凸包估计与最近邻分类思想相融合的模式识别算法,可直接应用于多类问题且需优化的参数只有核参数。实验分析结果表明,所提出的方法能有效地提取滚动轴承故障特征信息,而且在小样本的情况下仍能准确地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类。同时,与支持向量机(Support vec-tor machine,SVM)算法的对比分析结果表明,KNNCH算法的分类性能的稳定性要高于SVM算法。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 局部特征尺度分解 核最近邻凸包分类算法 奇异值分解
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基于局部特征尺度分解和形态学分形维数的滚动轴承故障诊断方法 被引量:6
18
作者 孟宗 李良良 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期284-288,共5页
提出了一种基于局部特征尺度分解与形态学分形维数的滚动轴承故障诊断方法。首先采用局部特征尺度分解方法将机械故障信号分解为若干个内禀尺度分量,然后利用形态学分形维数计算包含故障特征分量的分形维数,将得到的分形维数作为特征... 提出了一种基于局部特征尺度分解与形态学分形维数的滚动轴承故障诊断方法。首先采用局部特征尺度分解方法将机械故障信号分解为若干个内禀尺度分量,然后利用形态学分形维数计算包含故障特征分量的分形维数,将得到的分形维数作为特征量判别信号故障的状态,实验结果表明基于局部特征尺度分解与形态学分形维数的故障诊断方法能够有效识别滚动轴承的内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常状态,实现滚动轴承故障诊断。 展开更多
关键词 计量学 故障诊断 滚动轴承 局部特征尺度分解 数学形态学 分形维数
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基于局部均值分解和多尺度熵的运动想象脑电信号特征提取方法 被引量:12
19
作者 邹晓红 张轶勃 孙延贞 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2018年第1期22-28,共7页
研究了脑电信号特征的提取。考虑到传统的脑电信号特征提取方法不能够很好地刻画脑电信号特征,因而会给不同意识任务下运动想象脑电信号的分类带来困难,该研究提出了一种基于局部均值分解(LMD)和多尺度熵(MSE)的脑电信号特征提取方法。... 研究了脑电信号特征的提取。考虑到传统的脑电信号特征提取方法不能够很好地刻画脑电信号特征,因而会给不同意识任务下运动想象脑电信号的分类带来困难,该研究提出了一种基于局部均值分解(LMD)和多尺度熵(MSE)的脑电信号特征提取方法。该方法首先把脑电信号自适应地分解为一系列具有物理意义的乘积函数(PF)分量;然后选取有效的PF分量并计算多尺度熵,将多尺度熵组成特征向量;最后将其作为支持向量机(SVM)的输入来对脑电信号进行分类识别。实验表明该方法能够有效地提取脑电信号的特征,从而验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 脑电信号(EEG) 特征提取 局部均值分解(LMD) 尺度熵(MSE) 支持向量机(SVM)
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基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法研究 被引量:5
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作者 郑超 郭奇 +1 位作者 郭丽杰 李慧琳 《燕山大学学报》 CAS 2014年第2期168-174,共7页
针对传统盲源分离方法局限于源信号平稳、非高斯且相互独立,要求观测信号数不少于源信号数的问题,提出了一种基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法。采用局部特征尺度分解方法将观测信号分解为若干个内禀尺度分量,相当... 针对传统盲源分离方法局限于源信号平稳、非高斯且相互独立,要求观测信号数不少于源信号数的问题,提出了一种基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法。采用局部特征尺度分解方法将观测信号分解为若干个内禀尺度分量,相当于对观测信号数进行升维,重组所有内禀尺度分量作为新的观测信号进行盲源分离,该方法不仅能分离非线性、非平稳的旋转机械故障信号,而且也可以解决观测信号数少于源信号数的欠定问题。通过模拟仿真和建立不平衡-碰摩-松动耦合故障的转子试验台进行试验分析,且与传统盲源分离方法进行对比,结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 盲源分离 欠定 故障诊断 转子耦合故障
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