基于改进形态分量分析的齿轮箱轴承多故障诊断研究 被引量：20

1

作者 李辉 郑海起 唐力伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期135-140,共6页

形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号和图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号。针对传统形态分量分析的字典选择和阈值选择的缺陷,提出了基于自适应字典选择和TH-MOM... 形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号和图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号。针对传统形态分量分析的字典选择和阈值选择的缺陷,提出了基于自适应字典选择和TH-MOM(Hard Threshold-MOM)的阈值更新策略,通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究,结果表明:该方法不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离,提高了信噪比,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效地识别轴承的故障类型和部位。 展开更多

关键词 形态分量分析 稀疏表示 故障诊断 轴承 独立分量分析 信号处理

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形态分量分析框架下基于DCT与曲波字典组合的地震信号重建 被引量：21

2

作者 周亚同 刘志峰 张志伟 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期560-568,581,共10页

针对单一型数学变换或字典不能有效刻画地震信号的形态特征多样性这一问题,在形态分量分析(MCA)框架下,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)与曲波字典组合的地震信号重建方法。该方法首先建立MCA框架下的地震信号重建模型,依托模型将信号... 针对单一型数学变换或字典不能有效刻画地震信号的形态特征多样性这一问题,在形态分量分析(MCA)框架下,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)与曲波字典组合的地震信号重建方法。该方法首先建立MCA框架下的地震信号重建模型,依托模型将信号分解成局部奇异形态分量以及平滑与线状形态分量。然后采用DCT字典表示局部奇异分量,采用曲波字典表示平滑与线状分量。再以迭代求解方式逐一重建各分量,最后将重建后的分量合并。人工合成地震信号和二维叠前及叠后实际地震信号重建实验结果表明,该方法能很好完成信号重建,重建精度不仅要高于非抽样小波变换(UDWT)与曲波字典组合、曲波与曲波字典组合、余弦调制滤波器组与曲波字典组合,而且更高于DCT,UDWT,或曲波等单一型字典。 展开更多

关键词 形态分量分析 地震信号重建 离散余弦变换 曲波变换 字典

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形态分量分析在转子早期碰摩故障诊断中的应用 被引量：8

3

作者 陈向民 于德介 +1 位作者 李星 李蓉 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期466-472,共7页

提出了一种基于形态分量分析的转子早期碰摩故障诊断方法,该方法用形态分量分析从转子早期碰摩故障信号中提取出冲击成分。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当转子系统中出现... 提出了一种基于形态分量分析的转子早期碰摩故障诊断方法,该方法用形态分量分析从转子早期碰摩故障信号中提取出冲击成分。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当转子系统中出现早期碰摩时,其振动信号往往由以转频及其谐波为主要成分的周期成分、包含转子早期碰摩故障信息的冲击成分及随机噪声构成。周期成分表现为信号中的平滑部分,而冲击成分则表现为信号中的细节部分,因此,可根据周期成分与冲击成分的形态差异,用形态分量分析实现二者的分离。对形态分量分析的阈值方法进行了改进,提出了基于半软阈值的形态分量分析,仿真结果表明,基于半软阈值的形态分量分析要优于基于硬阈值的形态分量分析。对某转子早期碰摩故障信号进行了分析,结果表明,基于半软阈值的形态分量分析能有效地提取转子早期碰摩故障信号中的冲击成分,进而诊断转子早期碰摩故障。 展开更多

关键词 故障诊断 形态分量分析 半软阈值 转子碰摩

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形态分量分析在齿轮箱复合故障诊断中的应用 被引量：10

4

作者 李辉 郑海起 唐力伟 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期620-626,724-725,共7页

针对齿轮箱复合故障难以检测和诊断难题,提出了基于形态分量分析的齿轮箱复合故障诊断方法。形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号或图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分... 针对齿轮箱复合故障难以检测和诊断难题,提出了基于形态分量分析的齿轮箱复合故障诊断方法。形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号或图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号。通过仿真信号和齿轮箱轴承、齿轮复合故障振动实验信号的研究结果表明:形态分量分析技术不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离、提取故障特征,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别齿轮箱的故障类型和故障发生部位,其性能优于传统的独立分量分析。 展开更多

关键词 形态分量分析 稀疏分量分析 故障诊断 齿轮箱 独立分量分析 信号处理

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基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法 被引量：7

5

作者 李蓉 于德介 陈向民 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第13期1789-1795,共7页

针对齿轮箱复合故障的故障特征分离,提出了一种基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先根据振动信号中各组成成分形态的差异,采用形态分量分析方法构建不同形态的稀疏表示字典进行故障成分分离,将齿轮箱复... 针对齿轮箱复合故障的故障特征分离,提出了一种基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先根据振动信号中各组成成分形态的差异,采用形态分量分析方法构建不同形态的稀疏表示字典进行故障成分分离,将齿轮箱复合故障信号分解为包含齿轮故障信息的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量和噪声分量,然后分别对谐振分量和冲击分量进行能量算子解调分析,最后根据各解调谱诊断齿轮和轴承故障。算法仿真和应用实例表明该方法能有效地分离齿轮箱复合故障振动信号中齿轮与轴承的故障特征。 展开更多

关键词 形态分量分析 能量算子解调 齿轮箱 复合故障诊断

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基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法 被引量：7

6

作者 陈向民 于德介 李蓉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期132-136,181,共6页

在改进形态分量分析阈值去噪方法的基础上,提出了基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由以包含... 在改进形态分量分析阈值去噪方法的基础上,提出了基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由以包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。谐振分量表现为信号中的平滑部分,而冲击分量则表现为信号中的细节部分,因此,可根据谐振分量与冲击分量的形态差异,实现二者的分离。该方法利用形态分量分析对滚动轴承故障信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后根据冲击分量中冲击之间的时间间隔诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效地提取滚动轴承故障振动信号中的故障冲击成分。 展开更多

关键词 形态分量分析 阈值去噪 滚动轴承 故障诊断

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超声导波信号形态分量分析方法研究 被引量：6

7

作者 李翔 李迅波 陈亮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期444-450,共7页

超声导波无损检测技术由于其传播距离远、检测范围大等优良性能,被广泛应用于航空航天、油气管道、压力容器等领域的检测.由于沿波导的长距离传播,超声导波除了有一般体波的特点外,还具有频散和多模态特性,该特性极大地限制了超声导波... 超声导波无损检测技术由于其传播距离远、检测范围大等优良性能,被广泛应用于航空航天、油气管道、压力容器等领域的检测.由于沿波导的长距离传播,超声导波除了有一般体波的特点外,还具有频散和多模态特性,该特性极大地限制了超声导波的检测效果,增大了特征识别的困难.开展针对超声导波频散和多模态特性的研究具有重要的理论和现实意义.本文通过分析超声导波频散和多模态特性的特点,提出从导波信号处理角度出发,采用形态分量分析的信号处理技术,深入研究导波信号的形态分解问题,并通过实验信号对方法的有效性进行了验证,为解决频散和多模态的影响以及为复杂导波信号的分析提供关键技术. 展开更多

关键词 超声导波 无损检测 频散 多模态 形态分量分析

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基于形态分量分析和包络谱的轴承故障诊断 被引量：3

8

作者 陈向民 于德介 李蓉 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1047-1053,共7页

滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。提出了基于形态分量分析和包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法根据轴承振动信号中各组成成分的形态差异,利用... 滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。提出了基于形态分量分析和包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法根据轴承振动信号中各组成成分的形态差异,利用改进的形态分量分析对滚动轴承故障振动信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后对冲击分量进行Hilbert包络解调分析,根据包络谱诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征。 展开更多

关键词 形态分量分析 半软阈值 包络谱 滚动轴承 故障诊断

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字典训练结合形态分量分析的诱发电位少次提取方法 被引量：4

9

作者 毕峰 邱天爽 余南南 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第3期405-409,共5页

诱发电位的少次提取对于研究大脑活动规律以及临床诊断等均有重要意义。根据诱发电位与自发脑电信号的不同特点,本文提出一种基于形态分量分析的诱发电位少次提取方法,在不同的过完备字典上对诱发电位与自发脑电信号进行稀疏表示。为了... 诱发电位的少次提取对于研究大脑活动规律以及临床诊断等均有重要意义。根据诱发电位与自发脑电信号的不同特点,本文提出一种基于形态分量分析的诱发电位少次提取方法,在不同的过完备字典上对诱发电位与自发脑电信号进行稀疏表示。为了改善在稀疏表示过程中的错误分解问题,提出使用几次带噪观测信号的叠加平均结果作为模板信号,并使用K-SVD算法训练得到合适的过完备字典,再对当前观测信号进行混合稀疏表示。实验结果表明,该方法能够有效地降低由通用过完备字典进行稀疏表示时的错分程度,较好地实现对诱发电位信号的提取。 展开更多

关键词 诱发电位提取 形态分量分析 字典训练 K—SVD

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基于广义形态分量分析的降噪技术研究 被引量：2

10

作者 李辉 郑海起 唐力伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期145-149,173,共6页

针对强噪声环境中有用信号提取的难题,提出了基于广义形态分量分析的降噪方法。通过引入虚拟观测信号,将一维观测信号扩展为多维虚拟观测信号,再通过广义形态分量分析,实现观测信号的盲源分离,从而达到降噪的目的。通过仿真信号和齿轮... 针对强噪声环境中有用信号提取的难题,提出了基于广义形态分量分析的降噪方法。通过引入虚拟观测信号,将一维观测信号扩展为多维虚拟观测信号,再通过广义形态分量分析,实现观测信号的盲源分离,从而达到降噪的目的。通过仿真信号和齿轮磨损故障振动实验信号的研究结果表明:广义形态分量分析技术能有效分离强背景噪声中的微弱信号,有效提取故障特征,其降噪性能优于传统的独立分量分析。 展开更多

关键词 广义形态分量分析 稀疏分量分析 故障诊断 降噪 独立分量分析

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形态分量分析和谱峭度在轴承故障诊断中的应用 被引量：2

11

作者 马朝永 张学飞 胥永刚 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第4期169-173,197,共6页

滚动轴承发生故障时,其振动信号往往包含多种振动分量,主要由轴承自身固有振动引起的谐振分量、点蚀或裂纹等故障产生的冲击分量和其他的干扰分量组成。实现故障信号中各分量的有效分离非常有利于轴承的故障诊断。针对此问题,提出形态... 滚动轴承发生故障时,其振动信号往往包含多种振动分量,主要由轴承自身固有振动引起的谐振分量、点蚀或裂纹等故障产生的冲击分量和其他的干扰分量组成。实现故障信号中各分量的有效分离非常有利于轴承的故障诊断。针对此问题,提出形态分量分析和谱峭度相结合的故障诊断方法,首先用形态分量分析处理轴承故障信号,使信号中的冲击分量与谐振分量分离,再以谐振分量为对象,利用谱峭度方法对谐振分量进行滤波,对滤波结果进行Hilbert包络解调分析,然后根据包络谱诊断滚动轴承发生的故障。实验结果表明,这种方法可以提取到明显的故障特征频率,从而验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 振动与波 滚动轴承 故障诊断 形态分量分析 谱峭度

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基于形态分量分析的心电信号去噪 被引量：1

12

作者 赵伟 陈仁安 +1 位作者 黄晓菁 游荣义 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2015年第4期61-63,67,共4页

针对心电信号(ECG)采集过程中常受到白噪声干扰的情况,提出了一种基于多种基函数的形态分量分析(MCA)去噪方法。MCA利用信号组成成分的形态差异性通过超完备字典对其进行稀释表示,使得各形态成分得到有效分离。根据ECG特征波形的形态差... 针对心电信号(ECG)采集过程中常受到白噪声干扰的情况,提出了一种基于多种基函数的形态分量分析(MCA)去噪方法。MCA利用信号组成成分的形态差异性通过超完备字典对其进行稀释表示,使得各形态成分得到有效分离。根据ECG特征波形的形态差异性,选用离散余弦变换字典来稀疏表示心电信号中的平滑成分(如P波),选用非抽样小波变换字典来稀疏表示心电信号中的突变成分(如QRS波群),同时滤除高频噪声成分。对MIT-BIH心率失常数据库中的样本进行仿真实验。结果表明,该方法去噪效果优于小波消噪法,不仅可以有效地抑制心电信号中的白噪声干扰,还能较好地保留ECG特征波形。 展开更多

关键词 形态分量分析 心电信号 去噪 小波变换

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形态分量分析在地震数据重建中的应用 被引量：16

13

作者 李海山 吴国忱 印兴耀 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期236-243,181-182,共8页

本文从稀疏信号恢复理论出发,采用形态分量分析(MCA)方法重建地震数据。MCA方法的核心是选取合适的字典。首先从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取非抽样小波变换(UWT)字典和曲波变换(Curve-let)字典,UWT字典用来稀疏表示地震数据的... 本文从稀疏信号恢复理论出发,采用形态分量分析(MCA)方法重建地震数据。MCA方法的核心是选取合适的字典。首先从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取非抽样小波变换(UWT)字典和曲波变换(Curve-let)字典,UWT字典用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分,Curvelet字典用来稀疏表示地震数据平滑和线状变化部分;其次将数据分解为形态特征不同的两个分量,采用BCR(Block Coordinate Relaxation)算法求解目标函数;最后对两个分量进行插值重建、合并得到最终的重建结果。模型测试和实际资料处理结果表明:利用MCA方法不仅可以对非均匀和大间距数据进行插值重建,而且可消除空间假频;同时该方法本身还具有去噪功能,不受数据带宽的限制。 展开更多

关键词 地震数据重建 形态分量分析 稀疏表示 假频 曲波变换 非抽样小波变换

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基于形态分量分析的保幅面波压制方法 被引量：9

14

作者 李海山 吴国忱 印兴耀 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期351-358,506+325-326,共8页

根据近年来发展起来的稀疏信号理论及有效反射波与面波的形态特征不同,将含面波炮记录单道化,采用形态分量分析(MCA)方法分离面波。MCA方法的核心是选取适当的字典,从有效反射波与面波的形态差异出发,选取一维非抽样离散小波波变换(UDWT... 根据近年来发展起来的稀疏信号理论及有效反射波与面波的形态特征不同,将含面波炮记录单道化,采用形态分量分析(MCA)方法分离面波。MCA方法的核心是选取适当的字典,从有效反射波与面波的形态差异出发,选取一维非抽样离散小波波变换(UDWT)字典和局部离散余弦变换(LDCT)字典,一维UDWT字典用来稀疏表示面波部分,一维LDCT字典用来稀疏表示有效反射波部分。采用块协调松弛算法(BCR)求解目标函数,将单道化的含面波单炮记录分为有效反射波部分和面波部分,进而达到去除面波的目的。实际资料处理表明,利用本文MCA方法能够有效压制面波,同时能较好地保护有效反射波(特别是反射波的低频、低波数成分),是一种保幅的面波压制方法。 展开更多

关键词 面波压制 形态分量分析 稀疏表示 余弦变换 小波变换

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基于形态分量分析的高速铣削加工刀具磨损在线监测 被引量：2

15

作者 陶欣 朱锟鹏 高思煜 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期699-707,共9页

在高速铣削加工中,铣刀在超高转速下进行不连续切削,刀具磨损迅速且难以监测,严重影响加工精度和产品质量,因此刀具磨损的状态监测极其重要.振动法是一种有效的刀具状态监测方法,但是振动信号包含了多种振动成分及大量噪声,影响刀具磨... 在高速铣削加工中,铣刀在超高转速下进行不连续切削,刀具磨损迅速且难以监测,严重影响加工精度和产品质量,因此刀具磨损的状态监测极其重要.振动法是一种有效的刀具状态监测方法,但是振动信号包含了多种振动成分及大量噪声,影响刀具磨损状态监测的准确性.针对该问题,提出了一种利用对偶基追踪算法和用形态分量分析对振动信号进行稀疏分解的方法.首先,分析了高速铣削加工过程中振动信号的形态分量特点和稀疏特性,构造了对偶基追踪框架,通过增广拉格朗日变量分离算法进行求解,实现对振动信号中的脉冲成分和谐波成分的分离.其次,构造并提取了脉冲密度和高次谐波频率与基频的幅值比等特征并利用这些特征进行刀具磨损状态监测.最后,通过仿真分析和实验,验证了该方法的可行性. 展开更多

关键词 高速铣削 刀具状态监测 形态分量分析 稀疏分解

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形态分量分析在去除地震资料随机噪声中的应用 被引量：14

16

作者 李海山 吴国忱 印兴耀 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期554-561,共8页

以数学形态学和稀疏信号理论为依据,采用形态分量分析(MCA)方法去除地震数据中的随机噪声。应用MCA方法的关键在于选取合适的字典,从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取UWT字典和Curvelet字典,一个用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分... 以数学形态学和稀疏信号理论为依据,采用形态分量分析(MCA)方法去除地震数据中的随机噪声。应用MCA方法的关键在于选取合适的字典,从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取UWT字典和Curvelet字典,一个用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分,一个用来稀疏表示地震数据的线状变化部分。采用BCR算法求解目标函数,通过将数据分解为形态特征不同的2个分量,舍弃在字典中不能有效稀疏表示的随机噪声来达到去噪目的。作为一种二维去噪方法,MCA去噪方法在时间和空间方向上都具有很强的随机噪声抑制能力;由于UWT字典和Curvelet字典能够比传统的小波变换有更强的稀疏表示能力,MCA去噪方法对有效信息的损害较小,是一种保真保幅的去噪方法。模型测试和实际资料处理验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 地震数据去噪 形态分量分析 稀疏表示 曲波变换 小波变换

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基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断 被引量：3

17

作者 王斐 房立清 +1 位作者 赵玉龙 齐子元 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2020年第4期65-70,共6页

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成... 针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。 展开更多

关键词 自动机 振动信号 形态分量分析 EEMD 样本熵

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基于形态分量分析的高速列车轴箱轴承故障诊断方法

18

作者 李佳元 宋冬利 +2 位作者 张卫华 王志伟 陈丙炎 《铁道机车车辆》 北大核心 2020年第2期20-24,共5页

高速列车在运行过程中,由于车轮不圆、钢轨波磨、轨道焊缝等激扰的影响,很容易激起轮轨之间的高频振动。当高速列车轴箱轴承同时出现故障和冲击激扰的情况下,现有的高速列车轴箱轴承故障诊断方法很难从中提取出轴承故障脉冲信号。针对... 高速列车在运行过程中,由于车轮不圆、钢轨波磨、轨道焊缝等激扰的影响,很容易激起轮轨之间的高频振动。当高速列车轴箱轴承同时出现故障和冲击激扰的情况下,现有的高速列车轴箱轴承故障诊断方法很难从中提取出轴承故障脉冲信号。针对这种情况,文中将形态分量分析应用到轴箱轴承故障特征提取,为了便于将其进一步用于在线监测,对该方法中稀疏表示的字典进行了改进。仿真和试验表明,该方法明显优于经验模态分解方法,能够有效地分离出轴承故障周期性脉冲信号,并能将其他随机冲击剔除。 展开更多

关键词 轴箱轴承 形态分量分析 高频激扰 随机冲击

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稀疏字典编码的超分辨率重建 被引量：20

19

作者 李民 程建 +1 位作者 乐翔 罗环敏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1315-1324,共10页

基于学习的超分辨率方法通常根据低分辨率图像从样本库中选取若干特征相似的匹配对象,再使用优化算法进行超分辨率估计,但其结果受匹配对象的质量限制,并且匹配特征一般只选择图像的几何结构信息,匹配准确性较低.提出了稀疏字典编码的... 基于学习的超分辨率方法通常根据低分辨率图像从样本库中选取若干特征相似的匹配对象,再使用优化算法进行超分辨率估计,但其结果受匹配对象的质量限制,并且匹配特征一般只选择图像的几何结构信息,匹配准确性较低.提出了稀疏字典编码的超分辨率模型,将高、低分辨率图像特征块统一进行稀疏编码,建立高、低分辨率图像的稀疏关联,同步实现匹配搜索和优化估计,突破了上述方法的限制.应用形态分量分析法提取图像的特征数据,提高了特征匹配的准确性,并同步实现超分辨率重建和降噪功能.优化方法采用稀疏K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算速度.采用自然图像进行实验,与其他基于学习的超分辨率算法相比,重建所得到的图像质量更优. 展开更多

关键词 超分辨率 稀疏字典 基于学习 形态分量分析 稀疏K-SVD

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基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法 被引量：9

20

作者 陈向民 于德介 李蓉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第13期27-33,共7页

提出了基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法。与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。当转子出现碰摩故障时,... 提出了基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法。与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。当转子出现碰摩故障时,振动信号往往由以转频及谐波为主要成分的周期信号、包含转子故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成。周期信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;而瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量。本文方法先利用信号共振稀疏分解方法从转子碰摩信号中提取冲击成分,再对提取的冲击成分进行重分配小波尺度谱分析,最后根据尺度图中冲击成分的周期诊断转子碰摩故障。算法仿真和应用实例验证了该方法诊断转子碰摩故障的有效性。 展开更多

关键词 品质因子 共振 形态分量分析 重分配小波尺度谱 转子碰摩

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