基于改进经验模态分解的水电机组振动信号故障特征提取

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作者 潘天航 蔡金华 +4 位作者 高元 张冰 孟宪宇 耿欣 冯康康 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期182-185,162,共5页

水电机组振动信号包含噪声及多种信号耦合,采用经验模态分解方法进行信号处理会由于极值点丢失而发生模态混叠。为此,提出一种基于改进经验模态分解算法,即首先对振动信号进行微分计算来放大极值点;然而对微分信号进行经验模态分解并计... 水电机组振动信号包含噪声及多种信号耦合,采用经验模态分解方法进行信号处理会由于极值点丢失而发生模态混叠。为此,提出一种基于改进经验模态分解算法,即首先对振动信号进行微分计算来放大极值点;然而对微分信号进行经验模态分解并计算各阶信号能量特征占比,由此剔除噪声干扰等无效分量后对信号进行重构;最后计算出信号的频率特性进行故障诊断。使用该算法对国内某水电站振动异常的摆度信号进行分析,能够有效屏蔽掉干扰信号,更准确地判断出故障类型。 展开更多

关键词 水电机组 微分运算 经验模态分解 故障诊断

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基于偏微分方程的快速二维经验模态分解方法及其应用 被引量：5

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作者 李翠芸 曹潇男 +1 位作者 姬红兵 邹其兵 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1143-1150,1158,共9页

针对现有的二维经验模态分解(BEMD)方法存在边界效应、分解速度慢等缺点,提出一种基于偏微分方程(PDE)的快速二维经验模态分解方法——PDE-BEMD.首先构造极值点所在二维包络曲面所满足的四阶偏微分方程,通过差分迭代方法快速求解偏微分... 针对现有的二维经验模态分解(BEMD)方法存在边界效应、分解速度慢等缺点,提出一种基于偏微分方程(PDE)的快速二维经验模态分解方法——PDE-BEMD.首先构造极值点所在二维包络曲面所满足的四阶偏微分方程,通过差分迭代方法快速求解偏微分方程,得到图像的上下包络曲面;然后对图像进行筛分,得到固有模态函数图像(IMFs),实现图像的模态分解.将分解得到的图像应用于边缘检测和人脸识别预处理算法中的实验结果表明,PDE-BEMD方法不仅可有效地降低时间和空间的复杂度、提高运算速度,而且避免了BEMD的边界效应,分解出具有清晰边缘信息的IMFs,且剩余图像不会被模糊,具有良好的边缘提取与去噪效果. 展开更多

关键词 二维经验模态分解 偏微分方程 固有模态函数 边界效应 边缘检测

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基于多元经验模态分解-传递熵的脑肌电信号耦合分析 被引量：5

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作者 马鹏刚 佘青山 +2 位作者 高云园 张启忠 罗志增 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期904-914,共11页

皮层肌肉功能耦合是大脑皮层和肌肉组织间的相互作用,脑肌电信号的多尺度耦合特征可以体现皮层-肌肉间多时空的功能联系。将多元经验模态分解(MEMD)与传递熵(TE)结合,构建出MEMD-TE模型,应用于脑、肌间耦合分析。首先对同步采集的脑电(E... 皮层肌肉功能耦合是大脑皮层和肌肉组织间的相互作用,脑肌电信号的多尺度耦合特征可以体现皮层-肌肉间多时空的功能联系。将多元经验模态分解(MEMD)与传递熵(TE)结合,构建出MEMD-TE模型,应用于脑、肌间耦合分析。首先对同步采集的脑电(EEG)和肌电(EMG)信号进行预处理,然后采用多元经验模态分解算法对信号进行时-频尺度化,最后计算不同尺度上的传递熵值,分析各个尺度不同耦合方向(EEG→EMG及EMG→EEG)上的非线性耦合特征。采集了10名受试者静态握力(5 kg、10 kg、20 kg)下脑、肌电信号,实验结果表明:脑电对肌电的MEMD-TE值在高频段(40 Hz^75 Hz)上高于肌电对脑电的MEMD-TE值,皮层肌肉功能耦合具有双向性,且不同方向和频段上的耦合强度有所差异,显著性校验反映了不同力度下脑电对肌电的MEMD-TE值没有显著性差别。 展开更多

关键词 脑肌电信号 皮层肌肉功能耦合 多元经验模态分解 传递熵

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基于小波能谱熵和集成经验模态分解的传感器故障诊断耦合算法研究 被引量：8

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作者 史历程 赵骁 +1 位作者 赵群飞 王玉璋 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期624-632,共9页

建立了燃气轮机传感器各类故障典型信号的样本集,分别利用小波能谱熵(WEE)结合K近邻分类器(KNN)、集成经验模态分解(EEMD)结合稀疏表示分类器对故障信号进行诊断识别。通过对上述算法的优化整合,提出WEE与EEMD相结合的燃气轮机传感器故... 建立了燃气轮机传感器各类故障典型信号的样本集,分别利用小波能谱熵(WEE)结合K近邻分类器(KNN)、集成经验模态分解(EEMD)结合稀疏表示分类器对故障信号进行诊断识别。通过对上述算法的优化整合,提出WEE与EEMD相结合的燃气轮机传感器故障诊断耦合算法。以某燃气轮机运行数据为基础,验证该耦合算法的识别准确率和鲁棒性。结果表明:耦合算法的识别准确率高、分析速度快和鲁棒性强,比单一算法具有更可靠的诊断结论,从而具有更好的工程应用价值。 展开更多

关键词 燃气轮机 传感器 故障诊断 小波能谱熵 集合经验模态分解 样本熵 耦合算法

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爆破振动信号微分经验模态分解与经验模态分解对比分析 被引量：5

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作者 崔年生 郭连军 +3 位作者 董英健 常跃 夏鹤平 危剑林 《中国矿业》 北大核心 2020年第4期120-125,共6页

本文介绍了一种爆破振动信号处理方法——微分经验模态分解(DEMD),并结合多宝山铜矿选矿厂中碎车间基础爆破振动监测试验,与经验模态分解(EMD)进行对比分析爆破振动信号的频率筛分、混叠失真情况以及分解后信号的功率谱特性。结果显示:... 本文介绍了一种爆破振动信号处理方法——微分经验模态分解(DEMD),并结合多宝山铜矿选矿厂中碎车间基础爆破振动监测试验,与经验模态分解(EMD)进行对比分析爆破振动信号的频率筛分、混叠失真情况以及分解后信号的功率谱特性。结果显示:与EMD相比,DEMD有效地抑制了信号混叠失真现象,且从信号的功率谱变化特征得出DEMD将不同的优势频率分量提取出来,爆破振动信号频率筛分效果优越于EMD。 展开更多

关键词 采矿 爆破振动 信号分析 微分经验模态分解

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微分经验模态分解和能量矩阵相结合的水电机组故障信号预处理方法研究 被引量：1

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作者 吴俊健 舒锦宏 +3 位作者 徐灵江 吕延春 段文华 潘天航 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第4期209-214,共6页

针对经验模态分解方法在处理水电机组振动这类由多重信号和噪声耦合的信号时出现的模态混叠现象,提出了一种微分经验模态分解和能量特征相结合的水电机组故障信号预处理方法。通过微分经验模态算法对信号进行分解,接着构造各阶微分信号... 针对经验模态分解方法在处理水电机组振动这类由多重信号和噪声耦合的信号时出现的模态混叠现象,提出了一种微分经验模态分解和能量特征相结合的水电机组故障信号预处理方法。通过微分经验模态算法对信号进行分解,接着构造各阶微分信号能量矩阵,通过能量矩阵可以筛选出有效的分量。仿真试验表明微分经验模态分解能有效的避免模态混叠效应,使用支持向量机验证在水电机组导轴承信号预处理中,二阶经验模态分解构造的能量特征矩阵识别精度达98%。这一方法在水电机组复杂耦合信号预处理的应用中有很好的工程应用价值。 展开更多

关键词 水电机组 微分经验模态分解 能量特征 信号预处理

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基于经验模态分解提取纹理的图像融合算法 被引量：5

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作者 张宝华 刘鹤 张传亭 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期463-468,共6页

为了提升医学图像融合质量,采用了一种基于2维经验模态分解(BEMD)特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数(BIMF)和残差项,然后分别将BIMF层和残差项值输入脉冲耦合神经网... 为了提升医学图像融合质量,采用了一种基于2维经验模态分解(BEMD)特征分类和复合型脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法。首先将多模医学图像经过BEMD分解成2维内蕴模函数(BIMF)和残差项,然后分别将BIMF层和残差项值输入脉冲耦合神经网络(PCNN)中,得到各自的点火映射图,再将相同点火次数的像素提取归类,点火次数大的对应图像纹理,归为纹理类,其余归为背景类;统计各个纹理类集合中的像素极值确定灰度分布范围,最后将两幅图像中纹理类像素集合处于灰度分布范围的像素通过PCNN进行融合,其它像素通过双通道PCNN进行融合。结果表明,该算法解决了PCNN对偏暗图像的处理效果不理想的问题,与传统融合算法相比,性能具有优势,且能够较大幅度提高融合图像的质量。 展开更多

关键词 图像处理 医学图像融合 2维经验模态分解 2维内蕴模函数 脉冲耦合神经网络 特征提取

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基于EEMD-BPF的工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号提取方法 被引量：2

8

作者 陶庚 程阳 姚宝国 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第5期57-62,共6页

工业机器人铣扩孔作为一种精细扩孔方法,旨在消除孔内外缺陷,改善机器人的制孔精度。但由于机器人的刚度缺陷,加工过程易出现与本体固有特性相关的模态耦合颤振。针对工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号有效提取的问题,文章提出一种基于... 工业机器人铣扩孔作为一种精细扩孔方法,旨在消除孔内外缺陷,改善机器人的制孔精度。但由于机器人的刚度缺陷,加工过程易出现与本体固有特性相关的模态耦合颤振。针对工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号有效提取的问题,文章提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和带通滤波(band-pass filter,BPF)的颤振信号提取方法。通过EEMD对加工信号的预处理确定出以耦合颤振频率为主激振频率的本征模态,利用单边趋势判别法改善EEMD中极值计算的效率。通过选取能量熵值比和相关系数为特征并结合BPF提取本征模态中的颤振信息,重构模态耦合颤振信号。实验表明,EEMD较经验模态分解EMD有一定的模态混叠抑制作用。主轴转速1 800 r/min、径向切削厚度0.6 mm下的实验结果显示,EEMD-BPF较EMD-BPF超前0.31 s识别出颤振。 展开更多

关键词 机器人铣扩孔 模态耦合颤振 集合经验模态分解 单边趋势判别法 信号提取

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滑动轴承-转子系统不平衡-不对中-碰摩耦合故障动力学建模及响应信号分解 被引量：19

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作者 肖汉 周建中 +3 位作者 肖剑 夏鑫 张炜博 付文龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第23期159-165,共7页

建立了非线性油膜力影响下不平衡-不对中-碰摩耦合故障的滑动轴承-转子系统动力学模型。模型中充分考虑了滑动轴承-转子系统中非线性油膜力的影响,并在此基础上建立了不平衡、不对中和碰摩故障耦合作用下的系统动力学模型,利用有限元分... 建立了非线性油膜力影响下不平衡-不对中-碰摩耦合故障的滑动轴承-转子系统动力学模型。模型中充分考虑了滑动轴承-转子系统中非线性油膜力的影响,并在此基础上建立了不平衡、不对中和碰摩故障耦合作用下的系统动力学模型,利用有限元分析方法获得系统振动响应。同时,在转子试验台上模拟耦合故障,获取实测信号与模型仿真响应进行对比分析。针对耦合故障振动响应中频率混叠的问题,提出一种微分耦合经验模态分解对系统响应进行分解,为各耦合故障征兆的获取提供基础。仿真与实验结果证明了耦合故障模型的准确性以及微分耦合经验模态分解的有效性。 展开更多

关键词 滑动轴承-转子系统 不平衡 不对中 碰摩 耦合故障 微分耦合经验模态分解

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融合流-热场耦合仿真与EEMD-LSTM网络的油浸式变压器热点温度快速预测方法

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作者 杨子坚 司马文霞 +3 位作者 杨鸣 黎文浩 袁涛 孙魄韬 《高电压技术》 北大核心 2025年第3期1220-1232,共13页

快速准确地预测变压器热点温度是实现变压器状态检测、故障预测以及动态增容的重要前提,其关键是实现变压器热点温度动态预测以及提高热点温度预测模型的抗噪性能。该文通过流-热场耦合仿真计算,获取不同环境温度和负载变化工况的热点... 快速准确地预测变压器热点温度是实现变压器状态检测、故障预测以及动态增容的重要前提,其关键是实现变压器热点温度动态预测以及提高热点温度预测模型的抗噪性能。该文通过流-热场耦合仿真计算,获取不同环境温度和负载变化工况的热点温度训练样本,采用长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)构建深度学习模型,从而实现热点温度动态预测。采用集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)降低输入数据中的噪声干扰,提高深度学习模型抗噪性能。以20 MVA/110 kV油浸式变压器为对象进行分析,并搭建变压器热点温升试验平台进行模型有效性验证,EEMD-LSTM网络预测的热点温度相比试验结果的平均误差仅有1.35℃,引入幅值为5℃的随机噪声后,最大误差仅增大0.47℃。结果表明:基于EEMD-LSTM网络的深度学习模型能够实现变压器热点温度动态预测,同时具有良好的抗噪性能,对变压器负荷能力动态评估与动态增容的研究具有重要意义。 展开更多

关键词 热点温度 流-热场耦合仿真 长短期记忆网络 集成经验模态分解 油浸式变压器

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基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测 被引量：5

11

作者 刘慧鑫 沈晓东 +3 位作者 魏泽涛 刘友波 刘俊勇 白元宝 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1272-1285,I0003,共15页

随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在... 随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在工程应用中可信度偏低。针对上述问题,该文提出一种考虑校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测框架。内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)的择优预测,首先分解原始电价序列,然后应用Lasso估计回归(lassoestimated autoregressive,LEAR)、长期和短期时间序列网络(long-term and short-term time-series networks,LSTNet)、卷积神经网络-长短记忆神经网络(convolutionalneuralnetworks-longshort termmemory,CNN-LSTM)、移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和核极限学习机(kernel extreme learning machines,KELM)模型预测子序列并选择最优预测算法。外层框架为基于贝叶斯模型平均(bayes modelaveraging,BMA)的校准窗口集成预测,针对每个不同校准窗口长度数据集下的预测分配权重并集成得到预测电价。最后,通过可解释方法沙普利加性解释模型(shapley additiveexplanations,SHAP)分析耦合市场特征如何影响预测电价。该文通过北欧电力市场数据集的算例分析证明了所提算法的优越性和校准窗口集成方案的有效性。 展开更多

关键词 校准窗口集成 耦合市场特征 双层预测框架 改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 贝叶斯模型平均(BMA) 沙普利加性解释模型(SHAP)

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基于经验小波变换的干耦合超声检测Lamb波信号分析 被引量：2

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作者 蔡笑风 刘继方 +1 位作者 李永峰 赵文才 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第1期139-144,共6页

为提取出干耦合Lamb波检测信号中的有用信息,采用经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)对检测信号进行分析。首先定义一组经验尺度和经验小波函数,根据傅里叶变换结果对信号频谱进行分割,提取出围绕中心频率具有紧支撑特性的... 为提取出干耦合Lamb波检测信号中的有用信息,采用经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)对检测信号进行分析。首先定义一组经验尺度和经验小波函数,根据傅里叶变换结果对信号频谱进行分割,提取出围绕中心频率具有紧支撑特性的不同频段;然后通过选择合适函数,建立紧支撑的小波框架;最后对信号进行经验小波变换,得到不同的分解模态。针对玻璃纤维复合材料板的干耦合Lamb波检测实验结果表明:采用EWT方法能够分解出信号中不同的固有模态,揭示信号的频率结构,区分缺陷的大小,反映Lamb波传播特性。与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法相比,EWT方法计算量小,分解模态少,没有虚假和无法解释的分量,显示该方法的优越性。 展开更多

关键词 干耦合 LAMB波 超声检测 经验小波变换 模态分解

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光纤陀螺基于本征模态函数筛选的阈值滤波算法 被引量：5

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作者 肖文健 陈志斌 +2 位作者 马东玺 张勇 刘先红 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期685-689,共5页

为降低光纤陀螺随机噪声,提高其测量精度,利用周期图法辨识光纤陀螺的随机噪声特征参数,针对其噪声特征,提出了基于本征模态函数筛选的微分经验模态分解阈值滤波算法。以本征模态函数和原始信号二者的概率密度函数的空间距离为判别依据... 为降低光纤陀螺随机噪声,提高其测量精度,利用周期图法辨识光纤陀螺的随机噪声特征参数,针对其噪声特征,提出了基于本征模态函数筛选的微分经验模态分解阈值滤波算法。以本征模态函数和原始信号二者的概率密度函数的空间距离为判别依据,对所有本征模态函数进行筛选,根据已估计的噪声参数计算阈值大小,采用时间序列阈值的方法对筛选出的本征模态函数进行处理。仿真和实验结果表明,该滤波算法能够在跟踪光纤陀螺信号变化的同时,使其零偏不稳定性下降90.35%,角随机游走下降93.75%,对随机噪声有较好的抑制能力。 展开更多

关键词 光纤陀螺 随机噪声 微分经验模态分解 本征模态函数筛选

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一种旋转机械系统耦合故障诊断的新方法 被引量：7

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作者 焦卫东 蒋永华 +1 位作者 施继忠 王晓燕 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1449-1456,共8页

旋转机械系统中,与转子振动响应相关的裂纹非线性开/合行为以及动-静件瞬态碰摩接触或齿轮啮合冲击、机座松动等缺陷或故障均会激起非线性振动,且不同的故障激励源相互作用,导致复杂的故障耦合形态,增加了故障诊断的难度。为此提出一种... 旋转机械系统中,与转子振动响应相关的裂纹非线性开/合行为以及动-静件瞬态碰摩接触或齿轮啮合冲击、机座松动等缺陷或故障均会激起非线性振动,且不同的故障激励源相互作用,导致复杂的故障耦合形态,增加了故障诊断的难度。为此提出一种基于本征模函数能量矩-灰色关联分析的旋转机械系统耦合故障诊断方法。应用能量矩测度,从振动响应信号的经验模态分解本征模函数中分别抽取特征,然后进一步利用灰色关联分析对耦合故障的关联特性进行定量评价,从而实现复杂耦合故障模式的识别。仿真与实验研究结果验证了方法的有效性。而且,利用本方法可以对故障的严重程度进行排序,可以有力地支持合理的维修决策的制定。 展开更多

关键词 经验模态分解 本征模函数能量矩 灰色关联分析 非线性振动 故障耦合

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基于频率域多阶微分融合的地震频带拓宽方法研究 被引量：3

15

作者 郭欣 雍学善 +2 位作者 高建虎 刘伟方 李胜军 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期271-279,共9页

针对地震资料频带较窄的问题,提出了一种基于频率域多阶微分融合的地震频带拓宽方法,该方法利用微分运算可揭示信号微观特征的性质来拓展高频信息。微分算子在振幅谱上与频率呈平稳的递增关系,微分阶数大小决定了信号高频的提高程度。... 针对地震资料频带较窄的问题,提出了一种基于频率域多阶微分融合的地震频带拓宽方法,该方法利用微分运算可揭示信号微观特征的性质来拓展高频信息。微分算子在振幅谱上与频率呈平稳的递增关系,微分阶数大小决定了信号高频的提高程度。在测井反射系数振幅谱低频趋势的约束下,将不同阶微分提取的信息进行多次迭代融合,并将其变换到时间域,获得了宽频的地震记录,其高截频可以提升1倍左右,有效地降低了地震子波带限的影响。利用该方法对薄互层数学模型、尖灭体物理模型和实际地震数据进行了试处理,均取得了较好的效果,验证了本方法对于拓展地震资料频带的可行性及有效性。 展开更多

关键词 多阶微分 频率域 迭代融合 拓宽频带 经验模态分解

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考虑不同库水耦合模式的拱坝振动特性分析 被引量：4

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作者 张建伟 曹克磊 +3 位作者 赵瑜 江琦 刘晓亮 暴振磊 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1183-1189,共7页

为探讨不同库水模型对拱坝结构动力特性的影响,结合拉西瓦工程实例,分别建立附加质量模型与流固耦合（fluid solid interaction,简称FSI）系统耦合模型进行动力特性分析,并将仿真结果与依据小波阈值-经验模态分解联合滤波的随机子空间（... 为探讨不同库水模型对拱坝结构动力特性的影响,结合拉西瓦工程实例,分别建立附加质量模型与流固耦合（fluid solid interaction,简称FSI）系统耦合模型进行动力特性分析,并将仿真结果与依据小波阈值-经验模态分解联合滤波的随机子空间（stochastic subspace identification,简称SSI）法辨识结果进行对比。结果表明：两种模型均可反映结构的振动特性,附加质量模型计算结果与辨识结果的频率误差为0.41%~7.55%;FSI系统耦合模型计算结果误差为0.09%~3.19%,且同阶次频率误差均比附加质量模型小,相邻阶次的频率间隔相对稳定,弥补了附加质量模型的模态缺失现象。FSI系统耦合模型在模拟阶数和精度方面都优于附加质量模型,能更全面、准确地反映坝体振动信息,可在拱坝结构动力特性分析中推广应用,亦可作为后续拱坝结构损伤诊断研究的基准有限元模型。 展开更多

关键词 拱坝 附加质量模型 流固耦合系统模型 小波阈值及经验模态分解联合滤波 随机子空间模态辨识

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基于数字微分滤波与降噪分析的核信号脉冲检测 被引量：4

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作者 李强 江虹 伍晓利 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期74-78,共5页

论文探讨了数字化核信号的脉冲波形检测问题。利用数字低通微分滤波分析方法实现脉冲波形的增强与检测,并采用经验模态分解方法实现核信号的降噪处理。实验结果表明,通过经验模态分解方法能够获取满意的信号降噪效果;低通微分滤波方法... 论文探讨了数字化核信号的脉冲波形检测问题。利用数字低通微分滤波分析方法实现脉冲波形的增强与检测,并采用经验模态分解方法实现核信号的降噪处理。实验结果表明,通过经验模态分解方法能够获取满意的信号降噪效果;低通微分滤波方法能在抑制一定噪声的基础上完成核信号脉冲波形的增强及堆积分离,且该方法的计算复杂度较低,能够满足实时性要求。因此,低通微分滤波方法是一种有效的核信号脉冲波形检测方法。 展开更多

关键词 核信号 数字低通微分 脉冲检测 经验模态分解

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基于高阶微分的EMD均值计算方法 被引量：2

18

作者 黎恒 李智 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1073-1077,共5页

为了改善经验模态分解的分离性能,提出一种基于信号高阶微分的分解算法.本文首先讨论了经验模态实现模态分离的必要条件,并证明对输入信号进行偶数阶数值微分可以提高模态分离性能.然后在此基础上提出一种以偶数阶微分的过零点为特征的... 为了改善经验模态分解的分离性能,提出一种基于信号高阶微分的分解算法.本文首先讨论了经验模态实现模态分离的必要条件,并证明对输入信号进行偶数阶数值微分可以提高模态分离性能.然后在此基础上提出一种以偶数阶微分的过零点为特征的均值计算方法.最后对仿真信号的分解进行了实验研究.结果表明,本文方法可以改善分离性能,性能提高的程度与理论分析结果符合;与经验模态分解相比,本文方法具有更高的分解精度. 展开更多

关键词 经验模态分解 数值微分 时间序列分析

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基于BP-AdaBoost的耦合碰摩故障特征识别研究 被引量：2

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作者 卢艳军 刘毅 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2017年第5期162-167,共6页

旋转机械故障诊断研究中,采用BP神经网络容易陷入局部极小点而无法得到全局最优解,导致对耦合碰摩故障分类识别率不高的问题。研究了经验模态分解方法和BP-Ada Boost方法,结合二者优点,提出了一个故障识别的新方法,首先为了去除背景信... 旋转机械故障诊断研究中,采用BP神经网络容易陷入局部极小点而无法得到全局最优解,导致对耦合碰摩故障分类识别率不高的问题。研究了经验模态分解方法和BP-Ada Boost方法,结合二者优点,提出了一个故障识别的新方法,首先为了去除背景信号和噪声信号,选用经验模态分解方法来分解转子的振动信号,得到转子系统碰摩信号的主要故障特征,然后用BP-AdaBoost模型对3种不同工况进行识别。基于实验数据的分析表明方法的识别率要优于BP神经网络。 展开更多

关键词 耦合碰摩 故障特征 经验模态分解 BP—Adaboost

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BEMD和狼群算法的自适应PCNN图像去噪方法

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作者 杨虹 晋涛 +3 位作者 申冲 米康民 黄纯德 刘永鑫 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期251-256,共6页

提出一种二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和狼群算法(Grey Wolf Optimization,GWO)自适应脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的复合图像去噪方法。通过BEMD将原始图像分解成多个... 提出一种二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和狼群算法(Grey Wolf Optimization,GWO)自适应脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的复合图像去噪方法。通过BEMD将原始图像分解成多个二维固有模态函数分量和一个残余分量,用狼群算法对PCNN参数进行优化,对分解的各个分量进行去噪,并将去噪后的各分量进行重建得到去噪后的图像。主要优点包括:(1)有效确定PCNN关键参数,提高模型收敛速度;(2)有效解决高强度噪声的抑制问题;(3)通过对噪声点进行隔离并恢复原始像素点,最终使得图像细节信息得以完整保留。 展开更多

关键词 图像去噪 脉冲耦合神经网络 狼群算法 二维经验模态分解

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