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基于HLS-SVDR和SPPCS的CEEMD的滚动轴承微故障特征提取
被引量：
3
1
作者
徐波
周凤星
+2 位作者
马娅婕
严保康
黎会鹏
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期136-146,226-227,共12页
针对互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理非平稳随机信号时能够有效地消除模态混叠,却仍然存在包络拟合过冲/欠冲和端点效应问题,提出了同伦-最小二乘支持向量双回归(homotopy ...
针对互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理非平稳随机信号时能够有效地消除模态混叠,却仍然存在包络拟合过冲/欠冲和端点效应问题,提出了同伦-最小二乘支持向量双回归(homotopy least squares-support vector double regression,简称HLS-SVDR)的保形分段三次样条(shape-preserving piecewise cubic spline,简称SPPCS)的完备CEEMD改进方法。首先,使用SPPCS插值法消除在构造上、下包络曲线过程中产生的拟合过冲/欠冲问题,获得有效的包络线;其次,使用HLS-SVDR对各层信号极值点的包络均值曲线两端进行左、右预测覆盖以抑制端点效应;最后,将该方法用于滚动轴承的微故障特征提取的实例分析中。实验结果表明,该方法能够更有效地提取滚动轴承微故障特征,实现了一种既保持CEEMD原有特性,同时又能够抑制过冲/欠冲和端点效应的完备CEEMD算法。
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关键词
完备互补集总经验模态分解
过冲/欠冲
端点效应
保形分段三次样条
同伦-最小二乘支持向量双回归
微故障特征提取
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职称材料
基于自适应CEEMD的非平稳信号分析方法
被引量：
8
2
作者
徐波
黎会鹏
+3 位作者
周凤星
严保康
严丹
刘毅
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期54-61,203,共9页
由于标准的互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理模态混叠问题时缺乏自适应性,其本质是分解信号获得的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)之间产生了一定的信息耦...
由于标准的互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理模态混叠问题时缺乏自适应性,其本质是分解信号获得的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)之间产生了一定的信息耦合现象,使IMF分量不能正确地反映信号的真实成分。因此,提出了在使用CEEMD分解信号的过程中嵌入网格搜索算法(grid search algorithm,简称GSA),以最小二乘互信息(least squares mutual information,简称LSMI)为网格搜索算法的适应度函数,构造一个自适应CEEMD方法。该算法通过自适应地搜索最佳的白噪声幅值,修正信号分解过程中产生的少量的耦合频率成分,确保每个IMF分量之间信息的正交性,以进一步抑制模态混叠问题。最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性,并将该方法用于提取滚动轴承微故障的特征频率。实验结果表明,该算法在滚动轴承的微故障特征提取应用中具有更少的迭代数、IMF分量以及相对更小的计算量。
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关键词
互补集总经验模态分解
模态混叠
最小二乘互信息
网格搜索算法
微故障特征提取
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职称材料
题名
基于HLS-SVDR和SPPCS的CEEMD的滚动轴承微故障特征提取
被引量：
3
1
作者
徐波
周凤星
马娅婕
严保康
黎会鹏
机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
黄冈师范学院电子信息学院
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期136-146,226-227,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174106)
湖北省自然科学基金资助项目(2016CFB463)
湖北省教育厅基金资助项目(B2016006)
文摘
针对互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理非平稳随机信号时能够有效地消除模态混叠,却仍然存在包络拟合过冲/欠冲和端点效应问题,提出了同伦-最小二乘支持向量双回归(homotopy least squares-support vector double regression,简称HLS-SVDR)的保形分段三次样条(shape-preserving piecewise cubic spline,简称SPPCS)的完备CEEMD改进方法。首先,使用SPPCS插值法消除在构造上、下包络曲线过程中产生的拟合过冲/欠冲问题,获得有效的包络线;其次,使用HLS-SVDR对各层信号极值点的包络均值曲线两端进行左、右预测覆盖以抑制端点效应;最后,将该方法用于滚动轴承的微故障特征提取的实例分析中。实验结果表明,该方法能够更有效地提取滚动轴承微故障特征,实现了一种既保持CEEMD原有特性,同时又能够抑制过冲/欠冲和端点效应的完备CEEMD算法。
关键词
完备互补集总经验模态分解
过冲/欠冲
端点效应
保形分段三次样条
同伦-最小二乘支持向量双回归
微故障特征提取
Keywords
complete complementary ensemble empirical mode decomposition
overshoot/undershoot
end effects
shape-preserving piecewise cubic spline(SPPCS)
homotopy least squares-support vector double regression(HLS-SVDR)
slight fault feature extraction
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于自适应CEEMD的非平稳信号分析方法
被引量：
8
2
作者
徐波
黎会鹏
周凤星
严保康
严丹
刘毅
机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
黄冈师范学院物理与电信学院
华中科技大学机械科学与工程学院
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期54-61,203,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51975433)
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB133)
文摘
由于标准的互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理模态混叠问题时缺乏自适应性,其本质是分解信号获得的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)之间产生了一定的信息耦合现象,使IMF分量不能正确地反映信号的真实成分。因此,提出了在使用CEEMD分解信号的过程中嵌入网格搜索算法(grid search algorithm,简称GSA),以最小二乘互信息(least squares mutual information,简称LSMI)为网格搜索算法的适应度函数,构造一个自适应CEEMD方法。该算法通过自适应地搜索最佳的白噪声幅值,修正信号分解过程中产生的少量的耦合频率成分,确保每个IMF分量之间信息的正交性,以进一步抑制模态混叠问题。最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性,并将该方法用于提取滚动轴承微故障的特征频率。实验结果表明,该算法在滚动轴承的微故障特征提取应用中具有更少的迭代数、IMF分量以及相对更小的计算量。
关键词
互补集总经验模态分解
模态混叠
最小二乘互信息
网格搜索算法
微故障特征提取
Keywords
complementary ensemble empirical mode decomposition(CEEMD)
mode mixing
least squares mutual information(LSMI)
grid search algorithm(GSA)
micro-fault feature extraction
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HLS-SVDR和SPPCS的CEEMD的滚动轴承微故障特征提取
徐波
周凤星
马娅婕
严保康
黎会鹏
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自适应CEEMD的非平稳信号分析方法
徐波
黎会鹏
周凤星
严保康
严丹
刘毅
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2020
8
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职称材料
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