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基于总体平均经验模态分解的主动噪声控制系统研究 被引量:4
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作者 罗磊 黄博妍 +1 位作者 孙金玮 温良 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1432-1439,共8页
为了提高宽窄带混合噪声的消噪效果,本文提出一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的主动噪声控制(Active noise control,ANC)系统,利用实时EEMD算法逐段将混合噪声分解成若干个固有模态函数(Intr... 为了提高宽窄带混合噪声的消噪效果,本文提出一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的主动噪声控制(Active noise control,ANC)系统,利用实时EEMD算法逐段将混合噪声分解成若干个固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMF)分量.因为这些IMF分量的频带各不相同,所以实现了混合噪声中宽带分量和窄带分量的有效分离,独立进行ANC处理后成功解决了处理混合噪声时带来的"火花"现象,而且避免了传统混合ANC(Hybrid ANC,HANC)系统中频率失调的影响.EEMD算法也是对混合噪声的平稳化处理过程,因此当混合噪声中出现非平稳变化时,本文提出的系统也能保持较好的系统稳定性.通过不同噪声环境下进行仿真分析,提出的ANC系统比HANC系统具有更好的系统稳定性和更小的稳态误差. 展开更多
关键词 混合噪声 主动噪声控制 总体平均经验模态分解 固有模态函数 非平稳变化
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基于总体平均经验模态分解残差的故障诊断方法 被引量:3
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作者 耿志强 王尊 +1 位作者 顾祥柏 林晓勇 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期293-300,共8页
为了提高化工过程故障诊断的效率,基于残差对故障状态具有敏感性以及经验模态分解(EMD)无需建模仅依据输入输出数据分析的优势,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)残差进行故障诊断的新方法。基于历史数据的6σ控制图,确定残差... 为了提高化工过程故障诊断的效率,基于残差对故障状态具有敏感性以及经验模态分解(EMD)无需建模仅依据输入输出数据分析的优势,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)残差进行故障诊断的新方法。基于历史数据的6σ控制图,确定残差的故障诊断控制限。利用在线实时数据采用贝叶斯信息准则在线确定EEMD的移动窗口。基于移动窗口的采样数据,在线获得EEMD残差最大值的变化,结合相应的故障诊断控制限在线诊断故障并确定故障发生时间及原因。该文方法与传统的希尔伯特谱分析方法相比,具有可在线诊断故障的优势,提高了故障诊断的准确率。将该文方法用于田纳西-伊士曼(TE)过程的故障在线诊断,验证了其有效性。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解 残差 故障诊断 贝叶斯信息准则 希尔伯特谱 田纳西-伊士曼过程
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基于总体平均经验模态分解的语音增强算法研究 被引量:4
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作者 陈建明 杨龙 《计算机应用与软件》 2017年第9期328-333,共6页
总体平均经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但添加的白噪声不能被完全中和,对所有本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function)分量进行集成平均等增加了计算工作量。基于EEMD... 总体平均经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但添加的白噪声不能被完全中和,对所有本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function)分量进行集成平均等增加了计算工作量。基于EEMD和结合小波阈值去噪思想,提出改进的EEMD方法。首先对原始信号进行EEMD分解,得到一系列IMF分量;其次对筛选后的每个IMF计算噪声强度;然后采用小波启发式阈值估计噪声并计算阈值;最后以软阈值的方式滤除每个IMF中噪声并重构信号还原出增强的语音。通过分析仿真信号和实测信号,结果表明:该算法对带噪语音有很好的滤波效果,与其他同类算法相比提高信噪比2~4 d B。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解(EEMD) 小波阈值去噪 语音增强算法
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基于总体平均经验模态分解和一步式字典学习联合去噪的语音端点检测算法 被引量:3
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作者 张开生 赵小芬 +1 位作者 王泽 宋帆 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第35期14536-14542,共7页
针对复杂环境下语音端点检测准确率低且检测耗时过长的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和一步式字典学习(one-stage dictionary learning,OS-DL)联合去噪的语音端点检测算法。首先... 针对复杂环境下语音端点检测准确率低且检测耗时过长的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和一步式字典学习(one-stage dictionary learning,OS-DL)联合去噪的语音端点检测算法。首先利用EEMD算法对输入语音进行分解得到本征模式分量(intrinsic mode function,IMF),然后使用OS-DL算法分别对纯净语音信号与噪声信号进行训练,得到纯净语音信号和噪声信号的幅度谱字典,进而对幅度谱进行稀疏表示,利用得到的系数矩阵重新构建出语音信号频谱,将重构出的语音信号频谱经过傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号,最后对降噪后的语音信号利用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明,该算法在复杂环境信噪比低于-10 dB情况下检测准确率仍可达到85%以上,且平均检测时间缩短至传统端点检测算法的1/3。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解(EEMD)算法 一步式字典(OS-DL)算法 稀疏表示 子带频带方差 端点检测
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基于总体平均经验模态分解的局部场电位相位同步信息编码研究
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作者 师黎 吴孔海 +1 位作者 王治忠 牛晓可 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第28期8249-8258,共10页
局部场电位的相位特征是表达外界刺激信息的重要度量,对神经信息的传递与表达具有重要作用。以Long Evans大鼠为实验对象,以12个朝向的全屏光栅作为刺激图像,用多通道微电极阵列信号采集系统获取局部场电位信号。采用总体平均经验模态... 局部场电位的相位特征是表达外界刺激信息的重要度量,对神经信息的传递与表达具有重要作用。以Long Evans大鼠为实验对象,以12个朝向的全屏光栅作为刺激图像,用多通道微电极阵列信号采集系统获取局部场电位信号。采用总体平均经验模态分解的方法获取局部场电位的不同分量,通过Hilbert提取不同分量的瞬时相位,用相位锁定值来进行相位同步分析。结果发现局部场电位采用总体平均经验模态分解后,主频带范围在40 Hz^100 Hz之间的第三固有模态分量具有最佳的朝向选择性,且编码精度和稳定性均优于经验模态分解和γ频带提取的结果。 展开更多
关键词 局部场电位 总体平均经验模态分解 光栅 相位同步
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总体平均经验模式分解与1.5维谱方法的研究 被引量:72
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作者 陈略 訾艳阳 +1 位作者 何正嘉 成玮 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期94-98,共5页
针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方... 针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障. 展开更多
关键词 总体平均经验模式分解 1.5维谱 特征提取 齿轮裂纹故障
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云平台下并行总体经验模态分解局部放电信号去噪方法 被引量:20
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作者 宋亚奇 周国亮 +2 位作者 朱永利 李莉 王德文 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第18期213-222,共10页
信号去噪是对输变电设备进行在线监测和诊断时首要解决的问题。鉴于总体经验模态分解(EEMD)方法对局部放电信号进行去噪的优势,设计了基于Map Reduce模型的并行化EEMD算法(MR-EEMD),利用云平台提高算法的计算效率。在对分段包络线进行... 信号去噪是对输变电设备进行在线监测和诊断时首要解决的问题。鉴于总体经验模态分解(EEMD)方法对局部放电信号进行去噪的优势,设计了基于Map Reduce模型的并行化EEMD算法(MR-EEMD),利用云平台提高算法的计算效率。在对分段包络线进行重构时,针对矩形窗的固有缺陷,提出了基于局部平稳度的自适应分段包络线重构算法(LF-ASER)进行分段边界的补偿处理,使重构的包络线误差减小到给定阈值范围内。实验结果表明MR-EEMD算法相对于EEMD性能提升显著,适合处理变压器的局部放电等高采样率信号,同时保持了EEMD去噪效果,并获得较高的可扩展性和加速比。 展开更多
关键词 局部放电 信号去噪 总体经验模态分解 MAPREDUCE 包络线重构
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基于总体经验模态分解的多类特征的运动想象脑电识别方法研究 被引量:33
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作者 杨默涵 陈万忠 李明阳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期743-752,共10页
人的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)复杂且具有非线性及非平稳性的特点使其不易分析处理,其识别效果也依赖于数据集的不同,而表现不稳定.本文中应用的总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)是一种具有强... 人的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)复杂且具有非线性及非平稳性的特点使其不易分析处理,其识别效果也依赖于数据集的不同,而表现不稳定.本文中应用的总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)是一种具有强自适应性的信号处理方法,其在时频域展现的良好分辨率特别适合脑电识别任务处理.本文提出利用EEMD分解后得到的较具影响能力的固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),利用希尔伯特变换提取边际谱(Marginal spectrum,MS)及瞬时能谱(Instantaneous energy spectrum,IES)时频特征,同时通过加窗的方法提取非线性动力学特征近似熵特征,利用线性判别分类器(Linear discriminant analysis,LDA)作为分类器,实验结果得出,对于被试S2和被试S3可达到识别率分别为79.60%和87.77%,实验中9名被试的平均识别率为82.74%,得到平均识别率也高于近期使用相同数据集文献的其他方法. 展开更多
关键词 脑电信号 运动想象 总体经验模态分解 线性判别分类器
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基于总体平均经验模式分解近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法 被引量:9
9
作者 张淑清 黄文静 +3 位作者 胡永涛 宿新爽 陆超 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第22期3048-3054,共7页
针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP... 针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 总体平均经验模式分解 近似熵 混合粒子群神经网络
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运用总体经验模态分解的疲劳信号降噪方法 被引量:28
10
作者 陈隽 李想 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期15-19,125,共5页
将总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)用于疲劳应变信号降噪,并与小波变换(wavelet transform,简称WT)方法进行了对比。提出了基于EEMD方法的疲劳应变信号降噪计算步骤,并分别用于模拟信号、试验数据和... 将总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)用于疲劳应变信号降噪,并与小波变换(wavelet transform,简称WT)方法进行了对比。提出了基于EEMD方法的疲劳应变信号降噪计算步骤,并分别用于模拟信号、试验数据和实测资料的降噪处理。讨论了EEMD计算参数对降噪效果的影响,给出了计算参数的选取原则。结果表明,EEMD方法可以较好地降低疲劳信号的噪声,提高应力循环次数统计的准确度,具有自适应的特点。 展开更多
关键词 总体经验模态分解 疲劳信号 降噪 小波变换
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改进的自适应噪声总体集合经验模态分解在光谱信号去噪中的应用 被引量:19
11
作者 李晓莉 李成伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1754-1762,共9页
针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先... 针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先,将自适应噪声的总体集合经验模态分解方法引入近红外光谱去噪过程,介绍了经验模态分解、集合经验模态分解、互补集合经验模态分解及自适应噪声总体集合经验模态分解的基本原理及具体实现过程。然后,应用基于曲率和离散弗雷歇距离的自适应噪声总体集合经验模态分解改进算法对仿真信号和光谱信号进行去噪,并将其标准差和信噪比作为评价指标。实验结果表明:应用提出的方法得到的血糖浓度近红外光谱数据其标准差为0.179 4,信噪比为19.117 5dB,实现了信号与噪声的分离,改善了重构信号质量,具有良好的自适应性,可以有效识别并提取有用信息。 展开更多
关键词 无创血糖检测 近红外光谱 信号去噪 自适应噪声总体集合经验模态分解 曲率 离散弗雷歇距离
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采用改进的集总平均经验模态分解法的内燃机气门拍击激励与燃烧激励分离的研究 被引量:3
12
作者 郑旭 郝志勇 +1 位作者 金阳 卢兆刚 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期930-936,共7页
提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实... 提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实例,对一个4缸4冲程内燃机气缸盖罩的振动信号进行M-EEMD分解,并对分解得到的IMF分量进行时频分析。结果表明M-EEMD能够成功地将内燃机气门拍击引起的机械激励成分与燃烧激励成分分离。 展开更多
关键词 内燃机 气门拍击 燃烧 激励分离 改进的集总平均经验模态分解
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移动平均和经验模态分解法在大坝位移分离中的应用 被引量:2
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作者 宋锦焘 张秀山 +4 位作者 江骄 王少伟 沈寿亮 刘天祥 梁睿斌 《水电能源科学》 北大核心 2014年第3期98-102,共5页
经验模态分解方法由于缺少数据预处理,分解结果具有冗余性、与自变量数量不能对应、模函数无法进行物理解释等问题,因此在经验模态分解前增加移动平均数据预处理过程,以减少原始数据量,保留趋势过程,并以某双曲拱坝位移分离为例,对比了... 经验模态分解方法由于缺少数据预处理,分解结果具有冗余性、与自变量数量不能对应、模函数无法进行物理解释等问题,因此在经验模态分解前增加移动平均数据预处理过程,以减少原始数据量,保留趋势过程,并以某双曲拱坝位移分离为例,对比了经过数据预处理与未经数据预处理的经验模态分解结果。结果表明,预处理后位移序列趋势性不变,但数据量和分解模函数数量均有所减少;为了使分解得到的模函数与水位和温度的物理解释相吻合,选择合适的移动平均参数M,使模函数数量为2,避免了分解的冗余性。 展开更多
关键词 大坝 安全监测 位移分离 经验模态分解 移动平均
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基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵退化特征提取方法 被引量:6
14
作者 姜万录 孔德田 +2 位作者 李振宝 佟祥伟 岳文德 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期202-209,共8页
针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。... 针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。其次,求取各个分量与原始信号的相关性,选取相关性较高的前几个分量作为有效分量并求其模糊熵,实现液压泵的退化特征提取,形成特征向量。最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例,使用基于变量预测模型的模式识别方法对提取的特征向量进行验证。实验结果表明,该液压泵退化特征提取方法具有较高的精度,使退化状态识别的准确率提高到了100%。 展开更多
关键词 计量学 液压泵 状态识别 完备总体经验模态分解 模糊熵 退化特征提取 变量预测模型
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完备总体平均局部特征尺度分解及其在转子故障诊断中的应用 被引量:13
15
作者 郑近德 程军圣 +1 位作者 聂永红 罗颂荣 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期637-646,共10页
作为对经验模态分解(EMD)的改进,局部特征尺度分解(LCD)也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解(EEMD)和完备的EEMD(CEEMD)等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IM... 作为对经验模态分解(EMD)的改进,局部特征尺度分解(LCD)也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解(EEMD)和完备的EEMD(CEEMD)等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IMF分量定义等。针对此,提出了一种完备的总体平均局部特征尺度分解(CELCD),并通过仿真信号将CELCD方法与CEEMD进行了对比,结果表明CELCD能够有效抑制LCD模态混淆,而且在抑制伪分量的产生,提高正交性和分量的精确性等方面具有一定的优越性。最后论文将CELCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 模态混淆 局部特征尺度分解 完备总体平均局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解
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基于总体经验模态分解的桥梁动态位移重构 被引量:4
16
作者 刘鹏 陈云鹏 邹应全 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期606-615,628,共11页
针对微机电系统(micro-electro-mechanical-systems,简称MEMS)加速度传感器输出信号通过传统二次积分变换为位移信号时精度较低的问题,根据桥梁振动信号的特点,提出了一种基于总体经验模态分解和时域积分相结合的桥梁动态位移重构方法... 针对微机电系统(micro-electro-mechanical-systems,简称MEMS)加速度传感器输出信号通过传统二次积分变换为位移信号时精度较低的问题,根据桥梁振动信号的特点,提出了一种基于总体经验模态分解和时域积分相结合的桥梁动态位移重构方法。通过桥梁模拟信号的仿真和振动测试台的验证,分析比较了4种桥梁动态位移重构方法。提出的方法可有效消除低频积分漂移和高频环境噪声对积分过程造成的影响,具有更好的自适应性和鲁棒性。通过在公路高架桥梁进行现场试验,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 桥梁 振动 动态位移 加速度 总体经验模态分解
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基于波形平均的经验模态分解端点效应抑制方法 被引量:2
17
作者 晏飞 杨涛 +1 位作者 庞毅飞 叶卫东 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第5期212-215,共4页
经验模态分解(EMD)作为一种非常灵活的自适应时频分析方法,已广泛用于旋转机械故障诊断中的振动信号分析。但是,经验模态分解存在两个问题:端点效应以及模态混叠。针对EMD中存在的端点效应问题,在积分延拓局部均值分解(IELMD)的基础上,... 经验模态分解(EMD)作为一种非常灵活的自适应时频分析方法,已广泛用于旋转机械故障诊断中的振动信号分析。但是,经验模态分解存在两个问题:端点效应以及模态混叠。针对EMD中存在的端点效应问题,在积分延拓局部均值分解(IELMD)的基础上,提出了一种利用波形平均来改进IELMD的方法。该方法利用一组相似波形来代替最佳匹配波形与特征波形相匹配,通过对相似波形左边或右边波形取平均得到延拓波形,将其附加在原始信号左端或右端。仿真和应用结果表明,与IELMD方法相比,该方法能够更有效地抑制经验模态分解端点效应。 展开更多
关键词 经验模态分解 端点效应 波形平均 积分延拓局部均值分解
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基于集合经验模态分解和自回归滑动平均的某碾压混凝土重力坝变形预测模型及应用 被引量:3
18
作者 梁嘉琛 赵二峰 +2 位作者 张秀山 孔庆梅 兰石发 《水电能源科学》 北大核心 2015年第3期68-70,67,共4页
为更精确地预测大坝变形数据,针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性问题,提出了一种结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的大坝变形预测模型。首先利用集合经验模态分解法将非平稳的大坝变形监测数据分解为具有不同特征尺度的... 为更精确地预测大坝变形数据,针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性问题,提出了一种结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的大坝变形预测模型。首先利用集合经验模态分解法将非平稳的大坝变形监测数据分解为具有不同特征尺度的本征模态函数,然后分析各分量特征并分别建立自回归滑动平均模型,选择各自适合的最优模型参数,最后叠加各分量的预测结果作为最终的变形预测结果。分析结果表明,相较单一预测模型,结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的组合预测模型的预测精度更高。 展开更多
关键词 大坝 变形 预测 集合经验模态分解 自回归滑动平均
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基于集成经验模态分解和量子细菌觅食优化的风速预测模型 被引量:6
19
作者 章国勇 伍永刚 张洋 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2930-2936,共7页
基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型... 基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型完成参数寻优。4种算法的参数优化结果表明,改进算法具有更好的全局寻优性能并能提高模型泛化能力。将其应用于组合预测模型中,仿真表明,基于EEMD预测模型能较好地消除EMD的模态混叠现象,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 风速预测模型 模态混叠 总体经验模态分解 细菌觅食优化
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基于经验模态分解的汽车发动机进/排气管道低噪声抑制法
20
作者 常红梅 孟欣 +1 位作者 韩晋 叶伟 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期287-292,共6页
为降低汽车发动机进/排气管道内的噪声,提高发动机的稳定性和使用寿命,提出基于经验模态分解的汽车发动机进/排气管道低噪声经验模态分解抑制法。分别计算了发动机排气基频噪声与多气缸进气噪声,得到了发动机进/排气的共振噪声。基于经... 为降低汽车发动机进/排气管道内的噪声,提高发动机的稳定性和使用寿命,提出基于经验模态分解的汽车发动机进/排气管道低噪声经验模态分解抑制法。分别计算了发动机排气基频噪声与多气缸进气噪声,得到了发动机进/排气的共振噪声。基于经验模态分解算法构造了发动机的噪声分量,通过计算其极大值与极小值的包络平均值,得到每一个噪声点相对于极值点的残余量,并将发动机的噪声信号分解为不同的单元分量。在噪声收敛系数以及噪声模态分解机制下,设计了发动机进排低噪声抑制算法。实验结果表明:该算法对噪声的抑制具有一定的效果;消声器数量越多,噪声的传递损失越大;在消声器的消声容积中,传递损失分别与扩张比和扩张式结构长度成正比;管道直径大于36 mm且管道长度为150 mm时,噪声抑制效果最好,而在发动机全功率运行时,需要保证管道直径小于32 mm且长度为150 mm。 展开更多
关键词 经验模态分解 发动机 进/排气 低噪声抑制 传递损失 包络平均
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