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题名基于改进的经验模式分解的旋转设备振动信号特征提取
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作者
高伟
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机构
西安理工大学水利水电学院电力工程系
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出处
《汽轮机技术》
北大核心
2008年第4期289-291,295,共4页
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文摘
针对旋转设备局部碰摩故障振动信号的特征,提出了一种基于经验模式分解(Emp iricalMode Decomposition,EMD)与小波分析相结合的故障特征提取的改进方法,先利用小波分析方法将振动信号分解为低、中、高3个频段,然后对各个频段的信号进行EMD分解,实现碰摩、背景和噪声信号分离,从而提取旋转设备局部碰摩振动信号的故障特征。在某热电厂2号汽轮发电备用机组的碰摩故障诊断的应用中,仿真信号和试验数据的分析结果表明,该方法正确、有效,可应用于工程实践。
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关键词
改进的经验模式分解
故障特征
特征提取
旋转设备
汽轮发电机组
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Keywords
improved EnD
fault characteristic
feature extraction
rotating machinery
steam turbogenerator set
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分类号
TK263.6
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名一种新的水声目标辐射噪声特征提取模型
被引量：2
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作者
胡桥
郝保安
吕林夏
陈亚林
孙起
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机构
中国船舶重工集团公司第
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出处
《鱼雷技术》
2008年第6期38-43,共6页
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基金
中国博士后科学基金资助项目(20060400303)
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文摘
针对复杂环境中水声目标辐射噪声特征难以准确提取的问题,提出了一种新的基于第二代小波变换(SG-WT)、改进的经验模式分解(EMD)和Hilbert包络解调分析(HESA)的水声目标辐射噪声特征提取模型。首先,该模型利用SGWT滤除水声目标的非平稳辐射噪声信号中的噪声成分;其次,通过改进的EMD方法对滤波后的信号进行分解,提取信号的本征模式分量;最后,对这些本征模式分量进行HESA处理,从而实现辐射噪声特征的提取。将该模型应用在仿真和实测的水声目标辐射噪声数据的特征提取中,测试结果表明,同常规的小波滤波和HESA相比,该模型能够有效地提取出辐射噪声特征。
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关键词
第2代小波变换(SGWT)
改进的经验模式分解(EMD)
Hilbert包络解调分析(HESA)
辐射噪声
特征提取
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Keywords
second generation wavelet transform（SGWT）
improved empirical mode decomposition（ EMD）
Hilbert envelopespectrum analysis（HESA）
radiated noise
feature extraction
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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