改进双谱和经验模态分解在牵引电机轴承故障诊断中的应用 被引量：33

1

作者 杨江天 赵明元 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第18期116-122,185,共7页

铁路机车传动系统的故障诊断,对保障列车安全可靠运行、防范事故发生起重要的作用。为了有效诊断牵引电机轴承的早期故障,提出基于经验模态分解和改进双谱的故障特征提取方法。经验模态分解是一种数据驱动的信号处理算法,相当于一个自... 铁路机车传动系统的故障诊断,对保障列车安全可靠运行、防范事故发生起重要的作用。为了有效诊断牵引电机轴承的早期故障,提出基于经验模态分解和改进双谱的故障特征提取方法。经验模态分解是一种数据驱动的信号处理算法,相当于一个自适应滤波器组,其可将信号分解成占据不同频带的固有模态函数,实现信号消噪。滚动轴承承载运转时,局部损伤点以故障特征频率反复撞击与之接触的其它元件表面,会引发机械系统共振;基于此,采用改进双谱分析轴承振动信号各分量间的相互作用,检测轴承故障特征频率。机车实际运行试验表明,所提方法能准确诊断牵引电机轴承的早期故障。 展开更多

关键词 牵引电机 轴承 故障诊断 经验模态分解 改进双谱

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基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案 被引量：14

2

作者 洪翠 连淑婷 +1 位作者 黄晟 郭谋发 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期8-15,29,共9页

为快速检测及可靠识别直流配电网故障,提出一种基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案。通过最小二乘法非线性拟合故障电流局部的相频谱函数,基于此在一定的条件下修改经验小波函数的相频响应,使之尽... 为快速检测及可靠识别直流配电网故障,提出一种基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案。通过最小二乘法非线性拟合故障电流局部的相频谱函数,基于此在一定的条件下修改经验小波函数的相频响应,使之尽可能与故障电流的局部相频特性相匹配;运用改进经验小波变换分解电流,计算细节分量c_(3)的模极大值,构造故障检测判据;设计一种权重自学习网络,依据数据对分类任务的重要性分配不同的权重,嵌套于多视角深度矩阵分解模型前端,运用改进多视角深度矩阵分解模型对电流分量c_(1)—c_(3)、极间电压u_(dc)这4个视角的数据进行故障特征提取,通过软分配层实现故障的分类。仿真测试结果表明,所提故障检测方案能够满足故障检测速动性、可靠性的要求,故障分类准确度高,为后续故障处理奠定了良好基础。 展开更多

关键词 直流配电网 故障检测与分类 改进经验小波变换 改进多视角深度矩阵分解

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小波改进阈值去噪和经验模态分解相结合的旋转机械故障特征提取 被引量：6

3

作者 孟宗 李姗姗 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期24-29,共6页

针对实际工程信号易受噪声干扰导致提取的故障特征不明显的问题,将小波改进阈值方法和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合,提出一种基于小波改进阈值的经验模态分解去噪方法,并应用到旋转机械故障特征提取中。首先,... 针对实际工程信号易受噪声干扰导致提取的故障特征不明显的问题,将小波改进阈值方法和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合,提出一种基于小波改进阈值的经验模态分解去噪方法,并应用到旋转机械故障特征提取中。首先,为了克服传统小波阈值方法在阈值函数的连续性以及重构误差等方面的不足之处,研究小波改进阈值方法并利用其进行振动信号预处理,减少随机噪声对振动信号的干扰,同时减少EMD分解过程中的分解层数以及其边缘效应对有用信号分解质量的影响。在实际应用中,由于振动信号中混有多种不同性质的噪声,预消噪处理常常不足以消除全部噪声的干扰,因此有必要用EMD相关度方法适当地消噪后处理,提高故障特征提取的准确度,研究为旋转机械故障进一步识别诊断提供了重要的参考。 展开更多

关键词 小波改进阈值 经验模态分解 旋转机械 故障特征提取

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改进EEMD的冲击试验机冲击响应谱修正方法

4

作者 郑帅朋 王鹏 +1 位作者 张春辉 闫明 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第4期170-175,251,共7页

由冲击加速度信号计算得到的冲击响应谱是表征冲击环境的重要指标,但加速度传感器受强载荷作用会产生趋势项误差,双波冲击试验机的低频谱线会发生严重漂移。为还原真实冲击环境,使用集合经验模态分解法(EEMD)对加速度信号进行分解,并提... 由冲击加速度信号计算得到的冲击响应谱是表征冲击环境的重要指标,但加速度传感器受强载荷作用会产生趋势项误差,双波冲击试验机的低频谱线会发生严重漂移。为还原真实冲击环境,使用集合经验模态分解法(EEMD)对加速度信号进行分解,并提取各本征模态函数(IMF)出现峰值的时刻;在此基础上,基于K-均值聚类对各峰值时刻进行分类,确定重构信号所需的有效IMF分量,并结合峰度系数进一步判断所选有效IMF分量的合理性;最后使用重构加速度信号计算冲击响应谱,并通过低频段谱线斜率验证修正效果。研究结果表明:修正后的低频冲击响应谱平均斜率由-9.359 dB/oct提升到5.658 dB/oct,与标准斜率的误差为5.7%。EEMD修正方法能够有效还原冲击试验机真实冲击环境,可为舰载设备抗冲击评估提供重要参考。 展开更多

关键词 振动与波 冲击试验机 冲击响应谱 集合经验模态分解 K-均值聚类 峰度系数

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基于改进经验模态分解和谱峭度法的变压器振动故障特征提取 被引量：8

5

作者 陈东毅 陈杰辰 李冲 《广东电力》 2016年第1期11-16,共6页

针对变压器振动故障信号易被强背景噪声掩盖的特点,提出基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与谱峭度法的变压器振动故障特征提取方法。首先利用EMD方法分解原振动故障信号得到一系列本征模态函数(intrinsic mode f... 针对变压器振动故障信号易被强背景噪声掩盖的特点,提出基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与谱峭度法的变压器振动故障特征提取方法。首先利用EMD方法分解原振动故障信号得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量后,采用能量矩占比和方差贡献率相结合的方法对采样信号进行EMD降噪处理,消除EMD中的虚假分量;然后利用重构算法提取真实IMF分量,运用谱峭度法提取振动故障特征频率;最后以模拟工程实际信号为例,采用MATLAB仿真验证了该变压器振动故障特征提取方法的有效性。 展开更多

关键词 改进经验模态分解 谱峭度 振动信号 故障特征提取

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基于谱峭度Morlet小波变换法和经验模态分解的滚动轴承故障诊断研究 被引量：4

6

作者 宋辉 陈浩杰 《中国印刷与包装研究》 CAS 2012年第1期35-39,共5页

本研究针对轴承早期故障信号微弱不易检测的缺陷,提出了一种基于谱峭度Morlet小波变换法和经验模态分解的轴承早期故障信号检测与增强的方法。该方法把谱峭度引入到Morlet小波中,根据谱峭度变化寻找Morlet小波的最佳匹配参数,最大限度... 本研究针对轴承早期故障信号微弱不易检测的缺陷,提出了一种基于谱峭度Morlet小波变换法和经验模态分解的轴承早期故障信号检测与增强的方法。该方法把谱峭度引入到Morlet小波中,根据谱峭度变化寻找Morlet小波的最佳匹配参数,最大限度地增强故障弱信号;然后对信号进行经验模态分解,以信号相关系数大小确定重构信号的基本模态分量,对重构信号进行包络分析完成故障诊断。实验结果验证了此方法在滚动轴承早期故障诊断中的良好应用效果。 展开更多

关键词 滚动轴承 信号加强 MORLET小波 谱峭度 经验模态分解

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基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法

7

作者 岳新博 高旭 +2 位作者 高阳 王海涛 鲁秀娥 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期134-148,共15页

为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)... 为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)算法筛选后,通过改进的小波阈值算法进行去噪,并设计采用多元宇宙优化(MVO)算法对参数进行优化。实际搭建了外差式Φ-OTDR系统,经仿真和实际测试验证文中算法有效性。最后,将设计算法与以往的经验模态分解-皮尔逊相关系数(EMD-PCC)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)及变分模态分解-改进小波阈值(VMD-NWT)去噪方法进行了对比。结果表明,在10.14 km的传感光纤位置上,该方法对于低频10 Hz、中频200 Hz以及高频1 200 Hz的振动事件,其位置信息信噪比分别可达8.88、30.26、11.90 dB,对不同频率段的振动信号均具备有效的去噪能力,且系统定位精度更高。该方法在提高系统信噪比的同时,成功地对振动信号进行了解调,且解调效果比其他三种算法效果更好,为Φ-OTDR系统降噪研究提供了新思路。 展开更多

关键词 相位敏感光时域反射仪 互补集合经验模态分解算法 多尺度排列熵 改进的小波阈值算法 多元宇宙优化算法

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基于多信号和改进经验傅里叶分解的故障特征提取方法 被引量：1

8

作者 朱丹宸 何伟 朱群伟 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1853-1864,共12页

针对滚动轴承故障信号受设备多结构和复杂传递路径干扰,故障诊断准确性受到影响这一难题,提出了一种基于多信号改进经验傅里叶分解(MS-IEFD)的轴承故障特征提取方法。首先,为了充分利用多信号中的故障特征,利用改进经验傅里叶分解处理... 针对滚动轴承故障信号受设备多结构和复杂传递路径干扰,故障诊断准确性受到影响这一难题,提出了一种基于多信号改进经验傅里叶分解(MS-IEFD)的轴承故障特征提取方法。首先,为了充分利用多信号中的故障特征,利用改进经验傅里叶分解处理了两个不同测点测得的故障信号,设定各阶模态信号与原始信号的相关系数阈值为0.1,并以此为依据确定了信号分解的最佳个数;然后,提出了加权的谐波显著性指标对初始的频带划分进行了优化,避免了信号过分解,减少了带宽过窄的无效频带,以此指标最大值为准,确定了最优模态分量;其次,借助互相关分析的优势,分析了两信号的最优模态分量以进一步增强信号的特征成分,借助快速傅里叶变换准确提取了滚动轴承的故障特征,判断了轴承故障类型;最后,利用MS-IEFD方法对仿真和实验信号进行了分析,仿真分析时构造了信噪比为-10 dB和-15 dB的信号,用以模拟不同测点信号的情况,实验分析时利用实验台测得了不同测点处的滚动轴承振动信号。研究结果表明:MS-IEFD方法能从强背景干扰中准确提取出滚动轴承故障特征,为准确判断滚动轴承故障类型提供依据;与变分模态分解(VMD)等方法相比较,可进一步突出MS-IEFD方法在弱特征提取方面的有效性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 多信号 频带划分 互相关谱 多信号改进经验傅里叶分解 变分模态分解

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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

9

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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基于奇异值分解(SVD)差分谱降噪和本征模函数(IMF)能量谱的改进Hilbert-Huang方法 被引量：18

10

作者 柴凯 张梅军 +1 位作者 黄杰 唐俊刚 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第9期90-96,共7页

针对随机噪声和虚假IMF会导致改进HHT中EEMD分解质量下降和Hilbert谱混乱,提出了一种基于SVD差分谱降噪预处理和IMF能量谱剔除虚假分量的改进HHT。该方法首先对原始信号进行SVD降噪,通过基本不等式原理来确定相空间重组的最佳Hankel矩... 针对随机噪声和虚假IMF会导致改进HHT中EEMD分解质量下降和Hilbert谱混乱,提出了一种基于SVD差分谱降噪预处理和IMF能量谱剔除虚假分量的改进HHT。该方法首先对原始信号进行SVD降噪,通过基本不等式原理来确定相空间重组的最佳Hankel矩阵结构,利用奇异值差分谱来确定有效奇异值的阶次;然后对消噪的信号进行EEMD分解,通过IMF能量谱来去除虚假分量;最后对主IMF进行Hilbert谱分析。仿真和实验结果表明,SVD能提高信噪比,抑制噪声对EEMD分解精度的干扰;能量谱能有效地消除虚假IMF对Hilbert谱分析的影响;Hilbert谱中各频率成分清晰,解决了随机噪声和虚假分量对传统改进HHT的不良影响。 展开更多

关键词 改进Hilbert-Huang变换 奇异值分解 差分谱 总体平均经验模态分解 固有模态函数 能量谱

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短时经验模态分解实时识别生猪心电QRS波群 被引量：4

11

作者 贾桂锋 王自唱 +4 位作者 向兴发 武墩 高云 黎煊 冯耀泽 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期172-177,共6页

心率是猪的重要生命体征,而在健康监测中由于猪的依从性较差而造成心电信号呈现非平稳特性,给实时心率计算带来困难。该文针对此问题结合经验模态分解方法(empirical mode decomposition,EMD)提出一种对心电信号具有实时处理能力的短时... 心率是猪的重要生命体征,而在健康监测中由于猪的依从性较差而造成心电信号呈现非平稳特性,给实时心率计算带来困难。该文针对此问题结合经验模态分解方法(empirical mode decomposition,EMD)提出一种对心电信号具有实时处理能力的短时经验模态分解算法(short-time empirical mode decomposition,ST-EMD)。该算法通过对数据分段并根据信号特征决定分段起点及长度等参数,然后对每段数据进行EMD分解,再基于能量窗变换法从分解结果中提取QRS波的特征参数并识别R波。通过动物试验表明,ST-EMD算法能够对猪的心电信号实时处理和识别QRS波群,识别正确率为99.6%,且表现出一定的自适应性。说明本文提出的ST-EMD算法思路是正确的,适用于生猪的心电实时健康监护。 展开更多

关键词 数据处理 图像分割 识别 猪 经验模态分解 QRS波群

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基于改进经验模态分解的雷达生命信号检测 被引量：28

12

作者 刘震宇 陈惠明 +1 位作者 陆蔚 李光平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期171-178,共8页

从线性调频连续波(FMCW)雷达中提取的生命信号包含大量的噪声,为了获得高信噪比的呼吸和心跳信号,提出了一种基于改进的自适应集合经验模态分解(ICEEMDAN)的生命信号检测方法。该方法首先对FMCW毫米波雷达获取的生命信号进行ICEEMDAN分... 从线性调频连续波(FMCW)雷达中提取的生命信号包含大量的噪声,为了获得高信噪比的呼吸和心跳信号,提出了一种基于改进的自适应集合经验模态分解(ICEEMDAN)的生命信号检测方法。该方法首先对FMCW毫米波雷达获取的生命信号进行ICEEMDAN分解,得到若干个固有模态函数(IMF)分量,然后利用IMF分量滤波器选择频率峰值在呼吸和心跳频带范围内的IMF分量,最后根据与雷达生命信号的相关性从滤波的结果中选择IMF分量重构呼吸和心跳信号。实验结果表明,所提出的方法能够准确地检测到心跳和呼吸信号,提取得到的呼吸和心跳信号具有良好的信噪比。 展开更多

关键词 线性调频连续波雷达 生命信号 经验模态分解 改进的自适应集合经验模态分解

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基于改进完备集成经验模态分解的钢丝绳缺陷漏磁检测方法 被引量：4

13

作者 钟小勇 陈科安 张小红 《工矿自动化》 北大核心 2022年第7期118-124,共7页

钢丝绳小缺陷信号往往被淹没在股波噪声中,存在钢丝绳小缺陷检测困难、易漏检等问题。针对该问题,提出了一种基于改进完备集成经验模态分解(ICEEMD)的钢丝绳缺陷漏磁检测方法。为了避免钢丝绳表面润滑剂或尘埃对检测信号造成影响,采用... 钢丝绳小缺陷信号往往被淹没在股波噪声中,存在钢丝绳小缺陷检测困难、易漏检等问题。针对该问题,提出了一种基于改进完备集成经验模态分解(ICEEMD)的钢丝绳缺陷漏磁检测方法。为了避免钢丝绳表面润滑剂或尘埃对检测信号造成影响,采用电磁检测法。将ICEEMD、小波阈值滤波(WTF)、维纳滤波(WF)相结合,得到ICEEMD-WTF-WF多级降噪方法:通过ICEEMD分解钢丝绳漏磁信号,得到本征模态函数(IMF)分量;计算IMF分量的能量比、排列熵、互相关系数,取出IMF趋势分量和IMF股波噪声分量,并对股波噪声分量进行WTF,筛选有用的IMF分量重构信号;对重构后的信号进行WF,去除随机噪声。提取降噪后的缺陷特征值,输入BP神经网络并进行训练,识别钢丝绳缺陷漏磁信号。实验结果表明:ICEEMD-WTF-WF多级降噪方法对钢丝绳漏磁信号具有良好的降噪效果,信噪比、峭度指标优于WTF、移动平均滤波和WF;基于ICEEMD-WTF-WF的BP神经网络模型检测耗时短,对小缺陷的平均准判率达到98.13%,能较好地满足钢丝绳缺陷检测要求。 展开更多

关键词 钢丝绳 小缺陷检测 漏磁检测 改进完备集成经验模态分解 小波阈值滤波 维纳滤波 多级降噪

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基于改进的经验模态分解的时间序列匹配算法

14

作者 倪志伟 吴昊 刘慧婷 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2395-2399,共5页

针对经验模态分解(EMD)的不足之处,对原有EMD方法中利用上下包络的平均值得到平均包络进行了改进,采用三次样条对连续极值点的平均值进行插值获得平均包络。通过这种方式,增加了近似极值点,在"筛"过程的每次循环中,只需要一... 针对经验模态分解(EMD)的不足之处,对原有EMD方法中利用上下包络的平均值得到平均包络进行了改进,采用三次样条对连续极值点的平均值进行插值获得平均包络。通过这种方式,增加了近似极值点,在"筛"过程的每次循环中,只需要一次而不是两次样条插值,缓解了"过冲"和"欠冲"现象,改进了EMD方法。然后利用改进的EMD方法降低序列的维度,并用K均值算法实现模式匹配。实验结果表明,提出的在对EMD进行改进的基础上实现模式匹配的方法,优于传统的基于小波的模式匹配方法。 展开更多

关键词 相似模式匹配 改进的经验模态分解 样条插值 K均值 小波变换

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改进经验小波变换在风力机齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：7

15

作者 胡璇 李春 叶柯华 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期294-301,共8页

针对强噪声背景下风力机齿轮箱轴承的轻微故障特征易被淹没且提取困难等问题,提出滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵(Continuous Average Spectral Negentropy,CASN)对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)进行改进。首先利用... 针对强噪声背景下风力机齿轮箱轴承的轻微故障特征易被淹没且提取困难等问题,提出滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵(Continuous Average Spectral Negentropy,CASN)对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)进行改进。首先利用CASN-EWT方法分解风力机齿轮箱轴承故障信号,后利用谱负熵准则对所得分量进行筛选并重构,再开展包络分析,准确提取出故障特征,最后构成特征向量集输入支持向量机进行故障诊断。结果表明:CASN-EWT方法在保留EWT算法自适应性和有效避免模态混叠效应与端点效应的同时,极大提高EWT分解算法对噪声的鲁棒性,有利于准确提取故障特征频率,实现故障识别精度的提高。 展开更多

关键词 风力机齿轮箱 故障诊断 滑移窗口 连续平均谱负熵 改进经验小波变换 谱负熵准则

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基于改进经验小波变换与分形特征集的风力机齿轮箱故障诊断 被引量：4

16

作者 孙康 金江涛 +2 位作者 李春 叶柯华 许子非 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期310-319,共10页

针对风力机齿轮箱振动响应信号具有强非线性及非平稳性的特点,考虑平均幅值对平均谱负熵时频域成分权重自适应调节,提出连续改进平均谱负熵方法(ICASN)以体现信号细节复杂度特征,并将ICASN引入经验小波变换(EWT),替代傅里叶谱作为频带... 针对风力机齿轮箱振动响应信号具有强非线性及非平稳性的特点,考虑平均幅值对平均谱负熵时频域成分权重自适应调节,提出连续改进平均谱负熵方法(ICASN)以体现信号细节复杂度特征,并将ICASN引入经验小波变换(EWT),替代傅里叶谱作为频带划分依据。采用ICASN-EWT分解振动信号,基于改进平均谱负熵筛选特征分量,剔除信号冗余与噪声影响。分析各敏感分量分形特征并构建高维特征集,采用流形学习进行维数约简,并结合分形高斯噪声改进灰狼算法优化支持向量机关键参数,将降维后的向量集输入优化支持向量机进行故障识别与诊断,准确率高达100%。 展开更多

关键词 风力机 齿轮箱 故障检测 支持向量机 经验小波变换 连续改进平均谱负熵 分形高斯噪声改进灰狼算法

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改进小波去噪-Teager算子的齿轮微弱故障提取方法 被引量：13

17

作者 何巍 袁亮 章翔峰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期155-161,共7页

针对齿轮箱在强噪声背景下齿轮微弱故障振动信号的特征不易被提取的问题,提出将改进小波去噪和Teager能量算子相结合的微弱故障特征提取方法。采用改进小波阈值函数对振动信号进行去噪处理,与形态学滤波和传统小波阈值函数相比能够有效... 针对齿轮箱在强噪声背景下齿轮微弱故障振动信号的特征不易被提取的问题,提出将改进小波去噪和Teager能量算子相结合的微弱故障特征提取方法。采用改进小波阈值函数对振动信号进行去噪处理,与形态学滤波和传统小波阈值函数相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)得到若干本征模式函数(intrinsic mode function,简称IMF),计算各IMF分量与原信号的相关系数并结合各IMF分量的频谱剔除虚假分量。对有效的IMF分量计算其Teager能量算子,并重构得到Teager能量谱,对重构信号进行时频分析并将其结果与原信号的希尔伯特黄变换(HilbertHuang transform,简称HHT)得到的边际谱进行对比。实验研究结果表明,本研究方法相比HHT能够对齿轮微弱故障特征进行更为有效地提取,验证了本研究方法在齿轮箱微弱故障诊断中的可行性。 展开更多

关键词 改进小波去噪 集合经验模态分解 特征提取 微弱故障

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基于改进小波去噪预处理和EEMD的采煤机齿轮箱故障诊断 被引量：17

18

作者 李力 倪松松 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期3394-3400,共7页

针对采煤现场强噪声背景下采煤机齿轮箱振动信号集合经验模态分解(EEMD)故障特征不明显和分解效率较低的问题,提出基于改进小波去噪预处理和EEMD的故障诊断方法。采用小波改进阈值函数法对振动信号进行去噪预处理,与传统小波阈值函数法... 针对采煤现场强噪声背景下采煤机齿轮箱振动信号集合经验模态分解(EEMD)故障特征不明显和分解效率较低的问题,提出基于改进小波去噪预处理和EEMD的故障诊断方法。采用小波改进阈值函数法对振动信号进行去噪预处理,与传统小波阈值函数法相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行EEMD分解得到若干个本征模态分量(IMF),计算各IMF分量的相关度并剔除虚假分量。将该方法应用于采煤机齿轮箱行星轮的故障诊断,通过对真实的IMF分量进行频谱分析并提取信号的故障特征频率,与未去噪的信号进行对比。研究结果表明:该方法能够突出故障特征频率,使分解效率提高17.35%,并能进一步减小模态混叠现象。 展开更多

关键词 采煤机齿轮箱 故障特征 分解效率 改进小波去噪 集合经验模态分解 行星轮 模态混叠

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基于EMD和提升小波改进阈值函数的水听器信号去噪研究 被引量：5

19

作者 孙强 胡红萍 +1 位作者 白艳萍 王鹏 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2018年第6期188-192,共5页

在检测水中目标时,使用水听器采集的声波信号中通常掺杂着大量的噪声。为了达到去除噪声的目的,提出一种基于EMD和提升小波改进阈值函数结合的方法。首先利用EMD将含噪的水听器信号分解成有限个固有模态函数(IMF),再用提升小波改进阈值... 在检测水中目标时,使用水听器采集的声波信号中通常掺杂着大量的噪声。为了达到去除噪声的目的,提出一种基于EMD和提升小波改进阈值函数结合的方法。首先利用EMD将含噪的水听器信号分解成有限个固有模态函数(IMF),再用提升小波改进阈值函数分解对高频IMF进行去噪处理,最后将剩余IMF和去噪后的高频IMF重构实现去噪。实验结果表明:该方法在水听器信号去噪方面有一定的参考价值。 展开更多

关键词 经验模态分解 提升小波改进阈值函数 去噪 水听器信号

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基于改进EMD分解的时变结构密集模态的瞬时参数识别 被引量：6

20

作者 徐晴晴 史治宇 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2015年第8期1161-1165,共5页

提出基于改进经验模态分解(EMD分解)识别含有密集模态的时变结构的瞬时参数的方法。通过波组信号前处理和正交化经验模态分解方法(OEMD)解决传统的EMD无法分解2个近频模态的固有模态函数(IMF)和IMF分量之间不正交这两个问题,将该方法应... 提出基于改进经验模态分解(EMD分解)识别含有密集模态的时变结构的瞬时参数的方法。通过波组信号前处理和正交化经验模态分解方法(OEMD)解决传统的EMD无法分解2个近频模态的固有模态函数(IMF)和IMF分量之间不正交这两个问题,将该方法应用于时变结构密集模态的瞬时参数的识别中,给出基于此方法识别时变结构密集模态参数的步骤,并通过一个含有密集模态的3自由度时变结构算例验证了该方法的正确性、有效性以及识别密集模态的优势。 展开更多

关键词 改进经验模态分解 波组 正交化经验模态分解 时变结构 密集模态

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