基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法 被引量：33

1

作者 王玉静 康守强 +3 位作者 张云 刘学 姜义成 Mikulovich V I 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期595-600,共6页

为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,... 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。 展开更多

关键词 信号处理 状态识别 非平稳信号 集合经验模态分解(EEMD) 敏感固有模态函数(imf)

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经验模态分解理论及其应用 被引量：19

2

作者 郝欢 王华力 魏勤 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期67-80,共14页

阐述了经验模态分解(EMD)的概念、基本理论及其作为一种数据驱动的时频分析方法,能够根据信号特点自适应地将信号分解成一组具有物理意义的固有模态函数的线性组合,十分适合于非线性、非平稳信号分析的机理,然后综述了一维EMD算法在解... 阐述了经验模态分解(EMD)的概念、基本理论及其作为一种数据驱动的时频分析方法,能够根据信号特点自适应地将信号分解成一组具有物理意义的固有模态函数的线性组合,十分适合于非线性、非平稳信号分析的机理,然后综述了一维EMD算法在解决包络拟合、边界效应、模态混叠等关键问题上的研究进展,重点对新兴的多维经验模态分解的发展情况进行了详细论述;介绍了EMD在信号去噪,地球物理、生物医学信号处理,电力工程、机械工程故障诊断方面的主要应用,结合EMD研究中的难点问题,指出了下一步研究的五个重要方向。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMD) 时频分析 固有模态函数(imf) 多维经验模态分解

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基于改进的经验模态分解的滚动轴承故障诊断研究 被引量：4

3

作者 臧怀刚 李清志 +1 位作者 韩艳龙 王石云 《计量学报》 CSCD 北大核心 2013年第2期101-105,共5页

传统的时频分析方法不能有效地处理非平稳信号，经验模态分解（EMD）非常适合处理非平稳信号，但结果可能出现伪内禀模态函数（IMF）和不敏感内禀模态函数。针对EMD的不足，提出能量门限法和敏感IMF选择法相结合来识别真IMF和敏感IMF的... 传统的时频分析方法不能有效地处理非平稳信号，经验模态分解（EMD）非常适合处理非平稳信号，但结果可能出现伪内禀模态函数（IMF）和不敏感内禀模态函数。针对EMD的不足，提出能量门限法和敏感IMF选择法相结合来识别真IMF和敏感IMF的方法，对同时满足这两个条件的IMF作频谱变换，频谱图上可以清晰呈现故障特征信息。将改进后的EMD应用到滚动轴承故障诊断实例，证明了此方法的可行性和准确性。 展开更多

关键词 计量学 滚动轴承故障 经验模态分解 内禀模态函数 能量门限 敏感imf

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局部经验模态分解算法 被引量：5

4

作者 林婉如 熊盛武 谢啸虎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第13期123-126,共4页

对经验模态分解算法中的异常事件干扰机制做了深入的探讨,指出发生频率混叠现象时必须满足的两个条件。为了避免出现频率混叠现象,提出了基于动态窗口的局部分解算法。利用信号的时间特征尺度检测出信号的突变并定位局部高频分量,在分... 对经验模态分解算法中的异常事件干扰机制做了深入的探讨,指出发生频率混叠现象时必须满足的两个条件。为了避免出现频率混叠现象,提出了基于动态窗口的局部分解算法。利用信号的时间特征尺度检测出信号的突变并定位局部高频分量,在分解信号的过程中,局部分解算法并不对信号的整个时间区域进行分解,而是以定位好的局部高频分量位置为窗口,进行局部的经验模态分解,分离出高频分量。通过这种局部分解,就可以有效地消除模态间的频率混叠,得到的固有模态函数更可靠地反映了真实物理过程。和现有异常事件处理方法相比,局部经验模态分解算法在理论上和经验模态分解算法更为统一,方法更为简便。通过实例表明了局部经验模态分解算法的有效性。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMD)方法 固有模态函数(imf) 异常事件 频率混叠

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基于IMF能量矩和SVM的煤矸识别 被引量：17

5

作者 窦希杰 王世博 +1 位作者 谢洋 宣统 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第24期39-45,共7页

针对综放工作面的煤矸识别问题,提出了一种基于固有模态函数(IMF)能量矩和支持向量机(SVM)的煤矸识别方法。使用仿真信号验证了该方法所提取的IMF能量矩可以反映信号的能量沿时间轴的分布情况,相较于IMF能量可以更好地表征信号的特征。... 针对综放工作面的煤矸识别问题,提出了一种基于固有模态函数(IMF)能量矩和支持向量机(SVM)的煤矸识别方法。使用仿真信号验证了该方法所提取的IMF能量矩可以反映信号的能量沿时间轴的分布情况,相较于IMF能量可以更好地表征信号的特征。使用该方法进行煤矸识别时,对放顶煤过程中采集到的顶煤和矸石冲击液压支架的振动信号进行集合经验模态分解分解(EEMD),得到若干个IMF,根据分解结果提取包含振动信号主要信息的前8个IMF分量,进一步计算其能量矩,将待测样本信号的IMF能量矩作为特征向量输入训练好的支持向量机进行放煤和放矸石两种工况的识别。试验结果表明,该方法能有效的完成对煤矸振动样本数据的识别,平均识别准确率达到90%。 展开更多

关键词 放顶煤 煤矸识别 集合经验模态分解(EEMD) 固有模态函数(imf) 能量矩 支持向量机(SVM)

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基于EMD阈值方法的轴承故障振动信号去噪 被引量：13

6

作者 包广清 常勇 杨国金 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期205-210,共6页

针对随机噪声信号影响对有用信息的获取,提出了EMD分解阈值去噪方法,将小波阈值去噪原理应用于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)中。首先对实际含噪信号进行EMD分解,根据分解后得到的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Functi... 针对随机噪声信号影响对有用信息的获取,提出了EMD分解阈值去噪方法,将小波阈值去噪原理应用于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)中。首先对实际含噪信号进行EMD分解,根据分解后得到的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF分量),采用自适应阈值去噪,进行信号重构,得到消噪后的信号,获取有用信息。将该方法应用于实际工程故障振动信号中分析研究表明,该方法可以获得较高的信噪比,能够对实际信号进行有效的故障特征频率提取,降噪后比降噪前的诊断效果更明显。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMD) 信号降噪 小波阈值 固有模态函数(imf)

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改进的EMD方法在局部放电信号提取中的应用 被引量：8

7

作者 臧怀刚 李清志 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2014年第11期78-81,共4页

电力设备内部早期故障产生的局部放电信号很微弱,往往处于强大噪声的包围之中。为了从复杂环境中准确提取局部放电信号,提出应用改进的EMD方法进行局部放电特征信号的提取。首先,对放电信号进行EMD分解;其次,应用能量门限法对EMD分解得... 电力设备内部早期故障产生的局部放电信号很微弱,往往处于强大噪声的包围之中。为了从复杂环境中准确提取局部放电信号,提出应用改进的EMD方法进行局部放电特征信号的提取。首先,对放电信号进行EMD分解;其次,应用能量门限法对EMD分解得到的IMF进行筛选;再次,应用敏感固有模态函数选择法找出敏感IMF,并与局部放电特征信号进行对比。最后,应用结果表明了此方法的可行性与准确性。 展开更多

关键词 局部放电 经验模态分解 固有模态函数 能量门限 敏感固有模态函数

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基于EEMD多尺度样本熵的S700K转辙机故障诊断 被引量：23

8

作者 魏文军 刘新发 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2763-2772,共10页

针对S700K转辙机在运行过程中的故障诊断问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的多尺度样本熵的信号分析及故障诊断方法。首先对S700K转辙机功率曲线进行EEMD分解,得到不同时间尺度的固有模态函数(IMF)分量,并提取每一个IMF分量的... 针对S700K转辙机在运行过程中的故障诊断问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的多尺度样本熵的信号分析及故障诊断方法。首先对S700K转辙机功率曲线进行EEMD分解,得到不同时间尺度的固有模态函数(IMF)分量,并提取每一个IMF分量的样本熵,由于样本熵能够有效区分不同信号的复杂度,故可获得转辙机不同状态下的特征参数。最后,利用这些不同运行状态下的特征参数构建特征模式矩阵,采用模糊聚类分析算法求解该矩阵的模糊等价矩阵。在模糊等价矩阵中,当λ(可变阈值)在[0, 1]范围内变动时,模糊等价矩阵转化为等价的布尔矩阵,由布尔矩阵可以得到动态聚类图并得到分类结果,从而实现故障诊断。研究结果表明:本文算法能准确提取故障特征且支持多种故障同时检测,有效提高了S700K转辙机故障诊断的精度与效率。 展开更多

关键词 EEMD 多尺度样本熵 固有模态函数(imf) 模糊聚类 等价矩阵

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基于二维EMD分解的图像压缩研究 被引量：2

9

作者 李峰 徐琼 吕回 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第9期183-185,共3页

综合Anna的极值点压缩算法和多抽样重叠块压缩算法,提出了一种新的基于二维EMD分解的数字图像压缩方法。先对自然图像进行二维EMD分解,对分解后的IMF抽样点进行熵编码。与两种压缩方法所得的结果比较分析,在确保图像质量的前提下,找到... 综合Anna的极值点压缩算法和多抽样重叠块压缩算法,提出了一种新的基于二维EMD分解的数字图像压缩方法。先对自然图像进行二维EMD分解,对分解后的IMF抽样点进行熵编码。与两种压缩方法所得的结果比较分析,在确保图像质量的前提下,找到了一种更好的方法,对图像进行压缩。 展开更多

关键词 二维经验模式分解(EMD) 固有模态函数(imf) 图像压缩 峰值信噪比

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煤岩动力灾害电磁辐射信号特征研究 被引量：3

10

作者 刘纪坤 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期105-110,共6页

为研究煤岩动力灾害发生前兆特征,即该过程中的电磁辐射信号产生规律,应用煤岩单轴加载破坏测试系统进行原煤及型煤煤样煤岩破裂过程电磁辐射测试试验。对原始电磁辐射信号进行集合经验模分解(EEMD),并在分解各个固有模态函数(IMF)分量... 为研究煤岩动力灾害发生前兆特征,即该过程中的电磁辐射信号产生规律,应用煤岩单轴加载破坏测试系统进行原煤及型煤煤样煤岩破裂过程电磁辐射测试试验。对原始电磁辐射信号进行集合经验模分解(EEMD),并在分解各个固有模态函数(IMF)分量波形的基础上,计算各IMF分量在原始辐射信号中的能量比例,确定原始信号的主要频段及优势频段。试验结果表明,煤岩破裂过程先后经过初始压缩阶段、弹性变形阶段以及加速破裂阶段。随着压力的不断增大,电磁辐射信号随着大量裂隙的形成而产生,且电磁辐射信号的强度与压力正相关。当压力增大至使煤体发生首次错动数值时,其电磁辐射信号强度达到极值,此后错动强度不断降低,电磁辐射信号强度也逐步下降。 展开更多

关键词 煤岩 动力灾害 电磁辐射 固有模态函数(imf) 集合经验模分解(EEMD)

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基于EMD与遗传算法结合的参数辨识 被引量：2

11

作者 滕建方 郑敏 《科学技术与工程》 2008年第23期6382-6384,共3页

提出将EMD(empirical mode decomposition)信号分解与遗传算法结合用于参数辨识,以一个三自由度系统的算例进行验证,结果表明该方法行之有效。

关键词 经验模态分解(EMD) 固有模态函数(imf) 遗传算法 相关系数

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采用HHT与CNN的刀具磨损状态监测 被引量：4

12

作者 周粤 段现银 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第10期169-173,178,共6页

为实现刀具磨损状态监测的智能化及高精度,提出一种将希尔伯特黄变换改进算法与卷积神经网络相结合的监测方法。首先,采用敏感固有模态函数筛选方法改进希尔伯特黄变换,提取出刀具信号的时频特征;其次,运用MATLAB微调卷积神经网络生成... 为实现刀具磨损状态监测的智能化及高精度,提出一种将希尔伯特黄变换改进算法与卷积神经网络相结合的监测方法。首先,采用敏感固有模态函数筛选方法改进希尔伯特黄变换,提取出刀具信号的时频特征;其次,运用MATLAB微调卷积神经网络生成刀具磨损监测迁移模型;最后,运用典型的卷积神经网络迁移模型进行实验验证。结果表明,与传统时频变换相比,希尔伯特黄变换提取的时频图更加精细,能有效防止频谱泄露的问题,刀具磨损识别平均准确率达到94.09%,提升近15%;与希尔伯特黄变换相比,改进后的希尔伯特黄变换能避免虚假固有模态分量问题,监测效果进一步提升,达到96.8%,证明了所提监测方法的有效性。 展开更多

关键词 希尔伯特黄变换 卷积神经网络 敏感固有模态函数 刀具磨损状态监测

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