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基于本征模函数的轨道质量评价方法 被引量:8
1
作者 李再帏 练松良 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期213-217,共5页
为了更合理有效地评价轨道质量,将轨道不平顺波长因素纳入轨道质量评价中,提出基于本征模函数(intrinsicmode function,IMF)的轨道质量评价方法——轨道质量能量指标(track quality energy index,TQEI).通过对轨道不平顺数据进行经验模... 为了更合理有效地评价轨道质量,将轨道不平顺波长因素纳入轨道质量评价中,提出基于本征模函数(intrinsicmode function,IMF)的轨道质量评价方法——轨道质量能量指标(track quality energy index,TQEI).通过对轨道不平顺数据进行经验模态分解得到对应波长频段的不平顺IMF,利用频谱分析的方法求得各个IMF的能量;将各个IMF的能量与总能量的比值作为特征向量,并进行量纲一化处理,从而得到轨道不平顺IMF的能量系数;利用能量系数求得TQEI.通过理论推导证明了轨道质量数(track qualityindex,TQI)是在不考虑波长因素作用下轨道质量能量指标的特殊形式.最后,以京广提速干线轨道不平顺数据为例,对比分析了实际检测数据TQEI与TQI的关系.结果表明:轨道质量能量指标是对TQI的细化和延续,其既起到了TQI的幅值管理作用,又可以弥补TQI在波长及幅值管理方面的缺陷,可以准确有效地对轨道质量进行评价. 展开更多
关键词 轨道不平顺 本征函数 经验态分解 能量系数 波长 评价方法
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基于本征模函数的高光谱数据特征提取方法 被引量:3
2
作者 蔡辉 李娜 赵慧洁 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期3475-3480,共6页
针对基于参数估计的特征提取方法高光谱数据维数高参数估计偏差大、细节光谱信息易丢失等问题,引入经验模式分解理论,提出了基于本征模函数的高光谱数据特征提取方法。该方法通过计算光谱特征的最大最小值以及均值得到本征模函数,从而... 针对基于参数估计的特征提取方法高光谱数据维数高参数估计偏差大、细节光谱信息易丢失等问题,引入经验模式分解理论,提出了基于本征模函数的高光谱数据特征提取方法。该方法通过计算光谱特征的最大最小值以及均值得到本征模函数,从而得到反映高光谱数据的不同尺度的光谱波形波动信息,即吸收特征信息,并将高光谱数据投影到本征模函数空间,从而实现高光谱数据中不同物质属性光谱特征提取。利用航空推扫式成像光谱仪数据进行方法性能分析与验证,试验结果表明该方法不需要进行统计参数估计,避免了高光谱数据协方差的奇异性和参数估计不准确的影响,并较好地保留了数据提供的所有信息,增大了数据类间可分性。 展开更多
关键词 高光谱遥感 提取 经验式分解 本征函数
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基于本征模函数的高速磁浮线路不平顺检测 被引量:2
3
作者 苏燕辰 伍川辉 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期92-97,共6页
为了评估磁浮线路的不平顺程度,对实测加速度信号进行分析,发现导向系统纵向振动加速度信号对磁浮线路不平顺长波最敏感.通过对导向系统纵向振动加速度信号进行Hilbert-Huang变换,提取对应长波频率的本征模函数,求得频率族的包络瞬时幅... 为了评估磁浮线路的不平顺程度,对实测加速度信号进行分析,发现导向系统纵向振动加速度信号对磁浮线路不平顺长波最敏感.通过对导向系统纵向振动加速度信号进行Hilbert-Huang变换,提取对应长波频率的本征模函数,求得频率族的包络瞬时幅值和瞬时频率,提取了不平顺长波.用该方法分析磁浮列车以430 km/h运行时的实测数据,得到的磁浮线路长波不平顺信号与采用大地测量法测得的结果一致. 展开更多
关键词 高速磁悬浮列车 不平顺长波 HILBERT-HUANG变换 本征函数
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基于本征模函数和广义回归网络的刀具声发射信号诊断
4
作者 王宇 喻俊馨 +2 位作者 钟雯 刘小莹 宋春华 《制造技术与机床》 北大核心 2015年第6期80-83,共4页
针对刀具加工声发射信号非平稳特点,提出基于本征模函数和广义回归神经网络的刀具切削声发射信号故障诊断方法。该方法对刀具声发射信号进行经验模态分解,抽取本征模函数,并计算各阶模函数能量分布,提取特征向量作为神经网络的输入,利... 针对刀具加工声发射信号非平稳特点,提出基于本征模函数和广义回归神经网络的刀具切削声发射信号故障诊断方法。该方法对刀具声发射信号进行经验模态分解,抽取本征模函数,并计算各阶模函数能量分布,提取特征向量作为神经网络的输入,利用果蝇算法优化广义回归神经网络径向基函数分布系数。试验结果证明了该方法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 声发射 果蝇算法 广义回归神经网络 本征函数 刀具故障诊断
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利用正交本征模态函数分析日长变化的主要激发源
5
作者 张立振 刘怀山 魏恩泊 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期163-166,172,共5页
利用本征模态函数的正交分解方法对日长(LOD,length of day)数据序列进行分解,得到了日长变化的101个正交本征模态函数。通过对其中几个主要模态函数进行分析,发现日月地的相对位置与其中几个模态函数极值发生的时间极其吻合,并据此推... 利用本征模态函数的正交分解方法对日长(LOD,length of day)数据序列进行分解,得到了日长变化的101个正交本征模态函数。通过对其中几个主要模态函数进行分析,发现日月地的相对位置与其中几个模态函数极值发生的时间极其吻合,并据此推断出日长变化的主要激发源。同时还发现日长变化存在准周期约为206 d的波动。 展开更多
关键词 日长(LOD length of day) 本征函数(imf Intrinsic Mode Function) Hilbert谱 准2 a振荡(QBO quasi—biennial oscillation)
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分区填充均匀介质直波导中本征模集的完备性与并矢Green函数
6
作者 杨弃疾 《电波科学学报》 EI CSCD 2002年第2期97-102,108,共7页
首先论证分区填充均匀介质的波导中本征模序列的完备性。为此 ,将Hilbert空间内积的概念延拓到矢量函数对 ,并论证了在此空间中算子 - 2T+ ( k( 1) 2- k( i) 2 ) Si 的自伴性和本征值的变分原理。在完备性的基础上 ,用极简单的办法得... 首先论证分区填充均匀介质的波导中本征模序列的完备性。为此 ,将Hilbert空间内积的概念延拓到矢量函数对 ,并论证了在此空间中算子 - 2T+ ( k( 1) 2- k( i) 2 ) Si 的自伴性和本征值的变分原理。在完备性的基础上 ,用极简单的办法得到四个并矢 Green函数的一般表达式 ,避免了 Obm- Rayleigh法的局限性与经验性。最后介绍 展开更多
关键词 本征 完备性 并矢Green函数 分区填充均匀介质波导
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基于IMF能量谱的水声信号特征提取与分类 被引量:18
7
作者 刘深 张小蓟 +1 位作者 牛奕龙 汪平平 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期203-206,226,共5页
经验模态分解(EMD)是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数(IMF)。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通... 经验模态分解(EMD)是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数(IMF)。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通过对水声信号进行经验模态分解,提取信号的本征模式分量并转换为能量谱特征向量,从而观测不同信号子频带能量谱的特征变化。分类实验采用支持向量机(SVM)分类器进行。实验结果表明,相对于小波能量谱特征提取法而言,利用IMF能量谱作为特征向量的分类实验具有更佳的分类效果,平均正确率达88%以上。 展开更多
关键词 经验态分解 本征函数 本征函数能量谱 提取 支持向量机(SVM)分类器
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基于脉搏IMF时频特征和SVDD的驾驶员疲劳检测 被引量:4
8
作者 蒋建春 蒋丽 +2 位作者 唐慧 张卓鹏 吴雪刚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期314-318,共5页
针对传统时频特征难以很好地描述脉搏这类非平稳信号与驾驶员疲劳脉搏样本相对较少的问题,提出一种基于脉搏信号本征模函数(IMF)时频特征和支持向量数据描述(SVDD)的驾驶员疲劳检测方法。该方法充分利用了IMF适合表征非平稳信号和SVDD... 针对传统时频特征难以很好地描述脉搏这类非平稳信号与驾驶员疲劳脉搏样本相对较少的问题,提出一种基于脉搏信号本征模函数(IMF)时频特征和支持向量数据描述(SVDD)的驾驶员疲劳检测方法。该方法充分利用了IMF适合表征非平稳信号和SVDD擅长处理不平衡样本分类问题的优势。首先,将脉搏信号进行经验模态分解;然后,提取各IMF时频特征:归一化能量、最大瞬时频率和瞬时幅值平均值;最后,用SVDD分类器对驾驶员疲劳状况做出判别并给出疲劳等级。对比实验表明,该方法能有效检测出驾驶员的疲劳状况。 展开更多
关键词 疲劳驾驶 脉搏信号 本征函数 支持向量数据描述
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重力固体潮IMF的AM-FM模型及其非线性拟合 被引量:3
9
作者 吴庆畅 周挚 +2 位作者 梁虹 全海燕 王天理 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第30期138-142,共5页
首先建立AM-FM数学模型,用多个相近载波的调幅信号组合描述它。利用最小二乘法对幅度调制和频率调制两个部分分别进行非线性拟合;拟合以相关系数满足一定条件为精度控制原则,拟合项数以相邻相关系数不再显著变化为判定条件。有效性检验... 首先建立AM-FM数学模型,用多个相近载波的调幅信号组合描述它。利用最小二乘法对幅度调制和频率调制两个部分分别进行非线性拟合;拟合以相关系数满足一定条件为精度控制原则,拟合项数以相邻相关系数不再显著变化为判定条件。有效性检验证明该方法切实可行。重力固体潮IMF的拟合结果表明,AM-FM数学模型可以很好地刻画重力固体潮IMF;重力固体潮是多个AM-FM信号合成的复合信号。为后续深入研究重力固体潮的AM-FM信号特征、循环平稳信号特征等性质建立了良好的数学基础。 展开更多
关键词 AM-FM 非线性最小二乘法 数据拟合 重力固体潮 本征函数(imf)
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椭圆波导中的本征模 被引量:2
10
作者 王百锁 李森 +1 位作者 王演 李春庚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期353-357,共5页
在椭圆波导的应用中 ,场量和场图是非常有用的 .本文采用将马丢函数展成傅里叶级数的方法 ,讨论了椭圆波导中的场分布 ,给出了偏心率E =0 75时前 10 0个模的场图 .这些具有完整电磁力线的场图是严格的和标准的 ,力线的疏密程度正比于... 在椭圆波导的应用中 ,场量和场图是非常有用的 .本文采用将马丢函数展成傅里叶级数的方法 ,讨论了椭圆波导中的场分布 ,给出了偏心率E =0 75时前 10 0个模的场图 .这些具有完整电磁力线的场图是严格的和标准的 ,力线的疏密程度正比于该处的场强 . 展开更多
关键词 椭圆波导 本征 场图 马丢函数 场量
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双线性单自由度体系强迫动力反应的Hilbert谱与本征振动模态:输入简谐波频率的影响 被引量:7
11
作者 张郁山 梁建文 胡聿贤 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2005年第4期1-10,共10页
系统地研究了双线性单自由度体系在简谐波输入下表现出非线性力学行为时,输入简谐波频率对体系动力响应的H ilbert谱、H ilbert边缘谱及Fourier幅值谱的影响。研究结果表明,如果体系输入简谐波频率为f,那么体系动力响应H ilbert边缘谱... 系统地研究了双线性单自由度体系在简谐波输入下表现出非线性力学行为时,输入简谐波频率对体系动力响应的H ilbert谱、H ilbert边缘谱及Fourier幅值谱的影响。研究结果表明,如果体系输入简谐波频率为f,那么体系动力响应H ilbert边缘谱的能量分布在f附近一个较宽的频带上,该频带的产生是体系动力响应H ilbert谱中所蕴含的波内调制的必然结果,它源自于体系某个本征振动模态瞬时频率的波动,而这种瞬时频率的波动描述了体系屈服与卸载的非线性力学行为;体系动力响应的Fourier幅值谱自3f起,每隔2f就会出现一个幅值明显高出周围其它分量的Fourier“伪”谐波分量,这也是体系非线性力学行为所造成的结果。 展开更多
关键词 希尔伯特-黄变换(HHT) 双线性SDOF体系 Hilbert谱 Hilbert边缘谱 Fourier谱 本征函数(imf) 波内调节机制 波间组合机制
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任意偏心率椭圆波导的本征模序列 被引量:3
12
作者 张善杰 沈耀春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第3期86-89,共4页
本文采用自编的程序计算马丢函数及其导数,并用二分法和弦截法直接求解了第一类变型马丢函数及其导数的零点,从而精确求得了具有任意偏心率椭圆波导的本征模序列。文中计算了前100个本征模截止波长,并给出了前24个模式的截止波... 本文采用自编的程序计算马丢函数及其导数,并用二分法和弦截法直接求解了第一类变型马丢函数及其导数的零点,从而精确求得了具有任意偏心率椭圆波导的本征模序列。文中计算了前100个本征模截止波长,并给出了前24个模式的截止波长与椭圆偏心率关系曲线及前10个模式的多项式拟合公式. 展开更多
关键词 马丢函数 椭圆波导 本征 波导
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基于高斯核函数支持向量机的脑电信号时频特征情感多类识别 被引量:12
13
作者 李幼军 钟宁 +2 位作者 黄佳进 栗觅 王东升 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期234-243,共10页
为了找到一种综合分析方法,提高对脑电信号情感多分类识别的分类精确度,将DEAP数据库中的脑电数据采用经验模态分解的方法分解为多个本征模函数,并对本征模函数按不同的时长窗口进行分片,提取其功率谱密度作为脑电信号特征.将被试对音... 为了找到一种综合分析方法,提高对脑电信号情感多分类识别的分类精确度,将DEAP数据库中的脑电数据采用经验模态分解的方法分解为多个本征模函数,并对本征模函数按不同的时长窗口进行分片,提取其功率谱密度作为脑电信号特征.将被试对音乐视频的情感评价指数用于生成情感分类标签,按"唤醒度"和"效价"2个维度将评价指数映射到二维情感模型中,分成4类.采用"一对一"的高斯核函数支持向量机对脑电特征进行多分类分析.实验结果表明:高斯核函数支持向量机的最高分类准确度达到90.9%(22号被试),平均分类准确度达到68.3%.高斯核函数支持向量机能有效地从脑电信号中识别出不同的情感状态;同时,对于相同刺激,不同的被试产生的情感状态不同;并且,在清醒状态下,脑电信号的高频子波对情感分类有更高的分类精确度. 展开更多
关键词 髙斯核函数 支持向量机 情感分类 脑电图(EEG) 经验态分解(EMD) 本征函数(imf)
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基于EMD-PSO-BP模型的短期潮流流速预测
14
作者 邵萌 潘正中 +2 位作者 孙金伟 邵珠晓 伊传秀 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期134-141,共8页
针对潮流流速的随机性和波动性,本研究基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法,改进了反向传播(Back propagation,BP)神经网络的短期潮流流速预测模型。该模型首先对原... 针对潮流流速的随机性和波动性,本研究基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法,改进了反向传播(Back propagation,BP)神经网络的短期潮流流速预测模型。该模型首先对原始流速序列进行EMD分解,得到多个本征模函数(Intrinsic mode function,IMF)和残差。然后,利用PSO改进BP神经网络,对分解所得的IMF和残差分别进行预测。最后,将各个预测结果相结合,得出流速的最终预测结果,从而提高潮流流速的预测精度。本文以江苏省潮流流速为例,分别建立BP、PSO-BP、EMD-BP以及EMD-PSO-BP四类预测模型,以对潮流流速进行预测和对比分析。结果表明,相较于其他模型,EMD-PSO-BP预测模型在潮流流速的预测方面具有更高的精度,为潮流能开发提供重要的数据支撑。 展开更多
关键词 潮流流速预测 经验态分解 反向传播神经网络 粒子群优化算法 本征函数
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弯波导的本征模与角传播常数 被引量:2
15
作者 范国新 杨弃疾 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第12期57-63,共7页
本文采用严格的本征模表示矩形截面均匀弯曲波导中的场。文中给出了虚阶Bessel函数及其导数的计算公式和计算方法,由此完整地解决了任意半径弯波导本征模及角传播常数的精确计算问题,典型数值计算结果表明,弯波导中的本征模与... 本文采用严格的本征模表示矩形截面均匀弯曲波导中的场。文中给出了虚阶Bessel函数及其导数的计算公式和计算方法,由此完整地解决了任意半径弯波导本征模及角传播常数的精确计算问题,典型数值计算结果表明,弯波导中的本征模与直波导中的本征模具有一一对应关系,弯波导的等效传播常数与直波导的传播常数在数值上相当接近,模场的径向分布则呈衰减的驻波形式。 展开更多
关键词 波导 弯头 本征 BESSEL函数 角传播常数
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基于TVFEMD-IMF能量熵增量的桥梁监测数据降噪方法 被引量:4
16
作者 李双江 辛景舟 +3 位作者 蒋黎明 刘水康 巴建明 周建庭 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期178-185,206,共9页
针对桥梁监测数据受多重噪声干扰、影响结构真实响应获取的问题,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(time-varying filtering empirical mode decomposition,简称TVFEMD)和本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)能量熵增量的桥... 针对桥梁监测数据受多重噪声干扰、影响结构真实响应获取的问题,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(time-varying filtering empirical mode decomposition,简称TVFEMD)和本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)能量熵增量的桥梁监测数据降噪方法。首先,利用TVFEMD分解桥梁原始监测数据,得到多个子序列;其次,采用IMF能量熵增量确定多个子序列中的有效子序列;然后,划分子序列中的结构响应分量和噪声分量,对结构响应分量重组实现监测数据降噪;最后,利用平均绝对误差(mean absolute error,简称MAE)、均方根误差(root mean squared error,简称RMSE)和信噪比(signal-noise ratio,简称SNR)对不同方法的降噪效果进行评价。仿真算例和工程实例结果表明:TVFEMD相比经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD),有效解决了模态混叠问题;TVFEMD结合IMF能量熵增量方法,有效抑制了多重噪声影响,对结果精度有较大提升;与EMD-IMF能量熵增量和Kalman滤波降噪法相比,TVFEMD-IMF能量熵增量法所得到降噪信号的MAE和RMSE值分别提升了23%和21%以上,降噪效果更好,信噪比提升38%以上,抗噪性能更佳。 展开更多
关键词 桥梁 健康监测 降噪 时变滤波经验态分解 本征函数能量熵增量
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GIS不同耦合方式下注入脉冲的加权IMF局放信号等效性
17
作者 董冰冰 李康 +3 位作者 高常胜 刘贯科 戴喜良 夏云峰 《电力工程技术》 北大核心 2024年第4期95-103,共9页
注入脉冲模拟局放是气体绝缘金属封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)特高频(ultra high frequency,UHF)局放监测装置功能校验的主要方法,由于现场校验脉冲注入的耦合方式不同,模拟局放与实际局放等效性规律尚不明确,无法保证... 注入脉冲模拟局放是气体绝缘金属封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)特高频(ultra high frequency,UHF)局放监测装置功能校验的主要方法,由于现场校验脉冲注入的耦合方式不同,模拟局放与实际局放等效性规律尚不明确,无法保证监测装置功能校验的有效性。文中首先建立126 kV GIS典型局放缺陷(尖端、悬浮、绝缘子气泡)和内/外置式脉冲注入UHF局放检测平台,并对UHF信号有效脉冲进行归一化提取;接着提出基于经验模态分解的加权本征模函数(intrinsic mode functions,IMF)信号处理方法,通过计算局放信号欧式距离平均值和最大值表征其等效性;最后与常规信号偏差法进行对比验证。研究表明,相较于常规信号等效性分析方法,加权IMF法可有效解决UHF信号波形局部差异较大的问题;使用内置传感器脉冲注入的模拟局放信号与悬浮局放信号等效性最高,局放信号的欧式距离平均值M_(e)和最大值M_(a)分别为3.82%和10.28%。因此,UHF监测装置功能校验可采用恒定参数注入脉冲代替悬浮缺陷,且模拟局放可优先选择内置UHF传感器注入脉冲。文中研究可为UHF局放监测装置功能校验的脉冲注入方法提供参考。 展开更多
关键词 注入脉冲 局放 经验态分解 信号等效性分析 本征函数(imf) 欧式距离
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基于柴油机曲轴瞬时转速信号EEMD分解的失火故障诊断 被引量:1
18
作者 黄英 李准 +2 位作者 王健 刘辰 胡博睿 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第4期384-390,共7页
对于十缸V型柴油机单缸失火和双缸失火这两类故障,提出了基于曲轴瞬时转速信号的集合经验模态分解的故障诊断策略.该策略考虑到多个转速工况对失火故障诊断的影响,根据柴油机喷油提前角将实车实时采集到该转速下的数据划分为正常、单缸... 对于十缸V型柴油机单缸失火和双缸失火这两类故障,提出了基于曲轴瞬时转速信号的集合经验模态分解的故障诊断策略.该策略考虑到多个转速工况对失火故障诊断的影响,根据柴油机喷油提前角将实车实时采集到该转速下的数据划分为正常、单缸失火和双缸失火这三个工况区间.通过多循环平均方法对三个工况区间数据进行预处理,并通过集合经验模态分解方法分解,该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数.通过集合经验模态分解得到每个本征模态函数幅值的异常波动,确定包含故障信息的本征模态函数,为了进一步提取特征,需对该本征模态函数进行快速傅里叶变换,根据主频分量的幅值,得到故障特征.最后在多个转速工况下进行上述诊断流程,得出各个转过速工况的诊断准确率,实现了诊断算法的转速工况敏感性分析.实验结果表明该方法能有效提取故障特征,实现了十缸柴油机基于多个瞬时转速的失火故障诊断. 展开更多
关键词 柴油机 失火故障诊断 集合经验态分解(EEMD) 曲轴瞬时转速 提取 本征函数(imfs) 快速傅里叶变换(FFT)
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基于IMF能量矩和神经网络的轴承故障诊断 被引量:35
19
作者 秦太龙 杨勇 +1 位作者 程珩 薛松 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 2008年第3期229-232,共4页
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)能量矩的特征向量提取法,并与BP神经网络相结合用于滚动轴承的故障诊断。该方法首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称... 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)能量矩的特征向量提取法,并与BP神经网络相结合用于滚动轴承的故障诊断。该方法首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法,把振动信号分解为若干个IMF,再将重要的IMF分量作基于时间轴的积分,得到IMF能量矩特征向量,最后借助BP神经网络的分类能力对特征向量进行分类。对滚动轴承的正常状态、外圈故障、滚动体故障和外圈故障信号的分析结果表明,该方法能够准确、有效地识别这些故障。 展开更多
关键词 滚动轴承 本征函数 能量矩 故障诊断 经验态分解 BP神经网络
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变压器绕组多故障条件下的振动信号特征提取 被引量:37
20
作者 李莉 朱永利 宋亚奇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期140-146,共7页
针对变压器绕组多种故障并发的工况,在分析变压器绕组振动机理的基础上,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)的振动信号特征提取方法。采用EEMD方法对变压器绕组振动信号进行分解得到各阶本征模函数(IMF),利用IMF能量和2范数构造特征矢... 针对变压器绕组多种故障并发的工况,在分析变压器绕组振动机理的基础上,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)的振动信号特征提取方法。采用EEMD方法对变压器绕组振动信号进行分解得到各阶本征模函数(IMF),利用IMF能量和2范数构造特征矢量,将该特征矢量作为变压器绕组状态识别的判据。利用Fisher判别法对所提方法的有效性进行验证。试验结果表明,利用所提方法提取的各状态特征矢量区别明显,与快速傅里叶变换(FFT)方法相比,所提方法可准确识别出变压器绕组的混合故障状态。 展开更多
关键词 变压器 绕组故障 故障分析 识别 振动分析 信号处理 集合经验式分解 本征函数 矢量
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