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全矢IMF信息熵用于高速列车转向架故障诊断
被引量：
8
1
作者
李亚兰
金炜东
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期874-879,1030,共7页
针对高速列车转向架振动信号具有非线性、非平稳的特征,以及单通道故障诊断带来的信息不完整问题,提出了一种多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,简称MEMD)和全矢本征模态函数(intrinsic mode function,简称I...
针对高速列车转向架振动信号具有非线性、非平稳的特征,以及单通道故障诊断带来的信息不完整问题,提出了一种多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,简称MEMD)和全矢本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)信息熵相结合的高速列车故障特征提取方法。首先,使用MEMD方法对同源双通道的振动信号进行分解,得到一系列的2元本征模态函数;其次,分别计算前6个IMF的全矢IMF信息熵,通过特征评价方法进行特征维数约简;最后,将得到的特征向量作为支持向量机的输入来识别转向架的故障类型。实验结果表明,该方法能有效提高转向架的故障识别率,最高可达到100%,验证了全矢IMF信息熵在高速列车故障诊断中的可行性。
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关键词
高速列车转向架
多元经验
模态
分解
本征
模态
函数
全矢
imf
信息熵
特
征
评价
支持向量机
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职称材料
基于改进的MEEMD的隧道掘进爆破振动信号去噪优化分析
被引量：
10
2
作者
周红敏
赵事成
+3 位作者
赵文清
王双
郝广伟
张宪堂
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期74-81,共8页
爆破振动信号受现场条件限制,多为复杂含噪信号,对降噪方法的性能提出更高要求。为了获得真实振动特征,建立了一种基于改进的总体平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)的联合去噪方法。首先,将原始...
爆破振动信号受现场条件限制,多为复杂含噪信号,对降噪方法的性能提出更高要求。为了获得真实振动特征,建立了一种基于改进的总体平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)的联合去噪方法。首先,将原始信号进行MEEMD分解得到本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),结合相关系数和样本熵(sample entropy,SE)-Hurst指数进行IMF分类;然后,针对含噪IMF分量中的残留噪声,使用最小均方(least mean square,LMS)自适应滤波进行降噪,达到信号去噪的目的。算法对比结果表明:在仿真试验中,MEEMD-LMS相较互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode decomposition,FEEMD)等方法表现出更优的降噪性能;在隧道掘进爆破的实例分析中,MEEMD-LMS相较MEEMD对高频噪声的降噪效果更好,低频段频谱更清晰,具备良好的适用性。
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关键词
隧道掘进
爆破振动
改进的总体平均经验
模态
分解(MEEMD)
最小均方(LMS)滤波
本征
模态
分量
(
imf
)
评价
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职称材料
EMD和ICAⅠ在掌纹识别中的应用
被引量：
1
3
作者
颜廷秦
尚丽
+1 位作者
周昌雄
刘淑芬
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第11期3865-3868,共4页
提出了基于EMD和ICAⅠ的掌纹识别方法,该方法利用二维EMD技术对掌纹图像进行分解,得到4个IMF分量和1个残余分量,用前4个IMF分量重构掌纹图像,然后利用ICA结构Ⅰ提取EMD重构掌纹图像特征并进行识别。采用香港理工大学掌纹数据库进行实验...
提出了基于EMD和ICAⅠ的掌纹识别方法,该方法利用二维EMD技术对掌纹图像进行分解,得到4个IMF分量和1个残余分量,用前4个IMF分量重构掌纹图像,然后利用ICA结构Ⅰ提取EMD重构掌纹图像特征并进行识别。采用香港理工大学掌纹数据库进行实验,由于充分利用了掌纹图像的EMD高频细节特征。与ICAⅠ、PCA方法相比,有较高的识别率和较快的识别速度,表明该方法有一定的理论研究价值和一定的实用性。
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关键词
掌纹
生物识别
经验
模态
分解(EMD)
独立
分量
分析(ICA)
本征
模式函数(
imf
)
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职称材料
题名
全矢IMF信息熵用于高速列车转向架故障诊断
被引量：
8
1
作者
李亚兰
金炜东
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期874-879,1030,共7页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(61134002)。
文摘
针对高速列车转向架振动信号具有非线性、非平稳的特征,以及单通道故障诊断带来的信息不完整问题,提出了一种多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,简称MEMD)和全矢本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)信息熵相结合的高速列车故障特征提取方法。首先,使用MEMD方法对同源双通道的振动信号进行分解,得到一系列的2元本征模态函数;其次,分别计算前6个IMF的全矢IMF信息熵,通过特征评价方法进行特征维数约简;最后,将得到的特征向量作为支持向量机的输入来识别转向架的故障类型。实验结果表明,该方法能有效提高转向架的故障识别率,最高可达到100%,验证了全矢IMF信息熵在高速列车故障诊断中的可行性。
关键词
高速列车转向架
多元经验
模态
分解
本征
模态
函数
全矢
imf
信息熵
特
征
评价
支持向量机
Keywords
high speed train bogie
multivariate empirical mode decomposition
intrinsic mode function
full vector
imf
entropy
feature evaluating
support vector machine
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进的MEEMD的隧道掘进爆破振动信号去噪优化分析
被引量：
10
2
作者
周红敏
赵事成
赵文清
王双
郝广伟
张宪堂
机构
山东科技大学山东省土木工程防灾减灾重点实验室
山东省路桥集团有限公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期74-81,共8页
基金
国家自然科学基金(51874189)
2021年度矿山地下工程教育部工程研究中心开放基金(JYBGCZX2021102)。
文摘
爆破振动信号受现场条件限制,多为复杂含噪信号,对降噪方法的性能提出更高要求。为了获得真实振动特征,建立了一种基于改进的总体平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)的联合去噪方法。首先,将原始信号进行MEEMD分解得到本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),结合相关系数和样本熵(sample entropy,SE)-Hurst指数进行IMF分类;然后,针对含噪IMF分量中的残留噪声,使用最小均方(least mean square,LMS)自适应滤波进行降噪,达到信号去噪的目的。算法对比结果表明:在仿真试验中,MEEMD-LMS相较互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode decomposition,FEEMD)等方法表现出更优的降噪性能;在隧道掘进爆破的实例分析中,MEEMD-LMS相较MEEMD对高频噪声的降噪效果更好,低频段频谱更清晰,具备良好的适用性。
关键词
隧道掘进
爆破振动
改进的总体平均经验
模态
分解(MEEMD)
最小均方(LMS)滤波
本征
模态
分量
(
imf
)
评价
Keywords
tunnel excavation
blast vibration
modified ensemble empirical mode decomposition(MEEMD)
least mean square(LMS)filter
intrinsic mode function(
imf
)evaluation
分类号
U455 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
EMD和ICAⅠ在掌纹识别中的应用
被引量：
1
3
作者
颜廷秦
尚丽
周昌雄
刘淑芬
机构
江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心
苏州市职业大学电子信息工程系
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第11期3865-3868,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60970058)
江苏省自然科学基金项目(BK2009131)
+2 种基金
江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心基金项目(SX200906)
苏州市职业大学创新团队建设基金项目(3100125)
江苏省青蓝工程基金项目
文摘
提出了基于EMD和ICAⅠ的掌纹识别方法,该方法利用二维EMD技术对掌纹图像进行分解,得到4个IMF分量和1个残余分量,用前4个IMF分量重构掌纹图像,然后利用ICA结构Ⅰ提取EMD重构掌纹图像特征并进行识别。采用香港理工大学掌纹数据库进行实验,由于充分利用了掌纹图像的EMD高频细节特征。与ICAⅠ、PCA方法相比,有较高的识别率和较快的识别速度,表明该方法有一定的理论研究价值和一定的实用性。
关键词
掌纹
生物识别
经验
模态
分解(EMD)
独立
分量
分析(ICA)
本征
模式函数(
imf
)
Keywords
palmprint
biometricrecognition
EMD
ICA
imf
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全矢IMF信息熵用于高速列车转向架故障诊断
李亚兰
金炜东
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2021
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进的MEEMD的隧道掘进爆破振动信号去噪优化分析
周红敏
赵事成
赵文清
王双
郝广伟
张宪堂
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
EMD和ICAⅠ在掌纹识别中的应用
颜廷秦
尚丽
周昌雄
刘淑芬
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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