基于经验模式分解的包络解调技术及其应用 被引量：6

1

作者 胥永刚 何正嘉 王太勇 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期1169-1172,1185,共5页

提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用... 提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用经验模式分解来实现故障信息的有效分离,从而提高了诊断信号的信噪比.利用该方法对某齿轮箱轴承座振动信号进行经验模式分解,进而解调出高速轴转频这一调制频率,准确地诊断出该故障是由齿轮轴不对中所引起的,通过针对性的维修后,消除了故障,从而验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 经验模式分解 基本模式分量 包络解调 故障诊断

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基于经验模式分解与人工神经网络的短期电力负荷预测 被引量：17

2

作者 郑连清 郑艳秋 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第23期66-69,74,共5页

为了有效预测具有一定周期性和随机性的非平稳时间序列的电力负荷,提高预测精度,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和人工神经网络(ANN)的电力短期负荷预测方法。该法利用EMD的自适应性,自动地将目标负荷序列分解为若干个独立的内在模式... 为了有效预测具有一定周期性和随机性的非平稳时间序列的电力负荷,提高预测精度,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和人工神经网络(ANN)的电力短期负荷预测方法。该法利用EMD的自适应性,自动地将目标负荷序列分解为若干个独立的内在模式分量(IMF),对各分量分别进行分析,可准确把握负荷变化特性和环境因素影响。对这些分量采用相匹配ANN模型进行预测,综合得到负荷序列的最终预测结果。仿真试验表明,与传统BP神经网络预测方法相比该方法具有较高的精度和较强的适应能力。 展开更多

关键词 短期电力负荷 经验模式分解 内在模式分量 人工神经网络

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环境激励下基于经验模式分解的结构模态参数识别方法 被引量：5

3

作者 杨佑发 程亚鹏 李华新 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第S2期73-78,共6页

识别结构模态参数是结构健康监测和振动控制等研究及工程实践中的一个重要环节,同时也是前提和难点所在。提出基于经验模式分解(EMD)的环境激励结构模态参数识别的STD法、复指数法与ARMA法。3种方法采用EMD将结构环境振动响应原始信号... 识别结构模态参数是结构健康监测和振动控制等研究及工程实践中的一个重要环节,同时也是前提和难点所在。提出基于经验模式分解(EMD)的环境激励结构模态参数识别的STD法、复指数法与ARMA法。3种方法采用EMD将结构环境振动响应原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),使每一个基本模式分量仅为结构的某一阶固有模态,采用相关系数法结合频谱分析挑选出真实IMF,进而分别用STD法、复指数法与ARMA法进行模态参数识别。四层钢框架模型环境振动试验分析结果表明,3种方法能有效地避免结构各阶模态之间的相互影响,能够更清晰更方便得到结构模态参数。采用基于奇异值差分谱进行去噪处理,使得识别结果更加准确。 展开更多

关键词 模态参数识别 环境激励 经验模式分解(EMD) 基本模式分量(IMF) STD法 复指数法 ARMA法

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基于经验模式分解的随机子空间识别方法 被引量：8

4

作者 禹丹江 任伟新 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2005年第5期61-66,共6页

提出了基于经验模式分解(EMD)的环境激励结构模态参数随机子空间识别(SSI)方法。该方法用设置间断频率的EMD将结构环境振动响应原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),使每一个基本模式分量仅为结构的某一阶固有模态,进而用随机子空间... 提出了基于经验模式分解(EMD)的环境激励结构模态参数随机子空间识别(SSI)方法。该方法用设置间断频率的EMD将结构环境振动响应原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),使每一个基本模式分量仅为结构的某一阶固有模态,进而用随机子空间方法进行模态参数识别。实桥环境振动实验分析结果表明,该方法能有效地避免结构各阶模态之间的相互影响,能够更清晰方便地得到结构的模态参数。 展开更多

关键词 模态参数识别 环境激励 经验模式分解(EMD) 基本模式分量(IMF) 随机子空间识别(SSI)

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基于经验模式分解的齿轮箱振动辨识(英文) 被引量：2

5

作者 陈忠 郑时雄 孙延明 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第9期61-64,共4页

论述了一种新的针对非线性非平稳信号的经验模式分解 (EMD)方法 ,使用EMD方法对齿轮箱振动信号进行了辨识 ,并且与离散小波分解方法进行了对比 .结果表明 ,通过EMD分解获得的齿轮箱振动内在模式分量 (IMFs)能很好地辨识出齿轮的啮合振... 论述了一种新的针对非线性非平稳信号的经验模式分解 (EMD)方法 ,使用EMD方法对齿轮箱振动信号进行了辨识 ,并且与离散小波分解方法进行了对比 .结果表明 ,通过EMD分解获得的齿轮箱振动内在模式分量 (IMFs)能很好地辨识出齿轮的啮合振动模式 ,且比离散小波方法的分解效率更高 ;EMD分解的第 3个IMF_IMF3清晰地表示出齿轮箱的第一级齿轮的 2 展开更多

关键词 振动辨识 经验模式分解 离散小波变换 齿轮箱 啮合振动模式 振动内在模式分量

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多分量神经网络自回归模型及其工程应用 被引量：3

6

作者 郝志华 马孝江 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期115-118,共4页

提出了基于局域波的多分量神经网络自回归模型 ,用于对非线性动态系统时间序列进行建模。首先通过局域波法对分析的原始时间序列进行分解 ,使之成为不同尺度的基本模式分量 ,然后用多层神经网络对每个基本模式分量分别进行时间序列预测... 提出了基于局域波的多分量神经网络自回归模型 ,用于对非线性动态系统时间序列进行建模。首先通过局域波法对分析的原始时间序列进行分解 ,使之成为不同尺度的基本模式分量 ,然后用多层神经网络对每个基本模式分量分别进行时间序列预测。最后 ,所有分量的预测值通过另一个单层线性神经网络进行重构 ,作为原始时间序列的预测值。并把该方法用于转子故障诊断。实验数据表明 ,这种结构用于故障诊断 ,性能优于传统的分析方法。 展开更多

关键词 多层神经网络 时间序列预测 基本模式分量 线性神经网络 非线性动态系统 建模 局域波法 多分量 自回归模型 尺度

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基于加权滤波经验模式分解的遥感图像融合 被引量：1

7

作者 梁灵飞 章冲 平子良 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2014年第3期61-66,共6页

加权滤波经验模式分解(weighted filter empirical mode decomposition,WFEMD)作为一种新的多尺度、多分辨率分析方法,与小波、超小波和现有二维经验模式分解方法相比,更加适合于二维图像中的细节特征分析。该方法运用自适应加权滤波器... 加权滤波经验模式分解(weighted filter empirical mode decomposition,WFEMD)作为一种新的多尺度、多分辨率分析方法,与小波、超小波和现有二维经验模式分解方法相比,更加适合于二维图像中的细节特征分析。该方法运用自适应加权滤波器直接求取均值面,解决了传统二维经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法的固有缺陷;将WFEMD方法引入遥感图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为图像融合提供更多的信息。鉴于此,提出了一种基于WFEMD变换的图像融合方法。首先,利用WFEMD的自适应性、多尺度性和高频细节信息的强获取能力,将待融合的图像分别进行WFEMD分解,对不同图像的内涵模式分量(intrinsic mode functions,IMF)按照该文提出的细节/背景原则进行融合,剩余分量按照平均原则进行融合。最后,将融合后的内涵模式分量重构,获取融合图像。实验证明,该方法的融合效果优于其他图像融合方法。 展开更多

关键词 经验模式分解( EMD) 加权滤波经验模式分解( WFEMD) 图像融合 内涵模式分量( IMF)

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基于多分量奇异熵的往复式压缩机故障分类

8

作者 苑宇 马孝江 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期196-200,共5页

由于往复式机械振动信号的强烈非线性,对其进行特征提取较为困难.针对上述现象提出了一种计算信号多分量奇异熵的特征提取方法.通过局域波法提取出振动信号的各基本模式分量.利用非线性动力学相空间重构理论适当选择嵌入维数与延迟时间... 由于往复式机械振动信号的强烈非线性,对其进行特征提取较为困难.针对上述现象提出了一种计算信号多分量奇异熵的特征提取方法.通过局域波法提取出振动信号的各基本模式分量.利用非线性动力学相空间重构理论适当选择嵌入维数与延迟时间,计算出往复机振动信号各基本模式分量的奇异熵值,提取出故障信息,并经自适应神经模糊推理系统(ANF IS)对故障特征进行分类.结果表明全部分类正确,达到了故障诊断的目的. 展开更多

关键词 奇异熵 局域波 基本模式分量 ANFIS 故障诊断

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基于滑动权值经验模式分解的医学图像增强研究

9

作者 梁灵飞 章冲 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第7期55-59,共5页

医学影像设备由于外在和内在因素的影响,所成图像对比度较低。运用小波、超小波增强算法,由于基函数需预先设定,无法自适应分析局部特性,导致增强后图像引入较大的噪声,图像细节出现畸变。二维经验模式分解(BEMD)可以数据自驱动分析局... 医学影像设备由于外在和内在因素的影响,所成图像对比度较低。运用小波、超小波增强算法,由于基函数需预先设定,无法自适应分析局部特性,导致增强后图像引入较大的噪声,图像细节出现畸变。二维经验模式分解(BEMD)可以数据自驱动分析局部数据;但由于插值算法或极值的影响,分解分量存在斑块或斑点的缺陷,影响后续处理。针对这种情况,提出了运用随局部数据自适应调整的滑动权值函数的滑动权值经验模式分解(SWEMD),解决了BEMD的缺陷。将SWEMD引入医学图像增强,并结合提出的非线性增强规则,能够更好地增强原始图像,增强图像的细节清晰无变形,对比度适中。实验证明该算法的增强效果优于目前的图像增强算法。 展开更多

关键词 滑动权值函数 经验模式分解 图像增强 内涵模式分量 非线性增强规则

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基于经验模式分解的直觉模糊网络故障诊断 被引量：2

10

作者 许翔宇 黄席樾 +1 位作者 赵勇 黄勇 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2010年第4期91-96,共6页

针对平稳时间序列信号,提出一种基于EMD多模态分量特征提取和直觉模糊网络的故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行EMD分解,经EMD分解获得基本模式分量(IMF),选择能量最大的几个IMF并转化为模糊特征向量,对机器故障进行诊断,然后将模... 针对平稳时间序列信号,提出一种基于EMD多模态分量特征提取和直觉模糊网络的故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行EMD分解,经EMD分解获得基本模式分量(IMF),选择能量最大的几个IMF并转化为模糊特征向量,对机器故障进行诊断,然后将模糊特征向量输入到直觉模糊网络中,实现对机器工作状态及不同故障类型的识别,该方法应用于柴油机振动信号的故障诊断,实验结果证明了其可行性和有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 经验模态分解 基本模式分量 直觉模糊网络

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经验模式分解(EMD)及其应用 被引量：117

11

作者 徐晓刚 徐冠雷 +1 位作者 王孝通 秦绪佳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期581-585,共5页

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个模式函数分量.本文总结归纳了一维EMD、二维EMD方面的主要工作,比较了不同方法存在的优点与不足... 经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个模式函数分量.本文总结归纳了一维EMD、二维EMD方面的主要工作,比较了不同方法存在的优点与不足,指出了EMD研究存在的难题和瓶颈,并给出了EMD研究与应用的发展趋势. 展开更多

关键词 经验模式分解(EMD) 内蕴模式函数分量(IMF) HILBERT变换

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子模式典型相关分析及其在人脸识别中的应用 被引量：25

12

作者 洪泉 陈松灿 倪雪蕾 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期21-30,共10页

传统的典型相关分析(CCA)是有效的特征提取方法之一,已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域.但在人脸识别为代表的高维小样本问题上该方法存在如下不足:1)人脸识别的小样本特性使CCA两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异,... 传统的典型相关分析(CCA)是有效的特征提取方法之一,已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域.但在人脸识别为代表的高维小样本问题上该方法存在如下不足:1)人脸识别的小样本特性使CCA两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异,难以直接应用;2)作为一种全局线性投影方法,不足以很好地描述非线性的人脸识别问题;3)缺乏对局部变化的识别鲁棒性.本文受已提出的子模式主分量分析(SpPCA)的启发,提出了子模式典型相关分析(SpCCA).该方法将局部与全局特征矢量之间的相关性特征作为有效的判别信息,既达到了融合局部与全局信息的目的,又消除了特征之间的信息冗余.通过子模式的划分,SpCCA避免了小样本问题,更好地描述了非线性的人脸识别问题;并通过投票方式融合结果,增强了对局部变化的鲁棒性.在AR与Yale两个人脸数据集上的实验证实了该方法比对比方法不仅有更优的识别性能,而且更加稳定和鲁棒. 展开更多

关键词 典型相关分析(CCA) 子模式主分量分析(SpPCA) 子模式典型相关分析(SpCCA) 小样本问题 人脸识别

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观测资料与模式的协调性对同化效果的影响 被引量：3

13

作者 孙丞虎 李维京 《大气科学》 CSCD 北大核心 2009年第4期796-810,共15页

针对资料同化时模式与观测资料不协调导致的同化失效问题,利用国家气候中心NCCo简化海气耦合模式,基于一种提取观测资料中与模式相协调信息分量(也称模式可协调信息)的资料重构方法,探讨了观测资料和模式的协调性对资料同化效果的影响... 针对资料同化时模式与观测资料不协调导致的同化失效问题,利用国家气候中心NCCo简化海气耦合模式,基于一种提取观测资料中与模式相协调信息分量(也称模式可协调信息)的资料重构方法,探讨了观测资料和模式的协调性对资料同化效果的影响。结果发现:利用简单海气耦合模式同化海表温度距平资料时,由于模式与资料不匹配使同化后的初始场中产生与模式动力特征不协调的小尺度扰动,这些小扰动在预报阶段会迅速增长,污染预报结果,使得预报失败。研究还发现,无论在耦合或不耦合同化形式下,对海温资料中的模式可协调分量进行同化时,预报效果明显好于对原观测资料的同化。其缘于对观测海温中模式可协调信息分量同化生成的初始场中,消除了与模式动力特征不协调的小尺度扰动,突出了原始资料中与模式协调的ENSO尺度信息分量,改善了初始场与模式的协调性,从而提高了模式的预报技巧。 展开更多

关键词 资料同化 模式可协调分量

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基于EMD和SVM的短期负荷预测 被引量：42

14

作者 祝志慧 孙云莲 季宇 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期118-122,共5页

为了有效预测具有一定周期性和随机性的非平稳时间序列性的电力负荷,提高预测精度,提出了结合经验模式分解(EMD)和支持向量机(SVM)的短期负荷预测法。该法运用EMD将负荷序列分解成若干个不同频率的平稳分量,分解后的分量突出了原负荷的... 为了有效预测具有一定周期性和随机性的非平稳时间序列性的电力负荷,提高预测精度,提出了结合经验模式分解(EMD)和支持向量机(SVM)的短期负荷预测法。该法运用EMD将负荷序列分解成若干个不同频率的平稳分量,分解后的分量突出了原负荷的局部特征,能更明显的看出原负荷序列的周期项、随机项和趋势项;根据各个分量的变化规律,选择合适的SVM参数和核函数构造不同的支持向量机分别预测;由SVM对各分量的预测值组合得到最终预测值。仿真试验表明,此方法与单一的SVM预测法及BP神经网络预测法相比,具有较高的精度和较强的推广能力。 展开更多

关键词 短期负荷 经验模式分解 本征模式分量 支持向量机 核函数 组合预测

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奇异值熵和支持向量机的齿轮故障诊断 被引量：24

15

作者 张超 陈建军 +1 位作者 杨立东 徐亚兰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期600-604,665,共5页

提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先,通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模式分量,将得到的若干个本征... 提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先,通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模式分量,将得到的若干个本征模式分量自动形成初始特征向量矩阵;然后,对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为故障特征向量,并对其进行归一化,求得奇异值熵,根据奇异值熵值大小可以判断齿轮的故障类型;最后,将奇异值故障特征向量作为支持向量机的输入,判断齿轮的工作状态和故障类型。试验结果表明,即使在小样本情况下,基于EEMD奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法仍能有效地识别齿轮的工作状态和故障类型。 展开更多

关键词 总体平均经验模态分解 奇异值熵 支持向量机 本征模式分量 故障诊断

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改进的随机共振和EMD混合模型用于转子早期故障检测 被引量：15

16

作者 张海如 王国富 +1 位作者 张法全 叶金才 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期83-89,共7页

针对旋转机械转子早期故障检测精确度低的问题,建立了尺度变换随机共振降噪下的经验模式分解(EMD)模型。利用尺度变换随机共振模型在全频段范围内自适应地提取待测信号中所含频率信息,为了避免漏警检测造成的安全隐患,模型选用低阈值检... 针对旋转机械转子早期故障检测精确度低的问题,建立了尺度变换随机共振降噪下的经验模式分解(EMD)模型。利用尺度变换随机共振模型在全频段范围内自适应地提取待测信号中所含频率信息,为了避免漏警检测造成的安全隐患,模型选用低阈值检测共振频率,但在强噪声扰动下有可能带来虚警检测;为了去除虚警检测,该模型根据检测到的共振频率对实测信号进行带通滤波,将滤波后的信号通入改进的EMD系统,以检测出共振频率分量对应的幅度值,剔除幅度值较小的虚警现象,从而保证整套模型具有高精确度故障检测的性能。理论分析和实测结果表明,该混合模型能准确检测出旋转机械转子的早期故障信息。与现有方法相比,该混合模型故障检测结果具有更高的可靠性。 展开更多

关键词 转子 尺度变换 随机共振 经验模式分解 基本模式分量

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一种非线性非平稳时间序列预测建模方法 被引量：9

17

作者 林树宽 杨玫 +1 位作者 乔建忠 王国仁 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期325-328,共4页

提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向... 提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向量回归建立相应的平稳时间序列预测模型;最后,再一次利用支持向量回归对这些预测模型进行非线性组合,得到非线性、非平稳时间序列的预测模型.仿真实验和工程应用均表明,所提的预测建模方法与传统的基于支持向量回归的建模方法相比,具有较高的精度,说明该方法对于非线性、非平稳时间序列的预测是有效的. 展开更多

关键词 经验模式分解 支持向量回归 非线性非平稳时间序列 本征模式分量 预测建模

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基于EMD和支持向量机的柴油机故障诊断 被引量：31

18

作者 沈志熙 黄席樾 马笑潇 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期19-22,共4页

为了解决传统小波或小波包变换方法对柴油机振动信号频率分辨率不高、易受邻近谐波分量间交叠影响的缺陷,提出了一种基于经验模态分解和支持向量机的故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行经验模态分解,分别提取能量最大的几个基本模... 为了解决传统小波或小波包变换方法对柴油机振动信号频率分辨率不高、易受邻近谐波分量间交叠影响的缺陷,提出了一种基于经验模态分解和支持向量机的故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行经验模态分解,分别提取能量最大的几个基本模式分量的小波包特征;然后采用支持向量机在每个独立的特征子集中进行训练,并按该子集对应的基本模式分量的能量权重进行加权融合。试验中将该方法应用于6135型柴油机的故障诊断,结果表明,针对每个基本模式分量分别进行故障分析是可行的,能够对6135型柴油机常见故障模式进行准确识别。 展开更多

关键词 故障诊断 经验模态分解 基本模式分量 支持向量机 小波包变换

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基于EMD降噪和谱峭度的轴承故障诊断方法 被引量：23

19

作者 张超 陈建军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2015年第2期252-256,共5页

能否减小噪声干扰,提高信噪比,有效地提取故障信息是进行滚动轴承早期故障诊断的前提和关键。提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和谱峭度(spectral kurtosis,SK)的滚动轴承故障诊断方法。首先对所提取的故障... 能否减小噪声干扰,提高信噪比,有效地提取故障信息是进行滚动轴承早期故障诊断的前提和关键。提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和谱峭度(spectral kurtosis,SK)的滚动轴承故障诊断方法。首先对所提取的故障信号运用EMD分解,得到多个基本模式分量(intrinsic mode function,IMF),然后根据互相关系数去除伪分量,选取合适的IMF分量进行信号重构以达到降噪目的,突出高频共振成分,再应用谱峭度法确定带通滤波器的参数,最后对重构信号进行包络分析完成故障诊断。 展开更多

关键词 经验模态分解 谱峭度 基本模式分量 互相关系数 故障诊断

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采用EEMD和WPT的结构损伤特征提取方法 被引量：5

20

作者 刘义艳 贺拴海 +1 位作者 巨永锋 段晨东 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期256-260,343,共5页

为了解决传统小波或小波包变换方法对结构损伤振动信号频率分辨率不高、易受邻近谐波交叠影响的问题,提出了一种基于聚类经验模式分解(EEMD)和小波包变换(WPT)的结构损伤特征提取方法。首先对原始信号进行EEMD分解,提取包含结构损伤信... 为了解决传统小波或小波包变换方法对结构损伤振动信号频率分辨率不高、易受邻近谐波交叠影响的问题,提出了一种基于聚类经验模式分解(EEMD)和小波包变换(WPT)的结构损伤特征提取方法。首先对原始信号进行EEMD分解,提取包含结构损伤信息的固有模式分量(IMF),再对其进行正交小波包分解,并计算小波包相对能量分布。该方法用于美国土木工程师学会(ASCE)提出的钢结构框架的损伤特征提取,结果表明:EEMD方法具有白噪声的剔除特性,可避免模式混叠的发生;不同检测节点处不同损伤工况的IMF小波包相对能量分布有显著的差异,可以作为一种理想指标表征结构损伤特征。 展开更多

关键词 聚类经验模式分解 小波包变换 固有模式分量 相对能量分布 损伤特征提取

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