完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解 被引量：19

1

作者 何刘 丁建明 +1 位作者 林建辉 刘新厂 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期232-242,共11页

经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(C... 经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(CEEMDAN)恢复了EMD分解的完整性。在现有分析方法上提出了完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)算法。该算法能用更小的集总数、更少的迭代次数和极小的计算消耗获得更好的光谱分离效果和数目较少的筛选模态。 展开更多

关键词 经验模态分解 集合经验模态分解 噪声辅助 模态混叠 互补集总经验模态分解

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基于噪声辅助多元经验模态分解和多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法 被引量：17

2

作者 武哲 杨绍普 +2 位作者 任彬 马新娜 张建超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期127-133,共7页

为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分... 为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,其克服了集成经验模态分解的模态混淆和运算量大等问题。将NAMEMD与多尺度形态学相结合应用于滚动轴承故障诊断。该方法首先利用NAMEMD将多分量调频调幅故障信号自适应分解为一系列IMF分量;其次,选取能量高的IMF分量求和重构;最后利用多尺度形态学差值滤波器提取信号的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了仿真试验和轴承故障试验,并与EEMD和包络解调进行了比较,结果表明该方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的故障特征频率。 展开更多

关键词 噪声辅助多元经验模态分解 模态混叠 多尺度形态学 滚动轴承 故障诊断

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内燃动车组辅助机组拍振现象分析 被引量：4

3

作者 贺小龙 张立民 +2 位作者 邱飞力 孙梅云 高峰 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第1期83-87,105,共6页

在内燃机动车组调试过程中,其辅助柴油发电机组产生明显的带节拍的噪声。为解决此问题,引入拍振理论分析柴油机组的振动机理。首先,建立多次谐波的拍振数学模型,通过仿真计算分析拍振信号随不同转速差的变化趋势。然后,联合经验模态分解... 在内燃机动车组调试过程中,其辅助柴油发电机组产生明显的带节拍的噪声。为解决此问题,引入拍振理论分析柴油机组的振动机理。首先,建立多次谐波的拍振数学模型,通过仿真计算分析拍振信号随不同转速差的变化趋势。然后,联合经验模态分解EMD分解法和希尔伯特-黄变换对实测振动信号进行分析,绘制拍振频率与转速差的关系曲线,并以此确定消除拍振的机组转速差范围。最后,设计机组在两种转速差下运行的试验,实测验证理论分析结果:两机组转速差小于8 r/min时,机组拍振现象削弱;联立EMD和HHT方法解决拍振现象具有高效性和工程实用性。 展开更多

关键词 振动与波 辅助机组 转速差 经验模态分解 HHT 拍振

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光通信终端中编码器信号正弦性的EMD修正 被引量：3

4

作者 郭汉洲 宋延嵩 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2012年第3期59-63,共5页

为了抑制编码器莫尔条纹正弦性偏差引入的细分误差,保证光通信终端的捕获、对准、跟踪(APT)精度,设计了基于经验模态分解(EMD)的正弦性修正方法。首先,分析了莫尔条纹正弦偏差给系统带来的细分误差并给出满足工程需求的正弦性阈值。然后... 为了抑制编码器莫尔条纹正弦性偏差引入的细分误差,保证光通信终端的捕获、对准、跟踪(APT)精度,设计了基于经验模态分解(EMD)的正弦性修正方法。首先,分析了莫尔条纹正弦偏差给系统带来的细分误差并给出满足工程需求的正弦性阈值。然后,在阐述了EMD分解原理的基础上,给出了基于EMD的正弦性修正方法,该方法利用编码器自身粗码信息计算转速,从而确定精码莫尔条纹信号的基波频率值,并采用EMD分解在原始信号中提取与该值相匹配的模态分量。最后,对该方法进行了原理和转速自适应性仿真,并应用在去掉光学滤波光阑后的粗瞄回路编码器中。仿真及实验结果表明:各种转速下,修正后的莫尔条纹正弦性均<0.85%,满足细分要求;修正后精码译码结果光滑,编码器测角精度维持在1"以内,满足终端对准精度要求。 展开更多

关键词 卫星光通信 绝对式光电编码器 莫尔条纹 正弦性 经验模态分解

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基于多模态低秩处理的沙漠地震随机噪声压制 被引量：1

5

作者 张珊 李月 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2020年第2期111-118,共8页

沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题,提出将自适应噪声辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN:Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)与鲁棒标准正交子空间方法(R... 沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题,提出将自适应噪声辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN:Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)与鲁棒标准正交子空间方法(ROSL:Robust Orthonormal Subspace Learning)有效融合。首先利用CEEMDAN算法对沙漠地震数据进行分解,将分解得到的所有模态拼成一幅新记录,并对其进行低秩分解,再将得到的稀疏部分中每道的所有模态重新叠加获得去噪结果。二者相结合,不仅解决了单一的低秩处理对沙漠地震数据效果不明显的问题,同时也规避了要对CEEMDAN算法分解得到的模态进行取舍的难题。模拟实验和实际数据处理表明,该算法压制低频随机噪声具有明显的优势,同时对有效信号的保幅均能保证在85%以上,对实际数据中面波的压制也相对比较彻底。 展开更多

关键词 自适应噪声辅助的集合经验模态分解 鲁棒标准正交子空间 随机噪声 沙漠地震信号

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超声辅助加工系统的刀具状态自感知算法

6

作者 桑汉德 陈爽 +2 位作者 张家豪 赵夙 李荣和 《应用声学》 CSCD 北大核心 2023年第4期746-755,共10页

超声波振动台内含压电材料,可以拾取切削过程产生的振动信号,实现不借助外部传感器刀具工作状态的自感知。为了从刀具振动信号中获取有效信息,该文提出一种基于经验模态分解的时频域重构算法。首先,采用经验模态分解算法将原始信号分解... 超声波振动台内含压电材料,可以拾取切削过程产生的振动信号,实现不借助外部传感器刀具工作状态的自感知。为了从刀具振动信号中获取有效信息,该文提出一种基于经验模态分解的时频域重构算法。首先,采用经验模态分解算法将原始信号分解,得到多个固有模态函数分量和残差分量;其次,计算原始信号与各分量之间的时频域互相关系数;再次,归一化时频域互相关系数作为权重值,将固有模态函数分量和残差进行重构;最后,通过数值仿真和超声辅助加工实验,验证了基于经验模态分解的时频域重构算法的去噪性能,提取了信噪比为5.03 dB的目标信号,从而实现了超声辅助加工系统的自感知功能。 展开更多

关键词 超声辅助加工 自感知技术 经验模态分解 互相关系数 时频域权重

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基于形态学滤波和CEEMDAN-WVD的车轮失圆诊断

7

作者 李大柱 梁树林 +1 位作者 池茂儒 许文天 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第2期8-14,共7页

现有列车车轮失圆监测方法的准确性受车速及线路条件影响较大,为了更准确地监测车轮服役状态,文中提出基于形态学滤波和CEEMDAN-WVD的车轮失圆诊断方法:车辆轴箱垂向振动加速度经数学形态学滤波器滤波降噪后,运用完全噪声辅助聚合经验... 现有列车车轮失圆监测方法的准确性受车速及线路条件影响较大,为了更准确地监测车轮服役状态,文中提出基于形态学滤波和CEEMDAN-WVD的车轮失圆诊断方法:车辆轴箱垂向振动加速度经数学形态学滤波器滤波降噪后,运用完全噪声辅助聚合经验模态分解(CEEMDAN)将其分解为一系列的固有模态函数(IMF),然后选取能量熵增量相对较大的几阶IMF分量进行Wigner-Ville分布(WVD)计算,从而叠加得到轴箱振动加速度的多尺度时频图,最后根据多尺度时频图的分布特征来诊断车轮状态。通过仿真分析和工程实例研究结果表明,运用该方法可有效地识别复杂工况下的车轮服役状态。 展开更多

关键词 车轮失圆 形态学滤波 完全噪声辅助聚合经验模态分解 WIGNER-VILLE分布 多尺度时频图

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基于遗传粒子群优化的热负荷预测方法

8

作者 谢文举 薛贵军 +1 位作者 史彩娟 李水清 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第6期131-138,147,共9页

集中供热系统一次网热负荷预测对于换热站能源合理分配具有重大意义,针对换热站之间存在较强的耦合性,如何保证换热站实现节能减排的同时并保证热用户的舒适性是供热行业的首要任务,提出一种基于遗传粒子群的混合神经网络(GAPSO-CNN-BiL... 集中供热系统一次网热负荷预测对于换热站能源合理分配具有重大意义,针对换热站之间存在较强的耦合性,如何保证换热站实现节能减排的同时并保证热用户的舒适性是供热行业的首要任务,提出一种基于遗传粒子群的混合神经网络(GAPSO-CNN-BiLSTM)预测模型。首先,利用热负荷历史值、供水流量、供水温度以及回水压力构建模型输入;然后,利用完全噪声辅助聚合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将供热负荷分解为不同子序列,以弱化供热负荷数据复杂程度,挖掘数据内部潜在特征;其次,为进一步减少模型计算时间,根据样本熵(sample entropy,SE)对子序列进行合并;最后,利用所提模型对不同子序列进行预测重构。实验表明所提模型相比LSTM、CNN-LSTM以及粒子群优化的混合神经网络(PSO-CNN-LSTM)在供热负荷预测中精度分别提高42%,32%,30%拥有更出色的特征提取能力和精度。 展开更多

关键词 完全噪声辅助聚合经验模态分解 样本熵 遗传粒子群 一次网 热负荷预测

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基于分时段规范变量残差分析的高速自动机动态特性监测 被引量：3

9

作者 王宝祥 潘宏侠 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第20期90-96,共7页

针对高速自动机运动形态的多行程特点,提出一种分时段规范变量残差分析(Phase-partitioned Canonical Variate Dissimilarity Analysis,PCVDA)方法用于高速自动机的动态特性监测。通过建立整个行程与短时瞬态冲击信号的对应关系,将冲击... 针对高速自动机运动形态的多行程特点,提出一种分时段规范变量残差分析(Phase-partitioned Canonical Variate Dissimilarity Analysis,PCVDA)方法用于高速自动机的动态特性监测。通过建立整个行程与短时瞬态冲击信号的对应关系,将冲击信号划分为多个时段;采用正弦波辅助经验模态分解(Sinusoid-assisted Empirical Mode Decomposition,SEMD)将每个时段的冲击信号分解为高频和低频成分,分别计算两种成分的过去和未来数据的规范变量的残差,建立基于高低频成分的PCVDA模型监测高速自动机在不同时段的动态特性。对某12.7 mm高速自动机的监测结果验证了PCVDA模型的有效性。 展开更多

关键词 时段划分 规范变量残差分析 正弦辅助经验模态分解 动态监测 高速自动机

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基于HHT的滨海降水多尺度时频特征研究 被引量：4

10

作者 余世鹏 杨劲松 +2 位作者 王相平 姚荣江 刘广明 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期85-90,共6页

基于EEMD的改进型HHT方法,深入剖析了滨海围垦滩涂区域降水的多尺度周期特征进行。结果表明,滨海地区赣榆、东台、上海测点年降水和季节降水变化的周期振荡主要体现在2-3a、5-7a左右的年际尺度上和10-15a、25-30a左右的年代际尺度上,与... 基于EEMD的改进型HHT方法,深入剖析了滨海围垦滩涂区域降水的多尺度周期特征进行。结果表明,滨海地区赣榆、东台、上海测点年降水和季节降水变化的周期振荡主要体现在2-3a、5-7a左右的年际尺度上和10-15a、25-30a左右的年代际尺度上,与江淮地区的整体特征和气候背景基本一致,但滨海地区的地理位置与环境特殊性使其降水周期振荡的频域相对较宽且离散。与离散小波变换固定频带下的信号分解相比,HHT方法的EEMD分解具有更优的自适应性;与连续小波变换相比,HHT方法在滨海地区降水信号高频周期振荡特征的解译和信号分解中频域混叠现象的避免方面更具优势。 展开更多

关键词 希尔伯特-黄变换 噪声辅助经验模态分解 小波变换 滨海降水 多尺度时频特征

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基于EEMD的信号处理方法分析和实现 被引量：35

11

作者 时世晨 单佩韦 《现代电子技术》 2011年第1期88-90,94,共4页

Hilbert-Huang变换是一种具有良好自适应性,能够对非线性非平稳的信号进行分析的时频分析方法。而经验模式分解是HHT的核心部分。针对传统EMD分解带来的模态混叠问题,介绍了引入白噪声辅助分析方法的改进型算法EEMD并且通过Matlab平台... Hilbert-Huang变换是一种具有良好自适应性,能够对非线性非平稳的信号进行分析的时频分析方法。而经验模式分解是HHT的核心部分。针对传统EMD分解带来的模态混叠问题,介绍了引入白噪声辅助分析方法的改进型算法EEMD并且通过Matlab平台进行了信号仿真系统设计和实验,验证了EEMD方法的抗混分解能力。 展开更多

关键词 Hilbert—Huang变换 经验模式分解 模态混叠 噪声辅助处理

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基于全矢包络融合双层降噪处理的轴承故障特征提取 被引量：2

12

作者 瞿红春 周大鹏 +1 位作者 贾柏谊 郑剑青 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期135-140,184,共7页

针对轴承故障信号受背景噪声影响,而难以准确提取故障冲击特征的问题,提出一种噪声辅助多元经验模态分解(Noise-assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NA-MEMD)与全矢包络快速独立分量分析(Fast Independent Component A... 针对轴承故障信号受背景噪声影响,而难以准确提取故障冲击特征的问题,提出一种噪声辅助多元经验模态分解(Noise-assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NA-MEMD)与全矢包络快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)相结合的轴承故障特征提取方法。该方法将同源双通道信号进行NAMEMD分解,根据相关性系数选取包含故障特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行重构;对重构信号进行快速独立分量分析,最后进行全矢包络融合,提取轴承故障特征。对实际轴承信号的分析验证该方法能有效提取完整高阶故障频率,同时降低包络谱特征统计参数的冗余。 展开更多

关键词 故障诊断 噪声辅助多元经验模态分解 快速独立分量分析 全矢包络谱 特征提取

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基于多尺度时频图与卷积神经网络的车轮故障智能诊断 被引量：11

13

作者 李大柱 牛江 +1 位作者 梁树林 池茂儒 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期1032-1043,共12页

铁道车辆车轮故障的产生,不仅会增大列车的振动和噪声使乘坐舒适性下降,而且会加速车辆及轨道零部件的损伤,严重时还会引发事故,因此对车轮服役状态的实时监测对保证列车安全运营具有重要意义。针对现有铁道车辆车轮故障诊断方法存在自... 铁道车辆车轮故障的产生,不仅会增大列车的振动和噪声使乘坐舒适性下降,而且会加速车辆及轨道零部件的损伤,严重时还会引发事故,因此对车轮服役状态的实时监测对保证列车安全运营具有重要意义。针对现有铁道车辆车轮故障诊断方法存在自适应能力弱、准确率低等不足,提出一种基于多尺度时频图与卷积神经网络(CNN)相结合的车轮故障智能诊断方法,该方法利用车轮所在轴箱垂向振动加速度来间接识别车轮服役状态。1)首先采用形态学滤波器对车辆轴箱振动加速度信号进行滤波降噪,然后采用完全噪声辅助聚合经验模态分解(CEEMDAN)将滤波后的信号自适应地分解为若干固有模态函数(IMF),选取能量熵增量相对较大的三阶分量作为信号的主分量。2)分别求各主分量的Wigner-Ville分布(WVD),然后叠加转化为多尺度时频图。3)对经典的LeNet-5模型进行结构改进和网络参数优化,构建适合车轮故障诊断的CNN模型,来学习提取车轮在不同工况下的时频图特征,并对时频图进行分类,将特征学习提取与故障分类融为一体,一定程度上实现了端到端的车轮故障诊断。经仿真试验和现场试验验证表明:所提出的方法对于车速、故障类型和故障程度都有很好的自适应能力,故障识别准确率可达97%,且泛化能力强。因此所提方法在车辆运营状态在线监测的应用中具有一定的理论意义和工程价值。 展开更多

关键词 车轮故障诊断 形态学滤波 完全噪声辅助聚合经验模态分解 WIGNER-VILLE分布 卷积神经网络

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基于NACEMD-Elman神经网络的风功率组合预测 被引量：5

14

作者 杨楠 叶迪 +3 位作者 周峥 鄢晶 黄禹 董邦天 《水电能源科学》 北大核心 2018年第9期209-211,171,共4页

在电力系统中风电装机容量增长的背景下,高精度的超短期风功率预测是保证系统可靠运行的重要基础。为此,提出一种以复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法(NACEMD)和Elman神经网络为基础的超短期风功率组合预测方法。在风功率序列中... 在电力系统中风电装机容量增长的背景下,高精度的超短期风功率预测是保证系统可靠运行的重要基础。为此,提出一种以复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法(NACEMD)和Elman神经网络为基础的超短期风功率组合预测方法。在风功率序列中添加白噪声,使用NACEMD将其按照不同波动尺度逐级分解,得到不同时频特性的分量,然后利用Elman神经网络对各分量建立预测模型,以各分量的不同时频特性为基准对预测结果进行叠加,得到风功率预测值。实例分析表明,提出的组合预测法既可进一步减轻现有方法中存在的模态混叠现象,具备较高的预测精度。研究成果可为风功率预测提供参考。 展开更多

关键词 超短期风功率预测 复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法 神经网络 组合预测 误差分析

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