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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基于经验模态分解和正弦波参数法的介损角测量算法 被引量：11

3

作者 李天云 王静 +1 位作者 郭跃霞 曹鑫 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第24期77-80,共4页

将基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的新型时空滤波方法应用于介损角的测量中。利用EMD对强噪声背景下的采样信号进行分解,根据所得到的固有模态分量的频谱特性进行选择性滤波,提取其基波分量,并结合正弦波参数法计... 将基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的新型时空滤波方法应用于介损角的测量中。利用EMD对强噪声背景下的采样信号进行分解,根据所得到的固有模态分量的频谱特性进行选择性滤波,提取其基波分量,并结合正弦波参数法计算介损角。探讨了系统频率变化和介损角变化对测量真实值的影响。仿真结果表明该方法可明显减小计算误差,对提高数字化测量δ的精确性具有实际意义。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMD) 时空滤波 固有模态分量 介损角 正弦波参数法

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改进的正弦辅助多元经验模式分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：5

4

作者 吴利锋 吕勇 +2 位作者 袁锐 朱熹 游俊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1336-1344,共9页

正弦辅助多元经验模式分解算法(SA-MEMD)通过在额外的通道中加入正弦辅助信号来减少模式混合,但该算法对噪声敏感,辅助信号的主频率比需要根据经验确定,为此,提出了一种改进的正弦辅助多元经验模式分解算法。首先使用非局部均值降噪对... 正弦辅助多元经验模式分解算法(SA-MEMD)通过在额外的通道中加入正弦辅助信号来减少模式混合,但该算法对噪声敏感,辅助信号的主频率比需要根据经验确定,为此,提出了一种改进的正弦辅助多元经验模式分解算法。首先使用非局部均值降噪对原始信号进行预处理,减少噪声对算法的干扰,其次使用短时傅里叶变换确定信号频谱范围,然后以最小集成EMD能量熵准则选择最优主频率比,最后根据正弦辅助多元经验模式分解算法的步骤进行信号处理。模拟信号和实际信号的对比分析结果证明,改进的方法可以减少传统的多元经验模式分解方法存在的模式混合现象。 展开更多

关键词 故障诊断 正弦辅助多元经验模式分解 模式混合 短时傅里叶变换 能量熵

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经验模态分解方法的小波消失现象 被引量：4

5

作者 冯志华 朱忠奎 +1 位作者 刘刚 伍小燕 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2006年第4期478-481,共4页

在分析经验模态分解(EM D)算法的基础上,通过提取叠加在正弦信号中的瞬态微小波形成分发现EM D分析方法的小波消失现象。以正弦信号中的微小信号的提取为分析对象,根据EM D算法的特点,推出正弦信号中的微小波形提取时的小波消失条件。... 在分析经验模态分解(EM D)算法的基础上,通过提取叠加在正弦信号中的瞬态微小波形成分发现EM D分析方法的小波消失现象。以正弦信号中的微小信号的提取为分析对象,根据EM D算法的特点,推出正弦信号中的微小波形提取时的小波消失条件。通过改变微小波形的时间中心相对于正弦信号的位置提取正弦信号中叠加的微小波形,验证了小波消失条件的正确性。EM D分解方法的小波消失现象的分析丰富了EM D分解方法的适用性研究。 展开更多

关键词 经验模态分解 希尔伯特黄变换 正弦信号 小波消失现象

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融合新闻影响力衰减的碳价格多元分解集成预测 被引量：1

6

作者 张大斌 黄均杰 +1 位作者 凌立文 胡焕玲 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期51-61,M0005,M0006,共13页

新闻数据涵盖了与碳价格密切相关的政策、经济和能源等信息,对碳价格的影响具有时效性。为量化新闻影响力的衰减程度,基于词频统计和指数衰减对新闻数据提取特征,提出了1种新闻影响力衰减时间序列的计算方法,新闻的衰减效应更准确地反... 新闻数据涵盖了与碳价格密切相关的政策、经济和能源等信息,对碳价格的影响具有时效性。为量化新闻影响力的衰减程度,基于词频统计和指数衰减对新闻数据提取特征,提出了1种新闻影响力衰减时间序列的计算方法,新闻的衰减效应更准确地反映新闻对碳价格的影响程度。为提高预测精度,构建了融合新闻影响力衰减的碳价格多元分解集成预测模型,运用噪声辅助多元经验模态分解方法对碳价格和新闻数据进行多元分解,基于样本熵重构分量,使用机器学习方法对分量进行预测,加和集成得到预测结果。以湖北省碳价格为例进行实证分析。结果表明:新闻影响力指数衰减方法能有效刻画新闻与碳价格的相关性,多元分解集成模型表现出优异且稳定的预测性能。 展开更多

关键词 碳价格预测 新闻影响力 指数衰减 噪声辅助多元经验模态分解 样本熵

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光通信粗瞄系统莫尔条纹信号正弦性补偿方法 被引量：10

7

作者 刘杨 吕恒毅 +1 位作者 王岩 宋申民 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1735-1740,共6页

为了保证光通信终端的精确对准,抑制编码器莫尔条纹正弦性偏差引入的细分误差,设计了基于经验模态分解(empir-ical mode decomposition,EMD)的正弦性修正方法。首先,介绍了卫星光通信终端跟瞄系统的组成与工作原理。接着,分析了莫尔条... 为了保证光通信终端的精确对准,抑制编码器莫尔条纹正弦性偏差引入的细分误差,设计了基于经验模态分解(empir-ical mode decomposition,EMD)的正弦性修正方法。首先,介绍了卫星光通信终端跟瞄系统的组成与工作原理。接着,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基波分量。最后,对该方法进行了原理和转速自适应性仿真,并应用到去掉光学滤波镜片后的粗瞄回路编码器中。仿真及实验结果表明:在光通信终端的各工作转速下,修正后的莫尔条纹正弦性均小于0.85%,满足细分要求;修正后的精码译码结果精确,编码器测角精度维持在1″以内,满足终端对准精度的要求。 展开更多

关键词 卫星光通信 莫尔条纹 正弦偏差 谐波提取 经验模态分解

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内燃动车组辅助机组拍振现象分析 被引量：4

8

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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超声辅助加工系统的刀具状态自感知算法

9

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

10

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

11

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

12

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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EMD在变压器介质损耗角检测中的应用 被引量：8

13

作者 李天云 袁明哲 彭文 《中国电力》 CSCD 北大核心 2011年第2期23-26,共4页

介质损耗角检测是判断变压器绝缘状况的有效手段之一,而准确地提取基波电压和电流信号是检测介质损耗因数的关键。引入一种处理非线性、非平稳信号的经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD),分解提取信号的固有模态函数(intr... 介质损耗角检测是判断变压器绝缘状况的有效手段之一,而准确地提取基波电压和电流信号是检测介质损耗因数的关键。引入一种处理非线性、非平稳信号的经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD),分解提取信号的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和基波分量,利用正弦波参数法得出介质损耗角,实现介质损耗因数的准确检测。在分析tanδ的在线监测数据时,利用EMD提取的直流分量可以反映变压器绝缘设备的介质损耗因数变化趋势,因而可以作为故障诊断的依据。仿真结果表明,该算法无需预知原信号的先验信息,受谐波和噪声的影响较小,具有更强的自适应能力,能有效提高介质损耗角检测和趋势提取的准确度。仿真结果还验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 介质损耗角 经验模态分解 固有模态函数 正弦波参数法

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基于脑电EEG的改进EEMD算法 被引量：3

14

作者 黄丽亚 笪铖璐 +2 位作者 杨晨 陈志阳 王镐 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期66-70,80,共6页

为了有效地改善模态混叠问题以适应脑电信号的研究,提出了一种改进的集合经验模态分解算法。首先对脑信号进行相关性筛选;然后自适应地从原始脑信号中预测脑电特性信号,融合高斯白噪声生成新型脑信号噪声;最后基于该噪声进行集合经验模... 为了有效地改善模态混叠问题以适应脑电信号的研究,提出了一种改进的集合经验模态分解算法。首先对脑信号进行相关性筛选;然后自适应地从原始脑信号中预测脑电特性信号,融合高斯白噪声生成新型脑信号噪声;最后基于该噪声进行集合经验模态分解。仿真实验表明,新型脑信号噪声不仅具有自适应特性,而且可以更好地解决脑信号经验模态分解中的模态混叠问题,同时也证明了该算法在脑电研究领域的理论和应用价值。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 模态混叠 辅助噪声 信号估计

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基于EEMD的信号处理方法分析和实现 被引量：35

15

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EEMD和IMF能量分布的刀具破损识别 被引量：9

16

作者 杨明伦 邵华 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2013年第4期54-58,共5页

针对铣削过程中声发射信号非平稳的特点,提出了一种基于噪声辅助经验模态分解(EEMD)和本征模函数(IMF)能量分布的刀具破损识别方法。首先对经过滤波后的原信号进行EEMD分解,抽取本征模函数组(IMF),后计算每一阶模函数能量及总体能量分布... 针对铣削过程中声发射信号非平稳的特点,提出了一种基于噪声辅助经验模态分解(EEMD)和本征模函数(IMF)能量分布的刀具破损识别方法。首先对经过滤波后的原信号进行EEMD分解,抽取本征模函数组(IMF),后计算每一阶模函数能量及总体能量分布,最后提取特征向量,通过特征向量的变化识别刀具破损。利用该方法,在立式铣削加工中心上对稳定切削中刀具破损和变参数铣削加工进行了系统的分析,结果表明此方法能够剔除切削参数变化的影响,准确的识别刀具破损,具有很高的稳定性和准确性。 展开更多

关键词 刀具状态监控 声发射 噪声辅助经验模态分解 能量分布

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基于改进核极限学习机的风电功率短期预测 被引量：5

17

作者 黄文聪 潘风 +1 位作者 杨子潇 常雨芳 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2023年第2期241-250,共10页

针对环境变化造成风力发电功率波动大和核极限学习机易陷入局部最优解的问题,构建了一种基于完全噪声辅助聚合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis,CEEMDAN)、小波阈值去噪和粒... 针对环境变化造成风力发电功率波动大和核极限学习机易陷入局部最优解的问题,构建了一种基于完全噪声辅助聚合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis,CEEMDAN)、小波阈值去噪和粒子群算法优化核极限学习机的风电功率短期预测模型。首先,利用CEEMDAN对风力发电输出功率密切相关的环境因素进行分解,得到若干个规律性较强的模态分量,利用阈值去噪法对含噪声较多的第一模态分量进行去噪,削弱环境因素的非平稳性;然后,将分解后的子分量和风电功率历史数据作为粒子群优化后的核极限学习机算法的输入进行预测;最后,选用河北张家口某风电场的实测数据进行实验对比分析。实验结果表明:所提出的改进风电功率预测组合模型的预测精度更高,适应于不同季节环境下的风电功率预测。 展开更多

关键词 风电功率预测 完全噪声辅助聚合经验模态分解 小波阈值去噪 核极限学习机 粒子群算法

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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

18

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CSAEMD-KECA和角结构距离的齿轮故障识别方法 被引量：1

19

作者 高庆云 郭力 陈长华 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第1期11-22,共12页

作为机械传动系统中的重要部件,齿轮经常运行在变转速变载荷工况下,直接采集到的齿轮故障信号(原始信号)往往存在强背景噪声。由于其原始信号中存在噪声信号,干扰了齿轮故障模式识别,且传统故障识别方法准确率较低,针对这一问题,提出了... 作为机械传动系统中的重要部件,齿轮经常运行在变转速变载荷工况下,直接采集到的齿轮故障信号(原始信号)往往存在强背景噪声。由于其原始信号中存在噪声信号,干扰了齿轮故障模式识别,且传统故障识别方法准确率较低,针对这一问题,提出了一种基于CSAEMD-KECA和角结构距离的齿轮故障识别方法。首先,使用互补正弦辅助经验模式分解(CSAEMD)方法对齿轮故障信号进行了分解重构,以去除信号中的噪声成分;然后,利用核熵成分分析(KECA)方法对CSAEMD分解重构后的信号进行了特征提取,选取了对样本(CSAEMD分解重构后的信号)瑞丽熵贡献值较大的3个特征向量,并将其作为投影向量,样本数据向投影向量投影形成了特征数据集;最后,搭建了故障模拟实验台,对上述方法的可行性进行了验证,采用角结构距离的聚类方法对特征数据集进行了聚类分析。研究结果表明:利用实验台数据进行的有效实验,能够准确地识别出齿轮的各种故障,其聚类准确率达到98.3%;该结果可验证基于CSAEMD-KECA和角结构距离的方法在齿轮故障识别上的有效性。 展开更多

关键词 机械传动系统 齿轮故障诊断 互补正弦辅助经验模式分解 核熵成分分析 聚类分析 信号分解重构 信号特征提取

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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

20

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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