基于改进变分模式分解的煤矿通风机振动信号特征提取

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作者 陶珑 郭燕飞 《工矿自动化》 北大核心 2025年第2期131-137,共7页

煤矿通风机振动信号是一种非平稳多分量信号。传统的非平稳信号特征信号提取方法存在自适应性差、对通风机早期故障的微弱特征辨识能力有限等问题,基于广义变分模式分解的特征提取方法的信号处理速度难以满足通风机振动信号特征快速提... 煤矿通风机振动信号是一种非平稳多分量信号。传统的非平稳信号特征信号提取方法存在自适应性差、对通风机早期故障的微弱特征辨识能力有限等问题,基于广义变分模式分解的特征提取方法的信号处理速度难以满足通风机振动信号特征快速提取的要求。针对上述问题,提出了一种基于改进变分模式分解的煤矿通风机振动信号特征快速提取方法。在广义变分模式分解算法的基础上,采用乘子交替方向法迭代求解,将约束优化问题转换为无约束优化问题。应用改进变分模式分解算法对信号进行等效分解,得到匹配目标信号特征的等效滤波器,通过内积变换原理快速提取通风机振动信号特征分量。仿真和实验结果表明,改进变分模式分解算法对不同强度的特征分量提取效果均较好,准确性和抗噪性良好,处理通风机实测振动信号的耗时为0.008165 s,与广义变分模式分解算法相比,特征提取速度大幅提升。 展开更多

关键词 煤矿通风机 振动信号 非平稳信号特征提取 变分模式分解 等效滤波器 内积变换

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基于声发射信号特征提取技术的滑动轴承故障诊断

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作者 刘新香 顾煜炯 +2 位作者 马吉伟 赵子泰 赵春晖 《汽轮机技术》 北大核心 2024年第1期1-6,28,52,共8页

滑动轴承是汽轮机中的一个重要支撑部件,保持滑动轴承的正常工作,能减少设备工作损失以及维修的成本,因此,对滑动轴承进行实时监测以及故障诊断是有必要的。声发射技术作为一项动态无损检测方法,对信号反应更敏感,可以对设备进行持续监... 滑动轴承是汽轮机中的一个重要支撑部件,保持滑动轴承的正常工作,能减少设备工作损失以及维修的成本,因此,对滑动轴承进行实时监测以及故障诊断是有必要的。声发射技术作为一项动态无损检测方法,对信号反应更敏感,可以对设备进行持续监测,很适合用来对设备进行实时监测以及故障诊断。从声发射信号的产生机理出发,通过分析证明了声发射信号能量变化可以表示出轴承的摩擦状态,然后构筑了3个新的特征参数,来对声发射信号进行分析,并通过试验证明了其可以反应出当时的摩擦状态,而且比传统的特征参数要更加灵敏。 展开更多

关键词 声发射信号 滑动轴承 特征信号提取 故障检测

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管道泄漏声波信号特征提取方法及实验研究

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作者 朱梓文 徐晴晴 +1 位作者 马云栋 董绍华 《油气田地面工程》 2024年第5期34-42,共9页

为探究管道泄漏检测中信号的特征及变化规律,开展了理论研究与实验分析。采集不同工况下管道泄漏声波信号,利用变分模态分解对管道泄漏声波信号进行分解重构,并提取相应特征值,处理并对比分析不同运行压力、不同泄漏孔径、不同位置等工... 为探究管道泄漏检测中信号的特征及变化规律,开展了理论研究与实验分析。采集不同工况下管道泄漏声波信号,利用变分模态分解对管道泄漏声波信号进行分解重构,并提取相应特征值,处理并对比分析不同运行压力、不同泄漏孔径、不同位置等工况的管道泄漏声波信号特征值。结果表明:管道运行压力与泄漏孔径与泄漏声波信号幅值呈正相关,管道泄漏位置与泄漏声波信号幅值呈负相关。因此,今后在对管道泄漏进行分析时需结合不同的工况进行对应的具体分析。此研究为基于声波法的管道泄漏检测提供了理论和数据支撑。 展开更多

关键词 管道泄漏 声波检测实验 声波信号特征提取 变分模态分解

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基于混沌理论的水下目标信号特征提取研究 被引量：7

4

作者 李亚安 徐德民 张效民 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期279-281,共3页

利用混沌理论对水下目标特征提取进行了研究。通过计算Lyapunov指数 ,较好的实现了对水下目标信号的特征提取。为水下目标探测和识别提供了新的理论和方法。

关键词 混沌理论 信号特征提取 水下目标探测 水声信号 声呐

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自适应滤波与相关滤波在冲击响应信号特征提取中的应用 被引量：7

5

作者 李富才 訾艳阳 何正嘉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期24-28,共5页

识别冲击响应信号在模态分析和机械监测诊断研究中具有重要意义。由于噪声成分、工频及其谐波的干扰 ,机组运行或者其他实际信号中的冲击响应信号很弱。这些冲击响应信号的特征也较难提取。选择适当的自适应滤波器参数 ,应用自适应滤波... 识别冲击响应信号在模态分析和机械监测诊断研究中具有重要意义。由于噪声成分、工频及其谐波的干扰 ,机组运行或者其他实际信号中的冲击响应信号很弱。这些冲击响应信号的特征也较难提取。选择适当的自适应滤波器参数 ,应用自适应滤波首先对信号进行预处理 ,去掉强大的工频及其谐波成分 ,使信号的信噪比得到很大的提高 ;然后利用Laplace小波相关滤波法对自适应滤波预处理后的信号进行进一步的处理 ,提取其模态信息。结果证明 。 展开更多

关键词 信号特征提取 自适应滤波器 冲击响应 滤波法 信噪比 干扰 谐波 监测诊断 模态分析 机械

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基于主分量分析的声信号特征提取及识别研究 被引量：12

6

作者 陈丹 李京华 +1 位作者 黄根全 许俊峰 《声学技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期39-41,45,共4页

主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法。研究了基于这种算法对四种战场目标的声信号进行特征提取,获得了低维的特征类器对声目标进行分类,分类结果准确率较高。

关键词 主分量分析 信号特征提取 识别 特征提取算法 改进BP网络 有效方法 分析数据 战场目标 特征向量 声信号 统计学 声目标 分类器 K近邻 准确率

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基于小波变换的信号突变特征提取与定位 被引量：2

7

作者 周旦红 王晓宇 +1 位作者 张俊杰 黄巍 《无线电通信技术》 2005年第4期8-9,39,共3页

将小波变换应用于多普勒信号分析,研究了小波变换对高速火炮多普勒回波信号突变特征的准确检测和精确定位,实现对炮弹出膛时刻的提取,从而提供每发弹丸的起始时间零点。仿真结果表明,该方法能够有效提取弹丸出膛时刻,具有较高的定位精度。

关键词 小波变换 多普勒 突变信号特征提取

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基于小波分析的发动机转动惯量测量信号特征提取 被引量：3

8

作者 孙百红 宋少伟 《火箭推进》 CAS 2010年第6期52-55,共4页

在采用单摆法进行某型号发动机整机转动惯量测量中,发现测量信号含有许多其他信号成分,这给准确提取发动机转动惯量相关参数带来一定的干扰。利用小波多分辨分析特性对测量信号进行处理分析,有效地将实际有用信号和干扰信号分开。通过... 在采用单摆法进行某型号发动机整机转动惯量测量中,发现测量信号含有许多其他信号成分,这给准确提取发动机转动惯量相关参数带来一定的干扰。利用小波多分辨分析特性对测量信号进行处理分析,有效地将实际有用信号和干扰信号分开。通过对有用信号的分析,准确提取到了整个振动系统的振动频率、对数衰减及阻尼系数等参数,并分析了系统阻尼对振动频率的影响;通过对干扰信号的特征分析,弄清了干扰源,发现了实验设备存在的工艺缺陷。将小波分析应用于发动机实际工程测试和分析,能准确提取结构动力学参数、提高测量精度及进行故障分析。 展开更多

关键词 小波分析应用 发动机 转动惯量测量 信号特征提取 wavelet analysis based 准确提取 振动频率 有用信号 干扰信号 测量信号 小波多分辨 高测量精度 动力学参数 阻尼系数 振动系统 相关参数 系统阻尼 特征分析 实验设备

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数据手套用柔性传感系统及信号特征分析技术 被引量：1

9

作者 黄辰 胡吉永 《产业用纺织品》 2024年第5期1-9,共9页

对数据手套采集信息的各组成部件进行归纳,总结数据手套中的传感系统,重点探讨柔性传感器的制备和传感阵列在手套中的集成。综述数据手套在不同应用场景下对采集信号的处理模式,特别介绍深度学习及神经网络计算方法在手势识别中的研究... 对数据手套采集信息的各组成部件进行归纳,总结数据手套中的传感系统,重点探讨柔性传感器的制备和传感阵列在手套中的集成。综述数据手套在不同应用场景下对采集信号的处理模式,特别介绍深度学习及神经网络计算方法在手势识别中的研究进展。最后,总结数据手套需突破的问题及未来发展趋势。 展开更多

关键词 人机交互 数据手套 纺织基传感器 信号采集处理 信号特征提取

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柴油机振动信号特征提取与故障诊断 被引量：2

10

作者 张立元 廖华新 《内燃机与配件》 2017年第7期100-101,共2页

柴油机的振动对于判断柴油机的工作性能有很重要的作用,所以要对柴油机的振动所发出的信号进行特征分析。而想要了解到柴油机的振动信号的特征就要对信号中的信息进行采集,所要用到数据采集系统来采集信息,故对信号的故障提取主要的工... 柴油机的振动对于判断柴油机的工作性能有很重要的作用,所以要对柴油机的振动所发出的信号进行特征分析。而想要了解到柴油机的振动信号的特征就要对信号中的信息进行采集,所要用到数据采集系统来采集信息,故对信号的故障提取主要的工作就是对信号的采集、分析、处理。通常对信号的处理的方法有频域,时域,时频分析法。本文就是通过对柴油机振动信号特征提取与故障诊断,让我们更深地了解柴油机。 展开更多

关键词 柴油机振动信号 信号特征提取 故障诊断方法

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基于MEEMD-HHT的分布式光纤振动传感系统信号特征提取方法 被引量：18

11

作者 于淼 张耀鲁 +1 位作者 徐泽辰 何禹潼 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期200-211,共12页

实际应用中,分布式光纤振动传感系统所测信号多为非平稳随机信号,对其进行模式识别的关键是准确获取信号的幅值-时间-频率瞬时特征。现有的相关研究表明,经验模态分解EMD方法结合希尔伯特变换可获得所测信号中固有模态分量的瞬时能量和... 实际应用中,分布式光纤振动传感系统所测信号多为非平稳随机信号,对其进行模式识别的关键是准确获取信号的幅值-时间-频率瞬时特征。现有的相关研究表明,经验模态分解EMD方法结合希尔伯特变换可获得所测信号中固有模态分量的瞬时能量和瞬时频率,但存在模态混叠问题,后续改进的总体经验模态分解EEMD方法存在伪分量,重构误差大,互补经验模态分解CEEMD方法减小了重构误差的同时增加了运算量,无法保证特征提取与分类的效率与准确性。文中基于改进型经验模态分解方法结合希尔伯特变换MEEMD-HHT方法实现分布式光纤振动传感系统的特征提取,引入的排列熵的评价机制优化了分解过程中随机噪声迭代次数,通过仿真分析与实验对比,验证了该方法可有效解决上述方法中存在的问题,使系统在处理时间、特征准确度等性能皆有提高。实验结果表明,所提出的方法对于单频振动信号平均特征提取准确率达99.2%;对于混频振动信号平均特征提取准确率达98.1%,相对于EMD和CEEMD分别提高15.6%和7%,算法平均耗时最短,为3.825 9 s,为分布式光纤振动传感系统的信号特征提取提供了一种可靠、高效的方法。 展开更多

关键词 分布式光纤振动传感 MEEMD HILBERT变换 振动信号特征提取

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基于时间序列提取信号特征的通用自动标检软件开发 被引量：1

12

作者 黄蕾 张冀晛 《兵工自动化》 2020年第11期32-35,共4页

为推行精益生产,提出一种基于时间序列提取信号特征值的通用自动标检软件开发的方法。从自动标定/检验工装通用架构及基于时间序列提取信号特征值2方面,阐述基于多核多线程时间片轮转调度及依据既定信号类型,基于分段时间序列借助约简... 为推行精益生产,提出一种基于时间序列提取信号特征值的通用自动标检软件开发的方法。从自动标定/检验工装通用架构及基于时间序列提取信号特征值2方面,阐述基于多核多线程时间片轮转调度及依据既定信号类型,基于分段时间序列借助约简算法快速提取信号特征值。结果表明:该方法在既定时段能可靠完成约定产品的标定、检验与功能测试,优化生产排程,缩减约定产品生产周期。 展开更多

关键词 多核多线程 时间片轮转调度 时间序列 提取信号特征 均方根值 时效性

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铣削颤振特征提取的小波包和主成分分析方法 被引量：5

13

作者 杨涛 付宜利 +1 位作者 马玉林 杨波 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期758-762,共5页

设计用振动信号来监控加工过程 .提出了一种基于小波包变换的颤振特征提取方法 ,通过所提取的特征小波包来反映加工过程中的颤振信息 .在此基础上 ,基于主成份分析方法对特征小波包进行重构 ,由主成份得分 (累积贡献率 )来评价重构特征 ... 设计用振动信号来监控加工过程 .提出了一种基于小波包变换的颤振特征提取方法 ,通过所提取的特征小波包来反映加工过程中的颤振信息 .在此基础上 ,基于主成份分析方法对特征小波包进行重构 ,由主成份得分 (累积贡献率 )来评价重构特征 ,并实现了重构特征自动提取 .更进一步给出了重构特征总体的统一构造形式 ,并基于欧氏距离法 ,建立了颤振的诊断模型 .通过对铣削加工试验中的颤振识别 ,验证了文中提出的方法的可行性 . 展开更多

关键词 颤振 小波包 主成份分析 故障诊断 铣削加工 信号特征提取 重构特征

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一种机械故障诊断多传感器数据融合特征提取的方法 被引量：3

14

作者 王江萍 娄尚 杨志芹 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第1期113-118,共6页

为提高机械故障诊断的准确率,将多个振动传感器采集机械系统不同位置的信息进行融合,提出一种基于同源数据融合的特征提取方法。以柴油机缸盖和机身的振动信号为例,分析振动信号频谱与激励源到测量点的传输特性,构造基于频谱的高维特征... 为提高机械故障诊断的准确率,将多个振动传感器采集机械系统不同位置的信息进行融合,提出一种基于同源数据融合的特征提取方法。以柴油机缸盖和机身的振动信号为例,分析振动信号频谱与激励源到测量点的传输特性,构造基于频谱的高维特征向量。使用PCA方法和子带平均法降维,支持向量机进行分类验证其分类效果。结果表明,相比传统单通道传感器,此方法提取的特征不仅具有更高的可压缩性,而且其分类准确性有所提高。 展开更多

关键词 机械故障诊断 多传感器数据融合 信号特征提取

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基于瞬态信号特征的无人机数传电台识别研究 被引量：4

15

作者 田园 文红 +2 位作者 何先定 王思源 唐斌 《现代电子技术》 2022年第12期105-109,共5页

针对采用开源飞控的消费级无人机探测存在识别率不高的问题,文中提出一种利用无人机数传电台瞬态信号特征进行无人机分类与识别的方法。首先,利用USRP X310采集无人机数传设备无线信号,通过能量和幅度方差轨迹完成瞬态信号的粗定位和精... 针对采用开源飞控的消费级无人机探测存在识别率不高的问题,文中提出一种利用无人机数传电台瞬态信号特征进行无人机分类与识别的方法。首先,利用USRP X310采集无人机数传设备无线信号,通过能量和幅度方差轨迹完成瞬态信号的粗定位和精对准,设计无人机数传电台瞬态信号的提取方法;其次,利用3级Haar小波提取瞬态信号的包络特征,提出一种基于特征贡献度的加权KNN优化算法,利用瞬态信号包络特征进行射频指纹识别性能研究,并分析K值参数对识别性能的影响;最后,将加权KNN优化算法识别性能与Matlab工具箱中的KNN算法进行对比测试。测试结果表明,加权KNN优化算法可以提高无人机数传设备的识别准确性,对无人机数传设备个体识别平均正确率可达到87.9%,类型识别平均正确率可达到92.8%。说明文中方法对采用开源飞控平台无人机进行探测识别具有有效性,能够弥补其他无人机探测方式的不足。 展开更多

关键词 无人机探测 射频指纹识别 数传电台 瞬态信号 信号特征提取 对比测试

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无人机飞行声特征与提取方法比较 被引量：6

16

作者 金恒康 张一闻 王耀杰 《现代电子技术》 北大核心 2019年第22期103-107,112,共6页

目前,对无人机飞行声信号的分析主要是基于传统语音信号处理的手段,并未进行深入分析。文中针对无人机飞行声信号,结合无人机的气动特点深入研究分析得出无人机声信号的特征,分析比较傅里叶变换(FFT)、梅尔倒谱系数(MFCC)和基因周期3种... 目前,对无人机飞行声信号的分析主要是基于传统语音信号处理的手段,并未进行深入分析。文中针对无人机飞行声信号,结合无人机的气动特点深入研究分析得出无人机声信号的特征,分析比较傅里叶变换(FFT)、梅尔倒谱系数(MFCC)和基因周期3种特征提取算法并提取特征,应用支持向量机(SVM)分类算法,进行机型识别分类。实测与实验结果表明,FFT与MCC识别率相近,FFT运算复杂度低,基因周期不太适合单独进行特征识别,因此得出FFT适合作为无人机声特征提取方法。 展开更多

关键词 无人机声信号 声信号特征提取 机型分类 算法分析 特征识别 实验分析

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基于通信光缆振动监测的轨道病害实时预警技术研究

17

作者 王建军 邹聪聪 +2 位作者 李杨 吴宇 时瑾 《微纳电子技术》 2025年第1期118-126,共9页

铁路轨道病害的实时监测对于维护铁路基础设施、保障列车运行安全至关重要。采用光纤分布式声波传感(DAS)技术对列车作用于轨道伴行光缆的声振信号进行特征提取,利用贝叶斯优化的支持向量机(SVM)模型建立空吊伤、鱼鳞伤病害数据库,实现... 铁路轨道病害的实时监测对于维护铁路基础设施、保障列车运行安全至关重要。采用光纤分布式声波传感(DAS)技术对列车作用于轨道伴行光缆的声振信号进行特征提取,利用贝叶斯优化的支持向量机(SVM)模型建立空吊伤、鱼鳞伤病害数据库,实现对铁路轨道病害在线识别及预警。现场测试结果表明,普速铁路焦柳线王庄站至洛阳北站鱼鳞伤检出准确率为83.33%,空吊伤检出准确率为50%;重载铁路侯月线盘古寺站至磨滩站鱼鳞伤检出准确率为100%,空吊伤检出准确率为72.7%。现场测试结果显示出DAS技术在轨道病害识别方面具有一定的应用及指导意义。 展开更多

关键词 铁路轨道病害监测 信号特征提取 支持向量机(SVM) 空吊伤 鱼鳞伤

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小波分析及其在信号处理中的应用 被引量：19

18

作者 曹毅 张榆锋 毛选珍 《现代电子技术》 2003年第15期35-37,共3页

首先对小波变换做了概括介绍 ,综述了小波变换在信号处理中的 2个重要方面的应用

关键词 信号处理 小波变换 信号特征提取 信号消噪 DSP

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机器学习在心血管疾病辅助诊断技术中的应用现状

19

作者 廖品亮 王子洪 +2 位作者 田淼 柴虹 陈晓宇 《中国医疗器械杂志》 2025年第1期24-34,共11页

近年来,心血管疾病已经成为常见疾病,随着机器学习技术和大数据技术的发展,计算机新技术对心电信号的处理能力得到了大幅提升,这也促使心血管疾病辅助诊断技术迎来了新的发展契机。该文围绕机器学习技术在心电信号处理方面的应用情况进... 近年来,心血管疾病已经成为常见疾病,随着机器学习技术和大数据技术的发展,计算机新技术对心电信号的处理能力得到了大幅提升,这也促使心血管疾病辅助诊断技术迎来了新的发展契机。该文围绕机器学习技术在心电信号处理方面的应用情况进行总结和探讨,尤其是在疾病辅助诊断方面。该文首先介绍了常用的信号预处理手段,然后对基于特征提取和基于模糊分类的心电信号处理方式进行了讨论,之后对机器学习在心血管疾病辅助诊疗技术中的应用情况做了进一步总结,最后总结了当前两种方法的优劣,提出了一种可兼容两种方法的辅助诊断系统设计,为将来同类应用研究提供全新的思路。 展开更多

关键词 心电图机器学习 信号特征提取 模糊分类 辅助诊断

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基于激光多普勒测振技术的建筑房屋外围护结构缺陷预测研究

20

作者 徐海华 陈文杰 李肖 《住宅产业》 2025年第3期88-90,共3页

本文基于激光多普勒测振技术的建筑房屋外围护结构缺陷预测研究,利用激光多普勒测振技术,通过发射特定频率的线偏振光并接收反射光,精确捕捉到建筑房屋外围护结构的微小振动信号。将结构振动信号转换到频域内,结合离散频谱校正及卡尔曼... 本文基于激光多普勒测振技术的建筑房屋外围护结构缺陷预测研究,利用激光多普勒测振技术,通过发射特定频率的线偏振光并接收反射光,精确捕捉到建筑房屋外围护结构的微小振动信号。将结构振动信号转换到频域内,结合离散频谱校正及卡尔曼滤波器进行降噪,获取径向振动速度和加速度信号的频域表示作为特征。构建时间序列模型,采用自回归模型与回归树—支持向量机回归综合方法,依据特征以及设定的阈值预测结构是否存在缺陷。实验结果表明,该方法能精准预测建筑物外围护结构缺陷,与实际信号高度一致,预测精度高,显著提升缺陷预测准确性。 展开更多

关键词 激光多普勒测振技术 建筑房屋外围护结构 提取信号特征 建立预测模型 缺陷预测

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