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基于经验傅里叶分解的混合式高压直流断路器耗能支路故障检测方法研究被引量：1: 1; 作者彭兆伟宋鹏 +3 位作者高杰黄诗洋杨爱军徐党国《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第1期79-91,共13页; 为实现更强的能量耗散能力,混合式高压直流断路器的耗能支路需串并联大量金属氧化物压敏电阻(metal oxidevaristor,MOV),耗能支路的可靠性将直接影响混合式高压直流断路器的可靠性。但是,现有的耗能支路故障检测方法并不能适应整个能量... 展开更多; 关键词混合式高压直流断路器耗能支路金属氧化物压敏电阻经验傅里叶分解故障特征分量突变峰值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多信号和改进经验傅里叶分解的故障特征提取方法被引量：1: 2; 作者朱丹宸何伟朱群伟《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1853-1864,共12页; 针对滚动轴承故障信号受设备多结构和复杂传递路径干扰,故障诊断准确性受到影响这一难题,提出了一种基于多信号改进经验傅里叶分解(MS-IEFD)的轴承故障特征提取方法。首先,为了充分利用多信号中的故障特征,利用改进经验傅里叶分解处理... 展开更多; 关键词滚动轴承故障诊断多信号频带划分互相关谱多信号改进经验傅里叶分解变分模态分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进经验傅里叶分解的工作模态分析被引量：5: 3; 作者周伟冯仲仁王雄江《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期48-54,共7页; 近年来,工作模态分析在结构参数识别中的地位逐步上升。针对环境激励下结构振动响应信噪比低的特点,引入自回归功率谱对经验傅里叶分解进行改进,并提出了一种基于改进经验傅里叶分解的结构工作模态分析方法。为了验证该方法的可行性和... 展开更多; 关键词模态参数识别经验傅里叶分解(EFD) 自回归功率谱环境激励; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进自适应经验傅里叶分解的滚动轴承故障诊断方法被引量：16: 4; 作者曹仕骏郑近德 +2 位作者潘海洋童靳于刘庆运《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第15期287-299,共13页; 自适应经验傅里叶分解(AEFD)是最近提出的非平稳信号分解方法,为了解决AEFD的分割边界集设置问题,提出了基于频谱包络检测的改进自适应经验傅里叶分解(EAEFD)方法,该方法以快速傅里叶变换为基础,以包络熵值最小选择最优的分解模态数目,... 展开更多; 关键词自适应经验傅里叶分解(AEFD) 包络熵经验模态分解滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

滚石运动加速度波形的EFD分析方法: 5; 作者张御廷李然 +2 位作者高迪哲刘乐乐杨晖《上海理工大学学报》北大核心 2025年第3期324-333,共10页; 为了研究滚石运动的发生机制,准确分析滚石运动中每一时刻的运动形式,实现对滚石灾害的防治,采用微机电惯性导航探测器和经验模态分解(EMD)、变分模态分解(VMD)和经验傅里叶分解(EFD)3种不同的信号分解算法,分别探讨了滚石运动过程中单... 展开更多; 关键词惯性导航滚石运动经验模态分解变分模态分解经验傅里叶分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化EFD算法的风电行星齿轮箱故障诊断研究被引量：3: 6; 作者王国锋张旭东 +1 位作者汪菲户满堂《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期355-360,共6页; 行星齿轮箱作为风力发电机的关键核心部件,对其故障进行准确诊断能有效提升风力发电效能.行星轮系作为一种复杂的传动机械部件,其频谱表现异常复杂,且故障信息极易被无关成分或干扰成分淹没,而利用信号分解获取故障分量的方法在行星齿... 展开更多; 关键词经验傅里叶分解故障诊断频谱分割行星齿轮箱; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于经验傅里叶分解的混合式高压直流断路器耗能支路故障检测方法研究被引量：1: 1; 作者彭兆伟宋鹏高杰黄诗洋杨爱军徐党国; 机构华北电力科学研究院有限责任公司西安交通大学电气工程学院; 出处《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第1期79-91,共13页; 基金华北电力科学研究院有限责任公司科技项目(混合式高压直流断路器开断风险评估关键技术研究,KJZ2023033)。; 文摘为实现更强的能量耗散能力,混合式高压直流断路器的耗能支路需串并联大量金属氧化物压敏电阻(metal oxidevaristor,MOV),耗能支路的可靠性将直接影响混合式高压直流断路器的可靠性。但是,现有的耗能支路故障检测方法并不能适应整个能量耗散阶段。为此,提出一种基于经验傅里叶分解的混合式高压直流断路器耗能支路故障检测方法,具体为:首先是信号预处理,对耗能支路每个子模块的分支电流进行归一化和一阶差分计算来获取分析电流;然后是故障特征提取,利用经验傅里叶分解(empirical Fourier decomposition,EFD)对分析电流进行分解,提取最高频时频分量作为故障特征分量;最后是检测判据,通过故障特征分量构造突变峰值量化指标,进而通过突变峰值实现耗能支路故障检测。大量实验表明,该检测方法可在能量耗散阶段末期实现可靠地故障检测,且具备一定的抗干扰能力。; 关键词混合式高压直流断路器耗能支路金属氧化物压敏电阻经验傅里叶分解故障特征分量突变峰值; Keywords hybrid high voltage DC circuit breaker energy absorption branch metal oxide varistors empirical Fourier decomposition fault feature component peak mutation; 分类号 TM762 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多信号和改进经验傅里叶分解的故障特征提取方法被引量：1: 2; 作者朱丹宸何伟朱群伟; 机构海军士官学校机电系九江职业技术学院机械工程学院海军装备部驻广州地区军事代表局; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1853-1864,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(52201362)。; 文摘针对滚动轴承故障信号受设备多结构和复杂传递路径干扰,故障诊断准确性受到影响这一难题,提出了一种基于多信号改进经验傅里叶分解(MS-IEFD)的轴承故障特征提取方法。首先,为了充分利用多信号中的故障特征,利用改进经验傅里叶分解处理了两个不同测点测得的故障信号,设定各阶模态信号与原始信号的相关系数阈值为0.1,并以此为依据确定了信号分解的最佳个数;然后,提出了加权的谐波显著性指标对初始的频带划分进行了优化,避免了信号过分解,减少了带宽过窄的无效频带,以此指标最大值为准,确定了最优模态分量;其次,借助互相关分析的优势,分析了两信号的最优模态分量以进一步增强信号的特征成分,借助快速傅里叶变换准确提取了滚动轴承的故障特征,判断了轴承故障类型;最后,利用MS-IEFD方法对仿真和实验信号进行了分析,仿真分析时构造了信噪比为-10 dB和-15 dB的信号,用以模拟不同测点信号的情况,实验分析时利用实验台测得了不同测点处的滚动轴承振动信号。研究结果表明:MS-IEFD方法能从强背景干扰中准确提取出滚动轴承故障特征,为准确判断滚动轴承故障类型提供依据;与变分模态分解(VMD)等方法相比较,可进一步突出MS-IEFD方法在弱特征提取方面的有效性。; 关键词滚动轴承故障诊断多信号频带划分互相关谱多信号改进经验傅里叶分解变分模态分解; Keywords rolling element bearing fault diagnosis multi-signals frequency band division cross-correlation spectrum multi-signals improved empirical Fourier decomposition(MS-IEFD) variational mode decomposition(VMD); 分类号 TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进经验傅里叶分解的工作模态分析被引量：5: 3; 作者周伟冯仲仁王雄江; 机构武汉理工大学土木工程与建筑学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期48-54,共7页; 基金湖北省自然科学基金(2017CFB603)。; 文摘近年来,工作模态分析在结构参数识别中的地位逐步上升。针对环境激励下结构振动响应信噪比低的特点,引入自回归功率谱对经验傅里叶分解进行改进,并提出了一种基于改进经验傅里叶分解的结构工作模态分析方法。为了验证该方法的可行性和有效性,对四层模拟框架和某人行斜拉桥进行工作模态参数识别,并利用随机子空间所识别的结果进行对比。结果表明,该方法识别的模态参数与随机子空间的结果相当,并且在密集模态情况下,该方法具有一定优势。因此,改进经验傅里叶分解能为今后的结构模态识别提供参考。; 关键词模态参数识别经验傅里叶分解(EFD) 自回归功率谱环境激励; Keywords modal parameter identification empirical Fourier decomposition(EFD) auto regression(AR)power spectrum ambient excitation; 分类号 TH1 [机械工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进自适应经验傅里叶分解的滚动轴承故障诊断方法被引量：16: 4; 作者曹仕骏郑近德潘海洋童靳于刘庆运; 机构特种重载机器人安徽省重点实验室安徽工业大学机械工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第15期287-299,共13页; 基金国家自然科学基金(51975004) 安徽省自然科学基金(2008085QE215)。; 文摘自适应经验傅里叶分解(AEFD)是最近提出的非平稳信号分解方法,为了解决AEFD的分割边界集设置问题,提出了基于频谱包络检测的改进自适应经验傅里叶分解(EAEFD)方法,该方法以快速傅里叶变换为基础,以包络熵值最小选择最优的分解模态数目,采用极大值包络技术对傅里叶频谱分割,得到一个合理的分割边界,最后采用逆快速傅里叶变换对每个区间信号进行重构。EAEFD能够自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的单分量信号之和,通过仿真信号和滚动轴承信号分析,将EAEFD方法与经验小波变换(EWT),经验模态分解(EMD),局部特征尺度分解(LCD)和AEFD等方法进行了对比,结果表明EAEFD方法不仅仅能够有效地诊断出故障特征,而且诊断的精度更高。; 关键词自适应经验傅里叶分解(AEFD) 包络熵经验模态分解滚动轴承故障诊断; Keywords adaptive empirical Fourier decomposition(AEFD) envelope entropy empirical mode decomposition(EMD) rolling bearing fault diagnosis; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名滚石运动加速度波形的EFD分析方法: 5; 作者张御廷李然高迪哲刘乐乐杨晖; 机构上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海健康医学院医疗器械学院中国地质调查局青岛海洋地质研究所; 出处《上海理工大学学报》北大核心 2025年第3期324-333,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(12072200,12002213) 崂山实验室科技创新项目(LSKJ202203507)。; 文摘为了研究滚石运动的发生机制,准确分析滚石运动中每一时刻的运动形式,实现对滚石灾害的防治,采用微机电惯性导航探测器和经验模态分解(EMD)、变分模态分解(VMD)和经验傅里叶分解(EFD)3种不同的信号分解算法,分别探讨了滚石运动过程中单一运动状态的加速度波形形式和3种信号分解算法对混合运动加速度信号的分解性能。在算法仿真测试中,经验傅里叶分解的均方根误差小于其他算法。在实验室滚石实验中,经验傅里叶分解所得子信号的可解释性最强且算法复杂度远小于其他算法。因此,可以通过经验傅里叶分解对微机电惯性导航系统中的加速度信号进行进一步的分析。经验傅里叶分解是研究滚石运动状态的一种有效且准确的算法。; 关键词惯性导航滚石运动经验模态分解变分模态分解经验傅里叶分解; Keywords inertial navigation rockfall motion empirical mode decomposition variational mode decomposition empirical Fourier decomposition; 分类号 TH89 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化EFD算法的风电行星齿轮箱故障诊断研究被引量：3: 6; 作者王国锋张旭东汪菲户满堂; 机构天津大学机械工程学院; 出处《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期355-360,共6页; 基金国家重点研发计划资助项目(2019YFB1704802-2,2019YFA0706702) 国家自然科学基金资助项目(52075365).; 文摘行星齿轮箱作为风力发电机的关键核心部件,对其故障进行准确诊断能有效提升风力发电效能.行星轮系作为一种复杂的传动机械部件,其频谱表现异常复杂,且故障信息极易被无关成分或干扰成分淹没,而利用信号分解获取故障分量的方法在行星齿轮故障诊断中发挥着重要的作用.因此,针对经验傅里叶分解(empirical Fourier decomposition,EFD)易陷入局部频谱分割的问题,优化改进了EFD的频谱分割算法,即在原频谱分割算法上引入边界阈值机制,优化频谱分割边界点的选择,有效限制边界频率陷入局部的问题.通过构造多分量仿真信号对比分析原频谱分割算法和优化算法,并逐步增加分量成分对比分析.仿真分析结果表明,原频谱分割算法随着分量成分的增加,其边界频率逐渐陷入局部,而优化算法却能准确获取边界频率,验证了优化EFD算法的有效性,表明优化频谱分割算法是在原频谱分割算法上的有效改进.最后通过对风电行星齿轮箱实验数据的分析表明,与EFD算法相比,优化EFD算法获取的边界频率不易陷入局部,可以更好地获取故障分量.在对风电行星齿轮箱的故障诊断中,能更有效地识别故障频率成分和确定故障位置.; 关键词经验傅里叶分解故障诊断频谱分割行星齿轮箱; Keywords empirical Fourier decomposition fault diagnosis spectrum segmentation planetary gearbox; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于经验傅里叶分解的混合式高压直流断路器耗能支路故障检测方法研究	彭兆伟宋鹏高杰黄诗洋杨爱军徐党国	《全球能源互联网》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多信号和改进经验傅里叶分解的故障特征提取方法	朱丹宸何伟朱群伟	《机电工程》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进经验傅里叶分解的工作模态分析	周伟冯仲仁王雄江	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进自适应经验傅里叶分解的滚动轴承故障诊断方法	曹仕骏郑近德潘海洋童靳于刘庆运	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2022	16	在线阅读下载PDF 职称材料
5	滚石运动加速度波形的EFD分析方法	张御廷李然高迪哲刘乐乐杨晖	《上海理工大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于优化EFD算法的风电行星齿轮箱故障诊断研究	王国锋张旭东汪菲户满堂	《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料