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数控车床主轴热误差完全自适应经验模态分解与小波阈值变换分离方法
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作者 陈庚 丁强强 +2 位作者 苏哲 郭世杰 唐术锋 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期104-114,共11页
数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始... 数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始信号进行分解,将获得的低频模态分量重构后作为EWT算法的输入进行分解,使用离散系数评估EWT算法每次迭代的分解效果。其次,通过对一组仿真信号进行分解,验证该方法的准确性,与ICEEMDAN算法相比,ICEEMDAN-EWT算法的均方根误差(RMSE)降低了5.2%。最后,在CKA6 163A型车床上进行试验,使用五点法辨识热误差,将ICEEMDAN-EWT分离算法与傅里叶变换(FFT)算法进行对比。结果表明,与FFT算法相比,使用ICEEMDAN-EWT算法分离出的5项热变形信号与机床温度的Pearson相关性提高了3.8%,Spearman相关性提高了6.6%,准确度更高。 展开更多
关键词 数控车床 主轴 热误差 完全自适应噪声集合经验模态分解-经验小变换(ICEEMDAN-ewt) 误差分离
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基于改进经验小波变换的海洋平台结构模态参数自动识别方法
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作者 冷建成 刁凯欣 +1 位作者 庞哲 冯慧玉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期196-204,共9页
针对经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)方法在处理低信噪比信号中频谱分割边界容易产生误判的问题,提出了一种改进经验小波变换(improved empirical wavelet transform,IEWT)的结构模态参数自动识别方法。首先计算信号的... 针对经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)方法在处理低信噪比信号中频谱分割边界容易产生误判的问题,提出了一种改进经验小波变换(improved empirical wavelet transform,IEWT)的结构模态参数自动识别方法。首先计算信号的互功率谱矩阵,采用奇异值分解(SVD)及尺度空间(SSPP)方法确定频谱的分割边界,将信号分解为若干固有模态函数(IMF)分量,再结合随机减量技术(RDT)和希尔伯特变换(HT)实现模态参数的自动识别。使用IEWT方法对自由振动响应信号及ASCE Benchmark模型信号进行模态参数识别,并分别与EWT方法、基于自回归功率谱的经验小波变换(AR-EWT)方法及小波变换(WT)方法进行对比,结果表明IEWT方法能够自适应确定频谱分割边界,对结构的频率及阻尼比等模态参数具有较高的识别精度;进一步将该方法应用到实验室海洋平台模型的模态参数识别中,证明该方法可用于复杂噪声环境下的低频结构的模态参数识别。 展开更多
关键词 经验小变换(ewt) 奇异值分解(SVD) 尺度空间 模态参数自动识别 海洋平台
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小波变换及经验模式分解方法在电机轴承早期故障诊断中的应用 被引量:67
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作者 罗忠辉 薛晓宁 +2 位作者 王筱珍 吴百海 何真 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第14期125-129,共5页
电机轴承早期故障的有效诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。文中用高精度加速度传感器采集电机轴承振动信号,采用小波变换实现信噪分离,提取淹没在噪声背景中的早期故障特征信息,然后对提纯的信号进行经验模式分解(EMD)而得到... 电机轴承早期故障的有效诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。文中用高精度加速度传感器采集电机轴承振动信号,采用小波变换实现信噪分离,提取淹没在噪声背景中的早期故障特征信息,然后对提纯的信号进行经验模式分解(EMD)而得到若干个基本模态分量(IMF),再计算各基本模态分量的频谱。理论及试验研究结果表明:按此方法得到的各基本模态分量的频谱突显了轴承的故障特征信息,能有效诊断出轴承的早期故障。 展开更多
关键词 电机轴承 早期故障诊断 小波变换 经验模式分解 基本模态分量
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基于经验模态分解和小波变换声发射信号去噪 被引量:38
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作者 于金涛 赵树延 王祁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期88-92,共5页
为了解决声发射信号去噪问题,在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上,提出将二者相结合的去噪方法,包括IMF-Wavelet方法,EMD-Wavelet方法和Wavelet-EMD方法.利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能... 为了解决声发射信号去噪问题,在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上,提出将二者相结合的去噪方法,包括IMF-Wavelet方法,EMD-Wavelet方法和Wavelet-EMD方法.利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能分析.结果表明:对于标准信号,Wavelet-EMD方法无论在高信噪比还是低信噪比情况下,都具有较稳定的去噪效果;小波阈值去噪对声发射信号去噪效果不理想,EMD-Wavelet和Wavelet-EMD方法对于声发射信号去噪效果较稳定. 展开更多
关键词 经验模态分解 小波变换 阈值 去噪 声发射
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基于经验模态分解和Hilbert变换的QRS综合波检测算法 被引量:6
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作者 朱伟芳 赵鹤鸣 俞一彪 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期358-362,372,共6页
提出一种新的有效结合经验模态分解(EMD)和Hilbert变换的QRS综合波检测算法。采用EMD将心电信号分解成一系列内蕴模式分量(IMFs),舍去对应于高频噪声的IMF1和IMF2,舍去对应于低频噪声的最后两个IMFs和趋势项,能有效地抑制高频噪声和基... 提出一种新的有效结合经验模态分解(EMD)和Hilbert变换的QRS综合波检测算法。采用EMD将心电信号分解成一系列内蕴模式分量(IMFs),舍去对应于高频噪声的IMF1和IMF2,舍去对应于低频噪声的最后两个IMFs和趋势项,能有效地抑制高频噪声和基线漂移。将降噪后的信号进行Hilbert变换,得到对应的解析函数,利用其包络,进一步抑制高大P波、T波等对QRS综合波检测的影响,采用自适应阈值进行QRS综合波检测。经MIT-BIH Arrhythmia Database全部数据检测验证,平均正确检测率可达到99.78%,表明本算法具有较高的正确检测率和良好的抗噪性能。 展开更多
关键词 心电信号 经验模态分解 HILBERT变换 QRS综合检测
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基于集合经验模态分解和小波变换的轮轨力应变信号降噪 被引量:5
6
作者 刘庆杰 黄辉 雷晓燕 《城市轨道交通研究》 北大核心 2016年第11期26-29,37,共5页
为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除... 为解决轮轨力应变信号中的噪声干扰问题,提出了基于集合经验模态分解与小波变换相结合的去噪方法。该方法能够判断出含有基线漂移和高频噪声的模态分量。对含有基线漂移的分量通过小波变换进行分解,将代表基线漂移的趋势项置零达到去除基线漂移的目的。对于高频噪声,则是采用小波阈值法进行去除。实测轮轨力应变信号的去噪处理表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 轮轨力 集合经验模态分解 小波变换 去噪
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基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案 被引量:14
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作者 洪翠 连淑婷 +1 位作者 黄晟 郭谋发 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期8-15,29,共9页
为快速检测及可靠识别直流配电网故障,提出一种基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案。通过最小二乘法非线性拟合故障电流局部的相频谱函数,基于此在一定的条件下修改经验小波函数的相频响应,使之尽... 为快速检测及可靠识别直流配电网故障,提出一种基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案。通过最小二乘法非线性拟合故障电流局部的相频谱函数,基于此在一定的条件下修改经验小波函数的相频响应,使之尽可能与故障电流的局部相频特性相匹配;运用改进经验小波变换分解电流,计算细节分量c_(3)的模极大值,构造故障检测判据;设计一种权重自学习网络,依据数据对分类任务的重要性分配不同的权重,嵌套于多视角深度矩阵分解模型前端,运用改进多视角深度矩阵分解模型对电流分量c_(1)—c_(3)、极间电压u_(dc)这4个视角的数据进行故障特征提取,通过软分配层实现故障的分类。仿真测试结果表明,所提故障检测方案能够满足故障检测速动性、可靠性的要求,故障分类准确度高,为后续故障处理奠定了良好基础。 展开更多
关键词 直流配电网 故障检测与分类 改进经验小变换 改进多视角深度矩阵分解
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重力信号的小波变换与经验模态分解级联滤波方法 被引量:1
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作者 陆泽橼 蔡体菁 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期937-940,共4页
针对动基座重力测量,提出了处理重力信号的小波变换与经验模态分解级联方法.该方法采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为前端滤波器,将原始信号分解为12层,提取第7层作为中间结果,运用经验模态分解方法用作第二级滤波器,将输入分解为... 针对动基座重力测量,提出了处理重力信号的小波变换与经验模态分解级联方法.该方法采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为前端滤波器,将原始信号分解为12层,提取第7层作为中间结果,运用经验模态分解方法用作第二级滤波器,将输入分解为8个模态,提取残余分量和最大尺度的逼近模态作为级联滤波结果.对静态重力数据进行概率密度分析,给出了重力的统计特性以及测量结果的可信度.级联滤波结果与某航空重力系统处理结果对比表明:级联滤波方法能够在强噪声中提取出微弱的重力信号,并且由于引入前端滤波器减少了级联滤波器整体计算量,提高了重力测量的空间分辨率. 展开更多
关键词 重力信号 小波变换 经验模态分解 级联滤
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针对非平稳信号和高频噪声的自适应噪声完整集成经验模态分解-双向长短期记忆风功率预测模型
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作者 万思洋 杨苹 +3 位作者 崔嘉雁 李丰能 隗知初 陈文皓 《电网技术》 北大核心 2025年第3期1176-1184,I0085,共10页
提出了一种基于改进的自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的组合预测模型,以提高... 提出了一种基于改进的自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的组合预测模型,以提高风电功率预测的准确性和鲁棒性。当前风电功率预测面临非平稳信号和高频噪声的问题,影响了预测的准确性。针对这一问题,通过CEEMDAN分解,将复杂的非平稳信号分解为多个固有模态函数分量(intrinsic mode function,IMF),在此基础上创新性地通过平均波动幅度(average fluctuation range,AFR)计算IMF的平均波动幅度进行高低频划分,应用经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)对高频分量进行滤波,显著降低信号中的高频噪声,提高数据准确性。随后,分别对高频和低频分量建立Bi-LSTM模型,选取最优参数进行训练和预测,将各分量的预测结果叠加得到最终的风电功率预测值。模型经过不同季节和数据集的验证,展示了其在风电功率预测中的通用性和鲁棒性。研究证明,结合CEEMDAN分解、AFR划分和EWT滤波,通过有效的噪声抑制和数据分解,能够显著提升风电功率预测的准确性和稳定性,弥补了传统方法在处理非平稳信号和高频噪声方面的不足。 展开更多
关键词 风电功率预测 双向长短期记忆神经网络 完全集成经验模态分解 经验小变换 深度学习
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基于经验小波变换的SOFC泄漏故障诊断
10
作者 杨瑞志 武鑫 +1 位作者 熊星宇 胡亮 《电池》 CAS 北大核心 2024年第2期170-174,共5页
固体氧化物燃料电池(SOFC)电堆通常在700℃以上的高温下工作。电堆所用密封剂在高温下易退化失效,导致泄漏故障,引发电堆的热失控和损坏,影响系统运行稳定性。提出一种基于电堆温度和电压信号的经验小波变换(EWT)诊断方法。通过EWT分解... 固体氧化物燃料电池(SOFC)电堆通常在700℃以上的高温下工作。电堆所用密封剂在高温下易退化失效,导致泄漏故障,引发电堆的热失控和损坏,影响系统运行稳定性。提出一种基于电堆温度和电压信号的经验小波变换(EWT)诊断方法。通过EWT分解温度和电压信号,得到多分辨率分析(MRA),分析其中故障特征明显的MRA信号,求出时域特征,通过设定的阈值判断是否发生泄漏。通过千瓦级电堆实验平台数据,验证EWT诊断方法可较好地检测电堆泄漏故障,且相较于电压信号,温度信号的诊断更迅速。与集合经验模态分解诊断方法相比,EWT方法可更快地诊断出泄漏故障。 展开更多
关键词 系统建模 固体氧化物燃料电池(SOFC) 电堆泄漏 经验小变换(ewt)
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基于经验小波变换和奇异值分解的冲击波降噪方法 被引量:10
11
作者 王彤洲 崔春生 +2 位作者 刘双峰 郭德月 张健 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期67-72,共6页
针对爆炸场噪声源多、噪声特点各不相同的问题,提出基于经验小波变换(EWT)和奇异值分解(SVD)的冲击波降噪方法。该方法首先对冲击波信号进行指数拟合,用原始信号减去拟合后对应点的值,对上述信号使用EWT算法进行分解,随后对分解得到的... 针对爆炸场噪声源多、噪声特点各不相同的问题,提出基于经验小波变换(EWT)和奇异值分解(SVD)的冲击波降噪方法。该方法首先对冲击波信号进行指数拟合,用原始信号减去拟合后对应点的值,对上述信号使用EWT算法进行分解,随后对分解得到的分量采用SVD算法进行降噪重构,实现噪声的滤除。仿真及试验验证表明,基于EWT-SVD联合算法可有效抑制相位偏移,更好地还原出冲击波信号的超压峰值、上升沿时间,可用于冲击波信号的降噪。 展开更多
关键词 冲击超压测试 降噪 拟合 经验小变换 奇异值分解
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基于二维经验模态分解与小波变换的农作物图像去噪 被引量:2
12
作者 姚宏 桑丽萍 李彩云 《江苏农业科学》 北大核心 2015年第4期400-402,共3页
将小波自适应阈值去噪引入二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)中,提出一种自适应图像去噪算法,该算法首先对农作物噪声图像进行二维经验模态分解,获得具有不同尺度特征的固有模态函数(intrinsic mode f... 将小波自适应阈值去噪引入二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)中,提出一种自适应图像去噪算法,该算法首先对农作物噪声图像进行二维经验模态分解,获得具有不同尺度特征的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)子图像序列;然后将该序列中前3个子图像分别进行3层小波变换,引入一种新型自适应小波阈值去噪函数模型分别进行噪声抑制,实现小波系数重构;最后,对去噪后的固有模态函数子图像与剩余固有模态函数进行重构,获得去噪后的农作物图像。对实地拍摄的农作物图像进行去噪试验,结果表明,自适应图像去噪算法与均值滤波算法、小波阈值去噪算法相比,性能有较大幅度的提升。 展开更多
关键词 农作物图像 二维经验模态分解 小波变换 随机噪声 去噪
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基于经验小波变换的机械故障诊断方法研究 被引量:171
13
作者 李志农 朱明 +1 位作者 褚福磊 肖尧先 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期2423-2432,共10页
经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法,该方法继承了EMD和小波分析方法的各自优点,通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态,然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数,以提取具有紧支撑... 经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法,该方法继承了EMD和小波分析方法的各自优点,通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态,然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数,以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中,提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法,并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明,经验小波变换方法明显优于EMD方法,能有效地分解出信号的固有模态。与EMD相比较,该方法具有分解的模态少,不存在虚假的模态,计算量小,且在理论上具有易理解性等特点。最后将该方法应用到转子碰磨故障诊断中,实验结果进一步验证了该方法的有效性,能够有效地揭示出碰磨故障数据的频率结构,区分碰磨故障的严重程度。 展开更多
关键词 经验小变换 固有模态 故障诊断 自适应信号分解 经验模态分解
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基于经验小波变换的振动信号特征量提取 被引量:22
14
作者 王茜 田慕琴 +3 位作者 宋建成 贺颖 冯君玲 吝伶艳 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第16期261-266,共6页
为解决岩巷掘进机动载荷识别困难问题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)和相关性阈值去噪相结合的掘进机截割头振动信号特征量提取方法。不同岩壁硬度下的掘进机截割头振动信号经过EWT处理变为若干个分量信号;利用相关性阈值去噪对振动... 为解决岩巷掘进机动载荷识别困难问题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)和相关性阈值去噪相结合的掘进机截割头振动信号特征量提取方法。不同岩壁硬度下的掘进机截割头振动信号经过EWT处理变为若干个分量信号;利用相关性阈值去噪对振动信号各个分量进行去噪处理;计算不同岩壁硬度下各分量与原始信号的相关性,根据选定阈值提取包含振动信息较多的分量,构建振动信号特征矢量,从而实现掘进机截割头振动信号的特征量提取。通过仿真试验表明,EWT能够有效提取不同岩壁硬度下掘进机截割头振动信号的特征量,且其性能优于奇异值分解特征量提取方法。 展开更多
关键词 掘进机 振动信号 经验小变换(ewt) 去噪 特征量提取
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基于经验小波变换的复杂强噪声背景下弱故障检测方法 被引量:18
15
作者 陈志新 刘鑫 +1 位作者 卢成林 马向国 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第20期202-208,共7页
针对复杂强噪声背景下的非平稳振动信号的弱故障和复合故障检测的难题,引入经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)以提高故障确诊率,并提出一种基于EWT的复杂强噪声背景下弱故障的检测方法。EWT能够通过完全自适应小波基提取... 针对复杂强噪声背景下的非平稳振动信号的弱故障和复合故障检测的难题,引入经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)以提高故障确诊率,并提出一种基于EWT的复杂强噪声背景下弱故障的检测方法。EWT能够通过完全自适应小波基提取信号的固有模式,与经典小波变换一样具有完备的理论基础。通过对含有复杂强噪声的仿真信号和实际信号进行EWT分析,并对比经验模态分解,验证了基于EWT的复杂强噪声背景下弱故障检测的可行性和有效性。该研究可为复杂工况下机械设备的弱故障和复合故障检测以及故障特征提取提供参考。 展开更多
关键词 振动 故障检测 齿轮 噪声 经验小变换 自适应信号分解 经验模态分解
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基于经验小波变换-噪声辅助分析的桥梁信号降噪方法 被引量:14
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作者 罗烨钶 陈永高 李升才 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期246-256,共11页
环境激励下的桥梁结构响应易受噪声干扰,导致信号中的各特征分量无法有效辨别。针对现有降噪方法的局限性,将噪声辅助分析理论引入经验小波变换(EWT)进行改进。首先,基于能量准则与残量频域概率密度曲线特征对改进EWT的关键参数进行自... 环境激励下的桥梁结构响应易受噪声干扰,导致信号中的各特征分量无法有效辨别。针对现有降噪方法的局限性,将噪声辅助分析理论引入经验小波变换(EWT)进行改进。首先,基于能量准则与残量频域概率密度曲线特征对改进EWT的关键参数进行自适应确定;其次,根据能量密度与平均周期乘积、JS(Jensen-Shannon)散度构造筛分系数,实现对信号分量的特征筛选;最后,设定频域误差指标进行信号分量集成,对迭代所得信号分量重构进而实现降噪效果。为验证改进EWT的降噪能力,先后以仿真信号和某斜拉桥监测信号为研究对象,通过各降噪指标及时域、频域、时频域图形对各方法的降噪性能进行对比,结果表明,改进EWT的降噪能力更强,在抑制噪声的同时可有效提取特征分量,避免了过度分割及整体集成造成的数据冗余,能够用于实际桥梁动力响应分析。 展开更多
关键词 桥梁结构 降噪方法 经验小变换(ewt) 噪声辅助分析
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经验小波变换在旋转机械故障诊断中的应用 被引量:51
17
作者 向玲 李媛媛 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期975-981,共7页
针对旋转机械故障诊断问题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的信号处理方法.该方法通过对信号的傅里叶频谱进行划分,并建立一组小波滤波器组对划分过的频谱进行滤波,得到一组单分量成分,对每个单分量成分进行Hilbert变换即可得到瞬时... 针对旋转机械故障诊断问题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的信号处理方法.该方法通过对信号的傅里叶频谱进行划分,并建立一组小波滤波器组对划分过的频谱进行滤波,得到一组单分量成分,对每个单分量成分进行Hilbert变换即可得到瞬时频率和瞬时幅值;并针对仿真信号和几组典型的实验转子故障信号进行了EWT方法和经验模态分解方法的性能比较研究,以验证该方法的有效性.结果表明:EWT方法能准确地分析机械故障信号,故障特征值明显,可有效应用于旋转机械故障诊断. 展开更多
关键词 故障诊断 经验小变换 经验模态分解 信号分析
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基于经验小波变换的轴承故障诊断研究 被引量:24
18
作者 冯博 李辉 郑海起 《轴承》 北大核心 2015年第12期53-58,共6页
针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠、受噪声影响大的难题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的轴承故障诊断方法。EWT综合利用了经验模态分解和小波变换的优点,通过构建自适应的小波滤波器组,提取信号中包含的不同固有模态分量,能有... 针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠、受噪声影响大的难题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的轴承故障诊断方法。EWT综合利用了经验模态分解和小波变换的优点,通过构建自适应的小波滤波器组,提取信号中包含的不同固有模态分量,能有效消除模态混叠现象,提高信噪比。首先利用EWT将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后计算各固有模态函数的包络谱和时频谱。通过仿真信号和齿轮箱轴承故障振动信号的研究表明:EWT能有效提取强背景噪声中的微弱信号,提取轴承故障特征,其性能优于EMD和总体平均经验模态分解(EEMD)。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 经验小变换 经验模态分解 小波变换
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基于经验模态分解(EMD)的小波阈值除噪方法 被引量:44
19
作者 杜修力 何立志 侯伟 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期265-272,共8页
针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较.试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输... 针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较.试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段. 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 小波变换 小波阈值 信噪比(s/n)
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基于经验小波变换的地震资料噪声压制方法 被引量:11
20
作者 覃发兵 徐振旺 +4 位作者 啜晓宇 张小明 郭乃川 董玉文 陈伟 《中国石油勘探》 CAS 北大核心 2018年第5期100-110,共11页
噪声压制是地震资料处理中重要的环节,目前已有的去噪技术存在着噪声去除不干净、有效信号丢失、不能处理非线性非平稳信号等问题。经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,简写为EWT)是一种能自适应分解原始信号的算法,其相较于经... 噪声压制是地震资料处理中重要的环节,目前已有的去噪技术存在着噪声去除不干净、有效信号丢失、不能处理非线性非平稳信号等问题。经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,简写为EWT)是一种能自适应分解原始信号的算法,其相较于经典的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简写为EMD)具有更好的自适应性和完善的数学理论基础。将EWT算法引入到地震资料噪声压制中,选取合适的小波函数并利用EWT算法对目标地震信号进行自适应分解,得到其各个频率尺度的固有模态分量;然后根据原始地震信号的主频设定阈值范围,选取主频值在阈值范围内的固有模态分量进行重构,最终获取去噪后的地震信号。结果表明将EWT噪声压制算法应用于数值模型和实际地震资料中,可以很好地实现有效信号和噪声的分离,结果均比常规算法的去噪效果要好。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 总体经验模态分解(EEMD) 经验小变换(ewt) 固有模态分量(IMF) 去噪
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