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基于高斯曲率模态相关系数的梁桥支座损伤识别研究 被引量:11
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作者 梁栋 张聪正 +2 位作者 刘菁 陈磊 陈红霞 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2020年第2期23-32,共10页
为方便地检测梁桥支座损伤,提出了利用运营桥梁实测模态位移结合其无损状态的模态位移判断支座损伤的高斯曲率模态相关系数法。通过简支梁桥的室内试验,验证了利用高斯曲率模态相关系数判定支座损伤的合理性以及该方法中无损状态下的模... 为方便地检测梁桥支座损伤,提出了利用运营桥梁实测模态位移结合其无损状态的模态位移判断支座损伤的高斯曲率模态相关系数法。通过简支梁桥的室内试验,验证了利用高斯曲率模态相关系数判定支座损伤的合理性以及该方法中无损状态下的模态位移可以通过模态试验和有限元模拟两种方法获得。利用该方法对实际简支梁桥和连续梁桥进行的支座损伤识别结果表明:高斯曲率模态相关系数法可准确识别出单支座和多支座损伤的支座损伤位置,具有较强的鲁棒性,可将此方法应用于实际工程中的支座损伤识别。 展开更多
关键词 梁桥 高斯曲率模态相关系数 支座损伤识别 模态位移
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基于高斯曲率模态相关系数的弯梁桥支座损伤研究 被引量:4
2
作者 梁栋 陈磊 +1 位作者 杜延昭 张硕 《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2018年第3期69-77,共9页
对于弯梁桥支座病害中普遍存在的刚度不足,甚至脱空现象,提出利用平面多阶模态及高斯曲率模态相关系数来识别弯梁桥支座的损伤情况。在理论推导的基础上,以某小半径弯梁桥为研究对象,建立了相关分析模型。分析结果表明:无论单支座损伤,... 对于弯梁桥支座病害中普遍存在的刚度不足,甚至脱空现象,提出利用平面多阶模态及高斯曲率模态相关系数来识别弯梁桥支座的损伤情况。在理论推导的基础上,以某小半径弯梁桥为研究对象,建立了相关分析模型。分析结果表明:无论单支座损伤,还是多支座损伤,相应支座处的高斯曲率模态相关系数与其它支座位置处的差异明显,可实现支座损伤的准确定位;且支座损伤越严重,相关系数下降越多;支点预偏心和抗扭支承等因素对损伤定位没有影响,相邻控制点处相关系数有所降低,但不会影响支座损伤识别的有效性。 展开更多
关键词 弯梁桥 支座刚度 支座脱空 平面多阶模态 高斯曲率模态相关系数
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基于高斯曲率相关系数的斜交梁桥支座损伤识别方法 被引量:2
3
作者 梁栋 康健 陈磊 《铁道建筑》 北大核心 2019年第4期61-66,共6页
支座损伤会对桥梁结构动力特性造成严重影响。针对宽跨比较大的斜交梁桥支座病害中普遍存在的刚度不足甚至脱空现象,本文将一维曲率模态推广到二维,并引入高斯曲率模态相关系数,通过对比支座损伤时各振型控制点与未受损时的相关程度来... 支座损伤会对桥梁结构动力特性造成严重影响。针对宽跨比较大的斜交梁桥支座病害中普遍存在的刚度不足甚至脱空现象,本文将一维曲率模态推广到二维,并引入高斯曲率模态相关系数,通过对比支座损伤时各振型控制点与未受损时的相关程度来判断支座损伤位置。以天津津港高速公路Y线斜交梁桥为研究对象,建立相关数值模型来分析高斯曲率模态相关系数。结果表明:对于单支座或多支座损伤,相应支座处的高斯曲率模态相关性系数与其他支座位置处的差异明显,可实现损伤定位;现场模态测试结果与理论模拟结果吻合较好,证明了此方法的有效性。 展开更多
关键词 斜交梁桥 支座损伤 二维模态 有限元分析 高斯曲率模态相关系数
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薄板损伤检测的高斯曲率模态差方法 被引量:20
4
作者 何钦象 杨智春 +1 位作者 姜峰 田小红 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期112-115,共4页
采用结构损伤前后振动的曲率模态差来检测薄板结构的损伤,引入微分几何理论中曲面上一点的高斯曲率概念,通过该点上两个主曲率求其高斯曲率,同时用中心差分求解薄板结构损伤前后的曲率模态值,利用其差值确定薄板的损伤位置,进而确定损... 采用结构损伤前后振动的曲率模态差来检测薄板结构的损伤,引入微分几何理论中曲面上一点的高斯曲率概念,通过该点上两个主曲率求其高斯曲率,同时用中心差分求解薄板结构损伤前后的曲率模态值,利用其差值确定薄板的损伤位置,进而确定损伤程度。数值仿真的损伤检测算例表明,曲率模态检测方法的损伤识别精度令人满意。 展开更多
关键词 损伤检测 弹性薄板 曲率模态 高斯曲率
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基于EMD与相关系数原理的故障声发射信号降噪研究 被引量:41
5
作者 刘东瀛 邓艾东 +3 位作者 刘振元 李晶 张瑞 黄宏伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第19期71-77,共7页
声发射信号经常受到许多非平稳非线性噪声的干扰,这给对有用声发射信号的识别增加了困难。依据相关系数原理提出了一种基于经验模态分解的旋转机械碰摩声发射信号的去噪方法,通过求出含噪信号经过经验模态分解后所得到的各阶本征模态函... 声发射信号经常受到许多非平稳非线性噪声的干扰,这给对有用声发射信号的识别增加了困难。依据相关系数原理提出了一种基于经验模态分解的旋转机械碰摩声发射信号的去噪方法,通过求出含噪信号经过经验模态分解后所得到的各阶本征模态函数与含噪信号自身的相关系数,根据其变化规律并结合经验模态分解的滤波特性,选取被噪声污染程度较低的本征模态函数对信号重构以达到去噪目的。该方法应用于被不同种类噪声污染的碰摩声发射信号的去噪,实验结果表明此方法能有效的去除噪声,并具有不受主观参数影响,结果稳定,自适应等优点。 展开更多
关键词 碰摩 声发射 信号降噪 经验模态分解 相关系数
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基于EEMD峭度-相关系数准则的多特征量风电机组轴承故障诊断 被引量:20
6
作者 彭进 王维庆 +1 位作者 王海云 唐新安 《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第10期1481-1490,共10页
针对风力发电机组轴承故障振动信号具有高噪声、非线性、非平稳的特性,提出了一种集成经验模态分解与峭度-相关系数准则和多特征量提取的风电机组轴承故障程度的诊断方法。利用集成经验模态将振动信号分解成若干个本征模态分量,采用峭... 针对风力发电机组轴承故障振动信号具有高噪声、非线性、非平稳的特性,提出了一种集成经验模态分解与峭度-相关系数准则和多特征量提取的风电机组轴承故障程度的诊断方法。利用集成经验模态将振动信号分解成若干个本征模态分量,采用峭度和相关系数准则选取一组包含信息量最丰富的分量,对该组分量从时域指标、自回归模型参数矩阵的奇异值和能量熵3个角度的变化中提取和构造多特征量矩阵,输入支持向量机建立故障程度不同的多分类预测模型,优化核参数和惩罚参数取得轴承故障程度最佳预测精度。通过实验室数据验证了该方法是一种可行的风电机组轴承故障诊断方法,可实现对风电机组轴承故障早期处于的轻度、中度和重度等3种相对故障程度的准确分类和识别。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 峭度-相关系数 风机轴承 支持向量机 故障诊断
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基于广义形态滤波和相关系数的Hilbert-Huang变换方法 被引量:6
7
作者 刘畅 周川 +1 位作者 伍星 迟毅林 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2011年第1期71-75,共5页
针对Hilbert-Huang变换(HHT)中噪声引起的模态裂解和虚假模态问题,应用广义形态滤波降噪法和相关系数法改进了HHT。该方法首先将广义形态滤波器作为经验模态分解(EMD)的预处理,抑制噪声干扰;然后利用相关系数法去除虚假固有模态函数(IM... 针对Hilbert-Huang变换(HHT)中噪声引起的模态裂解和虚假模态问题,应用广义形态滤波降噪法和相关系数法改进了HHT。该方法首先将广义形态滤波器作为经验模态分解(EMD)的预处理,抑制噪声干扰;然后利用相关系数法去除虚假固有模态函数(IMF);最后对真实的IMF进行Hilbert谱分析,得到改进的HHT。利用仿真信号检验了改进HHT的效果,并将该方法应用于滚动轴承故障诊断中。实验分析结果表明:该方法能有效地进行滚动轴承早期故障诊断。 展开更多
关键词 HILBERT-HUANG变换 经验模态分解 广义形态滤波器 相关系数 滚动轴承 故障诊断
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基于改进Fisher准则、VMD、距离相关系数和核极限学习机的轴承故障诊断 被引量:4
8
作者 宋坤骏 丁建明 林建辉 《铁道机车车辆》 北大核心 2018年第3期22-28,共7页
针对滚动轴承早期微弱故障特征提取问题和诊断模型的参数优化问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和距离相关系数的特征提取方法和基于模拟退火粒子群算法的参数优化方法。首先依据不出现模态混叠的条件和信噪比最大的准则确定VMD的参数... 针对滚动轴承早期微弱故障特征提取问题和诊断模型的参数优化问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和距离相关系数的特征提取方法和基于模拟退火粒子群算法的参数优化方法。首先依据不出现模态混叠的条件和信噪比最大的准则确定VMD的参数k和α,其次将分解所得各个模态的峭度,中心频率和同原信号的距离相关系数作为小波核极限学习机的特征向量,并用模拟退火粒子群算法基于改进的核空间的Fisher准则优化小波核的2个参数,同原始Fisher准则相比提升了分类准确率,适用于小样本训练集下核极限学习机的参数优化。对比实验表明相比EMD方法,VMD方法有更高的分类准确率和更好的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 距离相关系数 改进Fisher准则 变分模态分解 模拟退火粒子群算法 小波核极限学习机
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一种基于相关系数的EEMD局部放电去噪方法 被引量:21
9
作者 彭炜文 刘伟杰 +3 位作者 许家浩 郑振峰 林涌艺 黄琳辉 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期203-209,共7页
电力设备绝缘裂化常常伴随着局部放电,如何提高电力变压器局部放电的检测精度对于研究其绝缘状态具有重要意义。集合经验模态分解法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)在局部放电的去噪过程中得到良好的应用,然而对于如何准... 电力设备绝缘裂化常常伴随着局部放电,如何提高电力变压器局部放电的检测精度对于研究其绝缘状态具有重要意义。集合经验模态分解法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)在局部放电的去噪过程中得到良好的应用,然而对于如何准确的选取EEMD分解过程中的固有模式函数(intrinsic modefunctions,IMFs),还原局部放电真实信号是关键。针对这一问题,文中提出一种基于相关系数的EEMD电力变压器局部放电去噪方法。该方法基于两路同时采集的局部放电信号,根据异常检测计算分别将它们的局部放电信号和背景信号相分离;通过相关系数的阈值比较从局部放电IMF分量中滤除背景噪声分量,同时滤除由于EEMD计算过程所引入的IMF噪声分量。试验表明,该方法能实现较好的去噪效果,从而为电力变压器局部放电的后续分析以及局部放电的模式识别提供精确的放电信号。 展开更多
关键词 电力变压器 局部放电 集合模态经验分解 相关系数 噪声抑制
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基于CEEMD阈值和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法 被引量:20
10
作者 张宁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1383-1388,1392,共7页
针对经验模态分解(EMD)方法易产生模态混叠问题,而集成经验模态分解(EEMD)方法又存在重构误差较大的缺陷,提出了一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)阈值滤波和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法。首先通过CEEMD方法对陀螺信号进行... 针对经验模态分解(EMD)方法易产生模态混叠问题,而集成经验模态分解(EEMD)方法又存在重构误差较大的缺陷,提出了一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)阈值滤波和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法。首先通过CEEMD方法对陀螺信号进行有效完备的分解,并利用相关系数原理合理确定分解后噪声分量与有效分量的界限。在此基础上,通过借鉴小波阈值处理方式和EMD阈值设置方法,对信号进行阈值滤波去噪。对仿真信号和实际MEMS陀螺信号的研究结果表明,CEEMD阈值去噪方法的去噪效果要优于CEEMD、EEMD、EMD强制去噪方法和小波分析方法。这充分体现了其在MEMS陀螺信号去噪应用中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 MEMS陀螺信号 阈值去噪 完备集成经验模态分解(CEEMD) 集成经验模态分解(EEMD) 相关系数
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基于VMD相关系数峭度提取行星齿轮箱故障特征 被引量:13
11
作者 李玉豪 刘远宏 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期262-267,共6页
针对行星齿轮箱振动信号源多,信号间耦合调制强烈,信号成分复杂,信噪比低导致其故障特征提取困难等问题,提出了一种新的基于VMD相关系数峭度的行星齿轮箱故障特征提取方法。即通过行星齿轮箱齿轮故障模拟试验采集振动信号,并对其进行变... 针对行星齿轮箱振动信号源多,信号间耦合调制强烈,信号成分复杂,信噪比低导致其故障特征提取困难等问题,提出了一种新的基于VMD相关系数峭度的行星齿轮箱故障特征提取方法。即通过行星齿轮箱齿轮故障模拟试验采集振动信号,并对其进行变分模态分解(VMD),得到本征模态函数分量(IMF),计算IMF分量的相关系数,选择最优IMF分量作为特征分量,提取其峭度作为齿轮故障特征。实例分析结果表明,采用本文提出的方法较EEMD相关系数峭度方法、VMD相关系数样本熵方法更能有效地提取行星齿轮箱齿轮故障特征。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 变分模态分解 相关系数 峭度 故障特征提取
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基于数据驱动与相关性的电能误差分析方法研究 被引量:1
12
作者 荣雪琴 丁营营 刘勇 《电测与仪表》 北大核心 2025年第1期101-109,共9页
针对传统方法中有限负载点(load point)检定方式导致的电能表负载点检测数量过于弱化、部分负载点误差无法全面代表全量程计量特性的问题,提出将运行误差作为负载点误差可靠来源的补充策略。在电力系统运行误差持续积累的基础上生成电... 针对传统方法中有限负载点(load point)检定方式导致的电能表负载点检测数量过于弱化、部分负载点误差无法全面代表全量程计量特性的问题,提出将运行误差作为负载点误差可靠来源的补充策略。在电力系统运行误差持续积累的基础上生成电能表全量程误差数据,将处理后的全量程误差时间序列和时效性等关键特征进行划分,通过比较多个采集周期的皮尔逊相关系数矩阵来识别变点,建立不依赖于具体用电环境、仅依靠电能表误差本征分量的数据驱动型误差相关性预测模型。实证分析表明所提方法可以动态分析电能表误差在安全范围内的波动状态、挖掘电能表误差阶段性特征中的潜在高风险信息,以实现台区内电能表误差的长期趋势预测,对于具备时变特征的电能表误差评估及电能表轮换分析都具有非常重要的意义。 展开更多
关键词 运行误差 电能表 皮尔逊相关系数 变分模态分解 相关性分析
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基于变分模态分解的涌浪静校正新技术及其在海洋单道地震数据处理中的应用
13
作者 王强 郑昱 +2 位作者 黎金梅 赵明辉 张佳政 《热带海洋学报》 北大核心 2025年第5期166-178,共13页
在海洋地震勘探中,海上风、涌浪的存在严重影响高分辨率海洋地震资料的采集质量,进而影响数据处理和构造解释。而现有的涌浪静校正方法,无论是模型道互相关技术、中/均值滤波技术等基于数据自身特征抑或是利用单/多波束水深数据等外部... 在海洋地震勘探中,海上风、涌浪的存在严重影响高分辨率海洋地震资料的采集质量,进而影响数据处理和构造解释。而现有的涌浪静校正方法,无论是模型道互相关技术、中/均值滤波技术等基于数据自身特征抑或是利用单/多波束水深数据等外部信息约束的方法,均有其特定的适用范围与应用局限,因此研究一种简单、快捷、高效的涌浪静校正方法具有十分重要的意义。基于以上事实,文章提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的涌浪静校正技术。首先介绍了VMD的基本原理和涌浪压制的实现步骤,接着对水平层状模型进行了合成数据试算,最后对野外实测资料进行了涌浪压制,并就该方法的可靠性开展了定量计算。结果表明:无论海底地形是简单的平缓起伏还是复杂的崎岖不平,VMD方法均能够有效压制涌浪效应引起的同相轴高频抖动,改善能量分散,消除毛刺,使原本混乱模糊的反射层位信息变得清晰、光滑、连续,极大地提高了剖面分辨率及信噪比,有效地提高了后续地层划分及剖面解释精度。 展开更多
关键词 涌浪静校正 变分模态分解 皮尔逊相关系数 信噪比 单道地震
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变分框架下多尺度熵相关优化的模态分解在故障诊断中的应用 被引量:1
14
作者 李沁雪 张清华 +2 位作者 崔得龙 舒磊 黄剑锋 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2017年第4期142-148,共7页
针对变分框架下,一种新的模态分解——变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的最优模态分量选择和关键参数辨识问题,借鉴折半查找的思想,提出应用多尺度熵相关系数和频域相关系数来改进VMD的上述关键环节,并通过轴承故障... 针对变分框架下,一种新的模态分解——变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的最优模态分量选择和关键参数辨识问题,借鉴折半查找的思想,提出应用多尺度熵相关系数和频域相关系数来改进VMD的上述关键环节,并通过轴承故障信号仿真研究其频域分解的数据特点,揭示其滤波本质;轴承故障信号仿真及工程应用的结果表明,相对于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),改进后的VMD(IVMD)去噪效果更为明显,是一种有效的自适应频域模态分解方法,可更为准确地提取出微弱特征频率信息,实现轴承故障的正确识别。 展开更多
关键词 变分 最优模态 参数辨识 故障诊断 多尺度熵相关系数
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层合板层内损伤检测的模态位移不平整系数法
15
作者 张旭 吕建起 +1 位作者 李伟 李小彭 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1134-1140,1167,共8页
为了准确识别复合材料损伤的位置和程度,提出一种以模态曲率差幂函数为损伤指标的新检测方法.基于ANSYS的APDL语言,应用Shell181单元建立简支层合板模型,并通过Camanho损伤准则构建层内纤维失效模型.利用模态分析获得层合板的固有频率... 为了准确识别复合材料损伤的位置和程度,提出一种以模态曲率差幂函数为损伤指标的新检测方法.基于ANSYS的APDL语言,应用Shell181单元建立简支层合板模型,并通过Camanho损伤准则构建层内纤维失效模型.利用模态分析获得层合板的固有频率及网格节点模态位移,应用差分法得到曲面的高斯曲率,研究损伤前后高斯曲率差随损伤位置和程度的变化规律.采用高斯曲率差的平方增加峰值与其他区域的差距,将其定义为模态位移不平整系数并进行层内损伤位置和程度检测.结果表明:模态位移不平整系数使损伤位置检测的准确性提高,且随损伤程度的增加而增大.研究结论为改进复合材料层合板层内损伤的无损检测方法提供指导. 展开更多
关键词 复合材料 层内损伤 模态分析 高斯曲率 不平整系数
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解相关多频率经验模态分解的故障诊断性能优化方法 被引量:17
16
作者 詹瀛鱼 程良伦 王涛 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期115-122,149,共9页
针对故障诊断中采用EMD方法存在模态混叠现象,引起故障特征提取精度低的问题。提出了一种解相关多频率经验模态分解(Decorrelation Multiple-Frequency Empirical Mode Decomposition,DMFEMD)方法,首先对初始信号添加多个频率的掩蔽信号... 针对故障诊断中采用EMD方法存在模态混叠现象,引起故障特征提取精度低的问题。提出了一种解相关多频率经验模态分解(Decorrelation Multiple-Frequency Empirical Mode Decomposition,DMFEMD)方法,首先对初始信号添加多个频率的掩蔽信号,初步分解其中不同频率比的信号分量得到多个IMF分量;其次计算相邻IMF之间的相关系数并对其解耦,进一步分离IMF中存在混叠的部分,得到最优IMF;最终,从原始信号中减去最优IMF,然后重复上述步骤,直到残余分量为常数或单调。由于保证了IMF之间互不相关且互不干扰,因此模态混叠现象显著减弱,有效提高故障特征提取精度。利用排列熵算法对一系列最优IMF构造特征样本集,引入SVM建立故障分类模型,实现设备故障诊断。通过试验证明,DMFEMD与传统的方法相比,能有效分离不同频率比混合信号,提高分解效果。同时以轴承振动信号为例,DMFEMD可以更好的提取轴承的故障特征,结合PE与SVM能够实现不同故障类型的高效精确的诊断。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 相关系数 多频率 故障特征提取 故障诊断
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自相关去噪和经验模态分解的轴承故障分析 被引量:8
17
作者 王林军 刘晋玮 杜义贤 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第9期97-101,共5页
为提取滚动轴承故障诊断中的信号,给出一种分离故障信号的新方法。该方法先对原始信号进行自相关去噪,再对去噪信号进行经验模态分解(EMD),得到各个本征模态函数(IMF),计算各个本征模态与去噪信号的相关系数。选择相关系数绝对值较大的... 为提取滚动轴承故障诊断中的信号,给出一种分离故障信号的新方法。该方法先对原始信号进行自相关去噪,再对去噪信号进行经验模态分解(EMD),得到各个本征模态函数(IMF),计算各个本征模态与去噪信号的相关系数。选择相关系数绝对值较大的本征模态进行重构,再对其去噪。最后对IMF重构信号进行包络谱分析,可以清晰地看到故障特征频率。通过仿真分析和两种不同轴承试验结果表明,所提出的方法可以有效地抑制噪声,并能得到反映实际故障信息的信号。 展开更多
关键词 经验模态分解 相关去噪 轴承故障分析 相关系数 特征提取
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基于二次CEEMDAN与CCJC的滚动轴承故障冲击特征提取 被引量:1
18
作者 张亢 曹振华 +2 位作者 刘鹏飞 陈向民 牛晓瑞 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期112-118,247,共8页
滚动轴承故障振动信号的成分复杂多样,且受噪声和传递路径的影响,导致从中提取表征故障的周期性冲击成分难度很大。对此,利用自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEM... 滚动轴承故障振动信号的成分复杂多样,且受噪声和传递路径的影响,导致从中提取表征故障的周期性冲击成分难度很大。对此,利用自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)良好的非平稳非线性数据处理能力,首先将原始轴承振动信号中的各种成分予以分离,在此基础上,提出相关系数跳变准则(Correlation Coefficient Jump Criterion,CCJC)区别以故障周期性冲击成分为主的分量,以及以噪声和转频成分为主的分量,并通过二次分解二次重构的方式,最大限度去除噪声与转频相关成分,最终得到提纯的滚动轴承故障周期性冲击信号。通过对滚动轴承故障仿真信号和基准数据的分析,表明所提方法可以准确高效提取轴承故障周期性冲击成分;对滚动轴承实验振动信号进行分析,并与经典方法对比,验证所提方法的优势及其良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 振动信号 周期性冲击特征 自适应噪声完全集合经验模态分解 相关系数跳变准则
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基于改进小波阈值和优化VMD算法的语音增强方法 被引量:3
19
作者 张礼艳 刘增力 彭艺 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期608-621,共14页
针对语音信号传输过程中受噪声和回声等因素干扰,导致信号质量和可懂度下降的问题,提出一种基于优化的变分模态分解算法和改进小波阈值的语音信号增强方法.首先,采用麻雀搜索算法优化模态分解参数,并分解语音信号得到模态分量;其次,根... 针对语音信号传输过程中受噪声和回声等因素干扰,导致信号质量和可懂度下降的问题,提出一种基于优化的变分模态分解算法和改进小波阈值的语音信号增强方法.首先,采用麻雀搜索算法优化模态分解参数,并分解语音信号得到模态分量;其次,根据模态分量与原信号的相关系数和中心频率,消除高频噪声分量,保留接近原信号的模态分量作为纯语音,其他模态分量作为带噪语音,进行小波阈值处理;最后,重构纯语音和处理后的噪声模态分量,得到增强的语音信号.结果表明:该方法比单一方法具有更优的语音增强效果;优化的变分模态分解算法和改进的阈值与阈值函数实现了比传统方法更好的增强效果,适用于各种噪声环境,有效提升了语音信号的质量和可懂度. 展开更多
关键词 语音增强 麻雀搜索算法 变分模态分解 小波阈值 相关系数
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基于经验模态分解与回归分析的空间外差光谱目标提取 被引量:6
20
作者 叶松 李源壮 +5 位作者 孙永丰 高凤艳 王新强 汪杰君 张文涛 王方原 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期349-355,共7页
为识别空间外差光谱仪探测目标干涉信号的特征信息,提出一种基于经验模态分解与回归分析的空间干涉谱目标提取方法。首先对预处理后的光谱进行经验模态自适应分解,得到各阶次固有模态分量并分别计算它们与原始光谱信号的Pearson相关系数... 为识别空间外差光谱仪探测目标干涉信号的特征信息,提出一种基于经验模态分解与回归分析的空间干涉谱目标提取方法。首先对预处理后的光谱进行经验模态自适应分解,得到各阶次固有模态分量并分别计算它们与原始光谱信号的Pearson相关系数,根据相关系数分选准则判定背景与目标信息重构的分界点。然后计算重构背景与实测背景间的Pearson相关系数来判定经验模态分解结果。对信号主导的固有模态分量利用小波软阈值进行消噪,重构较纯净的目标特征信息;利用目标特征信息与原始干涉光谱信息进行多元线性回归分析获得最佳的近似滤波系数,构造滤波器并应用到目标信号,提取目标。最后通过差谱信号与提取的目标光谱的Pearson相关系数来判别提取的目标信号。实验结果表明:经验模态分解可将背景与目标近似分离;在未知背景信号情况下,利用经验模态分解与回归分析可实现钾共振双线特征光谱的提取。 展开更多
关键词 空间外差光谱仪 光谱图 经验模态分解 多元线性回归分析 Pearson相关系数
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