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基于变分模态分解和鲁棒性独立成分分析的内燃机缸盖振动信号分离
被引量：
4
1
作者
姚家驰
向阳
+1 位作者
钱思冲
张冠军
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期923-929,936,共8页
针对缸盖振动信号中燃烧信号和活塞敲击信号在时频域混叠严重难以分离的问题,用基于VMD和RobustICA的方法分离各独立源信号。通过试验测量内燃机单通道缸盖振动信号,首先对测得的信号进行消除趋势项及滑动平均等预处理,用VMD算法对预处...
针对缸盖振动信号中燃烧信号和活塞敲击信号在时频域混叠严重难以分离的问题,用基于VMD和RobustICA的方法分离各独立源信号。通过试验测量内燃机单通道缸盖振动信号,首先对测得的信号进行消除趋势项及滑动平均等预处理,用VMD算法对预处理后的信号进行分解;然后用RobustICA算法提取独立成分,并用组合模态函数法对时域和频域相似性较高的分量成分进行组合;最后结合频谱分析、连续小波变换、相干函数法及倒拖试验对分离得到的结果进行识别验证。研究结果表明:在不同的试验工况下,该方法可以有效地从缸盖振动信号中分离出燃烧信号和活塞敲击信号。
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关键词
内燃机
缸盖振动
变分模态分解
组合模态函数法
鲁棒性独立成分分析
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职称材料
基于CEEMD和RobustICA的机械设备故障特征提取方法研究
被引量：
5
2
作者
杨静宗
施春朝
+1 位作者
杨天晴
吴丽玫
《制造技术与机床》
北大核心
2021年第10期123-127,共5页
为有效提取复杂背景噪声条件下的滚动轴承故障特征,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和鲁棒性独立成分分析(RobustICA)相结合的方法。该方法先通过CEEMD分解故障信号并得到若干个不同频率的信号分量。然后依据所构建的组合权重...
为有效提取复杂背景噪声条件下的滚动轴承故障特征,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和鲁棒性独立成分分析(RobustICA)相结合的方法。该方法先通过CEEMD分解故障信号并得到若干个不同频率的信号分量。然后依据所构建的组合权重指标体系完成有效信号分量的筛选与重构,并引入虚拟噪声通道。最后,通过RobustICA方法完成信号和噪声的分离,并将降噪后的信号进行包络解调。结果表明,所提出的方法不仅对强噪声干扰有很好的降噪效果,而且能够准确地提取出故障特征。
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关键词
完备互补集合经验模态分解
鲁棒性独立成分分析
(RobustICA)
轴承
故障特征提取
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职称材料
题名
基于变分模态分解和鲁棒性独立成分分析的内燃机缸盖振动信号分离
被引量：
4
1
作者
姚家驰
向阳
钱思冲
张冠军
机构
武汉理工大学能源与动力工程学院
武汉理工大学船舶动力系统运用技术交通行业重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期923-929,936,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51079118
51279148)
文摘
针对缸盖振动信号中燃烧信号和活塞敲击信号在时频域混叠严重难以分离的问题,用基于VMD和RobustICA的方法分离各独立源信号。通过试验测量内燃机单通道缸盖振动信号,首先对测得的信号进行消除趋势项及滑动平均等预处理,用VMD算法对预处理后的信号进行分解;然后用RobustICA算法提取独立成分,并用组合模态函数法对时域和频域相似性较高的分量成分进行组合;最后结合频谱分析、连续小波变换、相干函数法及倒拖试验对分离得到的结果进行识别验证。研究结果表明:在不同的试验工况下,该方法可以有效地从缸盖振动信号中分离出燃烧信号和活塞敲击信号。
关键词
内燃机
缸盖振动
变分模态分解
组合模态函数法
鲁棒性独立成分分析
Keywords
internal combustion engine
cylinder head vibration
variational mode decomposition(VMD)
combined mode function(CMF)method
robust independent component analysis(RobustICA)
分类号
TK4 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
基于CEEMD和RobustICA的机械设备故障特征提取方法研究
被引量：
5
2
作者
杨静宗
施春朝
杨天晴
吴丽玫
机构
保山学院信息学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2021年第10期123-127,共5页
基金
云南省科技厅地方本科高校(部分)基础研究联合专项资金项目(2019FH001-121)
云南省大学生创新创业训练计划资助项目(S202010686007)。
文摘
为有效提取复杂背景噪声条件下的滚动轴承故障特征,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和鲁棒性独立成分分析(RobustICA)相结合的方法。该方法先通过CEEMD分解故障信号并得到若干个不同频率的信号分量。然后依据所构建的组合权重指标体系完成有效信号分量的筛选与重构,并引入虚拟噪声通道。最后,通过RobustICA方法完成信号和噪声的分离,并将降噪后的信号进行包络解调。结果表明,所提出的方法不仅对强噪声干扰有很好的降噪效果,而且能够准确地提取出故障特征。
关键词
完备互补集合经验模态分解
鲁棒性独立成分分析
(RobustICA)
轴承
故障特征提取
Keywords
complementary ensemble empirical mode decomposition(CEEMD)
Robust independent component analysis(RobustICA)
bearing
fault feature extraction
分类号
TP133.3 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于变分模态分解和鲁棒性独立成分分析的内燃机缸盖振动信号分离
姚家驰
向阳
钱思冲
张冠军
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于CEEMD和RobustICA的机械设备故障特征提取方法研究
杨静宗
施春朝
杨天晴
吴丽玫
《制造技术与机床》
北大核心
2021
5
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职称材料
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