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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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于核熵成分分析结合独立元分析的故障检测方法被引量：1: 2; 作者刘春菊刘春玲李召《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2016年第9期94-97,共4页; 针对工业过程具有多变量、非线性、非高斯等特点,提出了一种基于核熵成分分析与独立元分析的(KECA-ICA)的故障检测方法。首先通过核熵成分分析对数据进行降维,保证了信息量损失最小;然后对熵成分的得分矩阵进行ICA分解,并根据监测量SPE... 展开更多; 关键词核熵成分分析独立元分析鲁棒性故障检测; 在线阅读下载PDF 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: 3; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

眼电伪迹自动识别与去除的新方法被引量：6: 4; 作者李明爱郭硕达 +2 位作者田晓霞杨金福郝冬梅《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1032-1039,共8页; 为了改善脑电中的眼电伪迹过估计问题及环境干扰耦合引起的非线性混合对眼电去除效果的影响,提出一种基于快速核独立成分分析(Fast Kernel Independent Component Analysis,Fast KICA)与离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)... 展开更多; 关键词非线性混合模型快速核独立成分分析离散小波变换眼电过估计鲁棒性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于盲源分离的液压泵复合故障诊断被引量：1: 5; 作者姜万录赫金娜张生《液压与气动》北大核心 2014年第7期22-26,30,共6页; 当机械设备多故障并发时,在每个测点测得的信号往往是多个故障信号的叠加,傅里叶变换、小波变换等传统方法都难以有效地分离故障特征。为了克服上述方法的缺陷,利用基于峭度的独立成分分析算法RobustICA对复合故障信息进行分离,提取故... 展开更多; 关键词独立成分分析 robustica 峭度复合故障; 在线阅读下载PDF 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于核熵成分分析结合独立元分析的故障检测方法被引量：1: 2; 作者刘春菊刘春玲李召; 机构石家庄铁道大学四方学院石药集团中奇制药技术有限公司东北大学信息科学与工程学院; 出处《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2016年第9期94-97,共4页; 文摘针对工业过程具有多变量、非线性、非高斯等特点,提出了一种基于核熵成分分析与独立元分析的(KECA-ICA)的故障检测方法。首先通过核熵成分分析对数据进行降维,保证了信息量损失最小;然后对熵成分的得分矩阵进行ICA分解,并根据监测量SPE和I2的状态判断系统是否发生故障。通过对TE(Tennessee Eastman)过程的仿真研究,验证了该方法的可行性与有效性,并且对检测效果的鲁棒性能进行了分析。; 关键词核熵成分分析独立元分析鲁棒性故障检测; Keywords Kernel entropy component analysis independent component analysis robustness . fault detection; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 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: 3; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名眼电伪迹自动识别与去除的新方法被引量：6: 4; 作者李明爱郭硕达田晓霞杨金福郝冬梅; 机构北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室北京工业大学生命科学与生物工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1032-1039,共8页; 基金国家自然科学基金(No.81471770 No.61201362) +1 种基金北京市自然科学基金(No.7132021 No.7132028); 文摘为了改善脑电中的眼电伪迹过估计问题及环境干扰耦合引起的非线性混合对眼电去除效果的影响,提出一种基于快速核独立成分分析(Fast Kernel Independent Component Analysis,Fast KICA)与离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的眼电自动去除方法,即(Fast Kernel Independent Wavelet Transform,FKIWT)方法.首先,利用Fast KICA方法对脑电信号进行分离得到独立成分,并以相关系数为依据识别出眼电伪迹;进而,基于DWT对眼电伪迹进行多分辨率分析,将逼近分量置零,而细节分量保持不变,使得重构所得眼电伪迹成分保留更多有用脑电信号;最后,利用Fast KICA逆变换重建眼电去除后的脑电信号.实验结果表明:FKIWT不仅有效改善了眼电过估计问题,增强了抗干扰能力和鲁棒性,而且在线性混合和非线性混合情况下,均得到较好的伪迹去除效果,特别是在非线性混合时优势更为明显,适合于实际在线应用.; 关键词非线性混合模型快速核独立成分分析离散小波变换眼电过估计鲁棒性; Keywords nonlinear mixed model fast kernel independent component analysis discrete wavelet transform overesti- mation of ocular artifacts robustness; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于盲源分离的液压泵复合故障诊断被引量：1: 5; 作者姜万录赫金娜张生; 机构燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制实验室燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室; 出处《液压与气动》北大核心 2014年第7期22-26,30,共6页; 基金国家自然科学基金(51075349) 河北省自然科学基金(E2013203161); 文摘当机械设备多故障并发时,在每个测点测得的信号往往是多个故障信号的叠加,傅里叶变换、小波变换等传统方法都难以有效地分离故障特征。为了克服上述方法的缺陷,利用基于峭度的独立成分分析算法RobustICA对复合故障信息进行分离,提取故障特征。对4种不同信号进行随机混叠而生成的混合信号进行分离,仿真验证了RobustICA算法的有效性。最后,对轴向柱塞泵出现滑靴与斜盘磨损时的复合故障振动信号进行了分离实验,达到了良好的分离效果,证明了该方法对于液压泵复合故障振动信号进行分离的有效性。; 关键词独立成分分析 robustica 峭度复合故障; Keywords ICA, robustica, kurtosis, compound fault; 分类号 TH137 [机械工程—机械制造及自动化] TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 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	基于核熵成分分析结合独立元分析的故障检测方法	刘春菊刘春玲李召	《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	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	在线阅读下载PDF 职称材料
4	眼电伪迹自动识别与去除的新方法	李明爱郭硕达田晓霞杨金福郝冬梅	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于盲源分离的液压泵复合故障诊断	姜万录赫金娜张生	《液压与气动》北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料