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经验模式分解(EMD)及其应用 被引量:117
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作者 徐晓刚 徐冠雷 +1 位作者 王孝通 秦绪佳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期581-585,共5页
经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个模式函数分量.本文总结归纳了一维EMD、二维EMD方面的主要工作,比较了不同方法存在的优点与不足... 经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个模式函数分量.本文总结归纳了一维EMD、二维EMD方面的主要工作,比较了不同方法存在的优点与不足,指出了EMD研究存在的难题和瓶颈,并给出了EMD研究与应用的发展趋势. 展开更多
关键词 经验模式分解(emd) 内蕴模式函数分量(IMF) HILBERT变换
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基于经验模式分解(EMD)的齿轮箱齿轮故障诊断技术研究 被引量:53
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作者 陈忠 郑时雄 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期229-232,共4页
简述了齿轮箱传统信号分析技术与经验模式分解 (EMD)技术的异同 ,并详细论述了 EMD的分解原理和富立叶变换的关系。针对齿轮箱振动加速度数据 ,运用 EMD分解技术 ,得到 IMF(Intrinsic Mode Function)模式分量 ,提出了基于 IMF及功率谱 (... 简述了齿轮箱传统信号分析技术与经验模式分解 (EMD)技术的异同 ,并详细论述了 EMD的分解原理和富立叶变换的关系。针对齿轮箱振动加速度数据 ,运用 EMD分解技术 ,得到 IMF(Intrinsic Mode Function)模式分量 ,提出了基于 IMF及功率谱 (PSD)的 IMFPSD2 16指标和基于 IMF及滤波统计的 IMFFL T指标 ,并验证了它们的有效性。运用这些指标正确明显地分辨出齿轮箱齿轮失效。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障诊断 经验模式分解 内在模式函数 非线性信号 信号分析
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联合经验模式分解和混沌理论的稳态视觉诱发电位脑电识别 被引量:1
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作者 郭晓冰 徐光华 +3 位作者 李辉 谢杰仁 江翰立 张四聪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期34-42,共9页
针对多目标稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号识别准确率低、线性识别方法抑制噪声的同时也会抑制信号本身特征等问题,基于经验模式分解对信号的降噪特性、达芬混沌系统对微弱周期信号的敏感性及噪声的免疫特性,提出了一种非线性多目标SSVEP... 针对多目标稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号识别准确率低、线性识别方法抑制噪声的同时也会抑制信号本身特征等问题,基于经验模式分解对信号的降噪特性、达芬混沌系统对微弱周期信号的敏感性及噪声的免疫特性,提出了一种非线性多目标SSVEP信号识别算法。首先,采用共平均参考算法将多通道SSVEP信号融合成单通道信号,通过傅里叶变换求得SSVEP信号的相位谱,为达芬混沌系统周期策动力添加相位;接着,采用经验模式分解降噪,将获得的第一个本征模函数输入到达芬混沌系统中,利用基于频谱差异的混沌系统状态判别方法,求解各目标的刺激频率幅值;最后,根据最大刺激频率幅值确定刺激目标,实现了对多目标SSVEP信号的识别。研究结果表明:相较于典型相关分析法,所提非线性信号处理方法的平均识别准确率提高了7.3%,平均信息传输速率提高了3.84bit/min。该研究为探究非线性SSVEP信号解码算法提供了新方向。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 达芬混沌系统 非线性信号处理 经验模式分解
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基于时频谱和集总经验模式分解(EEMD)包络谱分析的地铁车辆故障分析 被引量:4
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作者 何斌斌 戴焕云 石怀龙 《城市轨道交通研究》 北大核心 2015年第7期30-34,共5页
在分析地铁车辆激扰源特征和影响的基础上,针对车辆振动信号非线性、非平稳性的特点,提出一种地铁车辆故障综合诊断方法:时频法(短时傅里叶变换、希尔伯特-黄变换)和基于集总经验模式分解(EEMD)的Hilbert包络谱分析法。对某异常地铁车... 在分析地铁车辆激扰源特征和影响的基础上,针对车辆振动信号非线性、非平稳性的特点,提出一种地铁车辆故障综合诊断方法:时频法(短时傅里叶变换、希尔伯特-黄变换)和基于集总经验模式分解(EEMD)的Hilbert包络谱分析法。对某异常地铁车辆进行测试,并运用该方法进行诊断分析。综合分析表明,该车辆转向架构架异常振动并开裂的故障源为车轮。这与车轮检测结果一致,说明此综合诊断方法准确有效。 展开更多
关键词 地铁车辆 故障分析 集总经验模式分解 包络谱分析
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基于经验模态分解和小波包能量熵的杉木加载过程中细观损伤监测与识别 被引量:2
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作者 赵东 马荣宇 +2 位作者 于立川 赵健 刘嘉辉 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期123-131,共9页
【目的】细观损伤是承载木材断裂的主要原因之一。木材的多孔层状结构使其损伤过程变得复杂,针对单一信号处理方法较难充分挖掘木材断裂声发射信号中的细观损伤信息,造成识别信息不充分、不完备的问题。本研究提出通过经验模态分解(EMD... 【目的】细观损伤是承载木材断裂的主要原因之一。木材的多孔层状结构使其损伤过程变得复杂,针对单一信号处理方法较难充分挖掘木材断裂声发射信号中的细观损伤信息,造成识别信息不充分、不完备的问题。本研究提出通过经验模态分解(EMD)和小波包能量熵结合的信号处理方法,通过声发射无损检测手段,识别杉木加载过程中的细观损伤类型。【方法】以杉木为研究对象,进行单轴压缩、双悬臂梁和顺纹拉伸3种单一损伤试验,并对其进行加载过程中声发射信号的采集、监测与分析。通过小波包阈值法消除损伤试验中采集的声发射信号噪声,经由EMD和相关系数计算,分离出最能体现杉木细观损伤特征的本征模态(IMF)分量,并对IMF分量进行基于傅里叶变换的峰值频率分析和小波包能量熵分析,提取杉木细观损伤的特征。【结果】(1)EMD和小波包能量熵结合的信号处理方法能够判断杉木加载过程中声发射信号对应的细观损伤类型与构成。(2)杉木不同细观损伤类型的声发射信号对应不同的小波包能量熵区间:胞壁屈曲与塌溃(0.69~0.99)、层间开裂(1.57~1.78)、纤维束断裂(1.92~2.27)。(3)宏观断口观察和电镜显微分析验证了该方法的准确性。【结论】经验模态分解–小波包能量熵法避免了声发射信号模态堆叠的影响,并解决了木材细观损伤复杂且难以识别的问题,为杉木木材断裂的早期诊断方法提供了理论支撑。 展开更多
关键词 木材细观损伤识别 声发射 小波包变换 能量熵 经验模态分解(emd)
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基于经验模式分解的聚类树方法及其在同调机组分群中的应用 被引量:22
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作者 史坤鹏 穆钢 +1 位作者 李婷 吕陆 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第22期21-25,共5页
提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的聚类树分群方法。在系统聚类分析的基础上,提出了基于权重距离的综合聚类指标,以各机功角轨迹之间距离最小为准则,实现了多机系统同调机组的合理分群。为解决电力系统... 提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的聚类树分群方法。在系统聚类分析的基础上,提出了基于权重距离的综合聚类指标,以各机功角轨迹之间距离最小为准则,实现了多机系统同调机组的合理分群。为解决电力系统受扰后动态行为非平稳、非线性的问题,文中采用EMD方法对原始数据进行预处理。EPRI-36节点系统计算结果表明,在不太严重的扰动下和允许的误差范围内,各种扰动下均可得到基本一致的聚类分群结果,从而佐证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 聚类树 功角轨迹 加权距离 同调分群 经验模式分解(emd)
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基于限邻域经验模式分解的多波段图像融合 被引量:14
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作者 徐冠雷 王孝通 +1 位作者 徐晓刚 朱涛 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期225-228,共4页
根据不同波段图像信息互补性,提出基于限邻域经验模式分解(NLEMD)的多波段图像融合新算法.将待融合图像进行NLEMD分解,利用其自适应特性及高频细节信息的强获取能力,对不同图像的内蕴模式函数分量和剩余量中的像素按照局部最优原则进行... 根据不同波段图像信息互补性,提出基于限邻域经验模式分解(NLEMD)的多波段图像融合新算法.将待融合图像进行NLEMD分解,利用其自适应特性及高频细节信息的强获取能力,对不同图像的内蕴模式函数分量和剩余量中的像素按照局部最优原则进行选取,将融合后的内蕴模式函数分量和剩余量反向重构获取融合图像.实验证明该算法具有更强的细节获取能力,融合效果优于传统的基于小波分解的融合算法. 展开更多
关键词 图像融合 多波段图像 经验模式分解(emd) 局域波
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基于经验模式分解的汉字字体识别方法 被引量:14
8
作者 杨志华 齐东旭 +1 位作者 杨力华 吴立军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期1438-1444,共7页
提出了一种基于经验模式分解(empiricalmodedecomposition,简称EMD)的汉字字体识别方法.通过对大量汉字字体的研究比较,选取了能反映汉字字体基本特征的8种基本笔画.以这8种汉字笔画为模板,在汉字文档图像块中随机地抽取笔画信息,形成... 提出了一种基于经验模式分解(empiricalmodedecomposition,简称EMD)的汉字字体识别方法.通过对大量汉字字体的研究比较,选取了能反映汉字字体基本特征的8种基本笔画.以这8种汉字笔画为模板,在汉字文档图像块中随机地抽取笔画信息,形成笔画特征序列.通过对笔画特征序列作EMD分解,提取每个笔画特征序列的高频能量,并结合汉字文档图像块的平均灰度,形成字体识别的一个9维特征. 展开更多
关键词 字体识别 经验模式分解(emd) Hilben-Huang变换
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局部均值分解与经验模式分解的对比研究 被引量:135
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作者 程军圣 张亢 +1 位作者 杨宇 于德介 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期13-16,共4页
介绍了一种新的非平稳信号分析方法——局部均值分解(Localmean decomposition,简称LMD)。LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Product function)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯... 介绍了一种新的非平稳信号分析方法——局部均值分解(Localmean decomposition,简称LMD)。LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Product function)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD(Empiricalmode decomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。 展开更多
关键词 局部均值分解 经验模式分解 非平稳信号 端点效应
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基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法 被引量:17
10
作者 蔡念 黄威威 +2 位作者 谢伟 叶倩 杨志景 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2383-2389,共7页
经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分... 经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。 展开更多
关键词 经验模式分解 集合经验模式分解 自适应噪声集合经验模式分解 模态混叠
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强噪声背景下的经验模式分解研究 被引量:10
11
作者 赵艳菊 王太勇 +3 位作者 任成祖 冷永刚 徐跃 张攀 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期149-151,157,共4页
研究了强噪声混合条件下微弱信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于随机共振降噪的EMD分解方法。该方法利用随机共振在微弱信号检测方面的独特优势,首先对有噪微弱信号进行随机共振输出,微弱信号得到降噪和加强后,再进行EMD分解... 研究了强噪声混合条件下微弱信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于随机共振降噪的EMD分解方法。该方法利用随机共振在微弱信号检测方面的独特优势,首先对有噪微弱信号进行随机共振输出,微弱信号得到降噪和加强后,再进行EMD分解。在仿真实验中,对随机共振输出前后的信号分别进行EMD分解,分析结果表明该方法不仅能够提高原始信号的信噪比,有效检测出被噪声淹没的微弱信号从而提高了EMD分解的质量,同时减少了EMD分解的层数,提高了运算效率。 展开更多
关键词 随机共振 经验模式分解(emd) 微弱信号
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基于SVD降噪的经验模式分解及其工程应用 被引量:39
12
作者 王太勇 王正英 +1 位作者 胥永刚 李瑞欣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期96-98,共3页
提出了一种基于奇异值分解降噪的机械设备振动型号经验模式分解方法,该方法首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解奇异值的奇异熵确定降噪阶次,最后利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量。对滤波... 提出了一种基于奇异值分解降噪的机械设备振动型号经验模式分解方法,该方法首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解奇异值的奇异熵确定降噪阶次,最后利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量。对滤波前和滤波后的工业现场振动信号进行了经验模式分解,分析结果表明奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的故障特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量具有更明确的物理意义,有利于对设备故障进行精确诊断。 展开更多
关键词 经验模式分解 奇异值分解 奇异熵 故障诊断
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基于经验模式分解与因素影响的负荷分析方法 被引量:29
13
作者 牛东晓 李媛媛 +2 位作者 乞建勋 刘达 谷志红 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第16期96-102,共7页
提高预测精度需要准确把握负荷变化规律和环境因素影响,但目前的分析方法多存在依赖主观经验,且对因素影响分析不深入的问题。为此,提出一种基于经验模式分解(empiricalmodedecomposition,EMD)和因素影响的负荷分析新方法。利用EMD的自... 提高预测精度需要准确把握负荷变化规律和环境因素影响,但目前的分析方法多存在依赖主观经验,且对因素影响分析不深入的问题。为此,提出一种基于经验模式分解(empiricalmodedecomposition,EMD)和因素影响的负荷分析新方法。利用EMD的自适应性,自动地将目标负荷序列分解为若干个独立的内在模式,可克服依赖主观经验的缺点。再利用多个指标从不同方面分析它们的规律特性。通过各分量与各影响因素的相关分析,深入挖掘各因素对各分量的影响情况。归纳出构成负荷的不同成分,并详细论述其特性。实例研究说明该方法可很好地分析负荷特性及因素影响。 展开更多
关键词 电力负荷 经验模式分解 因素影响 分析
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级联双稳随机共振降噪下的经验模式分解 被引量:9
14
作者 赵艳菊 王太勇 +2 位作者 冷永刚 徐跃 张攀 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期123-128,共6页
针对强噪声背景下混合信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于级联双稳随机共振系统(CBSRS)降噪的EMD方法.该方法利用CBSRS对时域波形降噪的优良特性,首先对有噪信号进行随机共振输出,信号得到降噪后,再进行EMD.在仿真实验中,分别... 针对强噪声背景下混合信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于级联双稳随机共振系统(CBSRS)降噪的EMD方法.该方法利用CBSRS对时域波形降噪的优良特性,首先对有噪信号进行随机共振输出,信号得到降噪后,再进行EMD.在仿真实验中,分别对原始信号以及各级级联随机共振输出后的信号进行EMD,对比结果表明,级联双稳系统能有效去除高频噪声,减少EMD的层数,使EMD具有更明确的物理意义.最后通过一个轴承外圈故障的诊断实例表明,该方法在逐步滤除高频干扰的同时,不断加强低频特征能量,可以有效检测出故障的特征频率. 展开更多
关键词 级联双稳系统 随机共振(SR) 经验模式分解(emd)
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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
15
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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基于经验模式分解的电晕放电辐射信号阈值降噪处理方法 被引量:7
16
作者 王雷 刘尚合 +1 位作者 魏明 胡小锋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2280-2285,共6页
随着输电电压等级的提高,电晕放电已成为影响高压、特高压输电线路安全稳定运行的重要因素。鉴于此,提出了基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的电晕放电辐射信号阈值降噪处理方法,首先利用EMD算法对采集到的电晕放电... 随着输电电压等级的提高,电晕放电已成为影响高压、特高压输电线路安全稳定运行的重要因素。鉴于此,提出了基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的电晕放电辐射信号阈值降噪处理方法,首先利用EMD算法对采集到的电晕放电辐射信号做分解处理,得到不同的基本模态分量,然后利用阈值函数和给定阈值对各分量做降噪处理,并对处理后的分量重构,得到降噪后的信号。研究结果表明:与小波降噪和EMD时空降噪相比,基于EMD的阈值降噪方法不存在基函数选取和分解层数选取等问题,其降噪过程是完全由信号特征决定的自适应降噪,同时该方法保留了小波降噪中对各分量进行阈值处理来降噪的优点,并且在对信号的降噪过程中去除了可能存在于信号中的趋势项干扰,因而该方法更有利于对电晕放电辐射信号的降噪处理。 展开更多
关键词 经验模式分解(emd) 时空降噪 小波降噪 电晕放电 高压输电 阈值降噪
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基于经验模式分解处理局部放电数据的自适应直接阈值算法 被引量:41
17
作者 李天云 高磊 +1 位作者 聂永辉 金国彬 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第15期29-34,共6页
根据局部放电信号的特征,将经验模式分解(EMD)应用于局部放电信号分析中,提出了处理局部放电数据的自适应直接阈值(ADT)算法。首先,将基于EMD的时空滤波方法应用于局部放电数据的预处理中。与传统滤波方法相比,该方法无需预定义滤波器系... 根据局部放电信号的特征,将经验模式分解(EMD)应用于局部放电信号分析中,提出了处理局部放电数据的自适应直接阈值(ADT)算法。首先,将基于EMD的时空滤波方法应用于局部放电数据的预处理中。与传统滤波方法相比,该方法无需预定义滤波器系数,而且能够充分保留原始信号本身所固有的非平稳特征。其次,为了最大限度的抑制噪声干扰,进而提出了ADT算法。该方法不存在小波方法中的小波基选取问题,以多分辨率的EMD为基础,结合3σ准则自适应地确定分解尺度和阈值,是一种完全的数据驱动型方法,具有较好的自适应能力和综合处理性能。仿真数据和试验数据的处理结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 局部放电 经验模式分解 3σ准则 自适应直接 阈值算法
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总体平均经验模式分解与1.5维谱方法的研究 被引量:72
18
作者 陈略 訾艳阳 +1 位作者 何正嘉 成玮 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期94-98,共5页
针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方... 针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障. 展开更多
关键词 总体平均经验模式分解 1.5维谱 特征提取 齿轮裂纹故障
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基于最大相关波形延拓的经验模式分解端点效应抑制方法 被引量:18
19
作者 高强 段晨东 +1 位作者 赵艳青 宋伟志 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期62-66,共5页
针对端点效应使经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)结果出现畸变,严重影响算法精度的现象,提出了一种新的抑制经验模式分解端点效应的方法:最大相关波形延拓法。该方法借鉴匹配追踪算法思想,将信号端点处波形向信号内部平... 针对端点效应使经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)结果出现畸变,严重影响算法精度的现象,提出了一种新的抑制经验模式分解端点效应的方法:最大相关波形延拓法。该方法借鉴匹配追踪算法思想,将信号端点处波形向信号内部平移,以找出与之最相似的波形,然后以最相似波形外侧的一段数据作为信号端点外数据的估计。利用仿真数据和某炼油厂风机轴瓦振动数据对最大相关波形延拓法进行了验证,结果表明该方法能够明显减小经验模式分解的端点效应,特别对周期信号和循环平稳信号有很好效果。同时,所提出的方法具通用性,能够减小数字滤波、小波分析等信号分析方法中端点效应对算法精度的影响,具有较大的理论意义和实用价值。 展开更多
关键词 经验模式分解 端点效应 时频分析 信号处理
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基于集合经验模式分解和遗传-高斯过程回归的短期风速概率预测 被引量:36
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作者 甘迪 柯德平 +1 位作者 孙元章 崔明建 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期138-147,共10页
短期风速概率预测对实现大规模风电并网具有重要意义。当前风速预测方法大多为点预测,无法描述风能的随机性。提出了一种基于集合经验模式分解(EEMD)和遗传-高斯过程回归(GAGPR)的组合概率预测方法,首先对筛选和归一化后的风速时间序列... 短期风速概率预测对实现大规模风电并网具有重要意义。当前风速预测方法大多为点预测,无法描述风能的随机性。提出了一种基于集合经验模式分解(EEMD)和遗传-高斯过程回归(GAGPR)的组合概率预测方法,首先对筛选和归一化后的风速时间序列进行集合经验模式分解,然后对各分量分别建立高斯过程回归模型,并引入遗传算法代替共轭梯度法,改进协方差函数的超参数寻优过程。最后叠加子序列预测结果得到风速概率预测结果,并与分位点回归法进行比较。仿真结果表明,该方法能够有效提高概率预测准确度,并为类似工程提供借鉴。 展开更多
关键词 集合经验模式分解 高斯过程回归 遗传算法 风速 概率预测
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