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基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解的瞬时频率识别: 1; 作者袁平平满镇 +1 位作者赵周杰任伟新《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第20期18-25,共8页; 为降低初始频率和信号噪声对变分非线性chirp模态分解(variational nonlinear chirp mode decomposition,VNCMD)的影响,提出了一种基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解(data-driven adaptive variational nonlinear chirp mode d... 展开更多; 关键词瞬时频率变分非线性chirp模态分解(VNCMD) 导数归一化迭代时变滤波器数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解(DDAVNCMD); 在线阅读下载PDF 职称材料

快速谱相关引导ACMD的滚动轴承复合故障特征分离方法被引量：1: 2; 作者唐贵基成彪 +1 位作者徐振丽王晓龙《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期129-137,共9页; 以不同故障类型产生的冲击信号周期不同为出发点,提出了一种快速谱相关引导自适应线性调频模态分解的滚动轴承复合故障特征分离方法。首先使用快速谱相关搜寻复合故障信号中潜藏的循环频率成分;然后根据快速谱相关图绘制循环频率沿频率... 展开更多; 关键词滚动轴承快速谱相关自适应线性调频模态分解复合故障; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ACMD与改进MOMEDA的滚动轴承故障诊断被引量：7: 3; 作者石佳黄宇峰王锋《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期218-226,261,共10页; 针对强背景噪声下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应非线性调频分量分解(adaptive chirp mode decomposition,ACMD)与改进多点优化最小熵解卷积(improved multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,IMOM... 展开更多; 关键词自适应非线性调频分量分解(acmd) 基尼系数天鹰优化算法多点最优调整最小熵解卷积滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多分量LFM信号时频分析的水声多普勒和时延估计研究: 4; 作者宁更新肖若君谢靓《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期688-696,共9页; 在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。... 展开更多; 关键词时频分析多普勒因子时延估计多分量LFM信号自适应模态分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

两级自适应调频模式分解-同步提取变换的故障诊断方法被引量：1: 5; 作者葛丽英李志农 +2 位作者胡志峰毛清华张旭辉《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期88-94,155,共8页; 同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)处理强干扰信号分量时缺乏自适应性而易发生频率模糊,导致难以精确提取快速波动的瞬时频率。针对此问题,结合自适应调频模式分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)的自适应先验... 展开更多; 关键词故障诊断同步提取变换自适应调频模态分解滚动轴承; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解的瞬时频率识别: 1; 作者袁平平满镇赵周杰任伟新; 机构江苏科技大学土木工程与建筑学院中国建筑第二工程局有限公司深圳大学土木与交通工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第20期18-25,共8页; 基金国家自然科学基金面上项目(51979130)。; 文摘为降低初始频率和信号噪声对变分非线性chirp模态分解(variational nonlinear chirp mode decomposition,VNCMD)的影响,提出了一种基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解(data-driven adaptive variational nonlinear chirp mode decomposition,DDAVNCMD)的方法。通过模态能量占比确定响应信号的模态个数,同时采用导数归一化算法初步估算模态分量的初始频率,并添加迭代时变滤波器来降低噪声的影响,在此基础上再对响应信号进行VNCMD。通过单分量和多分量解析信号及拉索结构试验对所提方法进行验证。研究结果表明,基于DDAVNCMD的瞬时频率识别方法具有较好的准确性和抗噪性。; 关键词瞬时频率变分非线性chirp模态分解(VNCMD) 导数归一化迭代时变滤波器数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解(DDAVNCMD); Keywords instantaneous frequency variational nonlinear chirp mode decomposition(VNCMD) derivative normalization iterative time-varying filter data-driven adaptive variational nonlinear chirp mode decomposition(DDAVNCMD); 分类号 TN911.6 [电子电信—通信与信息系统] TU311.3 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名快速谱相关引导ACMD的滚动轴承复合故障特征分离方法被引量：1: 2; 作者唐贵基成彪徐振丽王晓龙; 机构华北电力大学机械工程系华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期129-137,共9页; 基金国家自然科学基金(52005180) 河北省自然科学基金(E2022502003) +1 种基金中央高校基本科研业务费专项资金(2023MS127)。; 文摘以不同故障类型产生的冲击信号周期不同为出发点,提出了一种快速谱相关引导自适应线性调频模态分解的滚动轴承复合故障特征分离方法。首先使用快速谱相关搜寻复合故障信号中潜藏的循环频率成分;然后根据快速谱相关图绘制循环频率沿频率轴的能量分布曲线,提出单一循环频率能量主导准则挑选包含单一故障信息最多而另一故障信息最少的频带范围,从中选取合适的中心频率指引自适应线性调频模态分解对指定频带进行分解;最后对分解信号进行包络分析,根据故障频率判定故障类型。通过分析仿真信号以及外圈6点钟故障和12点钟故障与内圈复合故障试验信号表明,该方法可以实现复合故障特征的分离。; 关键词滚动轴承快速谱相关自适应线性调频模态分解复合故障; Keywords rolling bearing fast spectral correlation adaptive chirp mode decomposition compound fault; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ACMD与改进MOMEDA的滚动轴承故障诊断被引量：7: 3; 作者石佳黄宇峰王锋; 机构西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期218-226,261,共10页; 基金国家自然科学基金(51875481) 四川省自然科学基金(2023NSFSC0370)。; 文摘针对强背景噪声下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应非线性调频分量分解(adaptive chirp mode decomposition,ACMD)与改进多点优化最小熵解卷积(improved multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,IMOMEDA)的故障诊断方法。(1)为提高信号信噪比,采用基于基尼系数指标的ACMD,进行信号重构预处理;(2)为提高参数设定的准确性,提出改进的MOMEDA方法——利用天鹰优化算法,以多点峭度最大为目标,寻优确定滤波器周期参数;(3)对信号进行包络谱分析,通过对比包络谱的主导频率成分与理论故障特征频率,判断故障类型。仿真及实测数据分析结果表明,该方法能有效提取强背景噪声下的滚动轴承故障信号的特征信息,具备一定的优越性与实用性。; 关键词自适应非线性调频分量分解(acmd) 基尼系数天鹰优化算法多点最优调整最小熵解卷积滚动轴承故障诊断; Keywords adaptive chirp mode decomposition(acmd) Gini index aquila optimizer multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted rolling bearing fault diagnosis; 分类号 TH212 [机械工程—机械制造及自动化] TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多分量LFM信号时频分析的水声多普勒和时延估计研究: 4; 作者宁更新肖若君谢靓; 机构华南理工大学电子与信息学院华南理工大学土木与交通学院; 出处《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期688-696,共9页; 基金国家自然科学基金(61871191,62192712,62171187) 广东省基础与应用基础研究基金(2023A1515011139)。; 文摘在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。该方法采用非完全残差函数保留了交叉点处的部分时频信息,利用脊线段匹配方法提供更精确的预设时频脊线,改进了各分量LFM信号调频斜率和起始频率的估计精度。联合两个估计量进一步给出了多普勒因子和时延估计的算法。仿真结果表示,较现有模态分解算法,所提改进方法有效解决了估计分量过程中交叉区间断裂带来的估计误差;水声多径的条件下,该方法的多普勒因子和时延估计精度优于对比的现有方法。; 关键词时频分析多普勒因子时延估计多分量LFM信号自适应模态分解; Keywords Time-frequency analysis Doppler factor Time delay estimation Multi-component LFM signal adaptive chirp mode decomposition; 分类号 TN929.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名两级自适应调频模式分解-同步提取变换的故障诊断方法被引量：1: 5; 作者葛丽英李志农胡志峰毛清华张旭辉; 机构南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室西安科技大学陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室; 出处《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第2期88-94,155,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(52075236) 江西省自然科学基金重点资助项目(20212ACB202005) 陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室开放基金资助项目(SKL-MEEIM201901)。; 文摘同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)处理强干扰信号分量时缺乏自适应性而易发生频率模糊,导致难以精确提取快速波动的瞬时频率。针对此问题,结合自适应调频模式分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)的自适应先验信息和贪婪算法的优势,将ACMD引入到SET中,构造一种两级ACMD-SET故障诊断方法。在提出的方法中,将基于基尼指数(Gini Index,GI)最大化准则的分量选择重组算法和第一级ACMD结合,提取出强干扰下的多模态故障脉冲信号的模式。然后,利用SET对第二级ACMD分离出的时变频率故障特征进行高精度的时频表示。将此方法应用到仿真调频-调幅信号中,得到高分辨率的故障特征,方法的有效性得到验证。最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承的振动信号分析中,结果表明,所提方法能有效地提取高速滚动轴承振动信号的时变故障特征频率,其结果明显优于SET方法。; 关键词故障诊断同步提取变换自适应调频模态分解滚动轴承; Keywords fault diagnosis synchroextracting transform adaptive chirp mode decomposition rolling bearing; 分类号 TH133.3 [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] TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 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	基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解的瞬时频率识别	袁平平满镇赵周杰任伟新	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	快速谱相关引导ACMD的滚动轴承复合故障特征分离方法	唐贵基成彪徐振丽王晓龙	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于ACMD与改进MOMEDA的滚动轴承故障诊断	石佳黄宇峰王锋	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多分量LFM信号时频分析的水声多普勒和时延估计研究	宁更新肖若君谢靓	《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	两级自适应调频模式分解-同步提取变换的故障诊断方法	葛丽英李志农胡志峰毛清华张旭辉	《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料