基于SVD-IACMD的GIS振动信号去噪算法 被引量：3

1

作者 涂嘉毅 关向雨 +2 位作者 赵俊义 林建港 赖泽楷 《电力工程技术》 北大核心 2024年第6期163-172,共10页

振动测量对发现气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)潜在性缺陷具有重要意义,但GIS本体振动信号易受基础振动、测量噪声以及环境噪声的影响,使得现场GIS振动带电检测和机械缺陷诊断的效果较差。针对此问题,提出一种基于奇... 振动测量对发现气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)潜在性缺陷具有重要意义,但GIS本体振动信号易受基础振动、测量噪声以及环境噪声的影响,使得现场GIS振动带电检测和机械缺陷诊断的效果较差。针对此问题,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)-改进自适应啁啾模态分解(improve adaptive chirp mode decomposition,IACMD)的现场振动信号降噪算法。该方法首先利用SVD对原始振动信号进行预处理,滤除低频基础振动和测量噪声,其次利用鱼鹰优化算法(osprey optimization algorithm,OOA)对处理后的信号进行自适应模态分解,得到分解后的固有模态(intrinsic mode functions,IMF)分量,再利用互相关系数筛选有效分量重构振动信号。模拟信号与现场信号测试结果表明:与OOA-自适应啁啾模态分解(adaptive chirp mode decomposition,ACMD)和SVD-变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相比,所提出的SVD-IACMD算法可以去除基础振动、测量噪声和环境噪声,保留GIS本体振动的基频和谐波分量,为GIS现场抗干扰振动检测和机械缺陷诊断提供技术支持。 展开更多

关键词 气体绝缘开关设备(GIS) 信号降噪 奇异值分解(SVD) 改进自适应啁啾模态分解(Iacmd) 鱼鹰优化算法(OOA) 机械振动

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基于BAACMD-NGO-TMSST的变转速滚动轴承故障诊断

2

作者 吴欢 马洁 《机床与液压》 北大核心 2024年第22期227-240,共14页

在变转速工况下,滚动轴承时变故障特征提取困难,且时间重分配的多重同步压缩变换(TMSST)易受噪声干扰,其相关参数的确定不具备自适应性。针对此问题,提出一种基于BAACMD-NGO-TMSST的变转速滚动轴承故障诊断方法。通过BAACMD将故障信号... 在变转速工况下,滚动轴承时变故障特征提取困难,且时间重分配的多重同步压缩变换(TMSST)易受噪声干扰,其相关参数的确定不具备自适应性。针对此问题,提出一种基于BAACMD-NGO-TMSST的变转速滚动轴承故障诊断方法。通过BAACMD将故障信号分解为多个分量,采用基尼指数和包络熵作为综合指标选取最优分量,从而去除噪声干扰;采用北方苍鹰优化算法(NGO)对TMSST进行参数寻优;最后,利用优化后的TMSST对最优分量进行时频分析,并计算最大TF包络谱(TFES)提取故障特征。通过仿真信号和渥太华轴承数据集,验证了所提方法的可行性和有效性;与其他降噪方法对比,BAACMD在降噪方面具有优越性;与其他时频分析方法对比,所提方法具有更好的特征提取效果。 展开更多

关键词 变转速 故障诊断 带宽感知自适应线性调频模态分解(BAacmd) 时间再分配多重同步压缩变换(TMSST)

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快速路径优化引导ACMD的变转速轴承故障诊断 被引量：3

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作者 唐贵基 成彪 +2 位作者 王晓龙 丁傲 徐振丽 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第2期55-59,共5页

针对变转速工况下滚动轴承故障特征识别困难的问题,提出了一种快速路径优化算法(FPO)引导自适应线性调频模态分解(ACMD)的变转速轴承故障诊断方法。首先,对轴承故障信号进行希尔伯特变换解调提取隐藏在高频信号中的故障信息;其次,采用FP... 针对变转速工况下滚动轴承故障特征识别困难的问题,提出了一种快速路径优化算法(FPO)引导自适应线性调频模态分解(ACMD)的变转速轴承故障诊断方法。首先,对轴承故障信号进行希尔伯特变换解调提取隐藏在高频信号中的故障信息;其次,采用FPO算法从信号的时频分布中对信号分量的瞬时频率进行初始估计;将预估的各分量初始频率作为ACMD的初始参数对原始包络信号进行分解;最后,根据分解得到各个信号分量的瞬时频率和瞬时幅值等信息构建出高分辨率的时频表示。通过分析实测信号表明,所述方法能够展示出各个信号分量的幅值和频率变化趋势,剔除了无关成分的干扰,清晰地演示变转速工况下轴承故障信号的时变特征。 展开更多

关键词 滚动轴承 变工况 自适应线性调频模态分解 快速路径优化 时频分析

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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

4

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... 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。 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

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基于ACMD与改进MOMEDA的滚动轴承故障诊断 被引量：7

5

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... 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。 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

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适用于低频振荡信号参数辨识的ACMD算法 被引量：1

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作者 邵鹏达 杨德友 +1 位作者 王博 王迪 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期138-143,共6页

针对由于低频振荡信号存在模态耦合现象导致参数辨识结果不精准问题,本文提出一种适用于互联电网低频振荡信号参数辨识的自适应啁啾模态分解方法。首先,利用自适应啁啾模态分解从低频振荡信号中分离出各个振荡分量;然后,用Hilbert变换... 针对由于低频振荡信号存在模态耦合现象导致参数辨识结果不精准问题,本文提出一种适用于互联电网低频振荡信号参数辨识的自适应啁啾模态分解方法。首先,利用自适应啁啾模态分解从低频振荡信号中分离出各个振荡分量;然后,用Hilbert变换实现对各个分量的参数辨识;最后,对自合成测试信号、实测数据加以分析,并与经验模态分解和Prony方法进行比较。算例结果证明了该方法的有效性及实用性,具有一定的辨识精度。 展开更多

关键词 低频振荡 自适应啁啾模态分解 希尔伯特变换 经验模态分解

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基于ACMD和脊检测的滚动轴承非平稳故障诊断 被引量：5

7

作者 刘奇 王衍学 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期70-78,共9页

针对非平稳状况滚动轴承振动信号易受速度波动、幅值或频率调制、噪声和其他无关分量的干扰,导致生成的时频面复杂,难以识别滚动轴承故障特征频率等问题,提出一种新的基于自适应调频模式分解和脊检测相结合的方法。所提出的方法构建了... 针对非平稳状况滚动轴承振动信号易受速度波动、幅值或频率调制、噪声和其他无关分量的干扰,导致生成的时频面复杂,难以识别滚动轴承故障特征频率等问题,提出一种新的基于自适应调频模式分解和脊检测相结合的方法。所提出的方法构建了高分辨率的时频表示,提升了诊断的准确度,而且具有非常强的自适应性。通过对不同健康状况滚动轴承振动信号分析发现,所提方法非常适合于变工况下的滚动轴承故障诊断,且诊断效果优于最新发展的时频分析方法。 展开更多

关键词 自适应调频模式分解 非平稳 滚动轴承 故障诊断 时频分析

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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 被引量：1

8

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。... 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。 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

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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

9

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... 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。 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

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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

10

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... 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。 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)

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基于77GHz毫米波雷达的非接触式精确心跳检测 被引量：10

11

作者 潘海鹏 邹永洋 顾敏明 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期277-284,共8页

基于多普勒雷达的非接触式心跳检测对于一些特殊场合有着重大的实用价值。然而,准确且快速的心率检测仍面临两大挑战:呼吸的强干扰以及心跳频谱分辨率不足。本文提出了一种基于77 GHz毫米波雷达的心跳检测方法,用于估计心率(HR)和心率... 基于多普勒雷达的非接触式心跳检测对于一些特殊场合有着重大的实用价值。然而,准确且快速的心率检测仍面临两大挑战:呼吸的强干扰以及心跳频谱分辨率不足。本文提出了一种基于77 GHz毫米波雷达的心跳检测方法,用于估计心率(HR)和心率奇异性(HRV)。首先,提出了一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的方法,在呼吸强干扰下精确提取心跳信号。随后,引入了一种基于线性调频Z变换(CZT)的心跳频谱细化方法,显著提高了心率检测准确度。最后,通过测量6组模拟驾驶行为的实验数据来验证本文算法的有效性与鲁棒性。实验结果表明,10 s和3 s两种时间窗口大小下心率检测准确度(HRA)和连续心跳间隔(BBIs)的平均相对误差均取得了较好的效果。 展开更多

关键词 毫米波雷达 心率 心率变异性 自适应变分模态分解 线性调频Z变换

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基于ACMD⁃PSOSVM的高速铁路钢轨连续擦伤诊断方法

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作者 焦赛亚 李忠艳 +1 位作者 刘金朝 黄哲昊 《铁道建筑》 2025年第8期69-76,共8页

为推进高速铁路钢轨连续擦伤诊断的智能化进程,基于车辆动态响应数据,应用自适应啁啾模态分解(Adaptive Chirped Mode Decomposition,ACMD)联合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)... 为推进高速铁路钢轨连续擦伤诊断的智能化进程,基于车辆动态响应数据,应用自适应啁啾模态分解(Adaptive Chirped Mode Decomposition,ACMD)联合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法模型,提出一种高速铁路钢轨连续擦伤诊断方法。首先,对采集的加速度信号进行希尔伯特变换,得到包络信号,对包络信号进行去趋势项的滤波处理;而后,采用ACMD方法分解不同区段处的降噪信号,采用主频分量计算的波长、有效值和能量贡献率作为钢轨连续擦伤诊断的指标,构成特征向量;最后,根据特征向量训练PSOSVM模型,构建分类模型进行擦伤诊断。结果表明:当钢轨出现擦伤时,有效值和能量贡献率会增大;该模型准确率为99.137%,能对钢轨连续擦伤进行有效诊断。 展开更多

关键词 高速铁路 钢轨连续擦伤 模型试验 时频分析 acmd 波长 有效值 能量贡献率

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