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基于IMF能量谱的水声信号特征提取与分类 被引量:18
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作者 刘深 张小蓟 +1 位作者 牛奕龙 汪平平 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期203-206,226,共5页
经验模态分解(EMD)是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数(IMF)。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通... 经验模态分解(EMD)是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数(IMF)。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通过对水声信号进行经验模态分解,提取信号的本征模式分量并转换为能量谱特征向量,从而观测不同信号子频带能量谱的特征变化。分类实验采用支持向量机(SVM)分类器进行。实验结果表明,相对于小波能量谱特征提取法而言,利用IMF能量谱作为特征向量的分类实验具有更佳的分类效果,平均正确率达88%以上。 展开更多
关键词 经验模态分解 本征模函数 本征模函数能量谱 特征提取 支持向量机(SVM)分类器
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基于IMF能量矩和神经网络的轴承故障诊断 被引量:35
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作者 秦太龙 杨勇 +1 位作者 程珩 薛松 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 2008年第3期229-232,共4页
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)能量矩的特征向量提取法,并与BP神经网络相结合用于滚动轴承的故障诊断。该方法首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称... 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)能量矩的特征向量提取法,并与BP神经网络相结合用于滚动轴承的故障诊断。该方法首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法,把振动信号分解为若干个IMF,再将重要的IMF分量作基于时间轴的积分,得到IMF能量矩特征向量,最后借助BP神经网络的分类能力对特征向量进行分类。对滚动轴承的正常状态、外圈故障、滚动体故障和外圈故障信号的分析结果表明,该方法能够准确、有效地识别这些故障。 展开更多
关键词 滚动轴承 本征模函数 能量矩 故障诊断 经验模态分解 BP神经网络
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基于IMF能量熵的目标特征提取与分类方法 被引量:13
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作者 张小蓟 张歆 孙进才 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第4期68-69,共2页
提出了一种基于固有模态函数(IMF)能量熵的特征提取与选择方法。对三类信号进行了经验模态分解(EMD),得到IMF。对于不同类别的信号,同阶的IMF能量有明显的不同。选择IMF能量作为特征向量,并选判别熵作为分类判据,同时给出了两种能量熵... 提出了一种基于固有模态函数(IMF)能量熵的特征提取与选择方法。对三类信号进行了经验模态分解(EMD),得到IMF。对于不同类别的信号,同阶的IMF能量有明显的不同。选择IMF能量作为特征向量,并选判别熵作为分类判据,同时给出了两种能量熵的计算公式。采用K-近邻分类器对三类信号进行了分类试验,试验结果表明,基于最佳特征向量选择的分类试验的平均正确识别率达80%以上。 展开更多
关键词 经验模态分解 固有模态函数 特征提取 K-近邻分类
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重力固体潮IMF的AM-FM模型及其非线性拟合 被引量:3
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作者 吴庆畅 周挚 +2 位作者 梁虹 全海燕 王天理 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第30期138-142,共5页
首先建立AM-FM数学模型,用多个相近载波的调幅信号组合描述它。利用最小二乘法对幅度调制和频率调制两个部分分别进行非线性拟合;拟合以相关系数满足一定条件为精度控制原则,拟合项数以相邻相关系数不再显著变化为判定条件。有效性检验... 首先建立AM-FM数学模型,用多个相近载波的调幅信号组合描述它。利用最小二乘法对幅度调制和频率调制两个部分分别进行非线性拟合;拟合以相关系数满足一定条件为精度控制原则,拟合项数以相邻相关系数不再显著变化为判定条件。有效性检验证明该方法切实可行。重力固体潮IMF的拟合结果表明,AM-FM数学模型可以很好地刻画重力固体潮IMF;重力固体潮是多个AM-FM信号合成的复合信号。为后续深入研究重力固体潮的AM-FM信号特征、循环平稳信号特征等性质建立了良好的数学基础。 展开更多
关键词 AM-FM模型 非线性最小二乘法 数据拟合 重力固体潮 本征模态函数(imf)
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应用IMF分量包络矩阵的奇异值提取机械故障特征 被引量:2
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作者 裘焱 吴亚锋 李野 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第22期2647-2649,共3页
将信号包络和矩阵奇异值引入到机械故障诊断中,提出采用IMF(intrinsic mode function)分量包络矩阵的奇异值分解方法提取机械故障特征的方法,该方法全面反映了机械内部损伤情况,计算简单、提取特征明显。仿真实验表明,应用IMF分量包络... 将信号包络和矩阵奇异值引入到机械故障诊断中,提出采用IMF(intrinsic mode function)分量包络矩阵的奇异值分解方法提取机械故障特征的方法,该方法全面反映了机械内部损伤情况,计算简单、提取特征明显。仿真实验表明,应用IMF分量包络矩阵的奇异值分解方法可有效、快速地提取机械故障特征参数,该方法在机械转子故障诊断中的应用结果较为满意。 展开更多
关键词 包络线 奇异值 故障特征 imf
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思维作业脑电的IMF能量熵特征提取与分类研究 被引量:1
6
作者 李营 艾玲梅 马苗 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第28期128-130,139,共4页
提出了一种基于固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量熵的特征提取方法。对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),并得到与其相对应的IMF。试验发现对于不同类别的信号,同阶的IMF能量... 提出了一种基于固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量熵的特征提取方法。对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),并得到与其相对应的IMF。试验发现对于不同类别的信号,同阶的IMF能量的判别熵有明显的不同。而采用K-近邻分类器对三类脑电信号进行了分类,发现基于最佳特征向量选择的分类试验的平均正确识别率达75%以上。 展开更多
关键词 固有模态函数 脑电信号 经验模态分解 特征提取 K-近邻分类器
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基于IMF灵敏度分析的柴油机振动源影响规律
7
作者 杜宪峰 舒歌群 +2 位作者 卫海桥 梁兴雨 曹晓峰 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期1098-1104,共7页
为了确定柴油机供油参数对振动源的影响,提出了振动信号IMF分量灵敏度分析方法.结合试验手段与信号处理技术,在IMF分量灵敏度理论分析的基础上建立了IMF分量灵敏度分析流程及计算模型,并采用该模型对模拟仿真信号与缸盖振动信号进行了... 为了确定柴油机供油参数对振动源的影响,提出了振动信号IMF分量灵敏度分析方法.结合试验手段与信号处理技术,在IMF分量灵敏度理论分析的基础上建立了IMF分量灵敏度分析流程及计算模型,并采用该模型对模拟仿真信号与缸盖振动信号进行了计算分析.分析结果表明,模拟仿真信号验证了IMF分量灵敏度计算分析的有效性,同时,IMF分量的灵敏度分析能够有效识别与供油压力密切相关的振动源,从而实现了供油压力的合理选择,为柴油机振动控制提供了参考依据. 展开更多
关键词 灵敏度分析 imf分量 振动信号 供油参数 柴油机
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基于IMF能量矩和SVM的煤矸识别 被引量:17
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作者 窦希杰 王世博 +1 位作者 谢洋 宣统 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第24期39-45,共7页
针对综放工作面的煤矸识别问题,提出了一种基于固有模态函数(IMF)能量矩和支持向量机(SVM)的煤矸识别方法。使用仿真信号验证了该方法所提取的IMF能量矩可以反映信号的能量沿时间轴的分布情况,相较于IMF能量可以更好地表征信号的特征。... 针对综放工作面的煤矸识别问题,提出了一种基于固有模态函数(IMF)能量矩和支持向量机(SVM)的煤矸识别方法。使用仿真信号验证了该方法所提取的IMF能量矩可以反映信号的能量沿时间轴的分布情况,相较于IMF能量可以更好地表征信号的特征。使用该方法进行煤矸识别时,对放顶煤过程中采集到的顶煤和矸石冲击液压支架的振动信号进行集合经验模态分解分解(EEMD),得到若干个IMF,根据分解结果提取包含振动信号主要信息的前8个IMF分量,进一步计算其能量矩,将待测样本信号的IMF能量矩作为特征向量输入训练好的支持向量机进行放煤和放矸石两种工况的识别。试验结果表明,该方法能有效的完成对煤矸振动样本数据的识别,平均识别准确率达到90%。 展开更多
关键词 放顶煤 煤矸识别 集合经验模态分解(EEMD) 固有模态函数(imf) 能量矩 支持向量机(SVM)
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基于加权IMF对时间序列相似匹配 被引量:1
9
作者 孙汝儒 肖迪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3664-3666,共3页
经验模态分解(EMD)算法非常适合非稳定序列信号、非线性序列信号以及复杂信号的分解,具有很高的噪声比。序列信号经过EMD分解为本征模函数(IMF)以及残差序列,所分解出来的IMF包含了原序列信号不同时间尺度的局部特征信号,是整个原序列的... 经验模态分解(EMD)算法非常适合非稳定序列信号、非线性序列信号以及复杂信号的分解,具有很高的噪声比。序列信号经过EMD分解为本征模函数(IMF)以及残差序列,所分解出来的IMF包含了原序列信号不同时间尺度的局部特征信号,是整个原序列的"去杂"反映。针对IMF所包含的不同尺度的特征这一特性,给出用EMD分解原始序列信号,提取其全部有限个本征模函数和残差序列,根据不同的IMF所包含原序列的特征信息量的大小引入信息权重w,然后通过欧氏距离对各个序列不同IMF序列进行相似匹配判定,最后通过综合各个IMF所占权重综合判定时间序列的相似匹配。实验结果表明,基于IMF对时间序列相似匹配和直接对原时间序列进行匹配,前者首先对时间序列进行分解,去掉其噪声等干扰,提取出IMF间接进行加权匹配,提高了时间序列的模式匹配精度,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 经验模态分解算法 本征模函数 本征模函数加权 相似模式匹配
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全矢IMF信息熵用于高速列车转向架故障诊断 被引量:8
10
作者 李亚兰 金炜东 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期874-879,1030,共7页
针对高速列车转向架振动信号具有非线性、非平稳的特征,以及单通道故障诊断带来的信息不完整问题,提出了一种多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,简称MEMD)和全矢本征模态函数(intrinsic mode function,简称I... 针对高速列车转向架振动信号具有非线性、非平稳的特征,以及单通道故障诊断带来的信息不完整问题,提出了一种多元经验模态分解(multivariate empirical mode decomposition,简称MEMD)和全矢本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)信息熵相结合的高速列车故障特征提取方法。首先,使用MEMD方法对同源双通道的振动信号进行分解,得到一系列的2元本征模态函数;其次,分别计算前6个IMF的全矢IMF信息熵,通过特征评价方法进行特征维数约简;最后,将得到的特征向量作为支持向量机的输入来识别转向架的故障类型。实验结果表明,该方法能有效提高转向架的故障识别率,最高可达到100%,验证了全矢IMF信息熵在高速列车故障诊断中的可行性。 展开更多
关键词 高速列车转向架 多元经验模态分解 本征模态函数 全矢imf信息熵 特征评价 支持向量机
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漏表面波IMF_(1)能量识别无砟轨道脱空适用性研究
11
作者 马嘉霈 袁笙哲 +3 位作者 肖军华 李航 潘越 苏志鹏 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期850-858,1033,1034,共11页
为了研究漏表面波法对高铁无砟轨道层间脱空检测的适用性,建立脱空特征指标,通过含层间脱空的板式无砟轨道实尺模型进行试验,建立空气‑无砟轨道耦合有限元模型,分析不同工况下的冲击响应声场分布特征;进一步对漏表面波信号进行希尔伯特... 为了研究漏表面波法对高铁无砟轨道层间脱空检测的适用性,建立脱空特征指标,通过含层间脱空的板式无砟轨道实尺模型进行试验,建立空气‑无砟轨道耦合有限元模型,分析不同工况下的冲击响应声场分布特征;进一步对漏表面波信号进行希尔伯特‑黄变换,保留高频特征信号至第1阶本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF_(1)),分解低频干扰信号至高阶本征模函数,提出以IMF_(1)能量为特征指标的层间脱空判识方法。研究结果表明:随着脱空长度和脱空至荷载冲击点距离的增大,漏表面波IMF_(1)能量分布呈现正相关变化趋势;IMF_(1)能量对CRTSII型板式无砟轨道板中CA砂浆层脱空0.2~0.5 m较为敏感,基于漏表面波的CA砂浆层脱空检测具备一定理论可行性。 展开更多
关键词 板式无砟轨道 脱空识别 漏表面波 本征函数 第1阶本征模函数能量
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GIS不同耦合方式下注入脉冲的加权IMF局放信号等效性
12
作者 董冰冰 李康 +3 位作者 高常胜 刘贯科 戴喜良 夏云峰 《电力工程技术》 北大核心 2024年第4期95-103,共9页
注入脉冲模拟局放是气体绝缘金属封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)特高频(ultra high frequency,UHF)局放监测装置功能校验的主要方法,由于现场校验脉冲注入的耦合方式不同,模拟局放与实际局放等效性规律尚不明确,无法保证... 注入脉冲模拟局放是气体绝缘金属封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)特高频(ultra high frequency,UHF)局放监测装置功能校验的主要方法,由于现场校验脉冲注入的耦合方式不同,模拟局放与实际局放等效性规律尚不明确,无法保证监测装置功能校验的有效性。文中首先建立126 kV GIS典型局放缺陷(尖端、悬浮、绝缘子气泡)和内/外置式脉冲注入UHF局放检测平台,并对UHF信号有效脉冲进行归一化提取;接着提出基于经验模态分解的加权本征模函数(intrinsic mode functions,IMF)信号处理方法,通过计算局放信号欧式距离平均值和最大值表征其等效性;最后与常规信号偏差法进行对比验证。研究表明,相较于常规信号等效性分析方法,加权IMF法可有效解决UHF信号波形局部差异较大的问题;使用内置传感器脉冲注入的模拟局放信号与悬浮局放信号等效性最高,局放信号的欧式距离平均值M_(e)和最大值M_(a)分别为3.82%和10.28%。因此,UHF监测装置功能校验可采用恒定参数注入脉冲代替悬浮缺陷,且模拟局放可优先选择内置UHF传感器注入脉冲。文中研究可为UHF局放监测装置功能校验的脉冲注入方法提供参考。 展开更多
关键词 注入脉冲 局放模拟 经验模态分解 信号等效性分析 本征模函数(imf) 欧式距离
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基于柴油机曲轴瞬时转速信号EEMD分解的失火故障诊断 被引量:2
13
作者 黄英 李准 +2 位作者 王健 刘辰 胡博睿 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第4期384-390,共7页
对于十缸V型柴油机单缸失火和双缸失火这两类故障,提出了基于曲轴瞬时转速信号的集合经验模态分解的故障诊断策略.该策略考虑到多个转速工况对失火故障诊断的影响,根据柴油机喷油提前角将实车实时采集到该转速下的数据划分为正常、单缸... 对于十缸V型柴油机单缸失火和双缸失火这两类故障,提出了基于曲轴瞬时转速信号的集合经验模态分解的故障诊断策略.该策略考虑到多个转速工况对失火故障诊断的影响,根据柴油机喷油提前角将实车实时采集到该转速下的数据划分为正常、单缸失火和双缸失火这三个工况区间.通过多循环平均方法对三个工况区间数据进行预处理,并通过集合经验模态分解方法分解,该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数.通过集合经验模态分解得到每个本征模态函数幅值的异常波动,确定包含故障信息的本征模态函数,为了进一步提取特征,需对该本征模态函数进行快速傅里叶变换,根据主频分量的幅值,得到故障特征.最后在多个转速工况下进行上述诊断流程,得出各个转过速工况的诊断准确率,实现了诊断算法的转速工况敏感性分析.实验结果表明该方法能有效提取故障特征,实现了十缸柴油机基于多个瞬时转速的失火故障诊断. 展开更多
关键词 柴油机 失火故障诊断 集合经验模态分解(EEMD) 曲轴瞬时转速 特征提取 本征模态函数(imfs) 快速傅里叶变换(FFT)
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基于CEEMDAN和频谱时间图卷积网络的电力负荷预测方法 被引量:1
14
作者 朱莉 夏禹 +1 位作者 朱春强 邓凡 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期339-349,共11页
针对电力负荷数据存在非平稳性且传统预测模型不能精确获取时序负荷数据的空间相关性和时间依赖性,导致预测精度低的问题,设计并实现一种基于完全集成经验模式分解的自适应噪声完备性(CEEMDAN)和频谱图卷积网络的电力负荷预测方法。首... 针对电力负荷数据存在非平稳性且传统预测模型不能精确获取时序负荷数据的空间相关性和时间依赖性,导致预测精度低的问题,设计并实现一种基于完全集成经验模式分解的自适应噪声完备性(CEEMDAN)和频谱图卷积网络的电力负荷预测方法。首先使用CEEMDAN将目标负荷序列分解为多个本征模态分量(IMF),通过计算模糊熵对IMF进行重构;然后使用频谱时间图卷积网络对重构后分量的空间相关性和时间依赖性进行挖掘,得到各分量的预测结果;最后将各分量的预测结果线性相加得到最终预测结果。实验结果表明,所提方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差3个评价指标分别达到了0.72 KW、0.89 KW、0.92%,相较于对比模型StemGnn、TCN、LSTM、Informer、FEDformer,预测精度分别提高了37.9%、17.2%、20.8%、22.5%、12.1%。证明本文所提出的预测方法可以有效降低非平稳性对预测结果的影响,精确获取时序负荷数据的空间相关性和时间依赖性,提高预测精度。 展开更多
关键词 电力负荷预测 经验模态分解 本征模态分量 图卷积网络 模糊熵
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基于整体经验模态分解和支持向量回归的北京市PM2.5预测 被引量:19
15
作者 秦喜文 刘媛媛 +3 位作者 王新民 董小刚 张瑜 周红梅 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期563-568,共6页
为了更好地掌握大气中PM2.5浓度的变化规律,利用EEMD-SVR混合模型对该地区的PM2.5浓度值进行了短期预测。首先,通过采用整体经验模态分解(EEMD)方法分析北京市PM2.5,把原始时间序列分解成多个固有模态函数和趋势项;然后,对各阶固有模态... 为了更好地掌握大气中PM2.5浓度的变化规律,利用EEMD-SVR混合模型对该地区的PM2.5浓度值进行了短期预测。首先,通过采用整体经验模态分解(EEMD)方法分析北京市PM2.5,把原始时间序列分解成多个固有模态函数和趋势项;然后,对各阶固有模态函数进行周期性分析,揭示了北京市PM2.5的周期性变化特点;最后,对经过EEMD分解后的各阶固有模态函数和趋势项用支持向量机回归(SVR)方法进行预测。结果表明,EEMD-SVR混合模型比单一的SVR模型预测精度更高。 展开更多
关键词 整体经验模态分解 固有模态函数 周期性 支持向量机回归
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基于EMD的灰色模型的疲劳剩余寿命预测方法研究 被引量:31
16
作者 徐东 徐永成 +2 位作者 陈循 李兴林 杨拥民 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期104-110,共7页
工程上的振动信号多为非线性非平稳信号,为了利用工程振动信号预测机械产品的疲劳剩余寿命,提出改进的经验模态分解方法对振动信号进行分解,分离故障特征频率到某本征模态函数中,计算全寿命周期各阶段故障特征频率所在本征模态函数的均... 工程上的振动信号多为非线性非平稳信号,为了利用工程振动信号预测机械产品的疲劳剩余寿命,提出改进的经验模态分解方法对振动信号进行分解,分离故障特征频率到某本征模态函数中,计算全寿命周期各阶段故障特征频率所在本征模态函数的均方根值、峭度等时域特征指标,将其作为刻画机械产品健康状态的退化特征量,形成退化特征量序列,根据经验设定机械产品完全失效对应的退化特征量阈值。用退化特征量序列训练灰色模型,然后用训练好的灰色模型预测退化特征量的变化趋势,判断不同退化特征量用于刻画机械产品退化过程的可行性,估计可用退化特征量达到退化特征量阈值的时间并据此预测机械产品的剩余疲劳寿命。通过6205深沟球轴承全寿命周期振动信号对其进行验证,结果表明,可用的退化特征量结合该方法可以有效地预测小型球轴承的疲劳剩余寿命。 展开更多
关键词 经验模态分解 本征模态函数 灰色模型 疲劳剩余寿命预测 寿命模型
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基于EMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法 被引量:131
17
作者 张超 陈建军 郭迅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期216-220,共5页
针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平... 针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可以通过计算不同振动信号的EMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机(support vector machine,SVM),判断齿轮的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。 展开更多
关键词 经验模态分解 本征模函数 能量熵 支持向量机 故障诊断
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基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法 被引量:33
18
作者 王玉静 康守强 +3 位作者 张云 刘学 姜义成 Mikulovich V I 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期595-600,共6页
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,... 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。 展开更多
关键词 信号处理 状态识别 非平稳信号 集合经验模态分解(EEMD) 敏感固有模态函数(imf)
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基于经验模态分解的WVD交叉项抑制法 被引量:9
19
作者 蔡艳平 李艾华 +2 位作者 李仁兵 李喜来 白向峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期271-273,共3页
针对Wigner-Ville分布(WVD)存在交叉项的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法,将EMD得到的各固有模态函数去伪后进行WVD计算,将WVD分析结果线性叠加后重构出原始信号的WVD时频分布。仿真结果表明,该方法能有效抑制... 针对Wigner-Ville分布(WVD)存在交叉项的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法,将EMD得到的各固有模态函数去伪后进行WVD计算,将WVD分析结果线性叠加后重构出原始信号的WVD时频分布。仿真结果表明,该方法能有效抑制时频分布的交叉项,保证WVD的时频聚集性,分析信号的调幅调频现象。 展开更多
关键词 WIGNER-VILLE分布 交叉项 经验模态分解 固有模态函数 伪分量
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适用于电力系统非平稳功率振荡信号特征提取的自适应迭代滤波算法研究 被引量:10
20
作者 杨德友 王博 +2 位作者 蔡国伟 刘铖 孙正龙 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第20期5431-5439,5719,共9页
规模化新能源并网及大容量电力电子设备的应用使得电力系统功率振荡表征出很强非平稳特性。该文提出了一种适用于电力系统非平稳功率振荡信号特征提取的自适应迭代滤波算法。自适应迭代滤波算法利用Fokker-Planck方程构建滤波函数,经滤... 规模化新能源并网及大容量电力电子设备的应用使得电力系统功率振荡表征出很强非平稳特性。该文提出了一种适用于电力系统非平稳功率振荡信号特征提取的自适应迭代滤波算法。自适应迭代滤波算法利用Fokker-Planck方程构建滤波函数,经滤波筛选获取具有平稳特征的本征模态分量,算法具有坚实的数学基础,能够有效避免经验模态分解算法存在的模态混叠问题。首先利用自适应迭代滤波算法分解得到振荡分量,对各分量进行Hilbert变换,实现振荡特征参数的提取。测试信号、仿真信号及实测数据分析结果证明了该文方法的有效性,与经验模态分解的对比结果充分验证了该方法在电力系统非平稳功率振荡特征提取中的强适应性。 展开更多
关键词 非平稳振荡 本征模态 迭代滤波 FOKKER-PLANCK方程 HILBERT变换
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