基于NMD算法的水电高占比电网低频振荡模态辨识

1

作者 张虹 孙方亮 +2 位作者 徐志豪 张桉宁 王宇轩 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期219-228,共10页

水电高占比电网中的调速控制问题会导致低于0.1 Hz的超低频振荡,与低频振荡混合加大了低频振荡参数辨识的难度。因此本文提出一种基于自适应的时频分析方法-非线性模态分解(Nonlinear mode decomposition,NMD)来对低频振荡进行参数识别... 水电高占比电网中的调速控制问题会导致低于0.1 Hz的超低频振荡,与低频振荡混合加大了低频振荡参数辨识的难度。因此本文提出一种基于自适应的时频分析方法-非线性模态分解(Nonlinear mode decomposition,NMD)来对低频振荡进行参数识别。该方法能够根据信号结构提取时频脊线,估得谐波参数,辨别出对应分量真谐波,消除虚假模态分量。并利用提取出分量的频谱熵特征来设定一个停止分解准则,使分解出的非线性模态分量(Nonlinear mode,NM)具备实际物理意义。对每个NM分量进行Hilbert变换(Hilbert transform,HT)求取振荡参数。最后通过自合成测试信号仿真算例、四机二区系统仿真算例和电网实测算例验证所提方法可行性和有效性。 展开更多

关键词 水电高占比 超低频振荡 时频分析 非线性模态分解 HILBERT变换

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基于PSO-ChOA优化的轴流风机故障诊断模型

2

作者 吕亚楠 赵康 +1 位作者 马草原 郑璐 《机电工程》 北大核心 2025年第2期373-386,共14页

传统的风机故障诊断技术依赖大量的历史数据,在参数优化和算法选择上存在早熟收敛问题,且在风机故障诊断过程中需要精确采集信号,但实际应用中受限于传感器安装条件,影响了数据的准确性和诊断的有效性。针对这些问题,提出了一种融合改... 传统的风机故障诊断技术依赖大量的历史数据,在参数优化和算法选择上存在早熟收敛问题,且在风机故障诊断过程中需要精确采集信号,但实际应用中受限于传感器安装条件,影响了数据的准确性和诊断的有效性。针对这些问题,提出了一种融合改进粒子群优化算法(PSO)与黑猩猩优化算法(ChOA)混合优化策略(PSO-ChOA)的VMD-CNN-Transformer模型,应用于轴流风机故障诊断。首先,通过仿真和实验获取了七种风机典型电气故障信号和三种离心风机轴承故障信号,并进行了预处理以满足算法训练要求;然后,使用PSO对ChOA的狩猎搜索阶段进行了优化,减少了人为设定参数对模型训练的影响,通过构建23个标准测试函数,分析了PSO-ChOA算法在收敛速度和全局优化上的优势;最后,利用变分模态分解(VMD)提取了故障特征,并利用卷积神经网络-Transformer(CNN-Transformer)模型进行了分类,采用实例分析了该模型在处理非线性和高维数据时的强大能力。研究结果表明:相较于传统算法,PSO-ChOA算法在收敛速度上的优势显著,能够更快地跳出局部最优,避免早熟收敛,同时保持较高的搜索精度,最终找到更接近全局最优的解;采用PSO-ChOA优化的VMD-CNN-Transformer模型在风机故障诊断任务中达到了97.76%的准确率,较VMD-CNN-Transformer方法,准确率提升了6.64%;PSO-ChOA在参数优化领域的应用潜力,为工业设备故障诊断研究提供了新的视角。 展开更多

关键词 离心式风机 复杂非线性信号 粒子群优化 黑猩猩优化算法 卷积神经网络-Transformer模型 变分模态分解

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基于故障电流变化趋势的有源配网高阻故障检测

3

作者 王毅钊 王晓卫 +4 位作者 魏向向 田影 王雪 岳阳 张志华 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第3期78-84,共7页

当有源配网中发生高阻故障时,电弧电流易与电容投切或负荷投切所产生的电流特征相混淆,且高阻故障电流特征微弱,易受到噪声和谐波的干扰,这将导致现有弧光高阻故障检测方法检测精度降低。为了准确检测高阻电弧故障,提出一种基于电弧变... 当有源配网中发生高阻故障时,电弧电流易与电容投切或负荷投切所产生的电流特征相混淆,且高阻故障电流特征微弱,易受到噪声和谐波的干扰,这将导致现有弧光高阻故障检测方法检测精度降低。为了准确检测高阻电弧故障,提出一种基于电弧变化趋势和非线性最小二乘法的高阻电弧故障检测方法。采用首先利用变分模态分解算法(variational mode decomposition,VMD)处理零序电流后,再进行加窗快速傅里叶变换(windowed fast fourier transform,WFFT)提取电流幅值;利用非线性最小二乘法定量表示电弧电流的变化趋势;依据非线性函数的系数差异判断是否发生高阻电弧故障。大量仿真验证表明,所提方法不受噪声影响,具有一定的鲁棒性。 展开更多

关键词 高阻故障 变分模态分解 加窗快速傅里叶变换 非线性最小二乘法

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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

4

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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考虑螺栓预紧力差异的箭体连接结构动力学响应分析 被引量：1

5

作者 孙伟程 关振群 +1 位作者 潘嘉诚 曾岩 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期59-69,共11页

针对广泛地应用在航空航天箭体结构中的螺栓法兰连接结构的动力学响应特征会显著受到螺栓预紧力大小影响的问题,在螺栓法兰连接结构不同工况下螺栓预紧力出现差异时,研究箭体连接结构的静动力学响应特征。通过对特定的筒壳螺栓法兰连接... 针对广泛地应用在航空航天箭体结构中的螺栓法兰连接结构的动力学响应特征会显著受到螺栓预紧力大小影响的问题,在螺栓法兰连接结构不同工况下螺栓预紧力出现差异时,研究箭体连接结构的静动力学响应特征。通过对特定的筒壳螺栓法兰连接结构,基于有限元分析和敲击试验来提出一套考虑螺栓预紧力差异的箭体连接结构动力学响应分析方法。并由此研究螺栓松动时的响应特征,基于互补集合经验模态分解算法设计一种新的螺栓松动探测流程,可以量化螺栓发生松动时连接结构的中高频段频响幅值升高的特征,能无损快速地识别松动工况的发生。 展开更多

关键词 螺栓法兰 非线性刚度 耦合振动 螺栓松动识别 螺栓预紧力 互补集合经验模态分解

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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

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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EMD和非线性峭度的齿轮故障诊断 被引量：18

7

作者 张德祥 汪萍 +1 位作者 吴小培 高清维 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期56-61,161,共6页

采用经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和非线性峭度的统计特性对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用EMD分解获得振动响应信号的本征模式函数,用非线性Tea-ger能量算子计算每个本征模式函... 采用经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和非线性峭度的统计特性对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用EMD分解获得振动响应信号的本征模式函数,用非线性Tea-ger能量算子计算每个本征模式函数的瞬时能量,并对本征模式函数进行系数的非线性峭度计算,提取系统的特征信息。仿真结果表明,用经验模式分解和非线性峭度可实现在线监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高了故障检测的可靠性。 展开更多

关键词 齿轮箱振动响应信号 经验模式分解 本征模式函数 非线性峭度 故障诊断

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基于经验模态分解的混沌噪声背景下弱信号检测与信号提取 被引量：11

8

作者 陈志新 徐金梧 +1 位作者 杨德斌 章立军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2006年第2期220-224,共5页

基于经验模态分解方法,研究了在强混沌噪声背景下进行弱信号的检测与信号提取。对仿真信号的研究表明:用该方法可以直接提取出微弱的偶然性和周期性冲击时域信号,对弱谐波信号可能不能直接提取,但可以直接提取出其频率特征,这些弱冲击... 基于经验模态分解方法,研究了在强混沌噪声背景下进行弱信号的检测与信号提取。对仿真信号的研究表明:用该方法可以直接提取出微弱的偶然性和周期性冲击时域信号,对弱谐波信号可能不能直接提取,但可以直接提取出其频率特征,这些弱冲击信号和弱谐波信号完全淹没在强的混沌噪声背景信号中,无论从时域上还是频域上基本上都看不出来。对齿轮箱的实际信号的研究也表明:尽管某些故障信号有时极其微弱,EMD方法也能有效地实现这些非线性非平稳信号的分离和提取,从而为机械设备故障诊断提供直观的有效的参考。 展开更多

关键词 经验模态分解 弱信号 非线性非平稳信号 混沌信号

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非线性调频模态分解-同步提取变换方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：8

9

作者 李志农 胡志峰 +2 位作者 毛清华 张旭辉 陶俊勇 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1324-1330,共7页

传统同步提取变换(SET)方法在处理多分量非平稳复杂信号时,各相邻分量的瞬时频率差要大于窗函数频率支撑范围的2倍,否则时频结果易发生频率混叠,而工程信号常常难以满足。此外,在处理高噪的复杂信号时,其时频分辨率往往不理想。针对此不... 传统同步提取变换(SET)方法在处理多分量非平稳复杂信号时,各相邻分量的瞬时频率差要大于窗函数频率支撑范围的2倍,否则时频结果易发生频率混叠,而工程信号常常难以满足。此外,在处理高噪的复杂信号时,其时频分辨率往往不理想。针对此不足,将非线性调频模态分解(VNCMD)引入SET中,提出一种VNCMD-SET的故障诊断方法。利用VNCMD通过结合解调手段以及变分模态分解的联合优化方案来有效处理频率临近甚至交叉的非平稳信号,对故障信号进行分解重构,对该重构信号进行SET处理。将所提方法与传统SET方法进行对比研究,并进行实验验证。仿真和实验结果表明:VNCMD-SET方法明显优于传统SET方法,克服了传统SET方法的不足;VNCMD-SET方法能有效提取出故障信号的频率特征,且不发生混叠,同时具有一定的抗噪性能。 展开更多

关键词 滚动轴承 非线性调频模态分解 同步提取变换 故障诊断

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基于CEMD的燃油消耗率提取方法 被引量：3

10

作者 王小飞 曲建岭 +2 位作者 高峰 姚凌虹 孙文柱 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期902-907,992,共6页

针对飞参系统记录的剩余燃油信号量化噪声较大且呈非线性、非平稳性的特点以及经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)中存在的模态混叠给燃油消耗率提取带来的问题,提出了基于复数据经验模态分解(complex empirical mode ... 针对飞参系统记录的剩余燃油信号量化噪声较大且呈非线性、非平稳性的特点以及经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)中存在的模态混叠给燃油消耗率提取带来的问题,提出了基于复数据经验模态分解(complex empirical mode decomposition,简称CEMD)的燃油消耗率提取方法。首先,提取记录信号中的关键信息,并利用非线性支持向量回归构造与真实信号形态上接近的模拟信号;然后,在CEMD中利用模拟信号来指导记录信号同步分解以减小模态混叠;最后,从分解结果中估算真实的剩余燃油信息并对其求一阶导数得到燃油消耗率。仿真结果表明,该方法相对于其他方法具有明显的性能优势,可以提取出精确的燃油消耗率参数。 展开更多

关键词 经验模态分解 模态混叠 复数据经验模态分解 非线性支持向量回归 燃油消耗率

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基于非线性模式分解的旋转机械复合故障特征提取方法 被引量：2

11

作者 杨宇 李鑫 +1 位作者 潘海洋 程军圣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第24期2947-2953,共7页

针对旋转机械复合故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于非线性模式分解(NMD)的故障特征提取方法。该方法首先通过NMD将振动信号分解为若干个具有实际物理意义的非线性模态(NM)分量和一个残余分量之和,然后对各NM分量采用包络谱分析... 针对旋转机械复合故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于非线性模式分解(NMD)的故障特征提取方法。该方法首先通过NMD将振动信号分解为若干个具有实际物理意义的非线性模态(NM)分量和一个残余分量之和,然后对各NM分量采用包络谱分析提取故障特征。仿真信号的分析结果验证了NMD方法的优越性,在此基础上将NMD方法应用于旋转机械复合故障诊断中,实验数据的分析结果表明,该方法能有效提取出旋转机械复合故障的特征。 展开更多

关键词 非线性模式分解(nmd) 谐波辨识 旋转机械复合故障诊断 特征提取

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经验模式分解及其应用研究 被引量：10

12

作者 王建国 王孝通 徐晓刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期120-124,共5页

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种完全由数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,它将数据分解成具有物理意义的几个内蕴模式函数分量。介绍了一维EMD、二维EMD的基本概念、主要算法及其主要应用,指出了EMD的主... 经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种完全由数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,它将数据分解成具有物理意义的几个内蕴模式函数分量。介绍了一维EMD、二维EMD的基本概念、主要算法及其主要应用,指出了EMD的主要优点和缺点,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 内蕴模式函数 非线性时变信号

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固体潮时频分析新方法 被引量：8

13

作者 周挚 山秀明 +6 位作者 梁虹 杜爱明 全海燕 张婕 杜昌寿 杨配新 杨胜梅 《地震研究》 CSCD 北大核心 2005年第4期334-339,共6页

对传统时频分析方法的特点和局限性作了介绍。采用Huang-H ilbert Transform ation方法分析了固体潮数据,即利用经验模态分解,将复杂信号分解成有限个本征模态函数之和,求取三维时频空间的H ilbert谱。仿真实验和重力固体潮实例分析表明... 对传统时频分析方法的特点和局限性作了介绍。采用Huang-H ilbert Transform ation方法分析了固体潮数据,即利用经验模态分解,将复杂信号分解成有限个本征模态函数之和,求取三维时频空间的H ilbert谱。仿真实验和重力固体潮实例分析表明,该方法适用于调频调幅信号特征的提取。 展开更多

关键词 固体潮 非线性非平稳信号 时频分析 HHT 经验模态分解 HILBERT变换

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基于经验模态分解的年径流组合预测模型 被引量：7

14

作者 王永文 付娟 +1 位作者 金菊良 蒋尚明 《水电能源科学》 北大核心 2010年第10期16-18,12,共4页

针对年径流量时间序列非线性、非平稳的问题,采用经验模态分解法(EMD)实现对年径流的多时间尺度、多层次分解,获得简单且平稳性较好的分量,分别选择合适模型对各分量不同变化规律进行合理预测分析,再将各分量预测值结合,重构原始序列年... 针对年径流量时间序列非线性、非平稳的问题,采用经验模态分解法(EMD)实现对年径流的多时间尺度、多层次分解,获得简单且平稳性较好的分量,分别选择合适模型对各分量不同变化规律进行合理预测分析,再将各分量预测值结合,重构原始序列年径流预测值,进而建立基于EMD的年径流组合预测模型,并应用于桂江流域年径流预测中。结果表明,该模型预测结果稳定可靠、精度较高,具有推广应用价值。 展开更多

关键词 经验模态分解法 年径流预测 组合预测模型 Empirical mode decomposition Based ANNUAL RUNOFF Prediction model 预测值 多时间尺度 原始序列 预测结果 预测分析 应用价值 时间序列 年径流量 层次分解 变化规律 平稳性 非线性 非平稳

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一种旋转机械系统耦合故障诊断的新方法 被引量：7

15

作者 焦卫东 蒋永华 +1 位作者 施继忠 王晓燕 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1449-1456,共8页

旋转机械系统中,与转子振动响应相关的裂纹非线性开/合行为以及动-静件瞬态碰摩接触或齿轮啮合冲击、机座松动等缺陷或故障均会激起非线性振动,且不同的故障激励源相互作用,导致复杂的故障耦合形态,增加了故障诊断的难度。为此提出一种... 旋转机械系统中,与转子振动响应相关的裂纹非线性开/合行为以及动-静件瞬态碰摩接触或齿轮啮合冲击、机座松动等缺陷或故障均会激起非线性振动,且不同的故障激励源相互作用,导致复杂的故障耦合形态,增加了故障诊断的难度。为此提出一种基于本征模函数能量矩-灰色关联分析的旋转机械系统耦合故障诊断方法。应用能量矩测度,从振动响应信号的经验模态分解本征模函数中分别抽取特征,然后进一步利用灰色关联分析对耦合故障的关联特性进行定量评价,从而实现复杂耦合故障模式的识别。仿真与实验研究结果验证了方法的有效性。而且,利用本方法可以对故障的严重程度进行排序,可以有力地支持合理的维修决策的制定。 展开更多

关键词 经验模态分解 本征模函数能量矩 灰色关联分析 非线性振动 故障耦合

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基于非线性阻尼识别的螺栓连接检测技术 被引量：4

16

作者 艾延廷 刘成明 +1 位作者 王志 田晶 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期138-143,180,共7页

螺栓连接质量是影响机械结构装配质量的关键,研究快捷、有效的检测技术具有重要意义。根据能量守恒定律,推导出螺栓连接接触面非线性阻尼识别公式。基于系统动力学特性与经验模态分解(EMD)相结合的方法,确定出用于阻尼识别的系统敏感固... 螺栓连接质量是影响机械结构装配质量的关键,研究快捷、有效的检测技术具有重要意义。根据能量守恒定律,推导出螺栓连接接触面非线性阻尼识别公式。基于系统动力学特性与经验模态分解(EMD)相结合的方法,确定出用于阻尼识别的系统敏感固有频率。以L型梁为研究对象进行实验,并利用希尔伯特变换方法和建立的非线性阻尼识别公式,得到系统的黏性阻尼比以及非线性阻尼比。研究表明,螺栓扭矩的变化对系统固有频率影响较小,而对系统阻尼的影响显著,尤其是对黏性阻尼比的影响较明显;当螺栓发生松动时系统的黏性阻尼比会发生明显的非线性变化,即由0.1225跃升至0.2587,相对增加了111.18%,从而验证了基于非线性阻尼变化检测螺栓连接质量的有效性。 展开更多

关键词 螺栓连接 非线性阻尼 希尔伯特变换 经验模态分解 结合面

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基于经验模态分解的聚焦超声非线性声场检测 被引量：5

17

作者 郑慧峰 曹文旭 +2 位作者 王月兵 于群 方漂漂 《计量学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期616-620,共5页

为精确检测聚焦超声声场中的谐波成分并得到谐波分布规律,开展了对聚焦超声非线性声场检测的研究,提出基于经验模态分解的聚焦超声谐波检测方法。首先对声场信号进行经验模态分解;然后利用噪声判断准则判断出固有模态函数(IMF)中的噪声... 为精确检测聚焦超声声场中的谐波成分并得到谐波分布规律,开展了对聚焦超声非线性声场检测的研究,提出基于经验模态分解的聚焦超声谐波检测方法。首先对声场信号进行经验模态分解;然后利用噪声判断准则判断出固有模态函数(IMF)中的噪声分量,滤除噪声分量后将剩余的IMF分量予以重新组合;最后对新信号进行傅里叶变换,得到各次谐波的幅值。结果表明:它能较好地抑制噪声,相比于传统的检测方法可获得更平滑的谐波分布;该方法对开展谐波成像、医学超声检测具有重要意义。 展开更多

关键词 计量学 非线性声场检测 经验模态分解 聚焦超声

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旋转机械状态非线性特征提取及状态分类 被引量：5

18

作者 李江 李春 +1 位作者 许子非 金江涛 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期65-74,共10页

为提取淹没于环境和结构噪声下风力机轴承故障信号,基于能量追踪法,提出改进变分模态分解法(improved variational mode decomposition, IVMD),并采用粒子群算法求解最优约束因子,获取准确模态分量;摒弃传统对故障特征频分量的提取,基... 为提取淹没于环境和结构噪声下风力机轴承故障信号,基于能量追踪法,提出改进变分模态分解法(improved variational mode decomposition, IVMD),并采用粒子群算法求解最优约束因子,获取准确模态分量;摒弃传统对故障特征频分量的提取,基于非线性分形理论提出多重分形谱特征因子(multi-fractal spectrum,MFC)以选取最具非线性特征的模态分量,以不同故障程度及状态的轴承加速度信号为对象,采用优化递归变分模态分解获取多分量,通过多重分形谱特征因子最大值选取有效信息分量,通过支持向量机进行故障分类。结果表明优化递归变分模态分解可准确分解振动信号至不同频段,以便故障信息提取;多重分形谱特征因子与信噪比呈正相关,以其最大值选取的分量具备更多有效信息;对IVMD-MFC所选取非线性分量,通过8种非线性特征值构建特征矩阵,通过BP神经网络实现故障分类,诊断准确度达97.5%。表明所提出方法可对不同故障程度的轴承状态进行区分。 展开更多

关键词 变分模态分解 非线性 信息提取 状态分类

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SINS初始对准中光纤陀螺EMD滤波 被引量：4

19

作者 王延东 杨春雷 董文辉 《中国光学》 EI CAS CSCD 2015年第6期933-941,共9页

为了实现低成本SINS初始对准,降低对准过程复杂程度,提高系统对准精度,缩短对准时间,本文引入了EMD滤波技术。首先,采集IMU输出信号,根据EMD算法将信号分解为IMF簇,按照CMSE标准对信号进行重构,完成信号滤波处理;接着,按照AR模型对经EM... 为了实现低成本SINS初始对准,降低对准过程复杂程度,提高系统对准精度,缩短对准时间,本文引入了EMD滤波技术。首先,采集IMU输出信号,根据EMD算法将信号分解为IMF簇,按照CMSE标准对信号进行重构,完成信号滤波处理;接着,按照AR模型对经EMD滤波前后的数据噪声进行建模;然后,分别利用原始信号和EMD降噪后信号进行SINS姿态粗对准;最后,根据IMU模型和SINS误差模型,采用零速对准方式,完成SINS精对准。实验结果表明:经EMD降噪后的信号粗对准精度为1.3°,精对准精度为0.87 mrad,精对准收敛时间为200 s。 展开更多

关键词 经验模态分解 光纤陀螺 非线性滤波 初始对准 捷联惯导

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ANSMD方法及其在齿轮故障诊断中的应用 被引量：3

20

作者 潘海洋 蒋婉婉 +1 位作者 郑近德 潘紫微 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期113-119,共7页

针对传统信号分析方法难以有效处理具有非平稳、非线性特性信号的问题,提出了一种自适应非线性稀疏模态分解方法(adaptive nonlinear sparse mode decomposition,ANSMD)。该方法通过将奇异局部线性算子约束到信号分解中,自适应地将一个... 针对传统信号分析方法难以有效处理具有非平稳、非线性特性信号的问题,提出了一种自适应非线性稀疏模态分解方法(adaptive nonlinear sparse mode decomposition,ANSMD)。该方法通过将奇异局部线性算子约束到信号分解中,自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的局部窄带分量,以局部窄带分量作为基函数进行迭代,从而逼近原始信号来完成信号的分解,进而得到具有完整时频分布的分量信号。通过仿真信号和齿轮裂纹故障信号进行试验验证,结果表明,相对于经验模态分解、局部特征尺度分解以及变分模态分解方法,ANSMD方法在抑制模态混叠、鲁棒性等方面具有明显的优势,并可以有效的诊断齿轮故障。 展开更多

关键词 信号处理 齿轮 故障诊断 自适应非线性稀疏模态分解(ANSMD)

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