完备总体平均局部特征尺度分解及其在转子故障诊断中的应用

作为对经验模态分解(EMD)的改进,局部特征尺度分解(LCD)也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解(EEMD)和完备的EEMD(CEEMD)等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IMF分量定义等。针对此,提出了一种完备的总体平均局部特征尺度分解(CELCD),并通过仿真信号将CELCD方法与CEEMD进行了对比,结果表明CELCD能够有效抑制LCD模态混淆,而且在抑制伪分量的产生,提高正交性和分量的精确性等方面具有一定的优越性。最后论文将CELCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性。     

基于VMD和中心频率的舰船辐射噪声特征提取方法研究EI北大核心CSCD

为了有效提取舰船辐射噪声的频率特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和中心频率的舰船辐射噪声特征提取方法。采用VMD方法将三类舰船辐射噪声分解为一组有限带宽固有模态函数(IMF),计算各阶IMF强度,选取能量较大的IMF作为研究对象,以最强IMF中心频率及能量较大的多个IMF中心频率作为特征参数对三类舰船辐射噪声进行特征提取;针对舰船辐射噪声频率特征提取难且不精准确的问题,采用VMD方法可以准确提取IMF中心频率,实现舰船辐射噪声的特征提取。通过数字仿真和实际舰船辐射噪声信号实验分析,并与基于集合经验模态分解(EEMD)的中心频率及高低频能量差方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取舰船辐射噪声中心频率,并实现不同类别舰船的分类识别。     

一种可用于故障诊断的信号处理方法——完备总体平均局部特征尺度分解

作为对经验模态分解（EMD）的改进,局部特征尺度分解（LCD）也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解（EEMD）和完备的EEMD（CEEMD）等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IMF分量定义等。针对此,论文提出了一种完备的总体平均局部特征尺度分解（CELCD）,并通过仿真信号将CELCD方法与CEEMD进行了对比,结果表明CELCD能够有效抑制LCD模态混淆,而且在抑制伪分量的产生,提高正交性和分量的精确性等方面具有一定的优越性。最后论文将CELCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性。     

基于EEMD的改进小波阈值算法在超声水表中的应用EI北大核心CSCD

针对超声水表在实际工作环境中容易受到噪声干扰从而导致计量精度下降的问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的改进小波阈值降噪算法。为了提高降噪效果,对小波阈值降噪算法进行了改进,构造了非线性阈值函数取代传统阈值函数,同时给出了一种分解尺度选择的方法。利用EEMD将流速信号分解为一系列的本征模态函数,通过改进小波阈值降噪算法对本征模态函数进行降噪处理,去除其中的噪声分量,为了验证该算法的适用性,将其与小波阈值降噪算法和时空滤波分析方法进行了比较。试验结果表明,以超声水表流速信号为降噪对象时,基于EEMD的改进小波阈值降噪算法具有较好的降噪效果。     

EEMD-ICA联合降噪的旋转机械故障信号检测方法

针对旋转机械前期故障信号微弱、易被噪声淹没、故障特征难以提取的问题,提出一种聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)相结合的故障特征提取方法.首先,运用EEMD理论将振动...     

基于CEEMD和GG聚类的电能质量扰动识别

提出一种基于完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和GG(gath-geva)聚类的电能质量扰动识别方法。CEEMD是一种对EEMD(ensemble empirical mode decomposition)的改进算法,其特点是向原始信号中以正负成对的形式加入白噪声,有利于减少重构信号中残余的辅助噪声;且在分解的每一个阶段都加入特殊噪声,计算一个唯一残差以得到每个IMF,因此分解的结果是完整的,优于EEMD。CEEMD不仅有效解决了EEMD的模态混叠的问题,同时也保留了EEMD处理非平稳信号的优势,再将CEEMD 分解的IMF分量的互近似熵值作为特征向量输入到GG模糊分类器中进行电能扰动的分类识别。为了验证该方法的有效性,进行了仿真和实测实验,结果表明,该方法有较好的频谱分离效果,且仅需要较少的迭代次数,减轻了计算成本。     

基于EEMD能量熵的激光超声微缺陷信号特征提取

激光超声技术具有非接触、频带宽和高时间空间分辨率等优势,被广泛应用于材料的微缺陷检测.基于总体经验模态分解(EEMD)解决模态混叠问题算法的特点,将其应用于激光超声信号的消噪处理;针对EEMD降噪时IMF分量选取的问题,设计提出了自适应选取IMF分量重构信号的算法,获取基于EEMD的激光超声微缺陷信号的自适应降噪方法,取得了较好的去噪效果;提出了基于EEMD能量熵的激光超声微缺陷信号特征提取分析方法,并计算各阶能量,成功地探测缺陷的大小.     

基于EEMD-Fast ICA-STFT的车用起动电机噪声源识别

提出基于集成经验模态分解(EEMD)、快速独立分量分析(Fast ICA)和短时傅里叶变换(STFT)的噪声源识别方法,对起动电机噪声信号进行声源识别研究。首先采用集成经验模态分解法将单一通道的电机噪声信号分解为一系列本征模态分量,随后用Fast ICA算法提取独立成分,最后利用短时傅里叶变换良好的时频分析特性,对Fast ICA分离结果进行时频分析,结合时频分析结果和电机噪声的先验知识,确定了各独立分量与电机不同噪声源的对应关系。     

基于频率截止的EEMD方法研究

为解决总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)中虚假IMF分量过多问题,提出了一种基于频率截止的EEMD方法。该方法采用一种新的IMF筛分终止条件--以信号自身的最小频率为EMD分解IMF分量的截止频率;然后将基于频率截止的IMF筛分终止条件引入EEMD分解。通过仿真和实测信号分析,并与EMD、EEMD分解结果比较得到,运用频率截止的EEMD方法不仅有效减少了虚假IMF分量的产生,使得分解的目的性更加明确,而且保证了EEMD分解出的IMF分量的完备性,更好地抑制了模态混叠现象。     

改进的EEMD方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法只考虑了噪声的幅值对分解结果的影响,而且添加的白噪声不能完全中和的问题,通过分析噪声的最大频率对分解结果的影响,提出一种改进的EEMD方法。将总体平均次数固定为2,然后对信号添加最大频率和幅值不同的噪声进行分解,遍历之后由分解结果的正交性系数判断分解效果,将正交性系数最小的作为最终分解结果,同时结合补充的EEMD(Complementary EEMD,CEEMD)方法降低残余噪声对分解结果的影响。通过仿真信号和实测信号分析,结果表明改进方法在抑制模态混淆和故障诊断方面较原始方法有一定优势。     

基于EEMD-SCBSS的岩石声发射信号去噪方法

针对岩石声发射(AE)信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点,提出了一种基于总体经验模态(EEMD)及单通道盲源分离(SCBSS)的AE信号滤波方法。将含有背景噪声的AE信号进行EEMD分解,得到一系列按频率从高到低排列的本征模函数(IMF);提取高频背景噪声信号与观测信号构建虚拟多通道观测信号;利用快速不动点优化算法(FastICA)对构建的虚拟多通道观测信号进行盲源分离(BSS),进而得到滤波后的AE信号。通过构造含噪声AE信号进行数值仿真实验及实测数据分析,将基于EEMD及SCBSS滤波方法与小波阈值滤波方法进行比较。实验结果表明:小波阈值滤波方法会导致滤波后的AE信号频域信息失真,影响滤波后的AE信号上升时间,能量等参数识别;该方法可以对含噪声AE信号进行有效地滤波处理,能够较好地滤除AE信号中的非平稳随机噪声,并且能够保护滤波后的AE信号频域信息。     

桥梁动力测试信号的自适应分解与重构

针对桥梁结构动力测试信号噪声水平高、难以分离结构有效信号的特点,在总体平均经验模态分解方法和主成分分析的基础上,建立了自适应分解与重构方法。对经验模态分解结果的模态混叠现象进行深入分析,利用白噪声概率密度函数的均匀性对模态混叠模式一进行了改进,基于相关性分析改进了模态混叠模式二,改进后的分解方法在计算效率和分解精度上均有较大提升;随后对所有分解获得的固有模态函数进行多尺度主成分分析,实现降噪和选择并重构测试信号。分别用模拟信号和实际桥梁测试信号对所提方法的有效性进行了验证。结果表明:改进后的信号自适应分解和重构方法能在降噪的同时,有效地提取桥梁结构信息,可用于实际桥梁结构的动力测试分析中。     

基于经验模态分解的管道超声回波信号噪声消除

在管道超声无损检测中,超声回波信号往往受到电子噪声、结构噪声等噪声的影响,所以在分析缺陷回波信号时,必须对回波信号进行去噪处理.本文提出了一种新型的基于经验模态分解的方法对超声回波信号进行了良好的消噪处理.通过计算,超声回波信号的信噪比大约提高了11 dB.     

基于EEMD和分层阈值的磁记忆信号降噪方法研究

针对现有缺陷管道的磁记忆信号降噪效果不佳及信号完整性鲜有考虑等问题,提出了基于总体平均经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）和分层阈值的磁记忆信号降噪方法。首先,设计了以STM32F407为控制核心的金属磁记忆检测系统,用于采集缺陷管道的磁信号;然后,对磁信号进行EEMD预处理,得到其本征模函数（intrinsic mode function, IMF）分量,并根据频谱分析和相似度计算选择最佳分解层数;最后,利用分层阈值降噪算法重构在最佳分解层数下的IMF分量,得到降噪后的信号。通过仿真分析和实验测试,对EEMD分层阈值降噪方法进行定量评价。结果表明：该方法适用于信噪比较小的含噪信号;与小波阈值降噪方法相比,其降噪后信号的信噪比和平滑度较高,均方根误差较小,缺陷特征信号完整,可更直观地显示缺陷位置。研究结果为金属管道磁信号降噪提供了一种切实可行的方法,为管道缺陷的在线检测奠定了基础。     

基于经验模态分解的超声波管外测压信号去噪

在超声波管外测压中,回波信号往往受到噪声的干扰,所以在提取信号特征时,需对回波信号进行去噪。提出了一种基于经验模态分解（EMD）的超声波信号去噪方法,首先利用EMD求出信号的本征模态函数（IMF）,然后通过对比分析,利用反映信号主要特征的模态分量对信号进行重构以实现去噪。实验结果表明,该方法能够有效地去除噪声,提高超声回波信号的信噪比。     

基于二次EEMD的Wigner-Ville分布旋转机械故障信号分析及试验研究

摘 要： Wigner-Ville分布（WVD）凭借优良的数学性质被广泛应用于信号处理等领域,但因其不满足可加性而引起的交叉项却影响信号分析的准确性。针对此问题提出利用二次聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)消除Wigner-Ville分布交叉项的方法。该方法首先用EEMD将原信号分解成为若干本征模函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,再利用EEMD对获得的IMF进行二次处理,得到一组新的IMF,然后对新得到的若干模态成分分别进行WVD计算,最后将各项结果求和得到信号的WVD分布。该方法在改善模态混叠的同时有效地消除Wigner-Ville分布交叉项,并保留Wigner-Ville分布的各种优良特性。将该方法应用于转子碰摩故障诊断,效果很好。     

基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取

谐波减速器用柔性薄壁轴承运行过程中因内圈长、短轴交替产生周期性冲击成分。当柔性薄壁轴承发生故障后,这种正常的周期性冲击成分和因故障引起的冲击叠加在一起,使得其故障特征提取难度很大。针对这一特点,提出基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。首先使用集成经验模态分解算法(EEMD)对信号进行预处理,选用峭度原则滤除信号中的无关分量和冗余分量,重构筛选后的固有模态分量(IMF)得到EEMD重构信号;在此基础上,针对柔性薄壁轴承振动信号特点进行MCKD算法进行参数优化,利用参数优化后的MCKD对EEMD重构信号进行提取。运用此方法对实测柔性薄壁轴承外圈故障振动信号进行特征提取,结果表明,准确提取到了清晰的故障特征频率。将提取效果与单一EEMD算法和MCKD算法进行对比分析,EEMD-MCKD算法提取效果更佳。     

A successive parameter estimation algorithm for chirplet signal decomposition

In ultrasonic imaging systems, the patterns of detected echoes correspond to the shape, size, and orientation of the reflectors and the physical properties of the propagation path. However, these echoes often are overlapped due to closely spaced reflectors and/or microstructure scattering. The decomposition of these echoes is a major and challenging problem. Therefore, signal modeling and parameter estimation of the nonstationary ultrasonic echoes is critical for image analysis, target detection, and object recognition. In this paper, a successive parameter estimation algorithm based on the chirplet transform is presented. The chirplet transform is used not only as a means for time-frequency representation, but also to estimate the echo parameters, including the amplitude, time-of-arrival, center frequency, bandwidth, phase, and chirp rate. Furthermore, noise performance analysis using the Cramer Rao lower bounds demonstrates that the parameter estimator based on the chirplet transform is a minimum variance and unbiased estimator for signal-to-noise ratio (SNR) as low as 2.5 dB. To demonstrate the superior time-frequency and parameter estimation performance of the chirplet decomposition, ultrasonic flaw echoes embedded in grain scattering, and multiple interfering chirplets emitted by a large, brown bat have been analyzed. It has been shown that the chirplet signal decomposition algorithm performs robustly, yields accurate echo estimation, and results in SNR enhancements. Numerical and analytical results show that the algorithm is efficient and successful in high-fidelity signal representation.     

齿轮焊缝超声检测信号降噪方法研究

汽车变速箱齿轮焊缝的超声检测过程中,超声回波信号存在信噪比较低导致误检率较高的问题。该文根据齿轮焊缝超声检测信号中噪声的特点,提出利用经验模态分解进行滤波的方法。针对经验模态分解过程中出现的虚假频率现象,提出镜像扩展的解决算法,把镜内信号映射成一个周期性的信号,抑制端点效应,避免虚假频率现象。仿真结果表明该方法可有效提高信噪比且抑制虚假频率的产生,通过标准伤试块的实验结果表明,该文提出的方法可以在较小硬件开销的情况下,有效减小噪声信号干扰,将噪声峰值从高于闸门8.4%降低到低于闸门7.9%,提高检测效率。     

基于IVMD-RPE的船舶噪声信号去噪及特征提取方法

针对由于复杂环境条件下的船舶噪声信号识别度低的问题,提出了一种改进的变分模式分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)、反向排列熵(Reverse Permutation Entropy,RPE)、加权排列熵(Weighted Permutation Entropy,WPE)和能量比相结合的船舶噪声信号识别分类方法。该方法利用IVMD将信号分解为若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);再利用RPE对IMF进行筛选,得到敏感IMF,实现去噪过程;最后计算IMF的WPE并与各个IMF的能量比构建特征向量,建立长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行识别分类。实验结果表明,与经验模态分解相比,文中提出的基于IVMD-RPE的船舶噪声信号去噪及特征提取方法能有效减少环境噪声的影响,提高信噪比,对船舶噪声目标信号识别分类的准确率更高。