基于屏蔽技术的经验模式分解改进方法

经验模态分解(EMD）具有优越的自适应性,对非平稳、非线性信号的不同时间尺度可进行正确的局部化处理,然而,当信号组合分量的频率相近时会出现模态混叠现象。针对该问题,提出引入信号屏蔽技术对其改进,通过向原始信号添加一定频率的屏蔽信号,将低频成分屏蔽在高频成分所在的本征模态函数(IMF)之外,而屏蔽信号自身通过加减二次分解取平均值消除对IMF分量的影响。仿真及实际应用验证了改进方法可有效克服模态混叠现象,为EMD改进提供一种新的途径。     

基于SVD的EMD模态混叠消除方法

为了改进EMD中模态混叠的缺陷,提出一种基于SVD的模态混叠消除方法。SVD有两个特性,一是每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;二是各频率成分经分解得到的奇异值大小与该频率成分的振幅呈正相关。该方法根据信号中主要频率成分构造出一组与原信号频率相等、幅值与原信号振幅成整倍数的正弦信号,并与原信号叠加后对叠加信号进行SVD分解,然后成对选取分解得到的奇异值重构出一组信号,依次减去前面加入的对应频率的正弦信号即可得到分解结果。实验表明,对于EMD分解模态混叠现象严重的信号,该方法能够进行有效消除模态混叠。     

利用微分算子增强EMD算法频带分解能力

针对传统经验模态分解(EMD)方法中信号所含频率分量较接近易出现模态混叠现象,导致分解出的本征模态函数失去原有物理意义问题,提出改进算法。将原始信号频带信号微分;对微分信号进行EMD分解;将所得IMFs进行积分处理获得原始信号有效的IMFs,能抑制EMD分解过程中的模态混叠现象。仿真计算与实际工程应用表明,该方法优于传统EMD算法,可有效分离频率接近的本征模态函数,扩大EMD方法的适用范围。     

基于改进EMD和形态滤波的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性特点,提出一种改进经验模态分解(EMD)和形态滤波相结合来提取故障特征信息的方法。该方法首先在原信号中加入高频谐波并进行EMD分解,减小传统EMD分解中存在的模态混叠现象,然后从高频本征模态分量(IMF)中去除高频谐波得到故障冲击成分,经形态滤波消噪后进行频谱分析,提取出故障特征信息。信号仿真分析该方法的实施过程,并将该方法成功运用于滚动轴承内圈和外圈故障的诊断。实验结果表明该方法能够有效提取滚动轴承故障特征信息,实现故障诊断。     

消除经验模态分解中混叠现象的改进掩膜信号法

经验模态分解方法能在时频域上正确地描述非平稳非线性信号的局部特征。但由于模态混淆,当信号组合分量的频率太接近时,常不能得到正确的经验模态分解结果。针对这一情况,提出了消除经验模态分解中混叠现象的一种方法——改进的掩膜信号法,并将其应用于风机叶片振动信号的分析中。该方法以能量为基础对掩膜信号的选择进行改进,并通过掩膜信号结合EMD来达到消除模态混叠现象的效果。对风机叶片振动信号进行验证的结果表明,该方法简便易行,可有效分离混叠模态,提取有用信号,并且对白噪声也有削减效果。     

环境激励下大型桥梁模态参数识别的一种方法

提出一种依据环境激励下结构振动响应的大型桥梁模态参数识别方法,该方法以限制带宽的经验模态分解（BREMD）和随机子空间识别（SSI）为基础,首先利用EMD将环境振动响应分解成一系列只含结构某一阶固有模态的本征模态函数（IMF）,然后利用SSI识别桥梁模态参数。针对大型桥梁自振频率低、模态密集的特点,引入屏蔽信号限制EMD过程中带宽以消除模态混叠;运用该法识别了赣龙铁路某特大桥的模态参数,并将其与峰值拾取法、SSI识别结果以及理论计算值进行对比,结果表明：该方法能有效的识别大型桥梁模态参数,屏蔽信号的引入解决了模态混叠问题,稳定图中的虚假模态得到抑制。     

基于谐波补偿迭代的HHT:暂态电能质量信号分析新方法

针对希尔伯特-黄变换(HHT)方法分析暂态电能质量信号时存在模态混叠问题,提出了一种基于谐波补偿迭代改进的HHT暂态电能质量信号分析方法。该方法通过谐波补偿改变暂态电能质量信号包络分布,并根据暂态信号特征和频率范围确定补偿谐波信号的幅频范围。给出了该方法的具体实现步骤,并进行了算法验证。测试结果表明,该方法能够快速准确地对暂态电能质量信号进行分析,有效抑制模态混叠,改善分解性能;与基于标准经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)的HHT方法相比较,该方法计算准确,分解结果符合信号实际情况,物理意义明确。     

基于EMD-Hankel-SVD的高速列车万向轴动不平衡检测

针对EMD(Empirical Model Decomposition)存在模式频率混叠带来的频谱杂乱的根本缺陷,提出一种高速列车万向轴动不平衡动态检测的新方法。该方法的核心是:对万向节安装机座的振动信号进行EMD分解得到基本模式分量,应用基本模式分量信号来构造Hankel矩阵,对该矩阵进行奇异值正交化分解,以奇异值关键叠层作为奇异值的选择准则对信号进行重构,应用重构信号的傅里叶谱来检测高速列车万向轴的动不平衡,消除EMD分解模式频率混叠带来频谱杂乱,提高了谱的清晰度,凸显了故障特征。应用万向轴动不平衡试验数据对该方法进行试验验证,结果表明:该方法能够有效检测万向轴动不平衡引起故障特征和万向轴的固有振动特性,与纯EMD方法相比,该方法在谱的清晰度和故障表征力上得到了显著提高。     

一种新的声发射信号消噪及故障诊断方法

在旋转机械故障诊断中,声发射信号极易受到噪声的干扰。针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠现象,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的消噪和旋转机械声发射碰摩故障诊断的方法。利用了EMD和小波变换的优点,通过对傅里叶频谱进行自适应划分,并构建小波滤波器组来提取声发射信号所包含的不同固有模态分量,可有效消除模态混叠现象,同时对分量进行Hilbert变换从而实现声发射信号的消噪和故障诊断。采用该方法对仿真信号进行加噪声和消噪处理,在同信号源下,对比基于d B4全阈值消噪、d B4默认软阈值消噪、d B4对高频系数处理消噪和EMD消噪效果。并将该方法应用到实际的声发射碰摩信号中。仿真和实验分析结果表明:EWT方法可以有效地分解出信号的固有模态,分解出的模态少,并且不存在难以解释的虚假模态,消噪效果优于其他方法,并且在声发射故障诊断中也有较大的优势。     

基于AMD的经验模态分解含间断信号模态混叠消除方法

针对在经验模态分解筛选过程中间断信号引起的模态混叠问题,提出了一种基于解析模态分解的经验模态分解模态混叠消除新方法。利用第1个固有模态函数的瞬时频率特性得到其频率成分及二分频率,且能实现对间断信号的定位,然后再采用解析模态分解方法分离出间断信号,再对处理后的信号进行经验模态分解,从而消除该间断信号的影响。仿真分析和工程应用的结果表明,该方法能有效消除间断信号在经验模态分解过程中引起的模态混叠现象。     

基于经验模态分解与小波分析的超声信号降噪方法

经验模态分解(EMD)是目前信号去噪中应用较多的一种方法,但处理与噪声时频特征相近的信号时,该算法存在内蕴模态函数(IMF)混叠现象.本文从信号降噪的角度出发,提出基于经验模态分解与小波分析的超声信号降噪方法,首先利用EMD将信号分解为多个IMF分量,通过计算各分量与信号间的互相关系数判断存在模态混叠现象的过渡IMF,从多个IMF分量辨识出噪声与信号的分界,对过渡IMF进行小波去噪,去除过渡分量中的噪声;然后将去噪后的过渡分量IMF与其后续分量进行信号重构,得到去噪后的信号.为了验证所提方法的有效性,本文分别以含噪bumps信号和实际超声信号为例,将该方法与其它4种去噪方法进行了对比.实验结果表明:EMD结合小波法优于单独小波法,而本文方法进一步提高了EMD方法的去噪能力,为EMD去噪方法的改进提供了新思路.     

希尔伯特振动分解在滚动轴承故障诊断中应用

将希尔伯特振动分解(HVD)应用于滚动轴承故障诊断。在介绍HVD方法原理基础上,与经验模式分解(EMD)进行对比表明,通过仿真信号可分析HVD更高频率分辨率,HVD能有效分解引起EMD模态混叠的含异常事件信号;将HVD用于滚动轴承故障信号分解,选含丰富故障信息分量进行包络分析,利用相应包络谱图识别轴承故障特征频率,进而识别故障模式,并实验验证该方法的有效性。     

爆破振动信号分析中模态混叠和虚假分量消除的改进方法

针对CEEMD (Complementary Ensemble Empirical Model Decomposition)方法在处理爆破振动信号中模态混叠和虚假分量问题方面的局限性,提出一种改进的解相关CEEMD方法。第一,对信号端点进行特殊处理后,采用CEEMD对信号进行分解;第二,求取各IMF分量信号与原信号的相关系数及其频谱图,共同判定虚假分量;第三,将虚假分量与主分量相加后,通过解相关计算消除模态混叠。仿真信号的CEEMD分解结果以及相关系数与能量插值计算表明,改进的解相关CEEMD方法分解精度比EMD(Empirical Model Decomposition)和CEEMD高,有效抑制了信号模态混叠现象,能够避免直接处理虚假分量而带来的能量损失。应用于爆破振动信号分解,基本保证了各IMF分量非主频率信号的能量比例较低。改进方法有效消除了爆破振动信号的模态混叠和虚假分量现象。     

解相关EMD:消除模态混叠的新方法

模态混叠是制约希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)在工程上推广应用的一个主要难题,采用在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)过程中嵌入解相关操作有效解决了EMD过程中产生的模态混叠问题。模态混叠的本质是各本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)分量之间信息相互耦合,无法表征有意义的物理过程,因此可认为模态混叠现象是由于IMF之间不完全正交导致。根据零均值随机信号正交性与不相关具有等价关系,在EMD过程中嵌入解相关操作,可有效保证IMF之间的正交性,消除模态混叠。仿真信号处理结果证明了方法的有效性。     

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。     

利用聚合经验模态分解抑制振动信号中的模态混叠

传统EMD易于造成分解模态的混叠,混叠后的IMF分量失去原有物理意义。聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),是一种将噪声辅助分析应用于经验模态分解中的新方法,可以较好的抑制EMD分解中产生的模态混叠现象,将其应用于振动信号的模态提取中,取得较好的工程效果。     

基于MEEMD的内燃机机体活塞敲击激励与燃烧爆发激励分离研究

提出了一种改进的集总平均经验模态分解（MEEMD）方法,并阐述了其实现过程。通过仿真实验,验证了MEEMD是一种更为优秀的自适应信号分解方法,不仅抑制了经验模态分解（EMD）的模态混叠问题,而且消除了集总平均经验模态分解（EEMD）中的,非标准IMF分量、模态分裂和白噪声残余等问题。将MEEMD应用到内燃机振声信号处理中,以某柴油机为研究对象,对其机体上的振动信号进行MEEMD分解,分离其中的活塞敲击引起的机械激励成分与燃烧爆发激励成份,诊断主要振动源。     

EMD相关度去噪及其在轧机信号处理中的应用

基于经验模式分解(EMD)时间尺度滤波特性,在引入相关度分析的基础上提出了EMD相关度去噪方法.首先对含噪信号进行EMD分解得到信号各个本征模函数(IMF)分量,再根据所建立的相关度阈值函数计算各个分量的相关度值,在与预定阈值比较得到满足阈值要求的IMF分量,然后对这些分量进行信号重构得到去噪信号.该方法消除了EMD时间尺度滤波不适用于噪声和信号在IMF成分混叠情况下的限制.通过对平稳含噪信号和非平稳含噪信号进行的去噪仿真研究,表明了该方法的有效性.通过轧机在轧钢时实测信号分析验证了该方法的可靠性.     

信号相关性和EEMD-Hilbert包络在滚动轴承故障诊断中的应用

针对传统信号包络的带通滤波器的中心频率和带宽的选择不确定性和经验模式分解(EMD)在非线性非平稳信号处理中存在的模态混叠问题,提出了一种以信号的相关性为判据,获取总体经验模式分解（EEMD）的最佳IMF分量,并对其进行Hilbert包络解调获取故障特征频率,实现滚动轴承早期故障的诊断的新方法。实验分析结果表明：该方法能够准确地识别和诊断出滚动轴承的早期故障类型,适合滚动轴承早期故障的精确诊断,具有一定实用价值。     

基于奇异值分解的液压信号时域分解方法

为了抑制模态混叠和降低分量中的噪声含量,提出了一种基于奇异值分解的液压信号时域分解方法。根据奇异值分解的两点特性:(1)每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;(2)各频率对应的奇异值的大小与该频率的振幅呈正相关,该方法先选取原信号中的某一频率,向其中叠加频率相同、振幅已知的周期信号,使叠加信号中该频率的振幅最大,这样与其对应的奇异值一定位于对角矩阵的前两阶,解决了原信号该频率的奇异值阶数无法确定的问题,继而选取前两阶奇异值重构,再减去前步加入的周期信号,即还原出原信号中该频率的时间序列。同样,对于原信号中的其他频率用相同方法处理,最终获得一组分量。经实验,该方法较EMD不仅能有效消除模态混叠,而且降低了分量中的噪声含量。