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。     

一种适用于短时组合信号的频率特征提取方法

从信号时域波形处理出发,提出了一种基于经验模态分解(EMD)信号频率特征提取方法。该方法通过数学形态滤波器(MMF)对信号进行降噪预处理,然后利用经验模态分解方法将信号分解成各阶本征模态函数(IMF),最后提出了模态极值算法(MEA)用于估计组合信号的频率特征。通过仿真数据分析表明,该方法能有效提取短时组合信号的频率特征。     

一种改进的自适应多元变分模态分解轴承故障信号特征提取方法

针对实际工程中轴承信号的非线性和非平稳性,提出一种自适应多元变分模态分解算法。多元变分模态的分解效果主要与本征模态数k和惩罚参数α相关,为了解决人为经验参数设置对多元信号分解结果的影响,一种自适应的信号分解算法被提出。具体内容如下:首先将混合灰狼算法与多元变分模态分解算法相结合,提出最小模态重叠分量指标,将其作为适应度函数来寻求(k, α)的最优解,按照最优解对多元信号进行分解,提取故障特征。采用仿真信号和实际数据来验证所提方法的有效性和准确性,通过与多元经验模态分解、级联变分模态分解的对比分析,验证该算法在滚动轴承故障特征提取方面的高效性和实用性。     

FA-PMA-VMD方法及其在齿根裂纹故障诊断中的应用EI北大核心CSCD

针对变分模态分解(VMD)中难以确定分解分量个数k和惩罚参数α的问题。提出一种改进的变分模态分解方法—基于萤火虫算法及主模态分析法的变分模态分解(FA-PMA-VMD)方法。该方法用主模态分析(PMA)对VMD分解的带限内禀模态函数(BIMF)分量进行排序;用萤火虫算法对变分模态分解的最佳影响参数[k,α]组合进行搜索,以新提出的正交低峰值作为萤火虫算法的优化目标,得到的最佳的惩罚参数α和分量个数k组合;根据预先设定的故障特征参数自适应地将信号分解为k个BIMF分量。通过对仿真信号和齿轮齿根裂纹实际故障信号进行分析,分析结果表明FA-PMA-VMD具有良好的分解效果。     

变分模态分解和K-L散度在振动筛轴承故障诊断中的应用

振动筛属于振动机械设备中的筛分设备,其结构特点与运行原理与一般的旋转机械有很大不同,因此提取出的振动信号同从旋转机械提取出的振动信号也同样有较大区别,主要体现在信号中不仅存在大量背景噪声,而且成分也较为复杂。对于此类信号,模态分解算法是个行之有效的方法,模态分解算法在去除大量高频噪声的同时,还能将振动信号分解成一系列具有单一成分的模态分量,从而能更好发现振动信号的物理意义。基于此,引入一种新的故障诊断方法,首先利用变分模态分解将故障信号分解为若干个窄带模态分量,然后根据K-L散度值选定最佳的分量,最后进行包络运算得出故障频率。通过仿真模拟实验与振动筛轴承故障诊断的实际应用,并与之前的经典模态分解算法——经验模态分解和集成经验模态分解进行对比,发现该算法更具有优越性和实用性。     

FA-PMA-VMD方法及其在齿根裂纹故障诊断中的应用EI北大核心CSCD

针对变分模态分解(VMD)中难以确定分解分量个数k和惩罚参数α的问题。提出一种改进的变分模态分解方法—基于萤火虫算法及主模态分析法的变分模态分解(FA-PMA-VMD)方法。该方法用主模态分析(PMA)对VMD分解的带限内禀模态函数(BIMF)分量进行排序;用萤火虫算法对变分模态分解的最佳影响参数[k,α]组合进行搜索,以新提出的正交低峰值作为萤火虫算法的优化目标,得到的最佳的惩罚参数α和分量个数k组合;根据预先设定的故障特征参数自适应地将信号分解为k个BIMF分量。通过对仿真信号和齿轮齿根裂纹实际故障信号进行分析,分析结果表明FA-PMA-VMD具有良好的分解效果。     

变分模态分解在自动机故障诊断中的应用

由于自动机工作环境复杂、各种响应信号相互叠加,为准确、高效地提取自动机信号的故障特征,提出一种应用变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)的自动机故障诊断方法。首先对自动机信号进行变分模态分解,并与经验模态分解(EMD)结果进行对比;同时提取各模态分量的能量百分比和各工况下不同样本的样本熵作为特征值;将提取到的特征值输入到极限学习机中进行故障诊断,再与传统的双谱分析诊断结果进行比较。最终VMD方法实现信号频域内各分量的自适应剖分,并得出ELM的故障诊断准确率为87.5%。实验结果表明:变分模态分解能够有效避免模态混叠现象,同时验证所提方法的可行性与有效性。     

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。     

π 型叠合梁颤振试验及数值研究

提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的模态参数辨识算法,用于颤振试验信号的数据处理。采用自然激励技术提取脉冲响应信号;利用信号的先验信息结合本文提出的适应度函数,求解最优分解参数;用参数优化后的VMD算法将信号分解为指定个数的信号分量,每个分量仅含单一频率的振动模态;用矩阵束法识别模态参数。数值仿真和风洞试验研究表明:改进的VMD算法可以有效分离颤振试验信号中的密集模态,提高模态参数辨识的精度;结合颤振裕度法,有助于颤振边界的预测。     

基于VMD-SSI的结构模态参数识别

将变分模态分解(VMD)和随机子空间法(SSI)结合,提出了基于VMD-SSI的结构模态参数识别新方法。针对VMD中的模态分层数K值确定困难的问题,提出模态重复比率准则,保证了模态信息的有效分解。依据模态重复比准则确定测量信号的最优分层数K;利用VMD方法进行信号并行分解,用奇异值分解(SVD)去噪,以提高模态参数的识别精度。用该研究提出的VMD-SSI方法识别模态固有频率和阻尼,用VMD方法辨识模态振型,将VMD-SSI法应用于外伸梁模型的模态参数识别,并利用统计理论分别检验识别的模态频率、模态阻尼和模态振型的精度。结果表明, VMD-SSI法识别模态参数的精度高于传统SSI法。