基于随机微分的EMD图像去噪算法

考虑到传统的图像滤波算法在图像去噪的同时削弱了图像特征,以及图像系统所固有的自相似性和经验模式分解(EMD)算法的完备性和稳定性,提出了一种基于随机微分的改进EMD图像去噪算法。该算法首先利用EMD对图像进行分解,得到图像的多个固有模式函数(IMF)图像和剩余函数图像,然后根据IMF图像和剩余函数图像采取不同的随机微分滤波策略分别得到各层滤波结果,最后重组得到原始图像去噪后的结果。Matlab仿真证明,该算法在图像去噪的同时保留了图像特征。     

EMD信号分析方法的声发射管道泄漏检测研究

针对管道泄漏声发射检测信号的非平稳特征,提出了基于经验模态分解(EMD)的信号分析方法。该信号分析方法将管道泄漏产生的声发射信号通过EMD分解为多个平稳的固有模态函数(IMF)之和,选择包含声发射特征的若干IMF分量进行重构,可以提取到管道泄漏声发射信号的本质特征,消除噪声信号的干扰。通过对重构后的信号进行互相关分析计算,使基于声发射方法的管道泄漏检测的定位精度得到较大提高,验证了Hilbert-Huang变换是表征声发射信号的非平稳特征及信号参数提取的有效工具。     

基于经验模态分解的爆破延期识别优化方法

针对爆破延期识别中采用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法存在模态混叠现象,导致延期识别精度低的问题。提出了一种完全正交经验模态分解(principal empirical mode decomposition, PEMD)方法,首先对原始信号进行EMD初步分解,得到多个具有模态混叠现象的本征模函数(intrinsic mode function, IMF)分量,其次对IMF分量进行主成分分析(principal component analysis, PCA),将混叠的IMF分量完全正交化,之后选择幅值较大且波形衰减明显的主分量,使用Hilbert变换提取包络线,最后对包络线峰值点进行识别。通过相似物理模拟试验证明,PEMD与传统方法EMD相比,有效地抑制振动信号EMD分解时出现模态混叠现象,延期识别误差降低至0,并通过控制高程和延期时间对PEMD方法的稳定性进行了检验;同时以德兴露天边坡延期爆破试验为例,PEMD能够更好地对爆破振动波峰值点进行精确识别,识别率稳定在90%以上,对后续爆破工程中爆破参数设计优化和盲炮的识别具有重要意义...     

EMD和平滑伪Wigner-Ville谱熵的轴承故障诊断

提出一种基于经验模态分解(EMD)和平滑伪Wigner-Ville分布 (SPWVD) 谱熵的滚动轴承故障诊断的方法。EMD方法充分保留信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势,SPWVD谱熵用于定量刻画轴承不同状态下振动信号的时频能量分布,将二种算法相结合应用于不同工作状态滚动轴承,并设计最小二乘支持向量机(LS-SVM)智能模型,实现轴承状态和故障类型的自动分类和识别。通过SPWVD谱熵与谱峭度法的对比,验证了SPWVD谱熵的有效性。实验表明此方法能够有效地提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。     

噪声协助的EMD-1.5维谱信号抗混分解与特征提取

针对大型动力装备核心部件微弱故障特征信息提取问题,提出了一种噪声协助的EMD-1.5维谱故障诊断方法。经验模式分解(EMD)方法中,信号极值点间隔特性影响模式混淆现象的出现,针对此状况提出信号极值点间隔特性评价方法,分析高斯白噪声有助于信号抗混分解原理,通过对原始信号加入高斯白噪声得到噪声协助的EMD方法,提高信号抗混分解能力。将1.5维谱与噪声协助的EMD方法结合,得到一种新的故障特征提取方法,该方法具有对信号进行有效抗混分解、提取非线性耦合等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息。通过仿真研究与电力机车滚动轴承的故障诊断工程实例,验证了该方法的有效性。     

噪声协助的EMD-1.5维谱信号抗混分解与特征提取

针对大型动力装备核心部件微弱故障特征信息提取问题,提出了一种噪声协助的EMD-1.5维谱故障诊断方法。经验模式分解(EMD)方法中,信号极值点间隔特性影响模式混淆现象的出现,针对此状况提出信号极值点间隔特性评价方法,分析高斯白噪声有助于信号抗混分解原理,通过对原始信号加入高斯白噪声得到噪声协助的EMD方法,提高信号抗混分解能力。将1.5维谱与噪声协助的EMD方法结合,得到一种新的故障特征提取方法,该方法具有对信号进行有效抗混分解、提取非线性耦合等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息。通过仿真研究与电力机车滚动轴承的故障诊断工程实例,验证了该方法的有效性。     

强噪声背景下的经验模式分解研究

研究了强噪声混合条件下微弱信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于随机共振降噪的EMD分解方法.该方法利用随机共振在微弱信号检测方面的独特优势,首先对有噪微弱信号进行随机共振输出,微弱信号得到降噪和加强后,再进行EMD分解.在仿真实验中,对随机共振输出前后的信号分别进行EMD分解,分析结果表明该方法不仅能够提高原始信号的信噪比,有效检测出被噪声淹没的微弱信号从而提高了EMD分解的质量,同时减少了EMD分解的层数,提高了运算效率.     

基于声发射信号EMD-WPD特征融合的航天器在轨泄漏辨识方法

长期运行在空间环境中的航天器可能由于撞击、振动、老化等因素而发生气体泄漏,在轨泄漏辨识对航天器安全保障具有重要意义。提出了一种基于声发射信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)特征融合的航天器泄漏辨识方法,首先将声发射信号分别通过EMD和WPD分解成为不同频率范围内的子带信号,考虑能量特征误差与不稳定性,提取信号无量纲因子和频率特征参数并应用Relief F算法选取特征。最后,构建支持向量机(support vector machines,SVM)机器学习数据库,训练泄漏分类模型并利用测试集交叉验证模型分类精度。结果表明,EMD和WPD分解特征并行融合分类模型可显著提高辨识精度,最高可达96.9%,且输入特征数量少,是一种具有应用前景的航天器在轨气体泄漏辨识方法。     

极点加权模态分解及其在故障诊断中的应用

经验模态分解(EMD)是一种自适应信号分解方法,由于其能够同时提供振动信号时域和频域的局部信息,在机械故障诊断领域得到广泛应用。受EMD思想的启发,基于相邻极值加权构造均值曲线,提出一种新的自适应信号分解方法—极点加权模态分解(EPWMD)。通过仿真信号分析,将提出的EPWMD方法与EMD和局部特征尺度分解(LCD)等方法进行对比,结果表明,与EMD和LCD相比,EPWMD方法在分解性能和分解精度方面有显著提高。最后,将提出的EPWMD方法应用于转子碰摩和滚动轴承局部故障信号分析,并与EMD方法进行对比,分析结果表明,EPWMD方法不仅能够有效识别故障特征,而且其诊断效果优于EMD方法。     

经验模态分解理论及其应用

阐述了经验模态分解(EMD)的概念、基本理论及其作为一种数据驱动的时频分析方法,能够根据信号特点自适应地将信号分解成一组具有物理意义的固有模态函数的线性组合,十分适合于非线性、非平稳信号分析的机理,然后综述了一维EMD算法在解决包络拟合、边界效应、模态混叠等关键问题上的研究进展,重点对新兴的多维经验模态分解的发展情况进行了详细论述;介绍了EMD在信号去噪,地球物理、生物医学信号处理,电力工程、机械工程故障诊断方面的主要应用,结合EMD研究中的难点问题,指出了下一步研究的五个重要方向。