一种基于EMD的振动信号时频分析新方法研究

基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的希尔伯特变换(Hibert Tram:formation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解成本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后经过希尔伯特变换获得瞬时频率的信号处理方法.针对HT求瞬时频率的不足,提出了把IMF分解成包络和纯调频信号,然后通过对纯调频信号进行反余弦求瞬时频率的新方法.通过对非线性仿真信号研究表明,该方法是有效的.把该方法应用于转子横向裂纹的时频分析.表明能把横向裂纹转子的扭振所形成的相位调制现象检测出来,获得了良好的效果.仿真和实测信号的分析结果说明,用新方法对振动信号进行时频分析是有效的.该研究成果能广泛地用于信号时频分析领域.     

遥测振动信号单通道盲源分离自适应滤波幅度校正方法

针对基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和独立分量分析(independent component analysis,ICA)的单通道盲源分离幅度不确定性问题,根据最小失真准则提出了一种自适应滤波幅度校正方法。利用EMD将单通道信号分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),依据对数坐标下的边际谱分布确定单通道信号包含的独立分量数目。选择对应的IMF组合作为观测信号分量,利用ICA完成分离。根据分离信号数目确定横向滤波器阶数,并将分离信号作为滤波器的输入信号分量。利用滤波器输出和原始单通道信号设计目标函数,自适应调整滤波器系数使算法完成收敛,算法收敛后的滤波器权系数即为对应分离信号的幅度校正系数。仿真及飞行器试验遥测振动信号的处理结果证明在EMD-ICA基础上,该方法可准确得到信号各分量的幅度信息,为遥测振动信号进行时域统计及时频分析中能量检测提供了有效技术途径。     

融合经验模态分解与时频分析的单通道振动信号分离研究

通过单通道振动信号分离研究探讨机械振动源信号提取问题。采用集合经验模态分解方法将单通道信号构造成多通道信号,再通过主分量分析方法得到多通道构造信号的特征值分布情况并以此进行源信号数目估计,进而利用基于时频分析的盲源分离技术获取振动源信号。实验表明,该方法能有效实现单通道振动信号分离,具有较强实际应用价值。     

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EMD和STFT柴油机缸盖振动信号时频分析

以柴油机缸盖振动信号为研究对象,提出经验模式分解（EMD）和短时傅里叶变换（STFT）相结合的时频分析法。该方法首先利用EMD对缸盖振动信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量（IMF）。根据各分量的特点有针对性地选择高斯窗和汉明窗分别进行STFT,并以时频聚集性指标为目标函数计算各分量的最佳时频分布,最后叠加得到原始信号的最佳时频分布。经对比分析,该方法解决了窗函数及窗宽的选择问题,有效提高STFT的时频分辨率,准确描述柴油机缸盖振动信号的时频分布。     

小净距分离式隧道爆破振动信号降噪方法分析

由于隧道施工环境复杂,因此隧道爆破振动实测信号伴有大量噪声,导致信号特征失真。为了准确分析隧道爆破振动信号的特征,该文提出采用经验模态分解和变分模态分解2种方法进行降噪处理。将原始信号分解成多个本征模态函数,再进行重组,通过降噪目标函数指标来分析降噪效果。研究结果表明,2种算法均可有效地对原始信号进行降噪处理,且变分模态分解降噪效果比经验模态分解好。研究成果可为类似工程爆破振动信号降噪处理提供参考。     

振动信号中的HHT/EMD端点延拓方法研究

针对振动信号中Hilbert-Huang变换的端点效应问题,结合端点效应产生机理和现有研究成果,提出基于时间尺度的LS-SVM端点延拓的抑制端点效应新方法。首先利用LS-SVM回归特性和一种自适应预测法分别对信号极值点的幅值和时间点进行预测延拓,然后对预测的极值信息进行埃尔米特插值,完成对原信号的延拓。利用仿真信号和实测航空发动机振动信号进行分析验证,表明该方法可同时有效抑制两种端点效应,并具有预测精度高、有效延拓距离长、速度快的特点。     

基于HHT方法的爆破地震信号分析

在介绍HHT(Hilbert HuangTransform)理论的基础上,结合现场测试,将这种理论引入到爆破地震信号分析中。HHT方法主要通过经验模式分解方法将信号分解成有限的固有模态函数,并对每个固有模态函数进行Hilbert变换从而得到Hilbert谱。经过FFT、小波谱对比分析,结果表明:在爆破地震信号分析中,利用经验模式分解不需要固定的基函数,可将原始信号分解为少量的、频率自高至低排列的固有模态函数,分解过程具有自适应性、高效性;再通过Hilbert变换所得的谱图能清晰地反映原始地震信号能量随时间、频率的分布。HHT法能有效地提取爆破地震信号的主要特征,更能适应信号突变快、衰减快的特征,为进一步认识爆破地震波的传播机理、破坏原因和危害判据的确定提供了新的途径。     

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。     

基于Hilbert-Huang变换的切削颤振识别

针对切削颤振信号的非线性、非平稳特征,提出基于Hilbert-Huang变换的切削颤振识别方法。通过对颤振信号进行经验模态分解(EMD)获得一系列本征模函数,筛选出对颤振敏感的本征模函数进行带通滤波,对滤波后本征模函数作Hilbert变换,绘制Hilbert谱;提取Hilbert谱幅值标准差进行颤振定量识别。用仿真及实测振动信号验证该方法的有效性,并用小波包分解方法进行对比。     

海洋平台油气管道疲劳裂纹AE信号特征提取及识别研究

为了将声发射(AE)技术实际应用到监测海洋平台油气管道疲劳裂纹中,需要解决管道振动干扰以及疲劳裂纹AE信号有效特征提取的问题,而问题的关键在于对管道结构疲劳裂纹AE信号特征提取及识别算法的研究.在已有研究的基础上,提出了一种基于经验模态分解(EMD)为特征提取的疲劳裂纹识别方法,将管道振动干扰问题和疲劳裂纹AE信号有效...     

基于改进的MEEMD的隧道掘进爆破振动信号去噪优化分析EI北大核心CSCD

爆破振动信号受现场条件限制,多为复杂含噪信号,对降噪方法的性能提出更高要求。为了获得真实振动特征,建立了一种基于改进的总体平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)的联合去噪方法。首先,将原始信号进行MEEMD分解得到本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),结合相关系数和样本熵(sample entropy,SE)-Hurst指数进行IMF分类;然后,针对含噪IMF分量中的残留噪声,使用最小均方(least mean square,LMS)自适应滤波进行降噪,达到信号去噪的目的。算法对比结果表明:在仿真试验中,MEEMD-LMS相较互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode decomposition,FEEMD)等方法表现出更优的降噪性能;在隧道掘进爆破的实例分析中,MEEMD-LMS相较MEEMD对高频噪声的降噪效果更好,低频段频谱更清晰,具备良好的适用性。     

基于EMD-Wigner-Ville的内燃机振动时频分析

在分析多分量信号时,WVD交叉项的出现极大干扰了对信号的时频分析,针对现有WVD交叉项抑制方法存在聚集性与交叉项成分抑制相互矛盾的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法。该方法首先利用EMD分解方法,将信号分解成相互独立的一系列具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后运用相关系数法对经验模式分解伪分量进行剔除,再对每个IMF进行Wigner-Ville分析,最后把各个IMF的Wigner-Ville分析结果线性叠加重构原始信号的时频分布。仿真实验结果表明,该方法既能有效抑制时频分布的交叉项,又保证了Wigner-Ville分布的时频聚集性。将EMD-Wigner-Ville应用在内燃机振动时频分析中,两个实例有效地揭示出了内燃机振动信号的特征信息,克服了HHT时频分布、Wigner-Ville时频分布在分析内燃机振动信号时的缺陷,是一种有效的时频分析方法。     

一种振动信号新变换法的研究

该文借助振动信号模型直观地阐明瞬时频率的物理意义，引出固有模态的及其应满足的条件；介绍Norden.E.Huang等人提出的关于固有模态瞬时频率的求法^[1]，关于信号组成的创造性假设及Hilbert-Huang变换信号分析法的主要内容，经验模态分解的过程和希尔伯特谱，边际谱的概念等；分析Hilbert-Huang变换的有效性，先进性和目前急需解决的问题，给出Hilbert-Huang变换的计算机实现流程图，最后通过分析实例检测HibertHuang变换的有效性和优越性。     

基于EMD和时频分析的低振动机体结构优化研究

为降低柴油机机体振动,开展了基于经验模态分解（EMD）和时频分析的低振动机体优化设计研究。首先建立了机体有限元模型,通过机体模态试验验证了有限元模型正确性;然后,采用多体动力学和有限元相结合的方法计算了机体振动响应,并将计算结果与试验结果进行了对比验证,两者比较吻合;进而采用EMD对机体裙部振动速度信号进行分解,对分解得到的结果中能量较大的分量进行小波时频变换,通过时频分析得到结构优化的主要依据;最后对优化前后振动响应分别采用小波和Hilbert变换进行定性和定量的对比验证。结果表明,优化后整机振动烈度降低了26.81%,整机的振动水平得到了明显的降低,从而验证了该方法的有效性。     

基于CEEMDAN-IAWT方法的滚动轴承振动信号降噪EI北大核心CSCD

针对滚动轴承振动信号中混入噪声的问题,设计一种自适应白噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)结合改进自适应小波阈值(improved adaptive wavelet threshold,IAWT)的联合降噪法。使用CEEMDAN对信号进行模态分解得到本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs);将得到的IMFs与原信号进行相关性分析识别有效分量;针对小波阈值(wavelet threshold,WT)降噪算法不能自适应选取小波基和分解层数以及阈值函数存在缺陷的问题,设计了IAWT算法,利用IAWT算法过滤IMFs中的噪声;将处理后的IMFs进行信号重构。利用设计的联合降噪算法对仿真信号和试验台信号处理可知,相比于WT,使用IAWT处理后的信号信噪比提高了约0.5 dB,与原信号的相关系数提高了约0.03,均方根误差降低了约0.01;将设计的方法与CEEMDAN-WT等方法对比可知,经处理后的信号信噪比至少提高了1.37 dB,且信号特征保存完好。     

爆破振动信号3种经验模态分解差异性研究

为了准确评估冻结立井爆破对井壁产生的影响,采用井壁预埋法对大药量爆破下井壁的振动响应进行了监测。利用EMD、EEMD和CEEMD典型经验模态算法对井壁信号进行了分析,并结合时频谱对分解和重构效果进行了综合评价。分析结果表明:受测试环境影响,爆破信号中普遍含有噪声等干扰成分。EMD分解存在明显模态混叠和端点效应,EEMD分解虽对模态混叠现象有所改善,但去噪效果仍不理想,CEEMD分解对模态混叠和噪声消除方面均具有很好的处理效果。CEEMD重构信号时频谱能够深刻揭示爆破能量在时频域上的分布且对干扰成分不敏感,适合用于批量信号的预处理过程。分析结果对于爆破能量识别和振动损伤控制具有积极的现实意义。     

爆破振动信号3种经验模态分解差异性研究

为了准确评估冻结立井爆破对井壁产生的影响,采用井壁预埋法对大药量爆破下井壁的振动响应进行了监测.利用EMD、EEMD和CEEMD典型经验模态算法对井壁信号进行了分析,并结合时频谱对分解和重构效果进行了综合评价.分析结果表明:受测试环境影响,爆破信号中普遍含有噪声等干扰成分.EMD分解存在明显模态混叠和端点效应,EEMD...     

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...     

基于EMD的高压燃气管道泄漏信号欠定盲分离方法

为能将城市高压燃气管道泄漏产生的应力波信号中混有多种干扰振动及噪声的有效泄漏信号与多源混合振动信号分离,提出基于EMD的泄漏信号欠定盲分离方法。对传感器采集的混合信号进行经验模态分解;对各固有模态函数归一化峭度特征进行分析,选取含主要泄漏信息的固有模态函数进行重构;构造由重构信号及观测信号组成的矩阵,用扩展联合对角化算法实现信号分离,以解决欠定情况下的盲分离问题。实验结果表明该方法能较好实现有效泄漏信号的提取。