一种改善EMD端点效应的新方法

针对经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）过程中可能产生的端点效应问题,提出一种基于最近相似距离的端点延拓方法．首先给出了匹配距离和波形相似系数的概念,然后按照一定配准和筛选准则,在原信号内部找到与信号端点处变化趋势最为相似的子波来对端点处的信号进行延拓．该方法兼顾了信号的内在特性以及端点处的变化趋势,实现延拓数据与原信号交界处的光滑过渡．将其分别应用于模拟信号中分析,仿真结果表明该方法可有效地抑制EMD端点效应问题．     

基于分形维数的聚类融合算法

对基于分形维数的聚类融合算法进行了研究。首先介绍分形维数聚类算法,产生聚类成员;然后利用投票法进行聚类融合;最后简单介绍了云计算环境下分布式聚类融合思想。基于分形维数的聚类融合算法比单一分形维数聚类算法得到的聚类结果更好,具有更好的鲁棒性。在分形维数聚类算法中,结合网格聚类与单一分形聚类的优点,提出了基于网格和分形维数的聚类算法,它可以发现任意形状且距离非邻近的聚类,适合于海量﹑高维数据。     

基于小波变换的振动信号分形维数研究

针对传统分析方法对振动信号频率变化不明显、故障特征难提取等问题,基于小波和分形理论,通过计算振动信号盒维数,有效地提取了振动特征;提出小波分解振动信号高频系数盒维数计算方法,对振动信号的高频部分进行描述。实验证明:随着干扰信号的频率变化,振动信号小波分解后的高频部分分形维数在分段区间内比振动信号整体分形维数分段变化趋势更加明显,能更有效地反映故障频率变化,对开展设备的故障诊断研究具有现实意义。     

基于经验模式分解和广义维数的机械故障诊断

结合经验模式分解方法和广义维数的特点,提出了基于经验模式分解和广义维数的机械故障诊断方法。先对信号进行经验模式分解,得到内禀模态函数,然后求每个内禀函数的广义维数,从中提取盒维数、信息维数和关联维数,组成广义维数矩阵。通过分析待检测信号和各样本信号的广义维数矩阵相关系数,判断故障状态。实验结果表明,该方法可以准确地识别机械故障状态,是一种有效的机械故障诊断手段。     

计盒维数的算法优化及其在结霜现象中的应用

利用MATLAB数字图像处理功能,通过对二值图像网格划分过程中出现的不完整边界网格进行整合处理,优化了二值图像计盒维数计算方法,提高了计算结果的准确性和稳定性.研究中采用的算术阶递增序列网格划分方法,增强了该计算方法对图像尺寸的适应性.同时对分形图像递归深度及分辨率等因素对计算结果的影响进行定量分析,提出具有参考价值的控制条件.最后利用该方法对结霜过程不同时期的霜晶图像进行分形维数计算,并指出分形维数在描述结霜现象中的物理意义.     

基于分形的机械故障诊断方法研究

将分形的有关理沦与复杂机械故障诊断联系起来，论述了分形维数的基本概念．研究了几种分形诊断方法：重构相空间求取关联维数，小波分形技术，分形模糊神经网络的诊断技术，并给出了相关算法．研究结果表明：基于分形的机械故障诊断方法对复杂机械系统的早期故障更为敏感．     

基于经验模态分解和支持向量机的传感器故障诊断方法

提出了一种基于经验模式分解（EMD）和支持向量机（SVM）的传感器故障诊断方法,该方法对传感器输出信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数（IMF）,对每个IMF通过一定的削减算法增强故障特征,然后计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型。通过压力传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效的应用于传感器的故障诊断中。     

测度关系法评价水泥基材料孔隙SEM分形特征

目的以测度关系法对混凝土孔隙的SEM图像分形维数进行精细测量和计算,分析其孔隙分形特征.方法以砂浆中集料界面区域孔隙SEM照片为例,用测度关系法、分别以250 nm和200 nm,125 nm和100 nm不同尺度的网格测试评价界面孔隙的分形维数,与改变粗视化方法进行比较.结果传统的改变粗视化程度的方法与网格边长的关系太大,网格边长受测试条件的限制,导致误差过大,而采用测度关系法计算SEM图像孔隙显微结构分形维数比较可靠.采用测度关系法用边长差异为50 nm网格测试其孔隙分形维数为1.293 5,用边长差异为25 nm的网格测试的孔隙分形维数为1.280 9,误差只有0.012 6;当考虑中间水化产物时,用边长差异为50 nm网格测试其孔隙分形维数为1.577 3,用边长差异为25 nm网格测试的孔隙分形维数为1.570 1,误差只有0.0072;此外,考虑中间水化产物后,孔隙的分形维数增大,表明孔隙复杂程度明显增大.结论采用测度关系法计算分形维数比改变粗视化程度方法更为精细.分形理论分析评价多孔材料SEM图像孔结构分形特征是有效的,对于深入了解水泥基复合材料的内部微结构、提升性能、扩大应用具有重要意义.     

非织造布的分形特征分析

用分形理论对非织造布的结构进行了分析，通过建立分形模型，用Visual basic6．0辅助计算出了几种类型非织造布的计盒维数，提出了用分形维数定量地评价非织造布的方法。     

基于小波分形技术的发动机曲轴轴承故障特征分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用小波分形技术,对发动机加速振动信号进行分解和各层低频带信号重构,计算并比较了各重构信号的分形维数.结果表明,曲轴轴承磨损故障最佳诊断部位为缸体与油底接合处右侧及缸体正下方油底壳处;最佳转速为1800r/min、2100r/min;小波分解后特定层的时域重构信号的分形维数,能够敏感反应柴油机曲轴轴承的技术状态,有效提取曲轴轴承的故障特征.     

基于EMD和包络谱分析的轴承故障诊断研究

提出了一种基于经验模态分解(EMD)和包络谱分析的轴承故障诊断的新方法．EMD是把时间序列信号，分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF)，具有自适应的分析能力，然后通过选取表征轴承故障的IMF分量进行包络谱分析，就可提取轴承故障信号的特征．轴承故障实验信号的研究结果表明：该方法能有效地识别轴承故障．     

基于改进G-P算法的往复式压缩机故障诊断技术

采用基于经验模态分解的G-P算法提取往复式压缩机振动信号关联维数,建立了小波降噪模型,利用自相关函数法和伪相图法结合起来确定延迟时间,并采用EMD法计算嵌入维数,通过洛仑兹系统的仿真研究,将此法应用在往复式压缩机模拟故障试验中,诊断效果较好。     

基于IMF信息熵与SVM的转子振动故障智能诊断方法

提出了基于内禀模态信息熵与支持向量机的转子振动故障诊断方法。采用EMD方法将转子振动信号分解为若干个内禀模态分量,由各个内禀模态分量的信息熵构成转子状态的特征参数。采用支持向量机分类器对故障类型进行分类。通过转子试验台的仿真实例证明了该方法的有效性。另外,在特征提取环节对比采用了传统的Fourier变换法,结果体现了EMD方法在非线性和非稳态信号处理上的优越性。     

基于EMD与ICA的滚动轴承复合故障诊断

针对单通道情况下滚动轴承复合故障难以分离问题,提出基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的独立分量分析(independent component analysis,ICA)算法.该方法首先对单通道采集的轴承复合故障信号进行EMD分解,得到多个基本模式分量函数(intrinsic mode function,IMF),然后依据帩度指标及相关系数值,选取有效的IMF分量与原观测信号组成新的观测信号,对其进行ICA处理,进而实现轴承复合故障的分离.实验结果表明,该方法可有效地分离轴承早期的复合故障.     

基于模板匹配和镜像延拓的两阶段经验模态分解算法

针对传统经验模态分解算法存在的端点效应问题,提出了一种适用于脉搏信号分析的基于模板匹配和镜像延拓的两阶段经验模态分解算法。依据脉搏信号的类周期特征,首先识别其特征信息,分离出单一心动周期内的脉搏信号;然后使用信号相干平均技术获取脉搏信号模板,依据模板将首尾端点处的脉搏信号扩展至整个心动周期;最后采用镜像延拓方法对扩展后的脉搏信号进行经验模态分解。实验结果表明,扩展后的脉搏信号能够较好地模拟原信号首尾端点处的变化趋势,因此新算法能够有效抑制传统经验模态方法存在的端点效应问题,适用于诸如脉搏信号等具有类周期特征的生理信号分析。     

冷挤压组合式凹模的组装应力有限元分析

采用有限元方法对冷挤压组合式凹模组装应力进行了分析,提出了模型处理和网格划分方法,给出了应力应变分布和最大应力．     

调制故障源信号盲分离的经验模态分解法

针对非线性、非稳态、含噪原始信号混合且混合信号数目小于源信号数目的旋转机械调制故障源信号盲分离问题，提出了一种基于经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)相结合的方法.对混合信号进行经验模态分解提取嵌入在信号中的所有振荡模式，应用主成分分析方法对所提取的模式进行共性分析，得到模式中的主要成分.利用该方法对仿真数据和两通道滚动轴承加速度振动数据进行了分析，结果表明，该方法能够有效突出旋转机械的故障特征频率成分，避免了误诊断，且适用范围优于独立分量分析方法.     

改进HHT方法在轨道不平顺信号分析中的应用

针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)中经验模态分解法(empirical modedecomposition,EMD)的端点效应问题,提出一种镜像延拓和灰色神经网络预测法相结合的改进方法,即先对信号进行灰色神经网络延拓,再利用镜像延拓法对数据进行延拓.分析仿真信号和实际轨道不平顺信号认为,该方法可以有效抑制EMD的端点效应.利用改进HHT方法对轨道轨距和水平不平顺信号进行研究,结果表明,该方法可有效去除轨道轨距和水平不平顺中低频趋势项,提高轨道不平顺信号的精度,有利于轨道质量的评价.     

按方位取点局部多重二次曲面插值

数据网格化是地质、测绘以及物化探中广泛应用的基本方法,网格化结果的好坏直接影响着其它数据处理方法和计算机成图。本文考虑到多重二次曲面拟合法对数据分布的局部特征具有过分平滑的缺点,提出了按方位取点局部多重二次曲面插值算法。它在待插点附近采用按方位取点来构造局部多重二次曲面,可以很好的改善原有方法的不足。最后,通过实例验证表明,该方法网格化效果较好,是一种值得推广使用的方法。