基于STA/LTA改进的CEEMD-SVD微震信号降噪算法

针对煤矿井下工作环境复杂,采集到的微震信号包含大量噪声信号,严重影响对微震信号的拾取、定位和反演。采用互补集合经验模态分解(complementary set empirical mode decomposition, CEEMD)联合奇异值分解(singular value decomposition, SVD)与长短时窗法(STA/LTA)相结合的降噪算法。利用CEEMD分解微震信号,得到固有模态分量(inherent modal component, IMF),依据相关系数确定噪声主导的IMF和信号主导的IMF,通过STA/LTA去除CEEMD产生的伪分量。对噪声主导的分量进行SVD分解降噪后与信号主导的分量及剩余分量重构得到降噪后信号。加入模拟噪声信号与实际采集的微震信号进行仿真实验,结果表明本文算法在保证小剩余噪声干扰的情况下,可以节省计算时间。通过与经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)及新型自适应聚合经验模态分解(nove...     

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。     

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EEMD的振动信号自适应降噪方法

摘 要：应用集合经验模式分解（Ensemble empirical mode decomposition ,EEMD）能有效抑制模态混叠的特性,根据白噪声经经验模式分解（Empirical mode decomposition, EMD）后其固有模式函数（intrinsic mode functions ,IMF）分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特点设计了自动选择IMF分量重构信号的算法,提出了基于EEMD的振动信号自适应降噪方法。对仿真信号和滚动轴承振动信号的降噪结果表明了该降噪方法的可行性和有效性。     

基于EEMD样本熵的直流牵引网故障电流识别

针对地铁直流牵引网的振荡电流容易引起继电保护系统频繁误动的问题,提出一种结合总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和样本熵的直流牵引网振荡电流与短路故障电流识别方法。利用EEMD方法对直流牵引网的馈线电流信号进行分解,求取各固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量的样本熵值,并将计算结果求和,进而获得反映直流牵引网运行状态信息的特征量。通过对典型馈线电流信号进行分析计算,可知EEMD和样本熵相结合的特征提取方法可以有效地区分直流牵引网振荡电流与短路故障电流。算例分析验证该方法的有效性。     

基于改进极限学习机的水轮机运转状态识别

针对水轮机远程运行状态监测困难的现状，提出了基于模拟退火算法的粒子群算法(simulated annealing algorithm-particle swarm optimization, SA-PSO)优化极限学习机(extreme learning machine, ELM)的方式，建立水轮机运转状态识别模型SA-PSO-ELM。对水轮机信号进行互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)获得IMF分量，引入皮尔逊相关系数计算各个IMF分量与水轮机信号的相似度，判断信号主导模态和噪声主导模态的分界点，用小波去噪对噪声主导模态降噪，并与其余的IMF分量重构得到去噪信号，同时对去噪后的信号进行分解，计算每个IMF分量的排列熵，构建特征向量。由于SA-PSO精度高不易陷入局部最优的特点和ELM的性能受权值、阈值共同影响的特点，用SA-PSO优化ELM的权值和阈值，构建水轮机运转状态识别模型SA-PSO-ELM。对不同工况下采集的水轮机压力脉动数据，分析了基于PSO-ELM、ELM及SA-PS...     

基于EEMD和小波的爆破振动信号去噪

针对爆破振动信号去噪的问题,提出基于EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集成经验模态分解)和小波变换结合的去噪方法。首先,采用EEMD将爆破振动信号分解成若干个IMF分量,然后利用自相关函数选择主要包含噪声的分量,再利用基于无偏估计的小波阈值去噪方法分别对含噪声分量进行去噪,最后,将去噪得到的分量之和与剩余分量相加,得到最终的消噪信号。该方法兼具了小波去噪以及EEMD去噪的优点,使得去噪后的信号信噪比更高,有用信息保留更完备,为爆破振动信号的去噪提供了一条新的途径。     

基于EEMD和参数自适应VMD的高速列车轮对轴承故障诊断

针对高速列车轮对轴承工作环境复杂,振动信号中时常伴有冲击性噪声和循环平稳性噪声,使得传统的参数自适应变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)方法对轮对轴承的故障特征信息提取不准确的问题,提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode deco...     

基于CEEMDAN法的隧道爆破信号趋势项去除

以京张高铁某隧道工程为背景,引入一种通过CEEMDAN（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise）法消除隧道爆破信号趋势项的方法。首先,利用CEEMDAN法分解实测爆破信号,得到一系列本征模态分量及余项。然后,通过均值比法识别筛选信号趋势项的有效组成部分,并去除含有趋势项的分量。为验证CEEMDAN法去趋势项的可行性,通过数值仿真信号进行校核。结果表明,与现有EMD(empirical mode decomposition)法、EEMD(ensemble empirical mode decomposition)法比较,基于CEEMDAN法筛选得到的趋势项与人为添加的趋势项最为接近。同时,利用此方法处理实测爆破信号,解决了原始信号中存在的基线偏移及低频超高异常等问题。     

改进的EMD结合重复降噪在故障诊断中的应用

滚动轴承的故障信号采集中往往含有大量的噪声信号。对采集信号进行小波包降噪后,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)得到若干个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)。计算各个IMF与去噪后信号的相关系数以此确定哪几个IMF是待分析信号的有效集,根据有效集中IMF的突变程度来选择不同消失矩的db系小波进行小波降噪。对IMF进行边际谱分析来判断滚动轴承哪个部位发生故障。该方法有效地去除了混杂在故障信号中的噪声,提高了信噪比,准确地判断出滚动轴承发生故障的部位。     

一种可用于故障诊断的信号处理方法——完备总体平均局部特征尺度分解

作为对经验模态分解（EMD）的改进,局部特征尺度分解（LCD）也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解（EEMD）和完备的EEMD（CEEMD）等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IMF分量定义等。针对此,论文提出了一种完备的总体平均局部特征尺度分解（CELCD）,并通过仿真信号将CELCD方法与CEEMD进行了对比,结果表明CELCD能够有效抑制LCD模态混淆,而且在抑制伪分量的产生,提高正交性和分量的精确性等方面具有一定的优越性。最后论文将CELCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性。     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。     

适于泥石流除噪的EMD联合小波阈值除噪方法

次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。     

完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解

经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(CEEMDAN)恢复了EMD分解的完整性。在现有分析方法上提出了完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)算法。该算法能用更小的集总数、更少的迭代次数和极小的计算消耗获得更好的光谱分离效果和数目较少的筛选模态。     

基于经验模态分解的超声波管外测压信号去噪

在超声波管外测压中,回波信号往往受到噪声的干扰,所以在提取信号特征时,需对回波信号进行去噪。提出了一种基于经验模态分解（EMD）的超声波信号去噪方法,首先利用EMD求出信号的本征模态函数（IMF）,然后通过对比分析,利用反映信号主要特征的模态分量对信号进行重构以实现去噪。实验结果表明,该方法能够有效地去除噪声,提高超声回波信号的信噪比。     

基于EMD分形技术提取变速器轴承故障特征

故障轴承振动信号具有分形特征,可以利用分形维数有效识别变速器轴承的故障模式.噪声的存在对分形维数的计算结果影响较大,为此采用经验模态分解（EMD）方法,对变速器轴承振动信号进行EMD分解,计算分解后的IMF分量的分形维数,提取出变速器轴承不同技术状态下的故障特征。对实测变速器轴承振动信号分析,结果表明：EMD能对不同频带信号进行有效分离;特定IMF分量的分形维数能敏感反应变速器轴承技术状态,可以作为变速器轴承故障诊断的特征参数;EMD与分形维数相结合是提取变速器轴承故障特征的一种有效方法。     

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。     

基于改进奇异值分解和经验模式分解的滚动轴承早期微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了改进奇异值分解(SVD)和经验模式分解(EMD)的滚动轴承早期微弱故障特征提取方法。首先用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似和细节信号,然后对近似信号用奇异值差分谱进行消噪,对消噪后的信号进行经验模态分解,将得到的各本征模函数分量进行希尔伯特包络解调,从而获得滚动轴承故障特征信息,最后通过对滚动轴承早期内圈故障的诊断实验证明了该方法的有效性