大跨径桥梁实时动态挠度信号的分离

由于经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)将非线性非平稳信号分解成为一系列线性、平稳的本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)信号,针对单通道大跨径桥梁挠度信号分离问题,结合盲源分离和经验模式分解各自优点,提出基于经验模式分解的盲源分离方法。利用奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)估计信号源数目,根据源信号数目将单通道挠度信号和其本征模函数重组为多通道输入信号,应用独立分量分析（independent component analysis,简称ICA）理论中的快速独立分量分析（fast independent component analysis,简称FastICA）算法对输入信号进行分解,实现桥梁挠度信号各分量的分离。仿真研究表明,该方法能较好地解决ICA模型源数估计和单通道挠度信号盲源分离难题。     

大跨径桥梁实时动态挠度信号的分离

由于经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)将非线性非平稳信号分解成为一系列线性、平稳的本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)信号,针对单通道大跨径桥梁挠度信号分离问题,结合盲源分离和经验模式分解各自优点,提出基于经验模式分解的盲源分离方法。利用奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)估计信号源数目,根据源信号数目将单通道挠度信号和其本征模函数重组为多通道输入信号,应用独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)理论中的快速独立分量分析(fast independent component analysis,简称FastICA)算法对输入信号进行分解,实现桥梁挠度信号各分量的分离。仿真研究表明,该方法能较好地解决ICA模型源数估计和单通道挠度信号盲源分离难题。     

基于EMD-PCA的轴承故障源盲分离方法

结合经验模态分解和主分量分析各自的优点,提出了一种基于EMD-PCA的轴承故障源的盲分离方法。利用EMD方法对混合观测信号进行分解得到若干个本征模函数分量,把所有的IMF分量重新组合在一起,作为新的观测信号,然后采用PCA对新的观测信号进行共性分析以得到源信号中的主要成分,并进行了轴承故障源分离试验验证。     

EMD辅助相关系数SVD的单向阀故障诊断

单向阀是往复式高压隔膜泵的关键部件,其故障振动信号常遭受强噪声污染,导致故障特征难以检测。针对这一问题,提出一种经验模态分解(EMD)辅助相关系数奇异值分解(SVD)的单向阀故障诊断方法。该方法首先将单向阀振动信号进行EMD分解,并将分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构;然后将重构信号输入到相关系数SVD系统中进行二次分解,并用相关系数法筛选出包含故障特征信息的分量信号;最后对有效分量信号进行希尔伯特包络谱分析,实现单向阀故障诊断。仿真结果表明,提出方法解决了强噪声背景下故障特征提取困难的问题;实测数据表明,该方法能够有效检测出单向阀故障。     

应用Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断

提出了基于经验模态分解(EMD)的齿轮箱故障诊断HHT方法,介绍了Hilbert-Huang变换理论及其算法.此后以1台现场轧机故障减速机为对象,对采集的故障信号进行EMD分解,得到固有模态函数(IMF)分量,然后对所有固有模态函数进行Hilbert变换处理,所得三维图和边际谱图较为清晰地表达了故障信息,说明了该方法在工程应用中的适用性.     

基于Teager-Huang变换的转子局部碰摩故障诊断

针对转子碰摩故障诊断问题,提出一种基于Teager-Huang变换的转子局部碰摩故障特征提取方法,该方法首先通过经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)将原始振动信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,然后利用Teager量算子计算IMF分量的瞬时幅值和瞬时频率,得到故障信号的时频分布信息。通过转子局部碰摩故障诊断实例分析结果表明Teager-Huang变换方法比Hilbert-Huang变换方法能更好地追踪转子碰摩的发生,并能有效提取转子碰摩故障特征,验证了该方法的有效性。     

EMD与cICA方法在多级齿轮传动微弱故障特征提取中的应用

为提取多级齿轮传动单通道测量信号中隐含的微弱低频故障特征信息,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)与约束独立分量分析(Constrained independent component analysis,cICA)相结合的故障特征提取方法。首先对实测的齿轮箱单通道测量信号进行EMD分解;然后计算各个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)的峭度及其与原信号的互相关系数,并选择合适的IMFs分量与原信号组成新的虚拟观测向量;最后,通过构建合适的参考信号进行cICA分析,提取出了理想的微弱低频故障特征。通过多级齿轮传动中的低速级断齿故障特征提取试验分析,验证了该方法的有效性和适用性。     

基于EEMD与奇异熵增量谱的齿轮故障特征提取

针对齿轮振动信号非线性、非平稳的特点,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)与奇异熵增量谱的齿轮故障特征提取方法。首先,利用EEMD方法将齿轮振动信号分解为若干个平稳的本征模态函数(IMF)分量。EEMD方法利用正态分布白噪声的二进尺度分解特性,能够有效抑制经验模态分解(EMD)中的模态混叠现象。但由于背景噪声和残余辅助白噪声的影响,EEMD分解得到的IMF分量难以准确提取齿轮故障特征。利用奇异值分解(SVD)对IMF分量进行消噪和重构,根据奇异熵增量谱确定重构阶次,准确地提取齿轮的故障特征频率。仿真信号分析和齿轮箱齿轮故障实验验证了该方法的准确性和有效性。     

基于内禀模态特征能量法煤油机爆震特征提取

为解决电控二冲程煤油发动机爆震特征提取的问题,根据内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF)正交的特点,提出了基于内禀模态函数特征能量法的爆震特征提取方法.该方法对电控二冲程煤油发动机缸内压力信号进行经验模态分解(empirical mode decemposition,EMD),得到若干IMF分量,利用内禀模态函数能量法获取信号能量占主导地位的IMF分量,作为爆震信号的主导模式分析对象,对该IMF分量进行功率谱密度分析,得到了电控二冲程煤油发动机的爆震特征频率.通过仿真计算以及爆震信号分析,结果表明内禀模态函数特征能量法在电控二冲程煤油发动机爆震特征频率提取过程中实用有效.     

改进WMRA在滚动轴承故障诊断研究中的应用

针对滚动轴承初期故障诊断时故障特征信号微弱,且传统的包络谱分析方法需要预先依靠经验确定出分析频段的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和改进的小波多分辨率分析(WMRA)的诊断方法。首先通过对滚动轴承故障振动信号进行EMD分解,利用峭度系数和振动固有频率特征参数对分解后的本征模态函数(IMF)分量进行了分类,筛选出了最佳IMF分量,然后通过希尔伯特变换(HT)计算得到了所选IMF分量的包络信号,最后利用改进后的WMRA对包络信号进行了重构,所得到的包络谱明显地突出了故障特征频率。实验结果表明:相比单独的EMD或传统的WMRA,该方法有效地提高了信号分析的准确性。     

基于EMD和SVM的刀具故障诊断方法

为了解决刀具在切削过程中出现的故障,提出了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的刀具故障诊断方法.该方法首先将经过标准化的声发射信号进行经验模态分解,将其分解为有限个固有模态函数(IMF)和残余量之和,然后对每个IMF分量通过一定的削减算法增强故障类型特征,计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作...     

随机共振降噪下的齿轮微弱故障特征提取

针对强背景噪声下的齿轮微弱故障特征提取问题,提出了一种将级联单稳随机共振与经验模式分解(EMD)-Teager能量算子解调方法相结合的特征提取方法。首先对含噪故障信号进行随机共振输出,降噪后再进行经验模式分解,分解得到具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMFs),最后通过Teager能量算子解调方法求取每个有效IMF分量的幅频信息,从而提取齿轮微弱故障特征。仿真分析和实际测试结果均表明,通过随机共振降噪后,该方法能有效检测出齿轮局部损伤故障特征频率。     

基于EEMD-FastICA的单通道超声回波信号去噪研究

针对单通道超声检测回波信号易受到噪声信号的影响导致缺陷诊断精度低的问题,提出基于集合经验模态分解(EEMD)和快速独立成分分析(FastICA)的单通道超声回波信号盲源分离方法(EEMD-FastICA).首先应用EEMD算法对回波信号进行自适应分解,得到多个不同尺度的固有模态函数(IMF)分量,利用主成分分析(PCA...     

基于EEMD和Choi-Williams分布的齿轮故障诊断

针对齿轮箱齿轮故障特征提取过程中,经验模态分解(EMD)存在模态混叠、固有模态函数(IMF)筛分困难以及Wigner-Ville分布(WVD)存在交叉干扰项的问题,提出一种集合经验模态分解(EEMD)和Choi-Williams分布(CWD)相结合的齿轮故障诊断方法。首先,将采集到的齿轮故障信号进行EEMD分解,分解为多个单分量固有模态函数(IMF)的组合;然后,通过相关系数和香农熵准则去除虚假分量并筛选IMF;最后,将筛选出的IMF分量进行CWD表达,结合时频域表现出的频率与等时冲击特性,识别出齿轮故障特征。通过齿轮故障仿真和实验分析,验证了该方法在齿轮箱齿轮故障诊断中的适用性和有效性。     

基于改进EEMD的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承的故障信号具有非平稳性、非线性等特点,在经验模态分解过程中会出现模式混叠现象。集合经验模态分解算法(EEMD)是在原始信号中引入随机高斯白噪声序列,改变信号的局部时间跨度,可以有效抑制常规经验模态分解过程中产生的模式混叠现象。在研究EEMD原理的基础上,引入白噪声的幅值标准差准则来选择EEMD参数,并且对分解得到的所有的固有模态函数(IMF)分量通过相关系数法提取有效本征模态分量,再对提取的有效本征模态函数分量阀值处理后进行重构。通过Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析,提取滚动轴承的故障特征。轴承故障信号实验结果表明,EEMD方法可以有效应用于滚动轴承的故障诊断中。     

小波阈值降噪与经验模态分解在信号瞬时特征提取中的应用

为了在信号瞬时特征提取过程中有效降低噪声干扰影响,提出一种基于小波阈值降噪和经验模态分解(EMD)的信号瞬时特征提取方法。根据信号特征选择适合的小波阈值函数进行降噪处理,然后对降噪信号进行EMD分解,以互相关系数作为判别依据,保留含有信号瞬时特征的本征模函数(IMF),并进行Hilbert时频谱图和边际谱图分析,最终完成信号瞬时特征的提取。     

多金属离子极谱信号的改进经验模态分解降噪

针对多金属离子极谱2阶导数信号易受外部环境和内部电路噪声干扰的问题,结合极谱2阶导数信号的峰形特点,提出一种基于改进经验模态分解(EMD)的极谱信号降噪方法。首先对信号进行EMD分解得到固有模态函数(IMF)分量,统计IMF分量中的局部极大值点数目,判断EMD分解是否停止;再根据IMF分量与原信号之间的关联度,将IMF分量分为3类,对不同类分量分别进行降噪处理;最后进行重构。仿真实验结果表明:该方法与标准EMD法相比能有效减少分解步骤,缩短分解时间;与小波阈值法相比,对信噪比的提升更大,最小均方误差更小。对铜钴镍3种离子的2阶导数极谱信号的降噪结果表明,该方法有效去除了离子极谱信号的噪声,并较好地保留了信号的细节特征,对极谱法测量多金属离子浓度有重要意义。     

基于EMD-SVD-BIC的机械动源数估计方法

提出了一种复合EMD-SVD-BIC(经验模态分解,empirical mode decomposition,简称EMD;奇异值分解,singular value decomposition,简称SVD;贝叶斯信息准则,bayesian information criterion,简称BIC)的机械振动源信号数量估计方法,解决卷积混合的机械振动源在观测数小于振动源数情况下的源数估计问题.应用EMD方法获得信号的本征模函数,对两观测信号的本征模函数复合矩阵的相关矩阵进行奇异值分解,获得反映源数信息的特征值分布;再采用BIC信息准则,判断源信号的数目.仿真和试验结果表明,该方法可以在观测数小于振动源数的情况下正确获取信号源数,为机械振动故障诊断中的振动源分析及其源信号的正确分离提供了方法保障.     

基于振动信号EMD和ICA的刀具破损识别

针对多齿铣削过程中振动信号的特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和独立分量分析(ICA)相结合的方法,对混叠在振动信号中的铣刀破损信号进行分离。对振动信号进行经验模态分解提取出信号中的所有本征模函数,然后应用fastICA对所提取出的本征模函数进行独立分量分析。利用该方法对铣削加速度振动数据进行了分析,试验表明,该方法可以提取出混合信号中与刀具破损状态相关的故障特征频率成分。     

基于EMD-SVD-BIC的机械振动源数估计方法

提出了一种复合EMD-SVD-BIC(经验模态分解,empirical mode decomposition,简称EMD;奇异值分解,singular value decomposition,简称SVD;贝叶斯信息准则,bayesian information criterion,简称BIC)的机械振动源信号数量估计方法,解决卷积混合的机械振动源在观测数小于振动源数情况下的源数估计问题。应用EMD方法获得信号的本征模函数,对两观测信号的本征模函数复合矩阵的相关矩阵进行奇异值分解,获得反映源数信息的特征值分布;再采用BIC信息准则,判断源信号的数目。仿真和试验结果表明,该方法可以在观测数小于振动源数的情况下正确获取信号源数,为机械振动故障诊断中的振动源分析及其源信号的正确分离提供了方法保障。