双稳随机共振降噪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。     

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...     

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。     

局部均值分解与经验模式分解的对比研究

摘要：介绍了一种新的非平稳信号分析方法——局部均值分解（Local mean decomposition,简称LMD）。 LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF（Product function）分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD（Empirical mode decomposition）方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。
     

经验模态分解剔除结构地震响应位移漂移

提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)剔除位移响应漂移量的算法.这种算法将漂移成分视为EMD分解的最终残量(Residue),从原时程响应信号中分离并剔除EMD分解的最终残量后,再利用本征模函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs)进行信号重构,能够得到接近真实的响应时程信号.该方法引入到实际桥梁结构的地震响应时程分析中,成功地解决了剔除结构地震响应位移漂移的难题.试算和实际计算效果表明此种方法效果良好,因而在结构地震响应分析中具有重要实用价值.     

基于经验模式分解(EMD)的齿轮箱齿轮故障诊断技术研究

简述了齿轮箱传统信号分析技术与经验模式分解(EMD)技术的异同，并详细论述了EMD的分解原理和富立叶变换的关系。针对齿轮箱振动加速度数据，运用EMD分解技术，得到IMF(Intrinsic Mode Function)模式分量，提出了基于IMF及功率谱(PSD)的IMFPSD216指标和基于IMF及滤波统计的IMFFLT指标，并验证了它们的有效性。运用这些指标正确明显地分辨出齿轮箱齿轮失效。     

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。     

基于自相关和经验模态分解的微弱信号检测方法研究

本文针对自相关方法所存在的只能检测单一正弦信号和EMD方法易受噪声干扰的问题,提出将二者结合,先用自相关方法提高信噪比,而后用EMD方法分解信号,获取其中所包含的各有用信号成分,达到在低信噪比情况下检测出信号中有用成分的目的.仿真结果表明,该方法在低达-23dB的信噪比情况下仍能有效检测出仿真信号中包含的多频正弦成分,方法简单,效果明显.     

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.     

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。     

大型旋转机械非平稳振动信号的EEMD降噪方法

针对现有各种降噪方法处理非平稳机械振动信号存在的缺点,提出一种基于辅助白噪声经验模式分解技术来自适应实现旋转机械非平稳振动信号降噪。该方法是一种集成的经验模式分解（Ensemble Empirical mode decomposition,EEMD）降噪算法,利用正态分布白噪声在经验模式分解中具有的二进尺度分解特性,可以有效抑制常规经验模式分解降噪算法处理非平稳振动信号时产生的模式混叠现象。通过仿真计算和转子启动过程试验振动信号对新降噪方法、经验模式分解降噪方法及小波降噪方法的性能进行了比较测试,结果表明,在非平稳机械振动信号降噪方面,新降噪方法具有更高的信噪比,不仅能够消除高斯噪声,而且能够有效降低脉冲干扰,提取出反映信号实际物理意义的振动固有模式。     

自适应噪声加权优选经验模态分解及其在机械故障诊断中的应用

自适应噪声辅助集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)解决了集成经验模态分解在集成平均过程中的分解不完备问题,但噪声残留和虚假分量问题仍然存在.针对CEEMDAN的不足,提出了自适应噪声加权优...     

独立分量分析方法在经验模式分解中的应用

若信号间的能量和频率比例过大,经验模式分解不能分解出正确的单一模式分量。针对这种状况提出一种经验模式分解与独立分量相结合的信号分析方法。该方法能分离出IMF分量的固有特性,消除EMD分解过后各IMF之间信息混淆问题,恢复各个单分量所丢失的信息特性,改善了经验模式分解能力不足所带来局限性,保障经验模式分解的有效性。通过仿真信号和实际工程信号研究,验证了该方法的可行性。表明该方法对信号分解和故障诊断具有很好的前景。     

Phase measurement in temporal speckle pattern interferometry signals presenting low-modulated regions by means of the bidimensional empirical mode decomposition

We propose a phase measurement technique to retrieve optical phase distributions coded in noisy temporal speckle pattern interferometry signals presenting regions of adjacent low-modulated pixels, which is based on the bidimensional empirical mode decomposition and the Hilbert transform. It is shown that this approach can effectively remove noise and minimize the influence of large sets of adjacent nonmodulated pixels located in the time series of speckle interferograms. The performance of the phase retrieval approach is analyzed using computer-simulated speckle interferograms modulated with a temporal carrier. The results are also compared with those given by a technique based on the one-dimensional empirical mode decomposition. The advantages and limitations of the proposed approach are finally discussed.     

广义经验模态分解性能分析与应用

针对经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）的均值曲线采用三次样条拟合而容易引起包络过冲和不足等缺陷,相关学者提出了许多改进均值曲线的变种EMD方法,取得了一定的效果。广义经验模态分解（generalized EMD,GEMD）方法综合了多种改进EMD方法,通过定义不同的均值曲线对信号进行逐阶筛分,从得到的每一阶分量中选取最优作为最终的广义内禀模态函数（generalized intrinsic mode function,GIMF）,由于每一阶的GIMF分量都是最优的,因此相较于EMD等单一均值曲线筛分方法,GEMD分解结果也是最优的。论文对GIMF分量准则进行了改进以及对GEMD性能进行了分析,并将GEMD应用于仿真和实测信号的分析,结论表明GEMD分解是完备的和正交的,有比EMD更强的分解能力,而且适合机械振动信号的处理和故障诊断。     

消除经验模态分解中混叠现象的改进掩膜信号法

经验模态分解方法能在时频域上正确地描述非平稳非线性信号的局部特征。但由于模态混淆,当信号组合分量的频率太接近时,常不能得到正确的经验模态分解结果。针对这一情况,提出了消除经验模态分解中混叠现象的一种方法——改进的掩膜信号法,并将其应用于风机叶片振动信号的分析中。该方法以能量为基础对掩膜信号的选择进行改进,并通过掩膜信号结合EMD来达到消除模态混叠现象的效果。对风机叶片振动信号进行验证的结果表明,该方法简便易行,可有效分离混叠模态,提取有用信号,并且对白噪声也有削减效果。     

基于经验模态分解的发动机脉动压力数据分析

在机载测试技术中,机载数据总线数据量急剧增加,数据处理越来越趋于复杂化,软件可复用性的要求越来越高。为满足这些需求,将抽象工厂模式的思想应用到航空总线数据处理中,根据抽象工厂的特点和适用场景,将总线数据按照类型进行实例化,形成对外统一的接口,然后对不同的总线接口进行数据处理。该接口只与总线的协议标准和技术特点有关,不依赖于具体信号,因此实现了数据处理的通用化,突破了原来面向各个接口信号分别处理的思想,从而实现了软件可复用的要求,提高了机载总线数据处理的效率和可靠性。