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采用经验模态分解(EMD)提取爆破振动信号的固有模态函数(IMF)分量,对主要成分作Hilbert变换,得到各IMF分量的频率特征;对振动信号进行Hilbert变换,得到信号的Hilbert谱和边际能量谱,从频谱能量的角度分析了爆破振动能量在不同频率段的分布特征。结果表明:爆破能量主要集中在100 Hz以内的低频区域,0"20 Hz频带能量分布较均匀,20"45 Hz能量变化较大,45 Hz以后能量很小。研究结果验证了HHT方法在爆破振动信号分析中的高效性和适应性,HHT方法处理非线性、非平稳的爆破振动信号简单有效,具有很好的推广价值。 相似文献
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随机噪声的压制是微震信号分析过程中的重要环节,目前大多数降噪技术都不同程度的存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。针对微震信号的随机非平稳特征,提出一种联合经验模态分解(EMD)及小波阈值的降噪方法,压制微震信号中的随机噪声。该法首先使用EMD对微震信号进行自适应分解,得到有限个本征模态函数(IMF)。考虑到随机噪声主要集中在高频IMF分量中,基于噪声能量突变原则找出低频IMF分量与高频IMF分量的分界后,利用小波阈值方法对高频IMF进行降噪处理,最后将降噪后的高频IMF分量与剩余的低频IMF分量重构即可实现微震信号降噪。仿真分析及实验结果表明,该方法能充分保留微震信号的随机非平稳特征,较对比方法具有更好的降噪效果。 相似文献
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针对互补集合经验模态分解(CEEMD)方法在分解过程中会产生模态分裂的现象,提出了一种利用经验模态分解改进的CEEMD方法。由于经传统CEEMD方法分解得到的IMF分量并不能满足IMF分量的严格定义,将这些分量定义为预分解IMF分量,然后利用经验模态分解对这些预分解IMF分量重新分解,得到正确的IMF分量。为了验证改进CEEMD方法的有效性,将它用于仿真信号分解中。仿真结果表明,该方法可以有效消除传统CEEMD方法出现的模态分裂现象,分解结果更符合实际情况。将改进的CEEMD方法对真实轴承故障信号进行分解,结合包络谱分析,可以准确提取故障特征频率,从而实现对轴承故障的有效诊断。 相似文献
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简要介绍了经验模态分解(Emepirical Mode Decomposition,EMD)方法的基本思想,并对放顶煤过程中产生的声波信号进行EMD分解和频谱分析。EMD方法能把1个复杂的非平稳信号分解为有限个固有模态函数分量(In-trinsic Mode Function,IMF)之和,分解出的各个IMF分量是平稳的,具有实际的物理意义。根据各IMF的频谱,可获得顶煤放落过程中产生的声波信号的频率组成,进行煤岩界面识别。 相似文献
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基于CEEMDAN和ELM的风机故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《煤炭技术》2017,(8):211-213
针对通风机轴承信号非平稳和故障样本稀少的问题,提出基于完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和极限学习机(ELM)的轴承故障诊断方法。首先,利用CEEMDAN分解故障信号得到本征模态分量(IMF);然后,使用极限学习机学习IMF能量特征;最后,将极限学习机用于故障诊断。 相似文献
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针对采煤机在正常工作中经常发生轴承故障的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和隐半马尔可夫模型(HSMM)的故障识别方法。该方法先用EMD对故障信号进行分解,形成一系列平稳的本征模函数(IMF),并提取包含故障信息的IMF的能量作为特征向量输入到HSMM中对其进行训练。之后用训练好的HSMM分类器对故障进行识别。实验结果表明,采用该方法可以有效地提高故障识别率。 相似文献
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针对采煤机在正常工作中经常发生轴承故障的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和隐半马尔可夫模型(HSMM)的故障识别方法。该方法先用EMD对故障信号进行分解,形成一系列平稳的本征模函数(IMF),并提取包含故障信息的IMF的能量作为特征向量输入到HSMM中对其进行训练。之后用训练好的HSMM分类器对故障进行识别。实验结果表明,采用该方法可以有效地提高故障识别率。 相似文献
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基于改进HHT的矿山微震信号多尺度特征提取及分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对矿山微震与爆破信号难以识别问题, 提出基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的矿山微震信号识别方法。该方法引入互补集合经验模态分解(CEEMD)对HHT改进, 信号被自适应分解后, 计算IMF分量的偏度、峭度、Hilbert边际谱能量、Lempel-Ziv复杂度以及重构信号的分形盒维数, 运用拉普拉斯得分(LS)对5种时频域特征参数降维, 最后通过遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型, 实现微震信号的分类识别。经400组微震和爆破信号的实例分析验证, 两类信号的5种特征参数均有较大差异, 改进HHT法识别效果优于传统经验模态分解法(EMD)和局部均值分解法(LMD), 且基于改进HHT和GA-SVM分类模型准确率达到95%, 证实了此识别方法的准确性。 相似文献