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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。 相似文献
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为了改进EMD中模态混叠的缺陷,提出一种基于SVD的模态混叠消除方法。SVD有两个特性,一是每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;二是各频率成分经分解得到的奇异值大小与该频率成分的振幅呈正相关。该方法根据信号中主要频率成分构造出一组与原信号频率相等、幅值与原信号振幅成整倍数的正弦信号,并与原信号叠加后对叠加信号进行SVD分解,然后成对选取分解得到的奇异值重构出一组信号,依次减去前面加入的对应频率的正弦信号即可得到分解结果。实验表明,对于EMD分解模态混叠现象严重的信号,该方法能够进行有效消除模态混叠。 相似文献
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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... 相似文献
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频率相近信号分离是故障诊断的难点问题。变分模态分解(VMD)作为一种新的信号时频分析方法,对频率相近信号具有较高的分辨率,能够实现频率相近信号的分离。VMD分解时先指定分解层数,层数选取的优劣将直接影响分解效果,过分解时容易产生虚假频率成分,反之,欠分解则容易丢失有用频率成分。基于此,提出一种基于变分模态分解和奇异值分解相结合的相近频率信号分离方法。首先选择适当的分解层数对信号进行VMD过分解,然后对分解得到的分量进行奇异值分解,通过奇异值分解检测并剔除虚假信号成分,从而实现频率相近信号的有效分离。利用仿真信号和滚动轴承故障信号证明了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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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。 相似文献
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结肠测压技术可以提供整个结肠动力活动的信息,是广泛使用的评价消化道功能的检查手段.采用经验模态分解(EMD)方法将人体结肠压力信号分解为不同的固有模态函数,并对该固有模态函数进行Hilbert变换,于是可以清楚地辨别信号的特征.通过对于14例样本数据的第三个固有模态函数进行Hilbert变换,可以区分出正常(3例)和非正常(11例)的人体结肠压力信号,结果说明EMD方法是一种分析结肠压力信号的有效方法. 相似文献
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EMD趋势分析方法及其应用研究 总被引:14,自引:0,他引:14
趋势分析是一种重要的设备状态监测与故障诊断方法,对分析较长时间范围内设备运行状态的变化具有重要意义。研究了一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的设备运行状态趋势分析方法。研究表明,与传统方法(如最小二乘法、低通滤波法)相比,经验模式分解能够更准确地提取信号趋势信息。应用于某炼油厂透平烟机故障诊断,表明这种基于经验模式分解的趋势分析方法能够有效提取设备运行趋势信息,消除采样中随机因素的影响,为准确评估设备运行状态、诊断故障提供可靠依据,具有重要的现场实用价值。 相似文献
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针对水泵电机轴承故障振动信号噪声大和非平稳性的特点,提出了基于经验模态分解的诊断方法;通过对原始信号进行经验模态分解,得到包含故障特征的固有模态分量,从而可以提取出故障频率.该方法应用于外圈、内圈和滚动体故障诊断,取得了很好效果. 相似文献
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重排方法通过将代表信号局部能量分布的几何中心重排到其质量中心,从而提高时频表示的聚集性和可读性,但是并没有完全消除交叉项.在此,将经验模式分解算法引入重排方法中,用于抑制重排方法在分析多分量信号时出现的交叉项.利用经验模式分解,首先将待分析的非平稳信号分解成有限个基本模式分量,它具有单分量信号的性质.对这些基本模式分量进行重排处理后的时频表示,具有良好的时频聚集性且交叉项被消除.通过对测试的柴油机爆燃阶段振动信号的重排时频分析,验证了该方法在机械故障特征提取中具有很好的应用潜力. 相似文献
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针对经典K-奇异值分解算法构造的字典中原子形态受噪声、谐波干扰影响,进而降低冲击故障特征提取精度的问题,提出了基于集合经验模式分解和K-奇异值分解字典学习的冲击特征提取方法。该方法首先利用集合经验模式分解与Hurst指数对振动信号进行预处理,剔除谐波干扰;其次,利用经典K-奇异值分解算法和预处理信号构造超完备字典;然后,利用K-均值聚类算法对字典中的原子进行筛选;最后,利用正交匹配追踪算法实现冲击故障特征的稀疏表示。实验分析和工程应用验证了所提方法的有效性和实用性。 相似文献
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基于经验模式分解(EMD)的齿轮箱齿轮故障诊断技术研究 总被引:10,自引:0,他引:10
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。 相似文献