一种EMD改进方法及其在旋转机械故障诊断中的应用

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)中存在的端点效应问题,提出一种波形特征匹配延拓与余弦窗函数相结合的改进方法。首先对信号进行波形特征匹配延拓,实现延拓数据与原信号交界处的光滑过渡,避免边界处瞬时频率的跳跃;其次针对该延拓方法存在延拓误差的问题,对信号加余弦窗处理,将延拓误差控制在信号两端,使其无法(或以较慢速度)向数据内部发展,保证信号有效数据的正确分解,提高信号的分解精度,实现EMD算法的改进。通过仿真分析和不对中故障诊断实例研究表明,该方法能较好地抑制EMD端点效应,实现旋转机械故障的有效诊断。     

一种抑制EMD端点效应新方法及其在信号特征提取中的应用

经验模式分解(EMD)的端点效应一直是困扰其工程实用性的难点问题,结合端点效应产生机理和现有的研究成果,提出了一种基于端点优化对称延拓(End Optimization Symmetric Extension,EOSE)的抑制EMD端点效应新方法.通过对信号和其包络线的偏差评价函数的最小化计算,获取最佳的信号端点值,在此基础上延拓信号的上、下包络线将最大化地逼近原始信号两端点,在EMD后续"筛选"固有模态分量(IMF)过程中抛弃两端延拓的数据,将端点效应释放到原始信号的以外.将原EMD、基于EOSE改进EMD和基于时间序列建模(ARMA)改进EMD3种方法进行对比分析,仿真和实验结果表明,基于EOSE方法抑制EMD端点效应的效果最好,能够精确提取出旋转机械振动信号的典型故障特征,运算效率较高.     

一种基于GEP的EMD端点效应抑制方法

针对经验模态分解(EMD)在分解信号时存在的端点效应问题,为抑制端点效应对信号分析带来的影响,进一步提高EMD分解准确度,提出基于基因表达式编程(GEP)的EMD改进算法。通过仿真实验与镜像延拓等其他3种常用端点效应抑制方法作对比,并计算评价端点效应的两个指标,最后,通过这4种方法分别测量出原始信号的瞬时频率以作验证。仿真结果表明:基于GEP的EMD改进算法在分解信号后各分量两端发散程度最小,评价指标也均优于其他3种传统的改进方法,且更加准确地测量出原始信号的瞬时频率。证明该改进算法能更有效地抑制EMD端点效应,具有更高的应用价值。     

LEMD端点延拓方法及其在微震信号降噪中的应用

针对非平稳的微震信号,采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对其滤波、消噪。但该方法在应用中存在严重的端点效应,会影响分解结果。为了改善端点效应,针对微震信号低频特点,提出了基于LMS自适应滤波器对微震数据端点处进行波形延拓的方法。LMS自适应滤波器经过信号内部的数据训练后从端点处向左右延拓波形,延拓过程中生成符合内部信号趋势的极小值和极大值,波形的延拓长度由延拓算法自适应决定。在EMD对信号分解过程中得到前一层模态分量后均再次对剩余信号进行延拓,进而进行下一层分解,以此修正插值算法带来的误差。最后根据信号频率特点对得到的模态分量有选择的重构,达到降噪的目的。利用仿真数据和煤矿微震监测数据对LMS自适应延拓法进行了验证,结果表明该方法能够明显减小经验模式分解的端点效应,特别对低频的微震信号有很好效果。     

EMD自适应三角波匹配延拓算法

波形匹配延拓是遏制经验模态分解（EMD）端点效应的有效方法,针对现有波形匹配延拓方法的不足,提出了一种自适应的三角波形匹配延拓方法,改进了三角波匹配度的计算方法和匹配子波的寻优算法。改进的三角波匹配度计算方法,突出延拓平顺性的同时,加强了端点处数据与内部波形的关联。自适应的匹配寻优算法,首先在固定极值点对应的波段内部搜寻局部最佳子波的截取时刻,截取局部最优匹配子波,然后在局部最优子波内搜寻全局最优匹配子波,提高了子波截取的合理性与匹配的准确性。仿真信号及实验信号分析表明,该方法可有效抑制EMD端点效应,显著提高分解精度。     

综合斜率和三次样条的EMD端点效应抑制方法EI北大核心CSCD

端点效应会严重影响经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的效果。针对基于三次样条端点延拓算法(cubic spline based method,CSBM)在设置延拓点坐标位置时缺乏对信号趋势进行考量的缺陷,结合改进斜率延拓方法(improved slope based method,ISBM)的设计思想,提出一种综合斜率变化率和三次样条的EMD端点延拓方法。新方法的主要创新点在于利用斜率变化率度量信号变化趋势,并基于信号和包络趋势来设置延拓点坐标信息。通过选取四组不同类型模拟信号以及两组实际工程应用信号,利用正交指数、均方误差和能量误差三个度量指标对算法性能进行评价。试验结果表明,所提方法的性能在整体上优于CSBM和ISBM方法。     

基于BLCS-AME的爆破地震波信号EMD端点效应抑制研究

针对爆破地震波信号经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)固有的端点效应问题,提出了一种基于边界局部特征尺度自适应匹配延拓(Boundary Local Characteristic Scale and Adaptive Matching Extension, BLCS-AME)的EMD端点效应抑制方法。该方法将原始信号全局时间参数之间的内在联系和信号在端点处幅值参数的局部变化趋势进行联合考虑,得到了延拓后的边界局部特征尺度(BLCS),再以BLCS为研究对象,在原始信号中找到与BLCS匹配度最高的一组时间序列,最后将该时间序列平移到端点处进行EMD,即可实现基于BLCS-AME的EMD端点效应抑制处理。通过多种方法仿真信号EMD端点效应抑制的对比分析,可得出结论：与常规端点效应抑制方法相比,BLCS-AME方法对EMD端点效应具有更好的抑制能力,能够得到精度更高的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),研究结果更能反映信号的内在属性。最后将该方法用于实际爆破地震波信号EMD中,进一步验证该方法能够有效抑制爆破...     

EMD端点效应的改进型混沌延拓方法及其在机械故障诊断中的应用

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的端点效应问题,分析了三次样条插值产生端点效应的机理,指出了现有延拓方法的不足,提出采用Lyapunov指数预测模型进行边界延拓,以此减小端点效应在经验模态分解过程中产生的影响。在采用最大Lyapunov指数法进行边界延拓时,针对Lyapunov指数预测模型所表示的平均发散度仅是轨道演化规律的一个近似模型,提出采用局域发散度代替最大Lyapunov指数进行改进,以改进预测模型的预测精度。基于改进型Lyapunov指数边界延拓方法,由于引入时间序列预测模型使端点处的延拓更加合理,所延拓数据更加趋于真实,在希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）实现过程中仅需一次延拓,实现了准确的EMD分解。仿真计算和转子系统故障试验分析结果表明,所用方法可以有效解决EMD的端点效应问题。     

爆破地震波信号EMD端点效应抑制研究

针对爆破地震波信号经验模态分解(EMD)得到的IMF在端点处的发散现象，提出一种同时考虑信号端点发展趋势和全局时间-能量联合参数的改进EMD端点效应抑制算法。该算法首先考虑端点变化趋势得到延拓后的边界局部特征尺度X₀,再计算X₀的能量E₀,找到原始信号中和E₀最匹配的分段信号X_k,最后用X_k代替X₀进行EMD。通过建立仿真信号，验证该算法和常规端点效应抑制算法相比，对EMD端点效应具有更好的抑制能力，能够得到精度更高的IMF。最后将该算法用于实际爆破地震波信号分解中，发现提出的算法能够有效抑制EMD端点效应，有利于爆破地震波信号细节特征参数的提取。     

经验模态分解（EMD）新算法及应用

经验模态分解(EMD)算法是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心算法,它的分解效果依赖于端点延拓算法.介绍一种新的EMD的端点延拓算法,并通过一个仿真实验表明该算法分解信号更完全.