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作为对经验模态分解(EMD)的改进,局部特征尺度分解(LCD)也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解(EEMD)和完备的EEMD(CEEMD)等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IMF分量定义等。针对此,论文提出了一种完备的总体平均局部特征尺度分解(CELCD),并通过仿真信号将CELCD方法与CEEMD进行了对比,结果表明CELCD能够有效抑制LCD模态混淆,而且在抑制伪分量的产生,提高正交性和分量的精确性等方面具有一定的优越性。最后论文将CELCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性。 相似文献
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完备总体平均局部特征尺度分解及其在转子故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
作为对经验模态分解(EMD)的改进,局部特征尺度分解(LCD)也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解(EEMD)和完备的EEMD(CEEMD)等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IMF分量定义等。针对此,提出了一种完备的总体平均局部特征尺度分解(CELCD),并通过仿真信号将CELCD方法与CEEMD进行了对比,结果表明CELCD能够有效抑制LCD模态混淆,而且在抑制伪分量的产生,提高正交性和分量的精确性等方面具有一定的优越性。最后论文将CELCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性。 相似文献
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针对薄板结构中损伤兰姆波信号提取及表征困难两大问题,提出了一种融合经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)与模糊熵(fuzzy entropy, FEn)的薄板结构损伤识别新方法。该方法首先基于EMD从复杂的兰姆波信号中提取并分离与结构损伤相关的信号;再利用提取出的损伤信号的归一化模糊熵作为损伤指数对结构损伤大小进行定量表征,从而实现薄板结构的损伤识别。设计的三组碳纤维增强复合材料板(carbon fiber reinforced polymer, CFRP)划痕损伤识别试验验证了该方法的可行性,试验结果表明:归一化后的模糊熵与CFRP板划痕损伤大小呈现较好的线性增加的关系,利用该线性关系可以对CFRP板划痕大小进行识别;与基于奇异谱-模糊熵的结构损伤识别方法相比,该研究所提方法识别效果更佳。 相似文献
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为了实现脑机接口系统需要有效的特征提取算法。针对二维主成分分析(2DPCA)的特征提取方法忽略脑电信号(EEG)频域特征的缺点和基于小波分解构建EEG高阶张量时小波参数难以确定的局限性,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)构建高阶张量结合多线性主成分分析(MPCA)降维的特征提取方法。设计了3种不同特征提取方法的对照实验,并结合Fisher线性判别分析分类方法取得分类准确率。结果表明:新提出的方法相比基于小波分解构建高阶张量结合MPCA进行降维和2DPCA的特征提取方法,平均识别准确率分别提高4.75%和2.6%,且识别准确率的方差分别减小72.69%和23.86%。该方法在提高单次运动想象脑电信号识别准确率的同时还具有更好的适用性,为实现运动想象脑电信号解码奠定了基础。 相似文献
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针对表面肌电信号非线性、噪声强等特点,设计一种快速有效的表面肌电信号手部多运动模式识别方法,用于肌电假手的实时控制。提出了一种基于经验模态分解样本熵和聚类分析的表面肌电信号多运动模式识别方法。该方法对动作持续阶段的信号首先进行经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数( IMF),再依据频率有效度选取若干个包含肌电信号有效信息的IMF分量求和后,计算其样本熵。以尺侧腕伸肌和尺侧腕屈肌两路肌电信号对应的EMD样本熵作为特征向量,设计了主轴核聚类算法的聚类分类器进行模式识别。成功识别了展拳、握拳、腕上翻和腕下翻4种动作,平均识别率达到93%。该方法取得了较高的识别率,抗干扰能力强,计算量少,可用于肌电假手的控制。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先通过EEMD分解将非平稳的原始振动信号分解成若干个平稳的固有模态函数(IMF);滚动轴承同一部位发生不同严重程度的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,因此可通过计算振动信号的EEMD能量熵判断发生故障的严重程度;从包含主要故障信息的IMF分量中提取的能量特征作为输入来建立支持向量机,判断滚动轴承的技术状态和故障严重程度,并选用不同核函数对诊断效果进行分析比较。实验结果表明,该方法能有效地应用于滚动轴承的故障诊断。 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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提出基于微分经验模式分解(DEMD)和隐马尔科夫模型(HMM)的旋转机械故障诊断方法,并应用到滚动轴承故障诊断中。首先,对故障信号进行基于微分的经验模式分解,提取瞬时能量作为故障特征向量;然后将故障特征向量输入HMM分类器进行模式识别,输出各状态似然概率值;以最大似然概率所对应的故障状态作为诊断结果,最终实现滚动轴承故障诊断。滚动轴承点蚀故障的诊断实验证明了该方法的有效性。与基于EMD-HMM的故障诊断方法相比,基于DEMD-HMM的故障诊断方法更适用于滚动轴承故障诊断。 相似文献
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针对实际工程中轴承信号的非线性和非平稳性,提出一种自适应多元变分模态分解算法。多元变分模态的分解效果主要与本征模态数k和惩罚参数α相关,为了解决人为经验参数设置对多元信号分解结果的影响,一种自适应的信号分解算法被提出。具体内容如下:首先将混合灰狼算法与多元变分模态分解算法相结合,提出最小模态重叠分量指标,将其作为适应度函数来寻求(k, α)的最优解,按照最优解对多元信号进行分解,提取故障特征。采用仿真信号和实际数据来验证所提方法的有效性和准确性,通过与多元经验模态分解、级联变分模态分解的对比分析,验证该算法在滚动轴承故障特征提取方面的高效性和实用性。 相似文献