基于振动信号的GIS机械松动与局部放电诊断方法

为诊断运行中气体绝缘组合电器(GIS)典型的机械松动与绝缘故障,搭建GIS故障模拟实验平台,模拟GIS的绝缘子松动、尖刺放电与悬浮颗粒物放电故障,采集不同故障形态下GIS振动加速度信号.利用改进集总平均经验模态分解(MEEMD)的方法对信号进行模态特征提取,将提取的模态特征进行希尔伯特黄变换(H HT),得到希尔伯特边...     

塑料缸盖罩透射及结构辐射噪声

为了研究缸盖罩透射噪声及结构辐射噪声之间的关系,对某典型四缸汽油机的塑料缸盖罩在最大功率工况下（6 000 r/m）靠近螺栓处的表面振动速度进行测量,利用多体动力学计算整机振动得到该处振动速度结果并与试验进行对比,证明计算结果与试验基本吻合,通过该仿真结果计算出缸盖罩声压级.利用覆盖法对能对顶面声压带来影响的部件进行屏蔽,只保留缸盖罩不屏蔽,对缸盖罩在相同工况下进行声压级的测量.将计算所得声压级（结构辐射噪声）与测试所得声压级（总辐射噪声）结果进行对比分析.结果表明,透射噪声主要分布于频率1 500~3 000 Hz,结构辐射噪声主要分布于500~1 500 Hz利用有限元法及边界元法计算缸盖罩隔声量对该结论进行验证,得到缸盖罩隔声量在1 500~3 000 Hz处迅速下降,与分析结果吻合.     

基于EMD的激光超声信号去噪方法

基于连续均方误差的准则,提出了一种基于经验模态分解（EMD）的激光超声信号去噪方法．该方法将经验模态分解得到的固有模态函数（IMF）分为信号分量起主导作用,模态与噪声分量起主导作用模态,利用反映信号主要结构的模态对信号进行部分重建实现去噪．将该方法应用于测试信号与实际激光超声信号的去噪,实验结果表明该方法能够有效地去除噪声,并且不受主观参数的影响,具有自适应的特点．     

基于EMD的激光超声信号去噪方法

基于连续均方误差的准则,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的激光超声信号去噪方法.该方法将经验模态分解得到的固有模态函数(IMF)分为信号分量起主导作用,模态与噪声分量起主导作用模态,利用反映信号主要结构的模态对信号进行部分重建实现去噪.将该方法应用于测试信号与实际激光超声信号的去噪,实验结果表明该方法能够有效地去除噪声,并且不受主观参数的影响,具有自适应的特点.     

参数优化VMD在爆破振动信号分析中的应用

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)方法在爆破振动信号应用中模态混叠的问题,提出了一种改进的变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)方法.首先,使用任意给定的模态分解个数与惩罚因子变分模态分解将爆破振动信号分解为K个模态;然后计算分量的幅值谱熵的局部最小值;其次采用混合GA-PSO算法对任意模态分解个数与惩罚因子进行全局搜索来不断优化参数并更新幅值谱熵的局部最小值,最终最小幅值谱熵与平均幅值谱趋于一致,得出全局最小的局部最小值的幅值谱熵相应的模态分解个数与惩罚因子.仿真结果表明:模态分解个数与惩罚因子作为全局最优输入交叉优化能够准确地确定模态分解个数与惩罚因子,与经验模态分解相比,改进的变分模态分解方法具有很强的鲁棒性和抗噪声干扰能力以及分解与去噪重构精度.最后利用参数优化后的VMD进行爆破振动信号的实测,通过相关系数法检验,各分量相关系数均在一个数量级上,解决了模态混叠问题并且无虚假分量,证明参数优化的VMD在爆破振动信号应用上具有很好的适应性.     

基于VMD-HHT方法的水电机组启动过渡过程振动信号分析研究

为了解决水电机组启动过渡过程振动信号特征频率提取困难问题,采用一种较新的处理非线性非平稳信号自适应方法---变分模态分解（VMD）,并用于葛洲坝某台机组启动过渡过程振动信号分析。通过Hilbert-Huang（HHT）变换对VMD分解得到的各固有模态函数（IMF）进行瞬时频率计算,得出相应Hilbert谱图,并将结果与经验模态分解（EMD）方法进行对比。结果表明：经VMD分解后,机组启动过渡过程振动信号各分量频率变化与机组转速时变规律吻合良好,能够有效提取特征频率,较EMD具有更好的自适应性,分析结果更加准确有效,能够更好的揭示水电机组过渡过程信号中的振动规律。     

陀螺飞轮信号的EMD/LPF混合去噪方法

为提高陀螺飞轮系统的标定与辨识精度进而保证姿态测量性能,对其信号去噪方法进行研究以便从复杂噪声中提取标定辨识所需的有用信息.首先基于噪声产生机理对陀螺飞轮信号的噪声特性进行分析.其次,在不影响信号低频特性的前提下,采用传统低通滤波（LPF）方法对信号进行预处理以抑制高频周期噪声.然后应用经验模态分解方法（EMD）对LPF预处理后的信号进行分解,根据信号和各模态分量的概率密度函数的相似性度量,给出一种模态判定准则.在此基础上,结合现有阈值滤波方法,提出一种EMD/LPF混合去噪方案. 结果表明:所提出的基于相似性度量的模态判定准则在不同信噪比条件下均能够实现分界点的准确判定;将所研究的去噪方法分别应用于标准测试信号和陀螺飞轮实测信号;所提出的混合去噪方法相比于现有去噪方法更为有效.     

采用经验小波变换的风力发电机振动信号消噪

针对风力发电机振动信号非线性特征及恶劣监测环境,分析经验小波变换理论（EWT）及自适应分解特性,提出基于经验小波变换的振动信号消噪方法.采用带噪声leleccum和轴承故障仿真信号对该方法进行消噪效果检验;在同信号源下,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法分析比较消除噪声效果.针对真实的风力发电机振动信号,验证了基于经验小波变换方法的消噪效果,对同样信号采用其他3种方法进行消噪分析和比较.仿真和实验分析结果表明,基于EWT小波消噪方法,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法能够达到同样的消噪效果和目的,甚至更优;不损耗原振动信号能量,在自适应模态分解层数方面甚至优于经验模态分解,并且具有较强的鲁棒性.     

基于改进EMD和小波阈值法的风机数据降噪研究

风机轴承振动信号中混杂着噪声,会对后期的故障诊断造成困难。提出了一种改进经验模态分解(EMD)与小波阈值降噪相结合的风机数据降噪方法。首先,采用EMD对原始振动信号进行分解得到信号的固有模态函数,考虑到各个分量中都含有噪声和信号从而出现模态混叠现象,故采用相关系数法筛选出信号分量和噪声分量对EMD进行改进。然后,采用小波阈值法对噪声分量进行降噪,并将信号分量与处理后的噪声分量进行重构,最终完成信号降噪。最后,选取某风机轴承振动数据作为实验数据,有效地去除了原始信号中的噪声,并得出轴承内圈故障的结论,与实际结果一致,验证了所提方法的有效性。     

基于EMD与ICA的污泥回流泵故障诊断

针对污泥回流泵振动信号易受噪声污染、故障特征提取困难的问题,提出基于经验模态分解(EMD)与独立成分分析(ICA)的故障诊断方法。首先,将振动信号进行EMD分解得到一系列本征模态函数(IMF)。然后,对各个本征模态函数进行主成分分析,选取满足贡献累加值的分量重构信号,并与原信号组成矩阵进行ICA解混处理。最后,将处理后的数据进行Hilbert变换与频谱分析,通过对比处理后的正常信号与故障信号的特征频率差异,实现污泥回流泵的故障诊断。实验结果表明,本文所提出的故障诊断方法能够有效降低噪声干扰,准确提取出故障特征并实现故障诊断的目的。     

基于EEMD和CWT的挖掘机座椅振动分析

针对某型液压挖掘机座椅振动加速度信号,应用集总经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)方法进行处理,提出以能量贡献率与相关性分析相结合的方法,实现本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)中冗余项和伪信号的剔除;并应用连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)对各有效IMF分量进行时频分析,实现振源特征提取和定位。试验分析表明:影响驾乘舒适性的分量主要来源于发动机的发火激励和2阶转动激励,同时缸内气体压力循环作用产生的发动机切向、径向激励力也是一个重要的来源。该方法可有效地实现座椅振源信号的分解、筛选及定位,对于研究挖掘机振动舒适性具有一定的应用价值。     

基于EEMD和ICA方法的驾驶室内噪声源时频分析

为有效控制工程机械驾驶室内噪声,利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)后的本征模函数作为稳定独立成分分析(independent component analysis, ICA)算法中的多个虚拟通道,提出了基于EEMD和ICA相结合的驾驶室内噪声盲源分离方法。通过分析仿真信号验证了EEMD-ICA方法研究复杂非平稳信号可行。结合相干分析、时频分析方法研究推土机驾驶室内噪声特性。结果表明,柴油机的1／2阶、1阶转动频率是驾驶室内相关零部件的振动辐射噪声的主要激励来源,柴油机的燃烧噪声也是室内噪声的来源。通过相干分析与时频分析相结合的技术可较准确实现噪声源定位,结合测试对象的相关常识可实现对噪声类型判别、噪声传入途径等复杂的问题进行研究,为进一步实现驾驶室内噪声治理、故障诊断,提供经济实用的分析手段。     

基于时频分析的混沌谐波线性混合信号提取算法

混沌信号与谐波信号的分离问题是混沌信号处理中的重点问题,时频分析理论的日趋成熟为该问题带来了新的解决方案。针对不同噪声情况下混沌背景下谐波信号的提取进行分析,将小波变换与EMD方法进行比较,经仿真实验总结出一种新的谐波信号提取的融合算法,仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于Teager能量算子和EEMD的滚动轴承故障诊断方法

针对应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法难以提取强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了将最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和小波阈值去噪与EEMD相结合的改进方法.先采用MED对滚动轴承振动信号降噪,增强冲击特征;然后利用基于EEMD的小波阈值去噪方法处理降噪后信号得到一组固有模态分量(intrinsic mode function,IMF),并依据相关系数准则剔除虚假分量;对重构后信号进行Teager能量算子解调分析,提取其微弱故障特征.通过仿真信号和实验台信号验证了该改进方法的有效性.     

基于MEEMD的配电网故障选线方法研究

针对暂态零序电流特征频段内含有过少的频率分量以及无较高幅值的低频分量而给配电网故障选线带来的困扰,利用改进的集合经验模态分解（MEEMD）方法解决选线准确率低的问题。首先,考虑配电网引入分布式电源后对线路零序电流的影响;然后,利用MEEMD将故障后的零序电流按照频率大小分解成多个频率信号,得到本征模态函数并提取其最高频成分;最后,通过分析最高频率的信号波形得出选线结果。该过程不需要基信号,从而使得到的信号特性更接近原信号。结果表明,该方法可有效提高故障选线的准确率。     

冷却塔振动信号的重构及其时频分析

根据“和谐号”动力机车用冷却塔的振动信号特点,设计了振动测试平台;利用LabVIEW软件编程实现了上位机软件,可以实时显示振动信号;利用经验模态分解方法对振动信号进行重构滤波和时频分析,为判断冷却塔的故障提供依据;将该方法与Butterworth滤波器进行了比较,证明了该方法的优越性。实验结果表明：该方法能准确判断冷却塔的振动状况,提高了对冷却塔的质量监管,为动力机车的正常运行提供了保障。     

基于BEEMD的单目测距图像区间阈值降噪算法

图像噪声是影响单目视觉定位精度的主要因素。该文在二维经验模态分解(BEMD)和阈值降噪方法的基础上,提出一种基于二维集合经验模态分解(BEEMD)的区间阈值图像噪声滤除方法。图像经过BEEMD分解为不同尺度的多个二维本征模态函数(IMF)分量和1个残余分量,依据图像和IMF分量的2范数准则和概率密度函数方法剔除纯噪声IMF分量,通过合理选择调节因子α,利用改进的区间阈值降噪方法实现图像降噪。将该算法应用于单目视觉测距中,并与BEMD算法进行对比,结果表明,该方法不仅能有效抑制BEMD中的模态混叠问题,而且能有效削弱图像噪声影响,从而提高单目视觉测距的精度和可靠性。     

旋转机械振动信号的固有模式函数降噪方法

针对旋转机械非平稳振动信号中局部低能量噪声的消除问题,提出一种基于固有模式函数(IMF)的振动信号降噪方法.该方法在信号经验模式分解(EMD)的基础上,通过对一阶IMF进行L次随机排序操作,构造观测信号的L个样本序列.根据白噪声各阶IMF的能量密度,计算L个样本序列各自分解所得IMF的阈值.通过样本幅值与阈值的比较,将IMF中过零点区间内极值小于阈值的所有样本点去除,并利用这些阈值去噪后的IMF重构信号.仿真和实验结果表明,本方法对各阶IMF中局部低能量噪声的消除是有效的,且降噪后信号的时频特征显著.     

基于EMD虚拟通道的ICA算法在信号消噪中的应用

提出了一种由经验模态分解构造虚拟噪声通道,结合独立分量分析进行信号消噪的方法. 在分析经验模态分解及独立分量分析的优越性基础上,阐述了构造虚拟噪声通道的基本原理,给出了具体构造方法. 用固有模态函数的Hilbert时频谱作为虚拟噪声通道重构分量选择的依据. 仿真计算表明,该方法对白噪声的消除是有效的,消噪效果较为理想. 与传统小波方法比较,具有优势.