利用微分算子增强EMD算法频带分解能力

针对传统经验模态分解(EMD)方法中信号所含频率分量较接近易出现模态混叠现象,导致分解出的本征模态函数失去原有物理意义问题,提出改进算法。将原始信号频带信号微分;对微分信号进行EMD分解;将所得IMFs进行积分处理获得原始信号有效的IMFs,能抑制EMD分解过程中的模态混叠现象。仿真计算与实际工程应用表明,该方法优于传统EMD算法,可有效分离频率接近的本征模态函数,扩大EMD方法的适用范围。     

爆破振动信号3种经验模态分解差异性研究

为了准确评估冻结立井爆破对井壁产生的影响,采用井壁预埋法对大药量爆破下井壁的振动响应进行了监测。利用EMD、EEMD和CEEMD典型经验模态算法对井壁信号进行了分析,并结合时频谱对分解和重构效果进行了综合评价。分析结果表明:受测试环境影响,爆破信号中普遍含有噪声等干扰成分。EMD分解存在明显模态混叠和端点效应,EEMD分解虽对模态混叠现象有所改善,但去噪效果仍不理想,CEEMD分解对模态混叠和噪声消除方面均具有很好的处理效果。CEEMD重构信号时频谱能够深刻揭示爆破能量在时频域上的分布且对干扰成分不敏感,适合用于批量信号的预处理过程。分析结果对于爆破能量识别和振动损伤控制具有积极的现实意义。     

基于小波变换的轮轨垂向力信号降噪

轮轨力应变信号在采集过程中,由于噪声干扰的存在,将严重影响所采集数据的准确性。针对轮轨力应变信号中存在的基线漂移和随机白噪声,提出基于小波变换的去噪方法:采用db 6小波基,根据小波多分辨率分析理论,以大尺度分解的逼近分量估计基线漂移成分,从而消除基线漂移;对于随机白噪声则是运用小波阈值去噪法,先根据离散有限序列的自相关函数确定小波分解的最优分解层数,然后采用最小最大阈值以及硬阈值函数,从而实现对白噪声的滤除。仿真与实测数据分析都表明该去噪法能达到比较理想的效果。     

完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解

经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(CEEMDAN)恢复了EMD分解的完整性。在现有分析方法上提出了完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)算法。该算法能用更小的集总数、更少的迭代次数和极小的计算消耗获得更好的光谱分离效果和数目较少的筛选模态。     

集合经验模态分解的稳健滤波方法研究

为了消除野值和噪声信号对观测数据的影响,给出一种基于集合经验分解的具有稳健性的滤波算法：首先用滑动中值滤波算法剔除原始数据中的野值,然后采用集合经验模态分解算法,抑制数据中的噪声。数值仿真和实际工程应用表明,该方法不仅能剔除野值,抑制信号中的噪声,提高信噪比,还能够有效消除模态混叠问题,将被测信号中不同的频率成分独立分解在不同的固有模态函数中,从而得到更清晰的时频分布,有利于实际数据处理中的信号分析和故障诊断。     

利用聚合经验模态分解抑制振动信号中的模态混叠

传统EMD易于造成分解模态的混叠,混叠后的IMF分量失去原有物理意义。聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),是一种将噪声辅助分析应用于经验模态分解中的新方法,可以较好的抑制EMD分解中产生的模态混叠现象,将其应用于振动信号的模态提取中,取得较好的工程效果。     

解相关EMD:消除模态混叠的新方法

模态混叠是制约希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)在工程上推广应用的一个主要难题,采用在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)过程中嵌入解相关操作有效解决了EMD过程中产生的模态混叠问题。模态混叠的本质是各本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)分量之间信息相互耦合,无法表征有意义的物理过程,因此可认为模态混叠现象是由于IMF之间不完全正交导致。根据零均值随机信号正交性与不相关具有等价关系,在EMD过程中嵌入解相关操作,可有效保证IMF之间的正交性,消除模态混叠。仿真信号处理结果证明了方法的有效性。     

爆破振动信号分析中模态混叠和虚假分量消除的改进方法

针对CEEMD (Complementary Ensemble Empirical Model Decomposition)方法在处理爆破振动信号中模态混叠和虚假分量问题方面的局限性,提出一种改进的解相关CEEMD方法。第一,对信号端点进行特殊处理后,采用CEEMD对信号进行分解;第二,求取各IMF分量信号与原信号的相关系数及其频谱图,共同判定虚假分量;第三,将虚假分量与主分量相加后,通过解相关计算消除模态混叠。仿真信号的CEEMD分解结果以及相关系数与能量插值计算表明,改进的解相关CEEMD方法分解精度比EMD(Empirical Model Decomposition)和CEEMD高,有效抑制了信号模态混叠现象,能够避免直接处理虚假分量而带来的能量损失。应用于爆破振动信号分解,基本保证了各IMF分量非主频率信号的能量比例较低。改进方法有效消除了爆破振动信号的模态混叠和虚假分量现象。     

消除经验模态分解中混叠现象的改进掩膜信号法

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。     

应用自适应带宽信号的BS-EMD混叠消除

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)存在的模态混叠现象严重影响了其应用效果,成为制约其在工程中推广应用的一个重要难题。在总结引起模态混叠的主要原因及分析模态混叠产生机理的基础上,借鉴高频谐波加入法(High Frequency Harmonic Added EMD,HFHA-EMD)原理并对高频谐波信号的构造进行改进,提出了一种应用自适应带宽信号的B样条EMD(B-Spline EMD,BS-EMD)模态混叠消除方法。该方法利用EMD的二进带通滤波特性和总是先分离高频分量的特点,根据被分析信号的BS-EMD得到的第一个IMF分量确定带宽限制频率和带宽限制幅值,从而构造出自适应带宽限制信号。通过在原始信号中添加自适应带宽限制信号来改变EMD带通滤波器的中心频率,再进行BS-EMD分解消除模态混叠。与EMD、BS-EMD进行对比分析,验证了该方法的优越性。与HFHA-EMD的对比仿真分析表明,两种方法都可以有效消除模态混叠现象,但是该方法在构造自适应带宽限制信号上更加明确可行,也更具自适应性。对含复杂异常事件的实际转子故障信号分析也验证了该方法在工程应用中的有效性和可行性。     

基于MEEMD的内燃机机体活塞敲击激励与燃烧爆发激励分离研究

提出了一种改进的集总平均经验模态分解（MEEMD）方法,并阐述了其实现过程。通过仿真实验,验证了MEEMD是一种更为优秀的自适应信号分解方法,不仅抑制了经验模态分解（EMD）的模态混叠问题,而且消除了集总平均经验模态分解（EEMD）中的,非标准IMF分量、模态分裂和白噪声残余等问题。将MEEMD应用到内燃机振声信号处理中,以某柴油机为研究对象,对其机体上的振动信号进行MEEMD分解,分离其中的活塞敲击引起的机械激励成分与燃烧爆发激励成份,诊断主要振动源。     

一种新的声发射信号消噪及故障诊断方法

在旋转机械故障诊断中,声发射信号极易受到噪声的干扰。针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠现象,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的消噪和旋转机械声发射碰摩故障诊断的方法。利用了EMD和小波变换的优点,通过对傅里叶频谱进行自适应划分,并构建小波滤波器组来提取声发射信号所包含的不同固有模态分量,可有效消除模态混叠现象,同时对分量进行Hilbert变换从而实现声发射信号的消噪和故障诊断。采用该方法对仿真信号进行加噪声和消噪处理,在同信号源下,对比基于d B4全阈值消噪、d B4默认软阈值消噪、d B4对高频系数处理消噪和EMD消噪效果。并将该方法应用到实际的声发射碰摩信号中。仿真和实验分析结果表明:EWT方法可以有效地分解出信号的固有模态,分解出的模态少,并且不存在难以解释的虚假模态,消噪效果优于其他方法,并且在声发射故障诊断中也有较大的优势。     

虚部噪声辅助LCD方法及其在遥测振动信号处理中的应用

针对局部特征尺度分解方法(Local Characteristic Scale Decomposition,LCD)的模态混叠以及集成局部特征尺度分解法(Ensemble LCD,ELCD)在集成平均时容易引入新的模态混叠、伪分量和运算量大等问题。提出一种基于虚部噪声辅助局部特征尺度分解法(Image Noise Assisted LCD,INALCD);首先以原信号为实部添加虚部白噪声构成复数信号,然后对复数信号在指定方向上进行投影,求取对称投影象限的基函数,通过投影后虚部白噪声均匀化原信号投影的极值点的分布,辅助信号分解过程中极值点的选取,抑制模态混叠,最后将对称投影象限的基函数进行线性组合消除噪声的影响,避免了ELCD因集成平均带来的相关问题。仿真和实测数据实验结果表明,该方法在降低模态混叠的同时,大大减少了计算量,性能优于LCD和ELCD方法。     

基于经验模态分解与小波分析的超声信号降噪方法

经验模态分解(EMD)是目前信号去噪中应用较多的一种方法,但处理与噪声时频特征相近的信号时,该算法存在内蕴模态函数(IMF)混叠现象.本文从信号降噪的角度出发,提出基于经验模态分解与小波分析的超声信号降噪方法,首先利用EMD将信号分解为多个IMF分量,通过计算各分量与信号间的互相关系数判断存在模态混叠现象的过渡IMF,从多个IMF分量辨识出噪声与信号的分界,对过渡IMF进行小波去噪,去除过渡分量中的噪声;然后将去噪后的过渡分量IMF与其后续分量进行信号重构,得到去噪后的信号.为了验证所提方法的有效性,本文分别以含噪bumps信号和实际超声信号为例,将该方法与其它4种去噪方法进行了对比.实验结果表明:EMD结合小波法优于单独小波法,而本文方法进一步提高了EMD方法的去噪能力,为EMD去噪方法的改进提供了新思路.     

EWT和ICA联合降噪在轴承故障诊断中的应用

在强背景噪声下提取非平稳振动信号的微弱故障特征时,系统信号和干扰噪声在频带互相混叠难以分离,传统消噪方法存在较大局限。为此提出一种基于经验小波变换(EWT)和独立分量分析(ICA)联合降噪的方法。利用EWT算法将振动信号进行分解,避免了经验模态分解(EMD)和总体经验模态分解(EEMD)存在的模态混叠和端点效应;依据峭度及相关系数准则选取相应分量,引入虚拟噪声通道;利用ICA对重组信号进行解混去噪,分离出源信号后进行Hilbert包络解调,提取故障特征频率,实现故障诊断。通过对实际轴承信号的分析,验证了该方法不仅对时变、非平稳的强噪声干扰具有较好的消除效果,还能更清晰、准确地提取故障特征信息。     

基于屏蔽技术的经验模式分解改进方法

经验模态分解(EMD）具有优越的自适应性,对非平稳、非线性信号的不同时间尺度可进行正确的局部化处理,然而,当信号组合分量的频率相近时会出现模态混叠现象。针对该问题,提出引入信号屏蔽技术对其改进,通过向原始信号添加一定频率的屏蔽信号,将低频成分屏蔽在高频成分所在的本征模态函数(IMF)之外,而屏蔽信号自身通过加减二次分解取平均值消除对IMF分量的影响。仿真及实际应用验证了改进方法可有效克服模态混叠现象,为EMD改进提供一种新的途径。     

基于SVD的EMD模态混叠消除方法

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。     

抑制模态混叠的HHT结构模态参数识别方法研究

针对传统经验模态分解法(EMD)的模态混叠问题,在分析模态混叠产生机理的基础上,提出基于互补总体平均经验模态分解(CEEMD)与信号调频(FM)结合的组合分解方法(FM-CEEMD),并通过仿真信号验证了FM-CEEMD分解方法的有效性。将FM-CEEMD分解取代传统EMD分解应用于希尔伯特-黄变换(HHT),得到抑制模态混叠的改进HHT结构模态参数识别方法。仿真试验与实际拱坝识别结果表明:提出的改进HHT法不仅能避免模态信息丢失、提高模态参数识别精度,同时也适用于实际水利工程模态识别研究。     

基于CEEMD-MPE-IMPROVED WTD的爆炸振动信号噪声抑制方法

光纤分布式声传感(distributed acoustic sensing, DAS)系统因其灵敏度高、抗电磁干扰和分布式远距离传感的特点,广泛应用于微震监测和震源定位等领域。通过DAS系统采集爆炸产生的振动信号,并利用信号的到时信息进行爆源定位。但由于爆炸试验现场的噪声干扰,信号和噪声混叠,到时算法求得的到时信息误差较大,影响定位精度,因此需要对信号进行去噪处理。鉴于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法处理爆炸振动信号时有效信息的严重损失,提出了一种基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)、多尺度互变熵(multiscale permutation entropy, MPE)和改进的小波阈值去噪(wavelet threshold denoising, WTD)的融合降噪方法,对DAS系统采集的信号进行去噪。它与EEMD-MPE、CEEMD-MPE和CEEMD-MPE-WTD方法进行了比较。试验结果表明,该方法可以将信噪比(sign...     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。