VMD和ICA联合降噪方法在轴承故障诊断中的应用

针对振动信号易受噪声干扰的影响、故障特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)相结合的去噪方法。该方法首先利用VMD算法将振动信号分解成若干不同频率的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),有效的抑制了LMD分解中存在的模态混叠现象和端点效应等问题,然后依据峭度准则选取相应分量进行重构,引入虚拟噪声通道;最后利用Fast ICA将重构后信号再次进行去噪处理,分离出有效的故障特征分量,从而识别故障类型。将该方法应用到滚动轴承故障数据中,并与LMD-ICA方法作对比,结果表明,提出方法不仅能够有效的解决去噪过程中丢失故障信息以及由于模态混叠导致噪声不能完全去除的问题,还能更清晰、准确地提取出故障特征频率。     

SCA-VMD在变压器声信号降噪中的应用

针对采集变压器运行声信号时会混入噪声的情况,提出了基于稀疏分量分析-变分模态分解（sparse component analysis-variational modal decomposition,SCA-VMD）分离变压器运行声信号并降噪的方法。基于稀疏特性的欠定盲源分离能够在观测信号数目小于未知源信号数目的情况下实现源信号的有效分离,变分模态分解（VMD）能将一个多分量信号一次性分解为多个单分量信号。以两路观测信号作为输入,利用稀疏分量分析法（SCA）分离得到变压器运行声信号,再利用VMD将分离信号分解为4层本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量,通过阈值滤波的方法对高频分量和低频分量进行去噪处理,利用新的IMF分量重构得到去噪信号。仿真试验和实际试验结果表明,该方法能实现对变压器运行声信号的有效分离和去噪处理。     

参数优化VMD的滚动轴承故障诊断方法

由于滚动轴承早期故障信号特征微弱,变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的性能易受模态数和惩罚因子设置的影响,提出了一种自适应优化VMD参数的方法。基于中心频率判断本征模态函数（Band Limited Intrinsic Mode Functions,BIMF）是否混叠的思想提出中心频率混叠商算法,利用最小中心频率差与次小中心频率差的比值确定模态数。利用模糊熵原理,提出求和模糊熵算法优化惩罚因子。利用相关系数筛选模态分量,重构信号提取故障信息。通过对强噪声下外圈故障信号、内圈故障信号的分析,表明该方法能自适应确定模态数和惩罚因子,抑制模态混叠,能够从强噪声下有效地提取出故障信号特征,实现滚动轴承故障诊断。     

辛几何模态分解方法及其分解能力研究

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic scale Decomposition,LCD)等方法的不足,提出了一种新的分析方法——辛几何模态分解(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)方法,该方法采用辛矩阵相似变换求解Hamilton矩阵的特征值,并利用其对应的特征向量重构辛几何分量(Symplectic Geometry Component,SGC),从而对复杂信号去噪的同时进行自适应分解,得到若干个SGC。通过仿真信号模型,研究了SGMD方法的分解性能、噪声鲁棒性,分析了分量信号的频率比、幅值比和初相位差对SGMD方法分解能力的影响。将SGMD方法应用于齿轮故障实验数据分析,结果表明SGMD方法能够有效地对待分解信号完成分解并剔除噪声信号。     

π 型叠合梁颤振试验及数值研究

提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的模态参数辨识算法,用于颤振试验信号的数据处理。采用自然激励技术提取脉冲响应信号;利用信号的先验信息结合本文提出的适应度函数,求解最优分解参数;用参数优化后的VMD算法将信号分解为指定个数的信号分量,每个分量仅含单一频率的振动模态;用矩阵束法识别模态参数。数值仿真和风洞试验研究表明:改进的VMD算法可以有效分离颤振试验信号中的密集模态,提高模态参数辨识的精度;结合颤振裕度法,有助于颤振边界的预测。     

广义变分模态分解方法及其在变工况齿轮故障诊断中的应用

变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)是近年来提出的非平稳信号分解方法,通过将信号分解问题转化为变分约束问题,从而实现多变量信号的模态分离。但VMD方法在分析时变多分量信号时存在模态混叠现象。对此,提出了一种适合分析时变模态的信号处理方法——广义变分模态分解(Generalized VMD,GVMD)。通过分析仿真信号,将GVMD与小波变换,原VMD和希尔伯特黄变换等方法进行了对比,结果表明,新提出的GVMD方法分解结果更精确,时频分辨率更高。最后,将GVMD方法应用于变转速齿轮振动信号故障特征的识别,结果表明了论文方法的有效性。     

基于GAHE-VMD与SVD-SCEC的管道信号联合去噪法

为了更有效分析管道信号，提出一种基于采用在恶劣环境下的遗传算法（Genetic Algorithms in Harsh Environments,GAHE）优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）联合奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）与选择性累计能量贡献率（Selective Cumulative Energy Contribution,SCEC）的互补去噪方法。首先，提出用GAHE算法优化VMD算法并结合相对熵对信号中的中高频噪声进行初步消噪，解决VMD参数难以确定和传统遗传算法收敛慢的问题。其次，提出采用SCEC算法结合SVD算法对信号中残留的中低频噪声进行消噪，解决非线性、非平稳信号中大数量级的直流分量影响奇异值选择的问题。最后，通过实验与分析表明：GAHE优化算法收敛速度更快；SCEC奇异值选择法的抗直流能力更强；所提算法的处理效果较优且算法两部分具有互补特性。     

基于谱峭度与变分模态分解的转子微弱不对中故障诊断

针对噪声干扰下转子微弱不对中故障特征难以提取的问题,提出一种谱峭度与变分模态分解的转子故障诊断方法。该方法首先利用谱峭度(Spectral Kurtosis)滤除信号背景噪声以强化故障特征相关信号分量,然后通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将转子振动信号分解为一系列本征模态分量并对各分量进行频谱分析,提取转子的故障特征。将该方法应用到转子不对中故障实验数据中,结果表明,该方法能有效提取出转子微弱不对中故障特征,并且结果要优于基于谱峭度与经验模态分解(EMD)方法的分析结果。     

适于泥石流除噪的EMD联合小波阈值除噪方法

次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。     

基于VMD与共振稀疏分解的舰船辐射噪声窄带特征提取

为了获取实测舰船辐射噪声信号中有效的目标信息、提高低信噪比条件下目标信号的可分性,文章提出了结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和共振稀疏分解(Resonance-based Sparsity Signal Decomposition,RSSD)的舰船辐射噪声信号特征提取方法。基于舰船辐射噪声信号具有一定的周期性而外界干扰具有随机性的特点,首先利用VMD自相关分析的方法重构信号,主要剔除带外噪声分量;然后采用RSSD算法基于信号共振属性的不同,进一步滤除带内噪声和瞬态干扰,实现对信号中周期性振荡成分的提取;最后提取信号的波形结构特征用于目标的分类识别。仿真信号与实测信号分析表明,该方法可以较好地滤除带内外噪声,增强舰船辐射噪声信号固有的窄带特征。多类舰船目标的分类实验结果表明,该方法可以有效提高低信噪比信号的可分性,有利于提高目标识别的性能。     

基于改进VMD的风电齿轮箱不平衡故障特征提取

变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)是一种不同于递归式模态分解新方法,具有优良的频率剖分特性,但其在处理信号时受分量个数影响严重,通过主观经验难以合理设置该参数。针对该问题,利用奇异值分解清晰的信噪分辨能力,根据奇异值最佳有效秩阶次自动搜寻VMD的分量个数,提出了一种改进变分模态分解的风电齿轮箱不平衡故障特征提取方法。通过仿真信号及轴不平衡实验信号对该方法进行了验证,并将其应用于风电齿轮箱稳定工况下的现场故障诊断中,均成功提取出微弱特征频率信息,实现对齿轮箱不平衡故障的有效判别,具有一定可靠性。     

改进EEMD方法及混沌降噪应用研究

在总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)降噪过程中,对本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的有效处理一直是影响降噪效果的关键。为此,提出一种基于改进EEMD的去噪方法。基于“3σ”法则和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)提取第一个IMF分量中有用信号细节。利用连续均方误差准则对剩余IMF分量进行高低频区分,分别使用SVD和S-G算法提取高低频分量的有用信号,可以有效避免了高频部分有用信号的流失,同时剔除低频分量中的部分噪声,克服了EEMD去噪时IMFs难以有效处理的不足。为了验证该方法的有效性,进行了数字仿真与双势阱混沌振动试验,结果表明,该方法的降噪效果优于小波加权和EEMD去噪方法。     

改进EEMD方法及混沌降噪应用研究EI北大核心CSCD

在总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)降噪过程中,对本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的有效处理一直是影响降噪效果的关键。为此,提出一种基于改进EEMD的去噪方法。基于"3σ"法则和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)提取第一个IMF分量中有用信号细节。利用连续均方误差准则对剩余IMF分量进行高低频区分,分别使用SVD和S-G算法提取高低频分量的有用信号,可以有效避免了高频部分有用信号的流失,同时剔除低频分量中的部分噪声,克服了EEMD去噪时IMFs难以有效处理的不足。为了验证该方法的有效性,进行了数字仿真与双势阱混沌振动试验,结果表明,该方法的降噪效果优于小波加权和EEMD去噪方法。     

波纹管内部脱浆状态的超声检测方法

为了检测波纹管内部不同脱浆状态的缺陷问题,提出了一种采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与蚁群神经网络相结合的超声检测方法.将检测到的回波信号进行变分模态分解,将分解后信号的多尺度样本熵作为特征参数,输入到蚁群神经网络中进行检测.实验结果表明利用VMD分解方法与蚁群神...     

变分模态分解和改进的自适应共振技术在轴承故障特征提取中的应用

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进的自适应共振技术的滚动轴承故障特征提取方法。针对轴承故障信号所在频带难以选择的问题,提出了基于改进的自适应共振技术(Improved Adaptive Resonance Technology,IART)的IMF选取方法。首先,确定模态数,提出了峭度最大值的模态数确定方法;然后,对原始振动信号进行VMD分解,获得既定数目的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用IART选取包含丰富故障信息的IMF分量;最后,(如有需要)对选取的IMF分量进行基于IART的带通滤波,并进行包络解调分析提取故障特征频率。将该方法应用到轴承仿真数据和实际数据中,能够实现轴承故障特征的精确诊断,证明了该方法的有效性。     

基于信息熵优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取

针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的参数需事先人为确定的问题以及如何选取包含故障特征信息的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的问题,提出了基于信息熵的参数确定方法和基于信息熵的IMF选取方法。该方法首先对原始故障信号进行变分模态分解,通过信息熵最小值原则对其参数进行优化,获得既定的若干IMF分量;在优化参数时获得信息熵最小值所在的IMF,选取其为有效IMF分量进行包络解调分析,提取轴承故障特征频率。通过轴承仿真信号和实际数据分析,表明该方法能够提取滚动轴承早期故障信号的微弱特征,并实现故障的准确判别。     

基于改进变分模态分解和快速谱峭度图的滚动轴承检测方法

针对滚动轴承早期故障信号微弱、复杂且提取困难的问题,提出一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)和快速谱峭度图的滚动轴承检测方法。首先利用粒子群算法对VMD最佳影响参数组合进行搜索,采用多尺度模糊熵(Multiscal Enproty,简称MSE)作为适应度函数,并利用优化参数的VMD对原始信号进行分解,得到多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,简称IMF);其次计算原始信号和各模态分量的快速峭度图;再次找出原始信号和各个IMF谱峭度最大值所处的频带区间;然后通过比较原始信号和IMF谱峭度最大值所处频带区间的从属关系来选择最佳IMF;最后,重组最佳IMF并通过共振解调技术求其包络谱图。实验结果表明基于改进变分模态分解和快速谱峭度图的滚动轴承检测方法能更有效诊断出滚动轴承的早期故障。     

基于IVMD-RPE的船舶噪声信号去噪及特征提取方法

针对由于复杂环境条件下的船舶噪声信号识别度低的问题,提出了一种改进的变分模式分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)、反向排列熵(Reverse Permutation Entropy,RPE)、加权排列熵(Weighted Permutation Entropy,WPE)和能量比相结合的船舶噪声信号识别分类方法。该方法利用IVMD将信号分解为若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);再利用RPE对IMF进行筛选,得到敏感IMF,实现去噪过程;最后计算IMF的WPE并与各个IMF的能量比构建特征向量,建立长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行识别分类。实验结果表明,与经验模态分解相比,文中提出的基于IVMD-RPE的船舶噪声信号去噪及特征提取方法能有效减少环境噪声的影响,提高信噪比,对船舶噪声目标信号识别分类的准确率更高。     

基于信息熵优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取EI北大核心CSCD

针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的参数需事先人为确定的问题以及如何选取包含故障特征信息的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的问题,提出了基于信息熵的参数确定方法和基于信息熵的IMF选取方法。该方法首先对原始故障信号进行变分模态分解,通过信息熵最小值原则对其参数进行优化,获得既定的若干IMF分量;在优化参数时获得信息熵最小值所在的IMF,选取其为有效IMF分量进行包络解调分析,提取轴承故障特征频率。通过轴承仿真信号和实际数据分析,表明该方法能够提取滚动轴承早期故障信号的微弱特征,并实现故障的准确判别。     

基于变分模态分解和Teager能量算子的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解和能量算子的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先对故障信号进行变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,通过峭度准则选取其中峭度最大的分量进行Teager能量算子解调,得到信号的Teager能量谱。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实际数据中,结果表明,该方法提高了信号的分解效率,降低了噪声的影响,能够实现滚动轴承故障的精确诊断,证明了该方法的有效性。