Hilbert-Huang变换中的模态混叠问题

希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)存在的模态混叠现象严重影响了实际应用效果。在分析研究HHT原理及模态混叠产生机理的基础上,提出了基于形态滤波预处理与端点延拓相结合的方法抑制模态混叠现象。与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)方法比较,所提出的方法能够更快速、准确地分解出表征信号的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量。将该方法应用于滚动轴承的实测信号分析,结果表明,该方法在实际应用中同样具有很好的模态混叠抑制效果。     

独立分量分析在混叠通信信号分离中的应用

本文采用FASTICA算法,实现对混叠通信信号的盲分离.仿真结果表明,本算法具有分离效果好,收敛速度快,无需动态参数的特点,基本实现了对混叠通信信号的实时盲分离.     

经验模态分解中的模态混叠问题-

针对经验模态分解(empirical model decomposition,简称EMD)存在的模态混叠问题,总结了引起模态混叠异常事件的类型,讨论了模态混叠的产生原因,提出了采用加入高频谐波后再进行EMD分解消除模态混叠的方法.根据信号分析频率范围和特征选择高频简谐波的频率和幅值,并使高频谐波作为第1阶IMF分解出来,可以有效消除模态混叠现象,异常事件通常可以包含在第1阶IMF中,必要时可以将加入的高频信号直接减掉,不影响对EMD结果的判断.与总体平均经验模态分解法(ensemble empirical model decomposition,简称EEMD)对比的仿真计算表明,两种方法都可以有效消除模态混叠现象,但高频谐波加入法具有运算速度快、误差小、分解结果物理意义明确和不需后处理的优点,对含复杂异常事件的实际故障信号分析验证了该方法在工程应用中的有效性和可行性.     

经验模态分解中虚假模态分量消除法

基于能量原理,提出经验模态分解(EMD)中虚假模态分量消除方法.在正常采样的条件下,分析信号EMD分解误差与虚假模态分量的关系,讨论虚假模态分量的性质.从EMD分解的完备性角度考虑在虚假模态存在情况下能量不守恒,给出模态函数消除法,从EMD分解结果中剔出虚假模态分量,消除信号经验模态分解误差.其有效性在所给例子中得到证实.     

基于相空间重构的独立分量分析及其工程应用

针对单通道信号无法满足独立分量分析的欠定问题,将相空间重构与独立分量相结合,通过相空间重构实现单通道信号的升维,并将升维信号进行独立分量分析,可以有效地分离出原信号中包含的独立信源。以提取冲击特征为例,通过仿真验证了该方法的有效性。将该方法运用于滚动轴承故障特征提取中,成功地从早期滚动轴承故障信号中提取了周期性故障冲击成分。与传统的小波包-峭度故障特征提取方法对比,此方法更有效。     

基于ICA独立分量分析的模态参数识别研究

阐述了模态识别原理和独立分量分析原理,说明了ICA混叠矩阵与模态频率之间的对应关系,将信号处理技术应用于机械系统动力学问题中。对XXX型弹体涂镀层厚度检测仪机架进行试验模态分析,对获取的振动信号采用不同的算法提取出机架的固有频率并进行对比,结果证明,基于ICA方法的模态参数识别方法可以得到较好的识别。获得的模态参数结果对于降低检测仪振动、保证检测仪稳定运行具有重要价值。研究结果对于仅可测得响应的机械系统模态参数识别问题,具有一定理论和实际意义。     

EMD方法的改进研究及其在机械信号中的应用

机械振动或声学信号的处理是状态监测及故障诊断的基础。探讨了经验模式的分解特性,将相干分析应用于判定分解中虚假分量,以避免虚假分量和微弱信号的误判;其次研究了信号各频率能量比例对EMD分解时虚假分量的影响,提出了增加大幅值的高频分量可以减小虚假分量比例的方法;然后基于白噪声的EMD分解特性,提出了以叠加多次有色噪声改善EMD模式混叠的方法,同时仿真分析了其优越性,最后将改进的EMD系统方法应用于旋转机械噪声和排气系统振动信号的特征提取,验证了新方法的可行性。     

基于平移不变小波阈值算法的经验模态分解方法

针对经验模态分解(EMD)处理存在间断事件的数据会引起模态混叠的问题,提出了一种经验模态分解与小波去噪相结合的新方法.由于传统的小波变换去噪会使信号在间断事件处产生人为的振荡现象,故先用平移不变小波去噪算法对信号进行预处理,消除间断信号对EMD方法的影响,再对信号进行EMD分解.理论计算及实验研究表明:只有在有效消除异常干扰的情况下才能获得可靠的IMF分量,采用本文的方法消除间断信号对EMD分解的影响是有效可行的.     

基于独立分量分析的数字水印攻击

将独立分量分析的盲信号分离方法应用于数字水印攻击.该方法先应用独立分量分析将含有水印的图像变换到独立域中,然后再使用非线性滤波和独立分量分析逆变换恢复出载体图像,从而尽可能地去除掉水印信息.     

基于振动信号EMD和ICA的刀具破损识别

针对多齿铣削过程中振动信号的特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和独立分量分析(ICA)相结合的方法,对混叠在振动信号中的铣刀破损信号进行分离。对振动信号进行经验模态分解提取出信号中的所有本征模函数,然后应用fastICA对所提取出的本征模函数进行独立分量分析。利用该方法对铣削加速度振动数据进行了分析,试验表明,该方法可以提取出混合信号中与刀具破损状态相关的故障特征频率成分。     

Source separation of diesel engine vibration based on the empirical mode decomposition and independent component analysis

Vibration signals from diesel engine contain many different components mainly caused by combustion and mechanism operations,several blind source separation techniques are available for decomposing the signal into its components in the case of multichannel measurements,such as independent component analysis(ICA).However,the source separation of vibration signal from single-channel is impossible.In order to study the source separation from single-channel signal for the purpose of source extraction,the combination method of empirical mode decomposition(EMD) and ICA is proposed in diesel engine signal processing.The performance of the described methods of EMD-wavelet and EMD-ICA in vibration signal application is compared,and the results show that EMD-ICA method outperforms the other,and overcomes the drawback of ICA in the case of single-channel measurement.The independent source signal components can be separated and identified effectively from one-channel measurement by EMD-ICA.Hence,EMD-ICA improves the extraction and identification abilities of source signals from diesel engine vibration measurements.     

Time-varying frequency-shifting signal-assisted empirical mode decomposition method for AM–FM signals

A time-varying frequency-shifting signal-assisted empirical mode decomposition (EMD) method is presented in this paper. For AM–FM signals, if the extrema density (average number of extrema per unit length) is higher, the frequency is higher approximately, and vice versa. The assisted signal in this method is directly derived from the local extrema using the least square method, and avoids the difficulty that masking signals are not adaptively examined so that the masking signal may not always enable the EMD to generate true mono-component intrinsic mode functions (IMFs). Therefore, the constructed assisted signal is adaptive and suitable for the analysis of frequency-varying components. Compared with the traditional EMD, the method mainly solves the following problems of the traditional EMD: the traditional EMD fails to separate the modes whose frequencies are time-varying and lie within an octave, and fails to remove the time-varying frequency mode-mixing. The results of three experiments are given to show our method's performance and efficiency.     

HOC与EMD结合的齿轮损伤检测研究

结合高阶累积量(HOC)与经验模态分解(EMD)方法的各自优点,提出了一种新的HOC与EMD相结合齿轮损伤故障检测方法.将采集到的齿轮系统信号先通过经验模态分解方法分解成3层不同频段信号,将各频率段的特征信号进行粗略分离,再对每一层信号进行高阶累积量谱分析,抑制了系统噪声,突出信号的损伤与故障特征.据此分别对在4级转速300 r/min、900 r/min、1 200 r/min、1 500r/min下采集到的各自6种信号:无故障信号、齿根短裂纹故障信号、齿根长裂纹故障信号、分度圆短裂纹故障信号、分度圆长裂纹故障信号、齿面磨损故障信号等进行了分析.研究表明,该方法不但能有效地区分和诊断低速和高速不同运转状态下的各种齿轮故障,而且也能识别某些故障的故障损伤程度.     

齿轮点蚀的多通道数据融合识别方法

针对齿轮箱振动信号中混杂其他零部件振动频率的问题,提出一种基于小波包分解独立分量分析（wavelet package independent component analysis,简称WPICA）和多维经验模式分解（multivariate empirical mode decomposition,简称MEMD）的齿轮箱齿面点蚀故障信号的多通道数据融合识别方法。首先,利用一种窄带独立分量分析(sub-band decomposition independent component analysis,简称SDICA)方法—WPICA,从水泵机组多通道信号中提取齿轮箱振源,确定齿轮箱振动包含的特征频率成分;其次,借助MEMD分解多通道机组振动信号,将所获得的多维固有模式函数(intrinsic mode function,简称IMF)进行矩阵互信息运算,完成多通道数据的融合;最后,通过定义IMF故障敏感因子,确定故障敏感IMF的阶数并获得了齿轮点蚀故障的特征频率。数据分析结果证明了本研究方法的有效性。     

基于经验模态分解和BP神经网络的油气两相流流型辨识

基于经验模态分解（empidcal mode decomposition，EMD）BP神经网络，提出了油气两相流流型辨识的新方法。应用EMD将差压信号分解成不同频率尺度上的单组分之和，并提取组分的归一化能量作为流型辨识特征量。BP神经网络以这些能量特征量为输入对油气两相流不同流型（包括泡状流、塞状流、层状流、弹状流和环状流）进行分类。实验结果表明，本文提出的流型辨识方法是有效的，其中泡状流、塞状流、层状流、弹状流和环状流的辨识精度分别为100％、89．4％,93．3％、96.3％和96.9％。     

Constrained independent component analysis and its application to machine fault diagnosis

For machine fault diagnosis the signals from working machine are always numerous, even uncountable, but there contains only a little useful information. Hence how to find out the useful signal from numerous signals, including noises, that is, how to only extract the desired fault signal is very attractive. This paper shows that the constrained independent component analysis (cICA) can solely extract desired faulty signal using some prior mechanical information. The methods of creating reference of cICA for machine diagnostics are discussed, and the effectiveness of the method is successfully verified by simulations and experiments.     

Faulty bearing signal recovery from large noise using a hybrid method based on spectral kurtosis and ensemble empirical mode decomposition

Time–frequency analyses are commonly used to diagnose the health of bearings by processing vibration signals captured from the bearings. However, these analyses cannot be guaranteed to be robust if the bearing signals are overwhelmed by large noise. Ensemble empirical mode decomposition (EEMD) was developed from the popular empirical mode decomposition (EMD). However, if there is large noise, it may be difficult to recover impulses from large noise. In this paper, we develop a hybrid signal processing method that combines spectral kurtosis (SK) with EEMD. First, the raw vibration signal is filtered using an optimal band-pass filter based on SK. EEMD method is then applied to decompose the filtered signal. Various bearing signals are used to validate the efficiency of the proposed method. The results demonstrate that the hybrid signal processing method can successfully recover the impulses generated by bearing faults from the raw signal, even when overwhelmed by large noise.     

基于小波-中值降噪的经验模式分解及应用

为提高经验模式分解(EMD)质量,降低模式混叠,使分解得到的固有模式函数(IMF)序列能较好地反映设备的振动模式,针对EMD在信号处理方面存在的不足,利用小波消噪对高斯噪声的滤除作用,以及中值滤波对脉冲干扰较好的抑制作用,引入小波-中值组合滤波设计,对待分解数据进行预处理以滤除随机噪声并抑制脉冲干扰.将该方法应用到航空发动机振动信号处理中,能够有效减少各IMF的“筛选”次数和EMD分解层数,降低端点效应在EMD分解过程中的累积作用,抑制模式混叠现象.分解结果表明,使用组合滤波设计能更好地反映出发动机的振动模式和工作状态,并能获取表征高压转子和低压转子振动特征的数据分量.     

基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断方法*

针对旋转机械早期微弱故障诊断问题,提出了基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断新方法。首先将多个加速度传感器合理布置在轴承座的关键位置,同步采集多通道振动信息;再利用多元经验模态分解同时对多通道振动信号进行自适应分解,得到一系列多元IMF分量;最后,依据峭度准则和相关系数从中选取包含故障主要信息的IMF分量进行信号重构,提取故障特征。多元经验模态分解方法克服了EMD等方法在进行多通道数据融合时缺乏理论依据的局限性。仿真信号和旋转机械故障信号的实验结果表明,该方法明显优于EEMD方法,对齿轮和滚动轴承故障的检测精度更高,可以在强背景噪声情况下更好地提取出故障冲击特征。