一种抑制EMD端点效应新方法及其在信号特征提取中的应用

经验模式分解(EMD)的端点效应一直是困扰其工程实用性的难点问题,结合端点效应产生机理和现有的研究成果,提出了一种基于端点优化对称延拓(End Optimization Symmetric Extension,EOSE)的抑制EMD端点效应新方法.通过对信号和其包络线的偏差评价函数的最小化计算,获取最佳的信号端点值,在此基础上延拓信号的上、下包络线将最大化地逼近原始信号两端点,在EMD后续"筛选"固有模态分量(IMF)过程中抛弃两端延拓的数据,将端点效应释放到原始信号的以外.将原EMD、基于EOSE改进EMD和基于时间序列建模(ARMA)改进EMD3种方法进行对比分析,仿真和实验结果表明,基于EOSE方法抑制EMD端点效应的效果最好,能够精确提取出旋转机械振动信号的典型故障特征,运算效率较高.     

一种改善EMD端点效应的可行方法

EMD方法自1998年推出以来已经成功地应用在许多非线性研究领域,但是,在应用EMD方法时有一个非常棘手的问题即端点效应问题。本文基于不必破坏信号本身端部特征的原则,提出了一种对信号端点极值进行合理预测的方法,在信号的端点分别添加两个极值点进行极值延拓。通过仿真实验分析,此方法对于处理较短数据序列,能够有效地抑制端点效应。     

EMD端点效应的改进型混沌延拓方法及其在机械故障诊断中的应用

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的端点效应问题,分析了三次样条插值产生端点效应的机理,指出了现有延拓方法的不足,提出采用Lyapunov指数预测模型进行边界延拓,以此减小端点效应在经验模态分解过程中产生的影响。在采用最大Lyapunov指数法进行边界延拓时,针对Lyapunov指数预测模型所表示的平均发散度仅是轨道演化规律的一个近似模型,提出采用局域发散度代替最大Lyapunov指数进行改进,以改进预测模型的预测精度。基于改进型Lyapunov指数边界延拓方法,由于引入时间序列预测模型使端点处的延拓更加合理,所延拓数据更加趋于真实,在希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）实现过程中仅需一次延拓,实现了准确的EMD分解。仿真计算和转子系统故障试验分析结果表明,所用方法可以有效解决EMD的端点效应问题。     

振动信号中的HHT/EMD端点延拓方法研究

针对振动信号中Hilbert-Huang变换的端点效应问题,结合端点效应产生机理和现有研究成果,提出基于时间尺度的LS-SVM端点延拓的抑制端点效应新方法。首先利用LS-SVM回归特性和一种自适应预测法分别对信号极值点的幅值和时间点进行预测延拓,然后对预测的极值信息进行埃尔米特插值,完成对原信号的延拓。利用仿真信号和实测航空发动机振动信号进行分析验证,表明该方法可同时有效抑制两种端点效应,并具有预测精度高、有效延拓距离长、速度快的特点。     

EMD自适应三角波匹配延拓算法

波形匹配延拓是遏制经验模态分解（EMD）端点效应的有效方法,针对现有波形匹配延拓方法的不足,提出了一种自适应的三角波形匹配延拓方法,改进了三角波匹配度的计算方法和匹配子波的寻优算法。改进的三角波匹配度计算方法,突出延拓平顺性的同时,加强了端点处数据与内部波形的关联。自适应的匹配寻优算法,首先在固定极值点对应的波段内部搜寻局部最佳子波的截取时刻,截取局部最优匹配子波,然后在局部最优子波内搜寻全局最优匹配子波,提高了子波截取的合理性与匹配的准确性。仿真信号及实验信号分析表明,该方法可有效抑制EMD端点效应,显著提高分解精度。     

EMD改进方法研究及其在燃气轮机工频特征提取中的应用

为抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)处理过程中的端点效应,在整理和研究现有方法的基础上,提出一种镜像延拓和极值平移相结合的端点处理方法,在最大程度地融合两种传统方法优点的同时尽可能地还原信号边界特征。该方法通过构造特征平行四边形使延拓极值处于理想区域,从而避免三次样条差值过程中包络线与信号交叉的产生,并引入Blackman窗函数对延拓信号进行边界处理,进而有效地控制延拓误差影响。经过仿真信号验证与实测信号分析,对比镜像延拓、极值平移与加窗边界处理方法的端点抑制效果,证明该改进方法能有效地抑制分解过程中出现的端点效应,并能在高频噪声干扰下较完整地提取低频信息,为燃气轮机工频特征的获取提供可靠的保证。     

爆破地震波信号EMD端点效应抑制研究

针对爆破地震波信号经验模态分解(EMD)得到的IMF在端点处的发散现象,提出一种同时考虑信号端点发展趋势和全局时间-能量联合参数的改进EMD端点效应抑制算法。该算法首先考虑端点变化趋势得到延拓后的边界局部特征尺度X₀,再计算X₀的能量E₀,找到原始信号中和E₀最匹配的分段信号X_k,最后用X_k代替X₀进行EMD。通过建立仿真信号,验证该算法和常规端点效应抑制算法相比,对EMD端点效应具有更好的抑制能力,能够得到精度更高的IMF。最后将该算法用于实际爆破地震波信号分解中,发现提出的算法能够有效抑制EMD端点效应,有利于爆破地震波信号细节特征参数的提取。     

Hilbert-Huang变换中的一种端点延拓方法

EMD(Empirical Mode Decomposition)是Hilbert-Huang变换中的关键一步,但其在构造极值点上下包络线的过程中存在着严重的端点效应问题。在现有解决该问题方法的基础上提出了一种相似极值延拓方法。该方法将数据两端相邻极值点的横坐标差值作为极值形状特征,再利用该形状特征和已知极值点的均值对信号进行延拓。克服了现有延拓方法仅参照数据端点处极值点进行延拓的缺陷,综合考虑了数据序列两端极值点变化与其它极值点信息对信号进行延拓。仿真和实例证明,相似极值延拓方法能够有效的抑制端点效应,而且算法简单且易于实现。     

改进EMD端点效应电力系统HHT谐波检测研究

为对电力系统谐波进行有效的检测,提出一种改进的基于镜像延拓的方法对信号数据边界进行端点处理。通过对端点和极值点的判断比较来选取镜面进行延拓,按照包络原则对延拓之后的信号进行经验模态分解(EMD),并得到IMF分量。仿真实验结果表明:改进后的方法幅值及频率检测准确度明显优于改进前,能够有效改善EMD端点效应,准确快速地分解出各种模态的谐波,适用于电力系统谐波的检测。     

基于BLCS-AME的爆破地震波信号EMD端点效应抑制研究

针对爆破地震波信号经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)固有的端点效应问题,提出了一种基于边界局部特征尺度自适应匹配延拓(Boundary Local Characteristic Scale and Adaptive Matching Extension, BLCS-AME)的EMD端点效应抑制方法。该方法将原始信号全局时间参数之间的内在联系和信号在端点处幅值参数的局部变化趋势进行联合考虑,得到了延拓后的边界局部特征尺度(BLCS),再以BLCS为研究对象,在原始信号中找到与BLCS匹配度最高的一组时间序列,最后将该时间序列平移到端点处进行EMD,即可实现基于BLCS-AME的EMD端点效应抑制处理。通过多种方法仿真信号EMD端点效应抑制的对比分析,可得出结论：与常规端点效应抑制方法相比,BLCS-AME方法对EMD端点效应具有更好的抑制能力,能够得到精度更高的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),研究结果更能反映信号的内在属性。最后将该方法用于实际爆破地震波信号EMD中,进一步验证该方法能够有效抑制爆破...     

PDE信号修补方法及在EMD端点效应处理中的应用

根据信号的连续性、光滑性等特性,可以利用已有相邻信号实现对缺陷信号的修补。分析了热传导方程的物理特性;提出了基于偏微分方程（PDE）的信号修补方法。分析了线性PDE修补和非线性PDE修补方法的基本原理。经验模态分解（EMD）过程中因存在着端点效应问题,使得EMD分解结果产生失真,从而导致分解无效。利用PDE信号修补的基本原理,实现了基于PDE的端点扩展方法。实验表明,PDE信号修补方法具有较好的修补效果,基于这一方法的端点扩展,可处理较长时间信号,且处理之后的信号畸变少     

综合斜率和三次样条的EMD端点效应抑制方法EI北大核心CSCD

端点效应会严重影响经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的效果。针对基于三次样条端点延拓算法(cubic spline based method,CSBM)在设置延拓点坐标位置时缺乏对信号趋势进行考量的缺陷,结合改进斜率延拓方法(improved slope based method,ISBM)的设计思想,提出一种综合斜率变化率和三次样条的EMD端点延拓方法。新方法的主要创新点在于利用斜率变化率度量信号变化趋势,并基于信号和包络趋势来设置延拓点坐标信息。通过选取四组不同类型模拟信号以及两组实际工程应用信号,利用正交指数、均方误差和能量误差三个度量指标对算法性能进行评价。试验结果表明,所提方法的性能在整体上优于CSBM和ISBM方法。     

Hilbert-Huang变换中的一种端点延拓方法

Serious end effect will be produced while the upper and lower envelope is constructed in the process of EMD. Similar extrema extension method was proposed to overcome the problem. Abscissa difference of adjacent extrema at both ends of data was considered as the shape characteristic, then the shape characteristic and average of extrema were used to extend signal. Both trend of extrema variation near boundary and rest of extrema were considered in similar extrema extension, while only the extrema near boundary was used to extend signal in current     

一种EMD端点延拓算法及其在齿轮故障诊断中的应用

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）是目前分析非平稳信号的有效方法,但在分解过程中由于存在着严重的端点效应而影响分解结果。利用灰色理论的GM(1,1)模型来预测和修正端点的延拓值,使得在筛分过程中可以得到有效的三次样条插值包络线,从而抑制端点效应。通过对齿轮故障信号的分解验证,结果表明该方法是合理的。     

基于STA/LTA改进的CEEMD-SVD微震信号降噪算法

针对煤矿井下工作环境复杂,采集到的微震信号包含大量噪声信号,严重影响对微震信号的拾取、定位和反演。采用互补集合经验模态分解(complementary set empirical mode decomposition, CEEMD)联合奇异值分解(singular value decomposition, SVD)与长短时窗法(STA/LTA)相结合的降噪算法。利用CEEMD分解微震信号,得到固有模态分量(inherent modal component, IMF),依据相关系数确定噪声主导的IMF和信号主导的IMF,通过STA/LTA去除CEEMD产生的伪分量。对噪声主导的分量进行SVD分解降噪后与信号主导的分量及剩余分量重构得到降噪后信号。加入模拟噪声信号与实际采集的微震信号进行仿真实验,结果表明本文算法在保证小剩余噪声干扰的情况下,可以节省计算时间。通过与经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)及新型自适应聚合经验模态分解(nove...     

一种基于GEP的EMD端点效应抑制方法

针对经验模态分解(EMD)在分解信号时存在的端点效应问题,为抑制端点效应对信号分析带来的影响,进一步提高EMD分解准确度,提出基于基因表达式编程(GEP)的EMD改进算法。通过仿真实验与镜像延拓等其他3种常用端点效应抑制方法作对比,并计算评价端点效应的两个指标,最后,通过这4种方法分别测量出原始信号的瞬时频率以作验证。仿真结果表明:基于GEP的EMD改进算法在分解信号后各分量两端发散程度最小,评价指标也均优于其他3种传统的改进方法,且更加准确地测量出原始信号的瞬时频率。证明该改进算法能更有效地抑制EMD端点效应,具有更高的应用价值。     

基于延拓和窗函数的HHT端点效应改进方法

为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应问题,提出了一种基于延拓和窗函数综合应用的端点效应改进方法。通过先对信号进行相似极值延拓再进行加余弦窗函数的处理,解决了延拓部分不精确和加窗函数后使原信号发生改变的问题,在一定程度上克服了EMD方法的端点效应问题,得到更准确IMF的同时也可以通过Hilbert变换得到更准确的边界谱和Hilbert谱。通过用于仿真信号和裂纹转子故障信号的分析证明该方法有良好效果。     

小净距分离式隧道爆破振动信号降噪方法分析

由于隧道施工环境复杂,因此隧道爆破振动实测信号伴有大量噪声,导致信号特征失真。为了准确分析隧道爆破振动信号的特征,该文提出采用经验模态分解和变分模态分解2种方法进行降噪处理。将原始信号分解成多个本征模态函数,再进行重组,通过降噪目标函数指标来分析降噪效果。研究结果表明,2种算法均可有效地对原始信号进行降噪处理,且变分模态分解降噪效果比经验模态分解好。研究成果可为类似工程爆破振动信号降噪处理提供参考。     

齿轮焊缝超声检测信号降噪方法研究

汽车变速箱齿轮焊缝的超声检测过程中,超声回波信号存在信噪比较低导致误检率较高的问题.该文根据齿轮焊缝超声检测信号中噪声的特点,提出利用经验模态分解进行滤波的方法.针对经验模态分解过程中出现的虚假频率现象,提出镜像扩展的解决算法,把镜内信号映射成一个周期性的信号,抑制端点效应,避免虚假频率现象.仿真结果表明该方法可有效提...     

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。