检索结果-内蒙古大学图书馆

西安交通大学学报 2009年第5期43卷 94-98页

作者：陈略訾艳阳何正嘉成玮西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049 北京航天飞行控制中心北京100094

针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方... 详细信息

针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障.

关键词：总体平均经验模式分解 1.5维谱特征提取齿轮裂纹故障

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基于总体平均经验模式分解近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法

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中国机械工程 2016年第22期27卷 3048-3054页

作者：张淑清黄文静胡永涛宿新爽陆超姜万录燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP... 详细信息

针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。

关键词：轴承故障诊断总体平均经验模式分解近似熵混合粒子群神经网络

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基于改进Hilbert-Huang变换的机械故障诊断

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机械工程学报 2011年第5期47卷 71-77页

作者：雷亚国西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049

Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)通过经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)和Hilbert变换能够自适应地将复杂的非线性、非平稳信号刻画成Hilbert-Huang谱,突显信号的局部特征,具有良好的时频聚集能力,因此被广泛用于机械信号处理与故障诊断。然而,EMD存在的模式混淆问题使其难以获得准确的本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)。此外,通常只有部分IMF包含故障敏感信息、表征故障特征。因此基于EMD和所有IMF的Hilbert-Huang谱的故障诊断精度有待提高。为此提出一种基于总体平均经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和敏感IMF的改进HHT。该方法利用EEMD获取无模式混淆的IMF,通过敏感度评估算法从EEMD所有的IMF中选择反应故障特征的敏感IMF,从而得到改进的Hilbert-Huang谱以更准确地诊断机械故障。通过仿真试验以及转子早期碰摩故障诊断的工程实例验证了改进HHT的有效性。

关键词：总体平均经验模式分解 Hilbert-Huang 变换故障诊断

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基于EEMD模糊熵的PCA-GG滚动轴承聚类故障诊断

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计算机集成制造系统 2016年第11期22卷 2631-2642页

作者：许凡方彦军张荣武汉大学自动化系湖北武汉430072

针对滚动轴承故障诊断中振动信号的熵特征向量维数高的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解、模糊熵、主成分分析、GG(Gath-Geva)聚类算法相结合的滚动轴承聚类故障诊断法。采用经验模式分解与总体平均经验模式分解分别对滚动轴承的... 详细信息

针对滚动轴承故障诊断中振动信号的熵特征向量维数高的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解、模糊熵、主成分分析、GG(Gath-Geva)聚类算法相结合的滚动轴承聚类故障诊断法。采用经验模式分解与总体平均经验模式分解分别对滚动轴承的原始信号进行分解,得到若干个固有模式分量,并使用样本熵与模糊熵计算其熵值。通过主成分分析法对熵特征向量进行可视化降维,并作为模糊C均值、GK(GustafsonKessel)与GG聚类算法的输入,实现对滚动轴承的故障诊断。利用分类系数和平均模糊熵对上述聚类结果进行评价与对比。通过实验表明,所设计的模型能对熵特征向量进行可视化降维,且其故障识别聚类效果优于其他方法。

关键词：滚动轴承故障诊断模糊熵总体平均经验模式分解 Gath-Geva聚类

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基于快速谱峭度图的EEMD内禀模态分量选取方法

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振动．测试与诊断 2015年第6期35卷 1173-1178,1206页

作者：蒋超刘树林姜锐红王波上海大学机电工程与自动化学院上海200072 滁州学院机械与汽车工程学院滁州239000

针对在总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的多个内禀模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)中,如何选取出反应故障特征的敏感IMF的问题,提出一种基于快速谱峭度图的敏感IMF选取方法。由EEMD... 详细信息

针对在总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的多个内禀模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)中,如何选取出反应故障特征的敏感IMF的问题,提出一种基于快速谱峭度图的敏感IMF选取方法。由EEMD分解获得的一组无模式混淆的IMF,计算原信号及各个IMF的快速谱峭度图,选择每个快速谱峭度图中谱峭度最大值所处的频带作为参考频带,比较各个IMF的参考频带与原信号谱峭度最大值所处频带之间的从属关系,筛选出反应故障特征的敏感IMF,为后续故障诊断提供特征信息。将该方法应用于模拟仿真信号及滚动轴承滚动体故障信号,验证了方法的有效性。

关键词：总体平均经验模式分解快速谱峭度图冲击信号故障诊断

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基于EEMD的行星齿轮箱齿轮裂纹损伤定位

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振动．测试与诊断 2017年第3期37卷 426-431页

作者：刘浩华李方义李国彦王一凡张珊珊董德浩山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室济南250061 上海航天设备制造总厂上海200245

针对行星齿轮式变速箱的齿轮裂纹损伤难以提取特征频率和定位的问题,提出基于总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的齿轮局部损伤频率解调分析方法。该方法在建立的齿轮局部损伤振动信号模型的基础上... 详细信息

针对行星齿轮式变速箱的齿轮裂纹损伤难以提取特征频率和定位的问题,提出基于总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的齿轮局部损伤频率解调分析方法。该方法在建立的齿轮局部损伤振动信号模型的基础上,分别对太阳轮、齿圈、行星轮的裂纹损伤信号进行EEMD分解和频率解调分析,通过频谱图提取齿轮的局部损伤特征频率,从而识别变速箱中裂纹损伤齿轮的位置。综合仿真分析和试验结果表明,基于EEMD的齿轮局部损伤频率解调分析方法可以有效地提取太阳轮、齿圈和行星轮的裂纹损伤特征频率,实现行星齿轮式变速箱中齿轮裂纹损伤的定位。

关键词：变速箱频率解调损伤定位总体平均经验模式分解

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“北斗”导航卫星定轨残差特征提取与分布检验

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中国空间科学技术 2015年第2期35卷 1-8页

作者：陈略唐歌实崔红正陈明刘荟萃王美北京航天飞行控制中心北京100094 航天飞行动力学技术国家级重点实验室北京100094

针对"北斗"导航卫星定轨残差中非建模系统误差问题,提出基于总体平均经验模式分解(EEMD)与Hilbert谱分析相结合的定轨残差特征提取方法,并对定轨残差正态分布特性进行卡方检验。首先,分析总体经验模式分解原理,提出滤波辅助... 详细信息

针对"北斗"导航卫星定轨残差中非建模系统误差问题,提出基于总体平均经验模式分解(EEMD)与Hilbert谱分析相结合的定轨残差特征提取方法,并对定轨残差正态分布特性进行卡方检验。首先,分析总体经验模式分解原理,提出滤波辅助的改进EEMD方法与Hilbert谱特征提取结合,建立定轨残差特征提取模型,并阐述卡方检验正态分布原理;然后对北斗导航卫星伪距与载波相位数据定轨残差特征进行分析;最后将提出的方法应用于多测站、多北斗GEO卫星的定轨残差分析中。结果表明,EEMD与Hilbert谱方法有效提取出了定轨残差中1天的轨道周期项,且EEMD处理后定轨残差的卡方统计量为5.5,其值小于卡方检验临界,可视为正态分布。该方法可为北斗定轨残差中非建模系统误差分离、提高定轨内符合精度提供有效技术手段。

关键词：定轨残差特征提取分布检验伪距载波相位总体平均经验模式分解北斗导航卫星系统

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基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法

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数据采集与处理 2012年第1期27卷 51-56页

作者：吴其前张雄伟解放军理工大学通信工程学院南京210007 解放军理工大学指挥自动化学院南京210007

提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对带噪语音进行分解,得到信号的本征模式函数(Intrinsicmode function,IMF)分量,选择与原信号的相关... 详细信息

提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对带噪语音进行分解,得到信号的本征模式函数(Intrinsicmode function,IMF)分量,选择与原信号的相关性最高的两个分量相加组成主分量;然后对主分量进行频域分解,引入统计模型,求出EEMD域特征参数;最后利用噪声与语音的EEMD域特征参数的不同来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,本文算法性能优于目前常用的VAD算法,特别在噪声强度大时体现出明显的优势。

关键词：话音激活检测经验模式分解总体平均经验模式分解 EEMD域统计模型

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基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法

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传感技术学报 2012年第11期25卷 1488-1493页

作者：席旭刚朱海港罗志增杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州310018

为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和二代小波变换的sEMG消噪新方法。首先对信号加入白噪声处理后进行经验模态分解(EMD),然后对高频的内蕴模式函数(IMF)分量进行二代小波阈值... 详细信息

为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和二代小波变换的sEMG消噪新方法。首先对信号加入白噪声处理后进行经验模态分解(EMD),然后对高频的内蕴模式函数(IMF)分量进行二代小波阈值消噪处理,最后把处理后的高频IMF分量与低频IMF分量进行叠加,重构后的信号即为去噪信号。实验结果表明,该方法融合了二代小波与EEMD的优点,能更好的消除噪声,最大限度的保留有用信号,并具有更高的信噪比。

关键词：表面肌电信号消噪总体平均经验模式分解二代小波

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一种基于EEMD-SVD和FCM的轴承故障诊断方法

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计量学报 2016年第1期37卷 67-70页

作者：张立国康乐金梅李盼燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室

提出了一种基于总体平均经验模式分解（EEMD）和奇异值分解（SVD）的模糊C均值聚类（FCM）相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承信号进行EEMD分解，得到若干个平稳的本征模函数（IMF），再通过相关性分析筛选包含主要信息的前几个分量... 详细信息

提出了一种基于总体平均经验模式分解（EEMD）和奇异值分解（SVD）的模糊C均值聚类（FCM）相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承信号进行EEMD分解，得到若干个平稳的本征模函数（IMF），再通过相关性分析筛选包含主要信息的前几个分量进行奇异值分解，然后将得到的奇异值矩阵作为特征向量，通过FCM模糊聚类进行识别。实验结果表明，此方法可有效地对轴承故障类型进行识别。

关键词：计量学总体平均经验模式分解奇异值分解模糊C均值聚类轴承故障诊断

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