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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

108 篇 专利

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108 篇 电子文献
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日期分布

机构

5 篇 北京航空航天大学
4 篇 东南大学
3 篇 西安交通大学
3 篇 山东大学
3 篇 浙江工业大学
3 篇 北京信息科技大学
2 篇 湖南军安信达科技...
2 篇 神华准格尔能源有...
2 篇 湖南大学
2 篇 国家电网有限公司
2 篇 国网安徽省电力有...
2 篇 中国航发哈尔滨轴...
2 篇 红河学院
2 篇 中车青岛四方机车...
2 篇 湖南科技大学
2 篇 国网安徽省电力有...
2 篇 太原理工大学
2 篇 沈阳工学院
2 篇 南瑞集团有限公司
2 篇 三一重机有限公司

作者

5 篇 刘洋
5 篇 吕琛
4 篇 周博
4 篇 邓敏强
4 篇 孙文卿
4 篇 朱静
4 篇 程强
4 篇 邓艾东
3 篇 王洋
3 篇 田野
2 篇 赵万琳
2 篇 张晓艺
2 篇 吕晓平
2 篇 孙佳毅
2 篇 刘英豪
2 篇 丁晓峰
2 篇 冯旭
2 篇 何怡刚
2 篇 高兆丽
2 篇 李坚林

语言

108 篇 中文

检索条件"主题词=振动信号分解"

共 108 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于CEEMDAN的滚动轴承振动信号分解方法

一种基于CEEMDAN的滚动轴承振动信号分解方法

引用

作者：战利伟公平卓识栾景艳冯旭李正辉韩松孙东于庆杰王文雪王双刘金玲童锐曹娜娜刘明 150025 黑龙江省哈尔滨市利民开发区南京路2号

一种基于CEEMDAN的滚动轴承振动信号分解方法，解决了现有基于CEEMDAN的振动信号分解会产生虚假模式分量及剩余噪声的问题，属于信号与信息处理领域。本发明首先获取振动信号的原始数据，并根据原始数据采用CEEMDAN分解，获取一系列频... 详细信息

标准号: CN114018581A

一种基于CEEMDAN的滚动轴承振动信号分解方法，解决了现有基于CEEMDAN的振动信号分解会产生虚假模式分量及剩余噪声的问题，属于信号与信息处理领域。本发明首先获取振动信号的原始数据，并根据原始数据采用CEEMDAN分解，获取一系列频段从高到低的本征模式分量，然后将本征模式分量按照阶数从高到底，依次进行重构，并对重构后的本征模式分量进行傅里叶变换，以获取本征模式分量的频谱，然后对频谱进行概率密度函数拟合，最终，采用模糊熵度量概率密度函数波形的相似性，实现自适应地将本征模式分量的频率特征进行归类，有效提取轴承的振动特性。

关键词：本征模式概率密度函数原始数据频谱重构滚动轴承振动信息处理领域振动信号分解傅里叶变换模式分量频率特征剩余噪声信号分解振动特性振动信号自适应频段度量归类阶数拟合轴承分解模糊

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一种基于CEEMDAN的滚动轴承振动信号分解方法

一种基于CEEMDAN的滚动轴承振动信号分解方法

引用

作者：战利伟公平卓识栾景艳冯旭李正辉韩松孙东于庆杰王文雪王双刘金玲童锐曹娜娜刘明 150025 黑龙江省哈尔滨市利民开发区南京路2号

标准号: CN114018581B

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光纤传感器振动信号分解提取方法

光纤传感器振动信号分解提取方法

引用

作者：易黎姚伟烈张震张晓燕方珍 210019 江苏省南京市建邺区云龙山路88号烽火科技大厦A栋26F

本发明公开了一种光纤传感器振动信号分解提取方法，首先将原始振动信号按时序分割成等长的片段，且相邻帧之间保留部分重叠数据；每帧信号再乘以特定周期信号，从而变成周期信号；然后将每帧信号经过傅里叶变换使其由时域特征信号转换... 详细信息

标准号: CN115510912A

本发明公开了一种光纤传感器振动信号分解提取方法，首先将原始振动信号按时序分割成等长的片段，且相邻帧之间保留部分重叠数据；每帧信号再乘以特定周期信号，从而变成周期信号；然后将每帧信号经过傅里叶变换使其由时域特征信号转换为频域特征信号，得到一组特定频率特征；接着，基于拉伊达准则法选择并确定其特征频率区间的阀值；最后从区间能量块由高到低，通过带通滤波提取原始振动信号的不同模态分量。本发明利用拉伊达准则发现信号能量突变的频率范围，并结合带通滤波器分解原始振动信号，在原始信号频率特征未知的情况下，实现了光纤传感器振动信号的分解，且分解效率优于已知的经验模态类分解算法，能满足实际工业应用需求。

关键词：原始振动信号光纤传感器频率特征周期信号分解振动信号分解傅里叶变换带通滤波分解算法工业应用经验模态模态分量频域特征区间能量时域特征特征频率通滤波器信号能量信号转换原始信号振动信号重叠数据结合带相邻帧准则法等长突变分割保留发现

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一种从旋转机械振动信号分解中选取目标模态分量的方法

一种从旋转机械振动信号分解中选取目标模态分量的方法

引用

作者：郭远晶姜少飞杨友东鲍雨梅 312030 浙江省绍兴市柯桥区柯华路958号

一种从旋转机械振动信号分解中选取目标模态分量的方法，包括：S1：在旋转机械设备上采集振动信号；S2：振动信号分解得到多个模态分量；S3：计算各个模态分量的平方包络谱；S4：对各个平方包络谱进行归一化；S5：计算各个模态分量故障... 详细信息

标准号: CN114878157A

一种从旋转机械振动信号分解中选取目标模态分量的方法，包括：S1：在旋转机械设备上采集振动信号；S2：振动信号分解得到多个模态分量；S3：计算各个模态分量的平方包络谱；S4：对各个平方包络谱进行归一化；S5：计算各个模态分量故障特征频率成分的能量聚集性指标；S6：计算各个模态分量故障特征频率的位置精度指标；S7：计算各个模态分量对应的能量位置指标；S8：找出能量位置指标最小值所在的序号，得到目标模态分量。本发明可以从旋转机械振动信号分解所得的多个模态分量中，准确地选取出包含充分而完整故障特征信息的目标模态分量，用于实现旋转机械故障诊断。

关键词：模态分量旋转机械振动信号故障特征频率能量位置包络采集振动信号故障特征信息旋转机械故障旋转机械设备振动信号分解分解精度指标能量聚集归一化诊断

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基于变分模态分解和灰色关联分析的机械振动信号特征提取方法

基于变分模态分解和灰色关联分析的机械振动信号特征提取方法

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作者：李国龙贾亚超董鑫 400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号

在机械领域，振动信号特征提取对于状态识别、故障诊断等问题具有重要意义，然而振动信号在采集过程中不可避免会受到噪声的干扰，致使信号特征难以提取。本发明公开了一种基于变分模态分解和灰色关联分析的机械振动信号特征提取方法，... 详细信息

标准号: CN111539378B

在机械领域，振动信号特征提取对于状态识别、故障诊断等问题具有重要意义，然而振动信号在采集过程中不可避免会受到噪声的干扰，致使信号特征难以提取。本发明公开了一种基于变分模态分解和灰色关联分析的机械振动信号特征提取方法，其包括：利用VMD将振动信号分解为若干个模态，VMD的重要预设参数模态数目K由灰色关联分析确定；在VMD分解后，再次用灰色关联分析来选取其中的噪声主导模态，对这些噪声主导模态进行软阈值处理去除其中的噪声成分；处理后的噪声主导模态和其他模态重构得到降噪后的振动信号，进而提取信号特征。本发明有效地解决了机械振动信号降噪及特征提取的技术难题。

关键词：模态灰色关联分析噪声主导机械振动信号特征提取振动信号降噪噪声振动信号分解振动信号特征分解故障诊断机械领域技术难题提取信号信号特征预设参数重要意义状态识别阈值处理有效地分模重构去除采集

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基于变分模态分解和灰色关联分析的机械振动信号特征提取方法

基于变分模态分解和灰色关联分析的机械振动信号特征提取方法

引用

作者：李国龙贾亚超董鑫 400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号

标准号: CN111539378A

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一种基于VMD-DTW的断路器振动信号降噪方法

一种基于VMD-DTW的断路器振动信号降噪方法

引用

作者：钟声杨杰苏君滨李晓洋王良清林司仲何惠忠王扬泓吴坤和冯开业罗言昌 570100 海南省海口市龙华区海瑞后路23号

本发明提供一种基于VMD‑DTW的断路器振动信号降噪方法，包括以下步骤：S1：采集断路器动作过程中的振动信号；S2：通过VMD将振动信号分解为多个有限带宽的模态分量，所述模态分量的个数由中心频率法确定；S3：计算模态分量与原始信号的... 详细信息

标准号: CN112414688B

本发明提供一种基于VMD‑DTW的断路器振动信号降噪方法，包括以下步骤：S1：采集断路器动作过程中的振动信号；S2：通过VMD将振动信号分解为多个有限带宽的模态分量，所述模态分量的个数由中心频率法确定；S3：计算模态分量与原始信号的DTW距离，根据DTW距离选出相关模态分量；S4：累加所有选出的相关模态分量，然后得到降噪后的信号。通过降噪可以更好的进行信号特征的提取，有助于对断路器的运行状态进行准确监测。

关键词：模态分量断路器降噪振动信号振动信号分解动作过程计算模态信号特征原始信号运行状态中心频率准确监测累加带宽采集

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一种机械振动信号的去噪处理方法及装置

一种机械振动信号的去噪处理方法及装置

引用

作者：陈曦明张斌乔杰郭鑫锁赵萌陈肇群万芳赵中伟 100076 北京市丰台区南大红门路1号

本发明提供一种机械振动信号的去噪处理方法及装置。所述方法包括以下步骤：采用广义变分模态分解算法GVMD对实时获取的振动信号进行处理，获得多个本征模函数子信号；对所述多个本征模函数子信号进行聚类，将所述多个本征模函数子信号... 详细信息

标准号: CN117454081A

本发明提供一种机械振动信号的去噪处理方法及装置。所述方法包括以下步骤：采用广义变分模态分解算法GVMD对实时获取的振动信号进行处理，获得多个本征模函数子信号；对所述多个本征模函数子信号进行聚类，将所述多个本征模函数子信号划分为若干个类别；对不同类别的本征模函数子信号赋予不同的高斯尺度系数，采用局部均值算法NLM对每个本征模函数子信号分别进行滤波处理并求和，得到去噪处理后的振动信号。本发明通过将振动信号分解为多个本征模函数子信号，并对不同类别的本征模函数子信号赋予不同的高斯尺度系数，采用局部均值算法NLM对每个本征模函数子信号分别进行滤波处理，提高了去噪效果。

关键词：本征模函数去噪尺度系数均值算法滤波处理振动信号高斯机械振动信号振动信号分解分解算法实时获取求和分模赋予聚类

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一种基于VMD-DTW的断路器振动信号降噪方法

一种基于VMD-DTW的断路器振动信号降噪方法

引用

作者：钟声杨杰苏君滨李晓洋王良清林司仲何惠忠王扬泓吴坤和冯开业罗言昌 570100 海南省海口市龙华区海瑞后路23号

标准号: CN112414688A

关键词：模态分量断路器降噪振动信号振动信号分解动作过程计算模态信号特征原始信号运行状态中心频率准确监测累加带宽采集

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一种基于最小冗余的互信息变压器振动信号特征选择方法

一种基于最小冗余的互信息变压器振动信号特征选择方法

引用

作者：张盛姚海燕留毅郭强钱浩缪宇峰董晏秀叶千里 310000 浙江省杭州市钱塘新区11号大街91号

本发明公开了一种基于最小冗余的互信息变压器振动信号特征选择方法，所述方法包括，步骤1，利用变分模态分解将变压器不同工况的振动信号分解为多个本征模态函数分量，并计算各分量的能量，构造特征集；步骤2，计算训练特征与标签之间... 详细信息

标准号: CN116561583A

本发明公开了一种基于最小冗余的互信息变压器振动信号特征选择方法，所述方法包括，步骤1，利用变分模态分解将变压器不同工况的振动信号分解为多个本征模态函数分量，并计算各分量的能量，构造特征集；步骤2，计算训练特征与标签之间的互信息，确定其对应的权重，并根据权重选择出备选特征集；步骤3，计算备选特征集中特征与最佳训练特征集之间的相关性，确定最终的训练特征集；步骤4，根据最佳训练特征集的索引从测试特征中选择出最佳的测试特征集，并利用分类器进行分类。该方法通过结合互信息与皮尔逊相关性从特征中挑选出与标签信息最相关但冗余性最小的特征，在保证识别准确率的同时降低复杂度，提高模型的运行速度，有利于变压器运行故障的及时发现，保障电力系统的稳定可靠运行。

关键词：特征集互信息备选权重变压器保障电力系统本征模态函数振动信号分解变压器振动降低复杂度标签信息测试特征计算训练可靠运行信号特征运行故障分类器冗余性冗余准确率分模索引标签测试分解分类保证发现

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