检索结果-内蒙古大学图书馆

噪声与振动控制 2010年第2期30卷 103-106页

作者：齐天裘焱吴亚锋西北工业大学动力与能源学院西安710072

传统EMD易于造成分解模态的混叠,混叠后的IMF分量失去原有物理意义。聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),是一种将噪声辅助分析应用于经验模态分解中的新方法,可以较好的抑制EMD分解中产生的模态混叠现象,... 详细信息

传统EMD易于造成分解模态的混叠,混叠后的IMF分量失去原有物理意义。聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),是一种将噪声辅助分析应用于经验模态分解中的新方法,可以较好的抑制EMD分解中产生的模态混叠现象,将其应用于振动信号的模态提取中,取得较好的工程效果。

关键词：振动与波 EEMD 模态混叠尺度

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关于EMD算法中模态混叠问题的分析及改进方法的研究

关于EMD算法中模态混叠问题的分析及改进方法的研究

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作者：张健中国科学技术大学

学位级别：硕士

信号处理方法是机械设备故障诊断中的重要环节，尤其是对于非平稳信号的分析方法的研究一直是国内外研究的焦点。希尔伯特一黄变换(HHT)是一种重要的时频信号分析方法，适用于非平稳、非线性信号分析，已被广泛地应用到各个领域，并取... 详细信息

信号处理方法是机械设备故障诊断中的重要环节，尤其是对于非平稳信号的分析方法的研究一直是国内外研究的焦点。希尔伯特一黄变换(HHT)是一种重要的时频信号分析方法，适用于非平稳、非线性信号分析，已被广泛地应用到各个领域，并取得了一定的效果。本文着重分析了HHT方法中的经验模态分解(EMD)算法中存在的模态混叠(Mode Mixing)问题，从理论上推导出发生模态混叠的参数条件，并且用MATLAB软件通过仿真实例验证了理论结果的正确性。然后文章寻求解决模态混叠的方法，首先提出采用小波包变换作预处理的方法，即在进行EMD分解之前，利用小波包变换将待分析信号划分成为各个不同的窄带信号，然后再对各个窄带信号进行：EMD分解和Hilbert变换。通过仿真实验，验证了这一方法对于解决模态混叠问题的有效性，但是也发现了此种方法的弊端：此种预处理属于主观干预手段，破坏了原HHT方法的自适应性的特点。所以，需要寻求一种完全自适应的方法解决模态混叠问题。本章引入了集合经验模态分解方法(EEMD)解决模态混叠问题，其主要过程是：在进行EMD分解之前，将白噪声添加到待分析信号之中，利用白噪声的统计特性，填充于信号的各个不用尺度之中，最后求其平均。此方法是完全自适应性的分析方法，理想地解决了模态混叠问题。文章还详细分析了EEMD算法中两个重要参数——所加白噪声的幅值和EEMD过程中的分解次数——对分解结果的影响，通过分析发现，若要实现所加白噪声幅值的完全相消，需要消耗大量的计算时间。据此，文章提出了一种改进的EEMD算法：将相适于待分析信号的频带范围的噪声作为EEMD算法中的添加噪声，取代原算法中的白噪声。此方法不仅解决了模态混叠问题，而且有效地节省了计算时间，还可以避免高频噪声对信号分析的干扰。此外，本论文最后通过设置内圈典型故障，采集滚动轴承的振动信号进行分析比较EMD算法，EEMD算法和改进的EEMD算法，实验验证了以上的理论分析。

关键词：算法模态混叠

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EMD模态混叠问题在小波去噪中的影响

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制造业自动化 2013年第18期35卷 83-85页

作者：张倩马钺中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院大学北京100049

针对EMD中的模态混叠问题,利用EMD或EEMD与小波阈值去噪相结合的去噪方法,分析比较几种不同的阈值选取准则和阈值函数条件下的去噪效果,通过计算机仿真表明,模态混叠问题影响EMD的去噪效果。

关键词：经验模态分解(EMD) 总体平均经验模态分解(EEMD) 模态混叠小波阈值

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改进端点效应和抑制模态混叠的EMD方法研究

改进端点效应和抑制模态混叠的EMD方法研究

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作者：荣钦彪天津大学

学位级别：硕士

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是***于1998年提出的用于处理非平稳、非线性信号的时频分析方法,其能依据信号自身的局部特征时间尺度将时域信号分解为多个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。EMD算法在近二... 详细信息

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是***于1998年提出的用于处理非平稳、非线性信号的时频分析方法,其能依据信号自身的局部特征时间尺度将时域信号分解为多个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。EMD算法在近二十年的发展历程中,逐渐展现出其在非平稳信号处理领域的强大生命力。目前在信号滤波去噪、爆破信号处理、机械故障诊断、结构模态识别、医学影像分析等领域得到广泛应用。本文在分析EMD算法理论的基础上,围绕算法存在的端点效应和模态混叠问题展开具体讨论,并提出了解决端点效应和模态混叠问题的新方法。然后从应用角度出发,将改进后的EMD算法拓展应用于结构模态识别,提出能有效识别密集模态参数的希尔伯特-黄方法(Hilbert-Huang Transform,HHT)。文章的主要研究内容有以下四个方面:(1)围绕EMD的端点效应问题:分析了端点效应产生的机理原因,总结了端点效应的评价指标;建立了基于欧几里德距离和皮尔森相关系数的波形匹配度综合指标P,综合指标能同时考虑信号在形状和幅值上的相似;提出了以能量差异?为目标变量的最优延拓波搜索方法,实现了信号端点处的平滑延拓,提高了端点效应的抑制效果。(2)针对EMD的模态混叠问题:将模态混叠的原因归纳为密集模态相互作用和间断事件干扰。对于密集模态相互作用造成的模态混叠,分别讨论了模态筛选准则、模态筛选迭代次数、信号调频、解相关操作与EMD模态分解能力的关系,并提出两种能有效分解密集模态的改进方法。(3)实测信号通常既包含间断事件干扰又包含密集模态相互作用,单凭信号调频或互补总体平均经验模态分解(CEEMD)往往不能有效抑制模态混叠。为同时考虑密集模态相互作用和间断事件干扰对信号分解的影响,提出基于互补总体平均经验模态分解(CEEMD)与信号调频(FM)结合的组合分解方法(FM-CEEMD),并通过仿真信号验证了FM-CEEMD分解方法的有效性。(4)EMD是HHT结构模态参数识别的基础,IMF分解质量的好与坏直接关系后续模态参数识别的精度,而模态混叠很大程度上降低了IMF的分解质量。因此,将FM-CEEMD分解取代传统EMD分解应用于HHT法,得到抑制模态混叠的改进HHT结构模态参数识别方法。仿真试验与实际拱坝模态参数识别结果表明,提出的改进HHT法能避免模态信息丢失,提高模态参数识别精度。

关键词：经验模态分解端点效应模态混叠改进HHT法模态参数识别

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一种抑制模态混叠的改进HHT模态参数识别方法

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青海大学学报（自然科学版） 2018年第2期36卷 79-88页

作者：宿策解宏伟吴海涛青海大学水利电力学院青海西宁810016

针对传统HHT法识别模态参数时的模态混叠问题,提出基于互补总体平均经验模态分解(CEEMD)和信号调频变换(FM)结合的改进HHT模态参数识别方法;并在CEEMD分解后应用随机减量处理(RDT)削弱CEEMD分解对自由衰减响应的影响。将改进的HHT法应... 详细信息

针对传统HHT法识别模态参数时的模态混叠问题,提出基于互补总体平均经验模态分解(CEEMD)和信号调频变换(FM)结合的改进HHT模态参数识别方法;并在CEEMD分解后应用随机减量处理(RDT)削弱CEEMD分解对自由衰减响应的影响。将改进的HHT法应用于密集模态系统的参数识别中,结果得出:密集模态系统的频率为0.672 7,1.184 0,1.307 5,阻尼比为0.636 1,1.110 3,1.213 0,与其他方法所得数据相比,改进方法最接近真实数值。表明改进HHT法可以有效避免间断信号与密集模态共同作用下造成的模态混叠问题。

关键词：改进HHT 经验模态分解信号调频模态混叠参数识别

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基于SVD的EMD模态混叠消除方法

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噪声与振动控制 2016年第6期36卷 142-147页

作者：张小明唐建韩锦解放军理工大学野战工程学院南京210007 西北工业集团有限公司物流中心西安710043

为了改进EMD中模态混叠的缺陷,提出一种基于SVD的模态混叠消除方法。SVD有两个特性,一是每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;二是各频率成分经分解得到的奇异值大小与该频率成分的振幅呈正相关。该方法根据信号中主要频率成分构造出... 详细信息

为了改进EMD中模态混叠的缺陷,提出一种基于SVD的模态混叠消除方法。SVD有两个特性,一是每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;二是各频率成分经分解得到的奇异值大小与该频率成分的振幅呈正相关。该方法根据信号中主要频率成分构造出一组与原信号频率相等、幅值与原信号振幅成整倍数的正弦信号,并与原信号叠加后对叠加信号进行SVD分解,然后成对选取分解得到的奇异值重构出一组信号,依次减去前面加入的对应频率的正弦信号即可得到分解结果。实验表明,对于EMD分解模态混叠现象严重的信号,该方法能够进行有效消除模态混叠。

关键词：振动与波 EMD 模态混叠 SVD 构造信号

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经验模态分解及其模态混叠消除的研究进展

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电子技术应用 2019年第3期45卷 7-12页

作者：戴婷张榆锋章克信何冰冰朱泓萱张俊华云南大学信息学院电子工程系云南昆明650091 昆明医科大学第二附属医院云南昆明650031

由Huang提出的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分析方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量。然而模态混叠会导致错假... 详细信息

由Huang提出的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分析方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量。然而模态混叠会导致错假的时频分布,使IMF失去物理意义,严重影响了EMD分解的准确性与实用性。分别针对一维和多维EMD抑制模态混叠,总结归纳了相关研究取得的主要成果,指出了各方法抑制效果的改进及仍有的不足。最后讨论了相关研究及应用未来的发展趋势。

关键词：经验模态分解固有模态函数模态混叠 Hilbert变换

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END模态混叠分离及在电力负荷分解中的应用

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建筑电气 2010年第S2期 67-72页

作者：白玮莉莫中开四川省建筑设计院成都市610016

总结归纳EMD模态混叠出现的原因及现阶段解决的方法,针对电力负荷数据包含多种模态、各模态能量差别大,用EMD分解时存在严重模态混叠现象的问题,应用差分、累加求和的方法对EMD进行改进,仿真结论表明将此方法应用在电力负荷数据的分解中... 详细信息

总结归纳EMD模态混叠出现的原因及现阶段解决的方法,针对电力负荷数据包含多种模态、各模态能量差别大,用EMD分解时存在严重模态混叠现象的问题,应用差分、累加求和的方法对EMD进行改进,仿真结论表明将此方法应用在电力负荷数据的分解中,具有良好的分离混叠模态效果,实现预测精度的提高.

关键词：模态混叠差分累加求和分离混叠模态预测精度

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一种消除EMD中模态混叠的经验方法

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汽车制造业 2012年第23期 46-47页

作者：谌文思钱新毛宇芳万向集团公司技术中心万向钱潮传动轴有限公司

经验模态分析（EMD）方法与基于傅里叶变换的信号分解方法有着本质的不同，由于其分解基函数不是预先确定，而是在分解过程中由信号本身特性决定，因此EMD方法具有很好的自适应性。尽管有着其独特的优越性，但是EMD方法缺乏严谨的数学... 详细信息

经验模态分析（EMD）方法与基于傅里叶变换的信号分解方法有着本质的不同，由于其分解基函数不是预先确定，而是在分解过程中由信号本身特性决定，因此EMD方法具有很好的自适应性。尽管有着其独特的优越性，但是EMD方法缺乏严谨的数学证明，没有明确的数学表达式，存任着如模态混叠、端点飞翼等问题。

关键词： EMD方法模态混叠经验方法分解方法傅里叶变换数学表达式模态分析分解过程

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EEMD方法和EMD方法抗模态混叠对比研究

EEMD方法和EMD方法抗模态混叠对比研究

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2010年全国振动工程及应用学术会议暨第十二届全国设备故障诊断学术会议

作者：张超陈建军西安电子科技大学机电工程学院内蒙古科技大学信息工程学院

利用具体的非平稳齿轮箱振动信号,分别应用总体平均经验模态分解方法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和经验模态分解方法(empirical mode decomposition,EMD)进行了模态分解,并计算的出能量熵。物理意义明确且非常直观。... 详细信息

利用具体的非平稳齿轮箱振动信号,分别应用总体平均经验模态分解方法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和经验模态分解方法(empirical mode decomposition,EMD)进行了模态分解,并计算的出能量熵。物理意义明确且非常直观。当信号受到噪声污染时,EMMD方法的分解效果要好于EMD方法,用EEMD方法分解齿轮箱振动信号模态混叠程度要轻于EMD方法分解所得模态混叠程度。

关键词： EEMD分解 EMD分解能量熵模态混叠

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