检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘连生 341000 江西省赣州市章贡区红旗大道86号江西理工大学

本发明公开了EMD分解振动信号过程中出现的混叠现象，导致滤波去噪效果不佳的问题，提出一种基于主成分分析(PCA)和EMD的改进算法，取名为PEMD。具体方法如下，首先对信号分解得到的IMF分量与原始信号做主成分分析，得到正交的多个主分... 详细信息

标准号: CN110688981A

本发明公开了EMD分解振动信号过程中出现的混叠现象，导致滤波去噪效果不佳的问题，提出一种基于主成分分析(PCA)和EMD的改进算法，取名为PEMD。具体方法如下，首先对信号分解得到的IMF分量与原始信号做主成分分析，得到正交的多个主分量，继而计算各主分量的贡献率，根据贡献率选择包含原始信号绝大部分信息的主成分分量组合进行信号重构，生成新的正交原始信号，再对其进行EMD分解，即可分解出正交的IMF分量，从而能更好地将噪音与振动信号分开。在实测爆破振动信号分解中，通过与经典EMD算法和EEMD改进算法对比，得到PEMD算法在去除模态混叠效果及去噪的效果上均优于EEMD和EMD。

关键词：算法原始信号振动信号贡献率正交的主分量爆破振动信号分解主成分分量主成分分析成分分析滤波去噪模态混叠信号分解信号重构混叠去除去噪正交实测改进噪音

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种经验模态分解中模态混叠问题的自适应解耦方法

一种经验模态分解中模态混叠问题的自适应解耦方法

引用

作者：刘金朝孙善超成棣牛留斌张茂轩 100081 北京市海淀区大柳树路2号

本发明涉及一种经验模态分解中模态混叠问题的自适应解耦方法，包括：将待分解的信号中添加噪声，获得加噪信号；从所述加噪信号中提取局部极值点；从所述局部极值点中挑选窗极值点；利用所述窗极值点构造上、下包络线；根据所述上、下... 详细信息

标准号: CN106844293A

本发明涉及一种经验模态分解中模态混叠问题的自适应解耦方法，包括：将待分解的信号中添加噪声，获得加噪信号；从所述加噪信号中提取局部极值点；从所述局部极值点中挑选窗极值点；利用所述窗极值点构造上、下包络线；根据所述上、下包络线计算当前包络均值；根据所述加噪信号与当前包络均值获得当前残差信号；判断当前迭代的包络均值是否小于第一阈值，当前残差信号作为第一内蕴模态分量；判断当前迭代获得的窗极值点的个数是否小于等于设定的第二阈值；如果是，则获得了第一内蕴模态分量和趋势项；其中，所述趋势项通过待分解的信号中添加噪声的加噪信号减去第一内蕴模态分量获得。

关键词：极值点模态分量包络残差信号下包络线迭代噪声经验模态分解分解模态混叠信号减去自适应解耦

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进EMD模态混叠和端点效应的HHT谐波分析方法

基于改进EMD模态混叠和端点效应的HHT谐波分析方法

引用

作者：李博尹家悦曹敏林伟斌廖耀华肖勇刘斯扬胡珊珊陈叶 650217 云南省昆明市经济技术开发区云大西路105号

本发明涉及一种基于改进EMD模态混叠和端点效应的HHT谐波分析方法，针对目前分析电力谐波信号的希尔伯特—黄变换(Hilbert‑Huang Transform，HHT)方法分解易受干扰、结果不精确等问题，提出一种改进的HHT谐波分析方法。本发明利用基于B... 详细信息

标准号: CN112446323A

本发明涉及一种基于改进EMD模态混叠和端点效应的HHT谐波分析方法，针对目前分析电力谐波信号的希尔伯特—黄变换(Hilbert‑Huang Transform，HHT)方法分解易受干扰、结果不精确等问题，提出一种改进的HHT谐波分析方法。本发明利用基于B样条最小二乘拟合法对电力系统谐波信号进行预处理，较好地弱化间断事件或噪声干扰对信号的影响，达到抑制经典模态分析(empirical mode decomposition，EMD)分解中出现的模态混叠现象；并且对预处理后的拟合曲线采用斜率匹配波形延拓法，以保证信号端点处变化趋势与内部一致，保证信号的完整性，从而减弱甚至抑制EMD分解的端点效应，改善EMD分解结果。以提高分解电力系统谐波信号的精确度，快速检测出电力谐波系统中的谐波组成，扩大谐波检测的运用。

关键词：预处理电力系统谐波电力谐波端点效应模态混叠谐波分析分解最小二乘拟合法变化趋势快速检测模态分析拟合曲线谐波检测信号端点噪声干扰谐波延拓匹配改进弱化保证分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进自适应VMD和TLS-ESPRIT的风电系统次/超同步振荡参数辨识

引用

高电压技术 2025年第1期51卷 146-157,I0013-I0017页

作者：李文博钱伟荣李淑蓉沙鹏程邓军波张冠军电工材料电气绝缘全国重点实验室(西安交通大学) 西安710049

为解决现有辨识方法在针对耦合的次/超同步振荡参数提取过程中的噪声适应性差和模态混叠问题,该文提出了一种自适应的变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD),定义残差损失总熵、中心频率的切比雪夫距离以及边缘熵共同决... 详细信息

为解决现有辨识方法在针对耦合的次/超同步振荡参数提取过程中的噪声适应性差和模态混叠问题,该文提出了一种自适应的变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD),定义残差损失总熵、中心频率的切比雪夫距离以及边缘熵共同决定分解模态数和带宽,结合最小二乘-旋转不变技术(total least square-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,TLS-ESPRIT)对分解出的振荡分量进行参数辨识,无需另外使用降噪算法。通过复合信号测试法、PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真法验证了所提方法的有效性。最后,将所提方法与改进Prony算法、MCEEMD法在不同噪声水平和振荡频率下进行对比,结果表明,所提方法能够有效地抑制原始信号的噪声干扰,对耦合的次/超同步振荡信号分解更加准确,参数辨识结果可靠性较高,对风电系统振荡溯源、改善系统阻尼具有一定的参考意义。

关键词： SSSO 改进VMD 损失总熵 TLS-ESPRIT 模态混叠

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

消除经验模态分解中混叠现象的改进掩膜信号法

引用

振动与冲击 2010年第9期29卷 13-17页

作者：赵玲刘小峰秦树人鞠萍华赵峰重庆大学机械学院测试中心中国人民解放军72241部队工程兵教研室

经验模态分解方法能在时频域上正确地描述非平稳非线性信号的局部特征。但由于模态混淆,当信号组合分量的频率太接近时,常不能得到正确的经验模态分解结果。针对这一情况,提出了消除经验模态分解中混叠现象的一种方法——改进的掩膜信号... 详细信息

经验模态分解方法能在时频域上正确地描述非平稳非线性信号的局部特征。但由于模态混淆,当信号组合分量的频率太接近时,常不能得到正确的经验模态分解结果。针对这一情况,提出了消除经验模态分解中混叠现象的一种方法——改进的掩膜信号法,并将其应用于风机叶片振动信号的分析中。该方法以能量为基础对掩膜信号的选择进行改进,并通过掩膜信号结合EMD来达到消除模态混叠现象的效果。对风机叶片振动信号进行验证的结果表明,该方法简便易行,可有效分离混叠模态,提取有用信号,并且对白噪声也有削减效果。

关键词：模态混叠掩膜信号经验模态分解(EMD) 振动信号

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进HHT的谐波电流检测方法

引用

浙江电力 2025年第2期44卷 95-102页

作者：张炜生张国有关富敏刘友强陈晓柯威帆郭成广东电网有限责任公司汕尾供电局广东汕尾516044 昆明理工大学电力工程学院昆明650500

针对HHT(希尔伯特-黄变换)进行谐波电流检测时出现的端点效应与模态混叠问题,提出一种改进HHT的谐波电流检测方法。首先,采用改进的波形匹配端点延拓法与MEEMD(改进的集合经验模态分解)方法,对待检测谐波电流信号进行延拓并分解,得到一... 详细信息

针对HHT(希尔伯特-黄变换)进行谐波电流检测时出现的端点效应与模态混叠问题,提出一种改进HHT的谐波电流检测方法。首先,采用改进的波形匹配端点延拓法与MEEMD(改进的集合经验模态分解)方法,对待检测谐波电流信号进行延拓并分解,得到一系列IMF(本征模态函数),然后对各IMF进行HT(希尔伯特变换),得到各IMF的瞬时频率与瞬时幅值,最后求平均值即可得到各次谐波电流幅值与频率信息。通过仿真分析,验证了该方法可解决HHT进行谐波电流检测时出现的端点效应与模态混叠问题。

关键词：谐波电流检测经验模态分解模态混叠端点效应波形延拓

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

分离EMD中混叠模态的新方法

引用

哈尔滨工程大学学报 2008年第9期29卷 963-966页

作者：高云超桑恩方许继友哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001 船舶系统工程部七分部北京100086

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)过程中可能出现的模态混叠问题,提出一种新的处理方法.该方法利用了差分运算、累计求和,同时结合EMD来实现混叠模态的分离.该文对数值仿真信号和LOD(length-of-day)数据进行了仿真分... 详细信息

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)过程中可能出现的模态混叠问题,提出一种新的处理方法.该方法利用了差分运算、累计求和,同时结合EMD来实现混叠模态的分离.该文对数值仿真信号和LOD(length-of-day)数据进行了仿真分析,比较了原始EMD和所提算法的分析结果.仿真结果表明,该算法可有效分离混叠模态,得到尺度成分清晰的本征模态函数.

关键词：信号分析时间序列分析经验模态分解模态混叠

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

样本熵改进EEMD算法在继电器参数异常值处理中的应用

引用

电力机车与城轨车辆 2025年第1期48卷 47-54页

作者：彭威孙鑫亮李文华广州地铁集团有限公司广东广州510010 河北工业大学电气工程学院天津300130

针对继电器参数中存在的异常值问题,文章提出了一种模态异常值处理模型。首先,依据继电器特点对集合经验模态分解(EEMD)算法中的参数进行灵敏性分析,确定优化参数;其次,针对EEMD分解中存在的模态混叠现象,采用样本熵和哈里斯鹰优化算法... 详细信息

针对继电器参数中存在的异常值问题,文章提出了一种模态异常值处理模型。首先,依据继电器特点对集合经验模态分解(EEMD)算法中的参数进行灵敏性分析,确定优化参数;其次,针对EEMD分解中存在的模态混叠现象,采用样本熵和哈里斯鹰优化算法得到有效的模态分量;最后,分别采用拉依达准则及三次样条插值法对各模态异常数据进行识别及替换,将处理后的所有分量进行重构异常值,得到处理后的数据序列。继电器接触压降参数的实例分析结果表明,该模型具有良好的泛化能力,且能够有效地识别出潜在异常值。

关键词：集合经验模态分解(EEMD) 样本熵模态混叠三次样条插值继电器参数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于小波包预处理的EMD模态分解抗混叠算法及其应用

基于小波包预处理的EMD模态分解抗混叠算法及其应用

引用

Advances in Communication Technology——2011 3rd World Congress in Applied Computing, Computer Science, and Computer Engineering (ACC 2011)

作者：蔡艳平许欣何艳萍徐斌王放西安高技术研究所

在应用EMD对含噪信号进行分解时发现,由于噪声的存在,不仅使得分解层数增多,而且还不能准确地将各个模态分解出来,产生模态混叠的现象。同时,过多的分解层数也使得端点效应引起的误差不断累积,严重时就使得EMD分解失去了物理意义。为了... 详细信息

在应用EMD对含噪信号进行分解时发现,由于噪声的存在,不仅使得分解层数增多,而且还不能准确地将各个模态分解出来,产生模态混叠的现象。同时,过多的分解层数也使得端点效应引起的误差不断累积,严重时就使得EMD分解失去了物理意义。为了解决EMD模态混叠的问题,提出基于小波包预处理的EMD模态分解抗混叠算法。该方法首先利用小波分析将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上,再对小波变换值进行阈值消噪处理,最后进行重构得到消噪后的信号。在此基础之上,对消噪后的信号再进行EMD分解,以此提高EMD分解的精度。仿真结果表明,将小波包与EMD相结合可消除噪声成分对EMD分解产生的影响,能正确分解出EMD各基本模式分量,避免模态出现混叠现象。将基于小波包预处理后的EMD方法应用于滚动轴承的故障监测诊断中,成功地提取出轴承外圈的故障特征,并与基本EMD算法进行了对比,结果表明,所提方法更加精确地提取了轴承外圈故障振动信号的特征。

关键词： EMD 模态混叠小波包降噪

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于噪声辅助多元经验模态分解和多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法

引用

振动与冲击 2016年第4期35卷 127-133页

作者：武哲杨绍普任彬马新娜张建超北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 石家庄铁道大学交通环境与安全工程研究所石家庄050043

为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分... 详细信息

为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,其克服了集成经验模态分解的模态混淆和运算量大等问题。将NAMEMD与多尺度形态学相结合应用于滚动轴承故障诊断。该方法首先利用NAMEMD将多分量调频调幅故障信号自适应分解为一系列IMF分量;其次,选取能量高的IMF分量求和重构;最后利用多尺度形态学差值滤波器提取信号的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了仿真试验和轴承故障试验,并与EEMD和包络解调进行了比较,结果表明该方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的故障特征频率。

关键词：噪声辅助多元经验模态分解模态混叠多尺度形态学滚动轴承故障诊断

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：