基于经验模式分解的齿轮箱振动辨识

论述了一种新的针对非线性非平稳信号的经验模式分解（EMD）方法，使用EMD方法对齿轮箱振动信号进行了辨识，并且与离散小波分解方法进行了对比，结果表明，通过EMD分解获得的齿轮箱振动内在模式分量（IMFs）能很好地辨识出齿轮的啮合振动模式，且比离散小波方法的分解效率更高；EMD分解的第3个IMF－IMF3清晰地表示出齿轮箱的第一级齿轮的216Hz的啮合振动模式。     

基于经验模态分解空域相关滤波的脉冲星信号消噪

针对脉冲星信号信噪比极低,且信号中有色噪声成分远大于高斯白噪声的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的脉冲星信号空域相关滤波消噪方法。首先建立脉冲星信号的分形高斯噪声模型,根据双对数功率谱密度估计分形高斯噪声的Hurst参数值;然后,结合脉冲星累积信号的窗口辐射特性和分形高斯噪声经EMD分解后的噪声分布特点,估计脉冲星信号各层内蕴模态函数(intrinsic mode function,IMF)中噪声的方差;最后,以IMF噪声方差为基础,建立EMD空域相关滤波方法并应用于脉冲星累积轮廓消噪。实验结果表明,与经典的平移不变小波阈值消噪法、平移不变小波空域相关滤波消噪法以及EMD模态单元比例萎缩消噪法相比,改进的EMD空域相关滤波消噪法在抑制脉冲信号中的噪声和保留更多的微脉冲特征细节信息方面更加有效。     

岩石爆破振动信号的EMD滤波与消噪

研究了采用经验模态分解（EMD）法对信号进行滤波、消噪的原理和过程，运用小波滤波和EMD滤波方法对仿真信号进行比较，并将EMD滤波、消噪法引入岩石爆破与冲击破碎信号处理领域中。结果表明：采用小波与EMD2种滤波、消噪的方法都能获得较好的效果，而基于EMD滤波、消噪法是依据信号分解结果的频谱特性进行选择性的滤波和消噪，更能充分保留信号本身所固有的非平稳特征，具有自适应强和灵活、有效的特点，是一种更好的爆破振动信号滤波、消噪法。     

EMD的单次分解频域属性及IMF的生成机理研究

本文通过使用2个单频率信号的组合应用于EMD分解来研究EMD的单次分解的频域属性和探索研究本征模态函数IMF的生成机理.数值实验结果证明,EMD过程中,信号中的最高频率组分通过抽取相对低频信号而生成IMF并决定其频域位置和带宽,数值实验结果也证明了EMD过程中相对高频分量对低频分量的抽取能力的非传递属性,最后给出单次EMD的频域滤波器组结构的示意图,并讨论了EMD和小波的频域结构的异同.     

液压挖掘机反铲切削过程振动信号去噪处理

针对小波包频带能量分解和Hilbert-Huang变化在信号的去噪研究中的优势,对比2种方法在液压挖掘机反铲切削过程中振动信号去噪的准确度.以液压挖掘机工作装置的振动信号为例,利用小波包频带能量分解算法与Hilbert-Huang变化算法分别对振动信号进行重构.其中,Hilbert-Huang变换首先是对振动信号通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)得到IMF分量;然后,对IMF分量进行Hilbert谱分析,得到IMF分量的能量特征,选择有用的IMF分量进行信号重构,从而消除噪音信号的干扰.研究结果表明:与小波包频带能量分解方法相比, Hilbert-Huang变换的液压挖掘机反铲切削过程振动的重构信号更加接近真实信号.     

小波分解单通道盲分离干扰抑制方法

在单通道通信系统抗干扰问题中,由于先验信息不足,不能采用常规的盲分离方法抑制干扰?针对此问题,提出一种小波分解结合独立分量分析(independent component analysis,ICA)的单通道盲分离抗干扰方法?该方法利用小波分解,将单路混合信号分解为一系列的小波分量,通过计算各层小波分量的能量,选择最优小波分量作为ICA的输入信号,采用ICA方法实现信号的分离和重构?该方法选择最优小波分量进行盲分离,有效减少分离算法的计算量,同时降低噪声对系统性能的影响?仿真结果表明,所提方法可以有效地分离混合信号,提高单通道通信系统的抗干扰能力和系统处理速度?     

重力信号的小波变换与经验模态分解级联滤波方法

针对动基座重力测量,提出了处理重力信号的小波变换与经验模态分解级联方法.该方法采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为前端滤波器,将原始信号分解为12层,提取第7层作为中间结果,运用经验模态分解方法用作第二级滤波器,将输入分解为8个模态,提取残余分量和最大尺度的逼近模态作为级联滤波结果.对静态重力数据进行概率密度分析,给出了重力的统计特性以及测量结果的可信度.级联滤波结果与某航空重力系统处理结果对比表明:级联滤波方法能够在强噪声中提取出微弱的重力信号,并且由于引入前端滤波器减少了级联滤波器整体计算量,提高了重力测量的空间分辨率.     

基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.     

奇异值分解对轴承振动信号中调幅特征信息的提取

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于奇异值分解的特征提取方法.分析了基于奇异值分解的信号分解和特征提取原理,指出其信号分解的实质是一种线性叠加分解,并通过对轴承振动信号构造Hankel矩阵,利用奇异值分解处理后得到多个分量信号,并选择前面一定数目的分量信号进行叠加,准确地提取到了因滚道损伤引起的调幅特征,进而研究分析了不同数目分量所获得的调幅特征效果,并与小波变换进行比较.研究结果表明SVD对调幅特征的提取效果优于小波变换.     

基于EMD和SVD的虹膜特征提取及识别

为克服小波变换和Gabor滤波器提取虹膜特征时小波基函数固定和Gabor滤波器参数需优化选择的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的虹膜特征提取方法.首先,对预处理后的虹膜图像进行EMD,将获得的一系列固有模态函数和残差分量构成初始矩阵;然后,对该矩阵进行SVD,以其奇异值作为虹膜特征向量:...     

损伤检测的经验模态分解法

用经验模态分解法对几种典型信号的特征进行分析.首先分解出内在模态函数分量,再对模态函数进行希尔伯特变换,得到时频图,由模态分量中突变点的位置来识别损伤发生的时间,而由时频图识别频率的变化.对一单自由度系统在刚度突变和累积疲劳引起的缓慢变化两种情况进行了分析,根据时频图中频率的变化识别出刚度发生突变的时刻及刚度变化的过程和损伤程度.结果表明经验模态分解法是进行损伤检测和时变参数识别比较理想的方法之一.     

EMD端点效应处理方法的研究

经验模态分解(EMD)过程中存在着端点效应问题,使得EMD分解结果产生严重的失真现象,从而导致处理数据发生畸变.提出了将极值点对称延拓和在信号序列上加窗函数相结合的方法,带入到EMD分解过程中,以抑制信号被分解时在端点附近所产生的上下包络线的发散现象.结果表明,该方法较好地解决了信号失真问题.     

建筑物变形监测数据去噪的LMD方法

将局部均值分解方法 LMD应用于建筑物变形监测数据去噪.首先介绍局部均值分解的基本原理,然后给出其去噪的流程,最后通过一工程的实际数据进行分析.结果表明,其去噪性能优于EMD滤波去噪方法与小波去噪方法.     

基于经验模态分解的大地电磁资料人文噪声处理

将经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)方法应用到大地电磁资料的人文噪声处理中,根据人文噪声的不同来源和特征,提出基于EMD的时空滤波器或硬(软)阈值对噪声进行抑制的方法。给出经验模态分解去噪方法的原理和步骤,并对实测大地电磁信号中常见的脉冲干扰、矩形干扰和周期正弦噪声等人文干扰进行消噪处理。研究结果表明：本文提出的噪声改正方法是有效的,突出了有用信号的信息,改善了受干扰大地电磁数据的质量。     

经验模态分解的理论研究及应用

 经验模态分解(EMD)算法是一种崭新的能够自适应地处理非平稳信号的时频分析方法。在介绍EMD 算法概念的基础上,总结了EMD 算法理论方面的研究进展,比较了不同改进算法的优劣。介绍了EMD 算法在工程中的应用,指出了EMD 算法的研究趋势。     

心电信号基线漂移去除方法研究

心电信号(ECG)是临床诊断各种疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性.根据基线信号的特点和固有模态函数(IMF)的性质,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合形态滤波的自适应滤波方法.该方法先对信号进行经验模态分解,然后对所选择的IMF分量进行形态滤波处理,将滤波后的结果作为自适应滤波器的参考输入信号,最后得到的输出误差信号即为去除基线漂移后的心电信号.通过与普通的EMD方法、基于EMD的自适应滤波方法对比,并采用MIT-BIH数据库中的心电数据进行了检验,实验结果表明该方法对于去除心电基线有较好的效果.     

经验模态分解端点效应抑制的常用方法比较研究

由美国国家航空航天局(NASA)的Huang等提出的经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)是一种先进的信号分析方法,能够有效地获得非平稳信号的时频特征,应用范围极其广泛.但是其利用样条曲线构造信号上下包络线的过程中存在严重的端点效应.针对这个问题,人们提出了各种抑制方法,并都取得了一定程度的效果,然而对各种方法的性能特点缺乏系统准确的评价.针对常用的几种方法:匹配延拓法、镜像闭合延拓法、极值点对称延拓法、多项式拟合延拓法等,通过估计各自的Hilbert谱,平均频率曲线的均方误差,以及计算复杂度等比较研究了各种方法的性能.     

基于非负矩阵分解和Normal_Matrix的肿瘤基因分类

文中提出了一种结合非负矩阵分解和Normal_Matrix谱分解技术的肿瘤基因分类方法.其分类过程首先是利用fdr_test记分准则粗略除去噪声基因以实现基因表达谱数据的初步降维,进而运用非负矩阵分解萃取基因间的综合属性,通过综合属性构造样本间的Normal_Matrix并对其进行奇异值分解获取表征样本类别属性的谱分量实现肿瘤类型的分类识别.采用三组具有代表性的肿瘤基因表达谱数据进行实验,通过与其他方法的对比,其结果证明了文中方法的可行性和有效性.     

基于模态分解的低压串联电弧故障特征提取方法比较

低压交流系统串联电弧电流的非线性、非平稳和随机等特点给故障特征提取和检测带来极大困难，同时以包络线分析为基础的模态分解在非平稳信号分析中展现了良好效果。鉴于模态分解方法的优异效果以及串联电弧故障检测的实际困难，本文首先对目前较为成熟的EMD等6种模态分解方法进行了系统梳理，并深入分析了该系列方法在电弧故障信号分析和特征提取中的适用性和有效性。然后，通过实测电弧电流的分解实验和特征计算实验，从不同角度探讨了模态分解算法在电弧电流特征提取和故障检测中的优势与不足。最后，对未来可能的研究方向作了展望。