LMD在惯性导航中的去噪应用

根据以往对惯性导航数据去噪方法的不足,本文提出局域均值分解(LMD)与小波去噪相结合的方法对惯性导航产生的随机误差进行去噪处理,这种方法可以自适应地将原始含噪信号分解成若干个具有物理意义的PF分量之和,然后对各个PF分量进行小波去噪,最后将各分量的去噪结果相加得到最终的降噪信号。通过仿真数据与真实高塔测试数据的去噪实验,验证了该方法的有效性。     

基于改进LMD和综合特征指标的滚动轴承故障诊断

局部均值分解(local mean decomposition,LMD)适用于分析非平稳的滚动轴承故障信号。文章针对LMD存在的端点效应以及敏感分量难以筛选的问题,提出一种基于匹配误差的四点波形延拓方法来改善端点效应,将综合特征指标与K-means聚类分析相结合筛选敏感分量;轴承故障信号经改进的LMD分解为若干个乘积函数(product function,PF)分量;计算所有PF分量的8个参数作为综合特征指标,再利用K-means聚类分析进行分类,区分出敏感分量与虚假分量,并重组敏感分量;最后利用包络分析成功提取到故障特征频率。结果表明该方法是一种有效的滚动轴承故障诊断方法。     

基于PF能量特征和SVM的变速箱轴承故障诊断方法

内圈点蚀、外圈压痕是变速箱滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确诊断,提出基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)的PF(Product Function)分量能量特征和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)相结合的变速箱滚动轴承诊断方法.将采集的振动信号进行LMD局部均值分解,获得若干个PF分量,并以计算的PF分量的能量熵作为特征量输入支持向量机,进行滚动轴承的故障类型的识别.通过对滚动轴承正常状态、内圈点蚀故障和外圈压痕故障的诊断效果对比分析表明,相对于基于神经网络的轴承故障诊断方法,基于PF分量能量特征和支持向量机的诊断方法有着更高的故障识别率.     

基于包络切片谱和时频谱的轴承故障诊断

为了有效提取轴承故障信号的故障特征以及更好地显示其时频特性,提出了基于局部均值分解(LMD)的包络切片谱分析及时频分布方法。首先,使用LMD对轴承故障信号进行分解得到一组PF分量。然后,对各PF分量的包络信号(瞬时幅值)进行切片谱分析。同时,由PF分量的瞬时频率和瞬时幅值获得各PF分量的时频分布。实测轴承故障信号的LMD包络切片谱分析及时频分布结果表明,LMD包络切片谱可准确获得内圈故障轴承和外圈故障轴承的故障特征频率,LMD时频分布可更直观地显示轴承故障信号的时变瞬时特性,可用于辨别轴承的故障形式。     

一种基于局部均值分解的小波阈值信号去噪方法

在时频分析中,针对非平稳信号的滤波去噪的问题,鉴于部分传统的去噪方法对于非线性非平稳信号滤波的效果不是很理想。基于Smith提出的局部均值分解法,结合小波阈值,找出了一种自适应时频分析法。通过实例分析,比较小波阈值去噪、基于EMD小波阈值去噪和基于LMD的小波阈值去噪3种算法在进行信号滤波去噪过程中的效果,采用信噪比和均方根误差2种评价因子对该3种算法进行评价,结果表明基于LMD的小波阈值去噪方法能够更好的去除信号噪声,对信号去噪提供了一种新思路。     

基于小波包分解-峭度值指标-希尔伯特包络解调融合方法处理声发射信号的滚动轴承故障诊断

为实现对航空发动机主轴承进行故障诊断,以复杂传递路径下声发射信号的波形分析为基础,提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、峭度值指标(kurtosis index, KI)以及希尔伯特包络解调(Hilbert envelope demodulation, HED)相结合的滚动轴承故障特征信息提取方法。采用WPD方法对滚动轴承声发射信号分解获得节点分量,基于KI对节点分量排序筛选进行信号重构,进而对重构信号进行HED分析,提取出轴承故障特征频率用于对比诊断。开展简单以及复杂传递路径下滚动轴承故障模拟试验,采用建立的方法分别针对滚动轴承外圈、内圈典型故障试验数据进行分析和诊断。结果表明：该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率及其倍频,且针对复杂传递路径下处于工作状态的滚动轴承,仍可实现精准的特征信息提取和有效的故障诊断。     

基于改进小波去噪预处理和EEMD的采煤机齿轮箱故障诊断

针对采煤现场强噪声背景下采煤机齿轮箱振动信号集合经验模态分解(EEMD)故障特征不明显和分解效率较低的问题,提出基于改进小波去噪预处理和EEMD的故障诊断方法。采用小波改进阈值函数法对振动信号进行去噪预处理,与传统小波阈值函数法相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行EEMD分解得到若干个本征模态分量(IMF),计算各IMF分量的相关度并剔除虚假分量。将该方法应用于采煤机齿轮箱行星轮的故障诊断,通过对真实的IMF分量进行频谱分析并提取信号的故障特征频率,与未去噪的信号进行对比。研究结果表明:该方法能够突出故障特征频率,使分解效率提高17.35%,并能进一步减小模态混叠现象。     

小波分析在轴承故障特征信号降噪中的应用

为有效识别滚动轴承故障特征,需对含噪的实际信号进行降噪.基于小波具有多分辨分析,可有效区分信号中噪声的特点,采用Matlab将滚动轴承内圈故障信号进行小波分解,对分解后的系数进行分层软阈值降噪.为验证降噪的有效性,将去噪后的信号进行频域分析,经验证与实际相一致,证明小波在信号降噪方面有着非常大的优越性.     

基于HHT边际谱熵-马氏距离的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的非平稳特性,依据HHT(Hilbert Huang Transform)理论和非线性熵概念,提出了一种基于HHT边际谱熵和马氏距离相结合的轴承故障诊断方法。首先对采集到的正常及故障轴承振动信号作小波变换阈值去噪,然后通过HHT得到Hilbert边际谱。依据广义信息熵的概念定义了边际谱能量熵函数,基于所提取的特征函数,采用马氏距离对轴承故障类型进行分类。实验结果表明,该方法可以准确、有效地实现轴承的故障判别,为实际滚动轴承故障诊断提供一定的理论参考。     

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.     

基于多层联合降噪的信号处理方法

针对旋挖钻机钻杆振动信号具有非线性、非平稳的特点,以及多源振动耦合影响,提出了一种基于多层联合信号降噪方法,对振动信号进行降噪处理。首先,采用局域均值分解(local mean decomposition, LMD),得到一系列乘积函数(product functions, PF),根据计算得出的相关系数,挑选出含噪声成分最多的PF分量,舍弃残余分量,实现第一层降噪;其次,利用小波阈值降噪(wavelet threshold denoising, WTD),对挑选分量实现了第二层降噪;最后,将WTD重构信号设为奇异值分解(singular value decomposition, SVD)的前置处理单元,实现第三层降噪。基于MATLAB仿真实验与轴承数据降噪实验,分别使用EMD-SVD、LMD-SVD两种算法对目标信号进行降噪处理,LMD-WTD-SVD方法可以提高信噪比,并对比波形图与频谱图结果表明,此方法是一种更有效的降噪方法。     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

基于改进变分模态分解和小波阈值法的单相接地故障电流降噪

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备间的电磁环境复杂,现场环境干扰严重导致故障录波装置采集到的故障零序电流信号含有大量噪声,影响后续选线准确率的问题,提出了一种改进VMD和小波阈值法联合的单相接地故障的零序电流降噪方法,通过北方苍鹰优化算法优化改进变分模态分解（VMD）对零序电流信号分解,引入自适应相关阈值对分解后的分量进行筛选,对噪声分量进行小波阈值法降噪,最后将信号进行重构。通过搭建模型进行仿真实验,所提算法比传统VMD降噪算法信噪比提高了5.52%~35.99%,均方根误差降低了12.78%~30.88%,与小波阈值降噪方法、EEMD-小波阈值降噪方法、CEEMDAN-小波阈值降噪方法相比,也都有明显的优势,并且在标准测试信号Heavy Sine信号和Bumps信号中进行实验验证了算法的适用性。     

局部均值分解在刀具故障诊断中的应用

为有效监测刀具磨损状态,提出一种基于局部均值分解的刀具故障诊断方法.将声发射信号自适应地分解为一系列乘积函数,选取包含主要故障信息的前8个乘积函数分量,获得每个乘积函数分量的平均能量,并组成特征向量.分别提取正常切削、中期磨损和严重磨损三种状态下的特征向量,利用频带能量的变化识别刀具磨损特征.实验结果表明,随着刀具的磨损,各乘积函数分量平均能量增加,并且在高频部分增加显著,该方法可以有效应用在刀具故障诊断中.     

基于形态滤波优化算法的滚动轴承故障特征提取方法

针对轴承故障振动信号的非线性、非平稳性的特点,而且故障信号经常被各种噪声、干扰所淹没,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)与自适应多结构元素多尺寸差值形态滤波器相结合的方法。原始故障信号先经过局部均值分解得到若干乘积函数(product function,PF)分量,然后采用峭度值准则,选取峭度值最大的PF分量,再将其经过自适应多结构元素多尺寸差值形态滤波器进行滤波解调,最后解调结果进行频谱分析,提取故障特征。为了体现其可行性和优越性,与包络解调、LMD-形态闭运算和LMD-形态差值滤波三种方法进行了比较,仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,它具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,可以有效地提取滚动轴承故障特征信息,实现故障的精确诊断。     

基于独立分量分析的声发射信号去噪方法

针对声发射信号比较微弱,实际检测信号中常含有强背景噪声的问题,提出了基于独立分量分析(ICA)的信号去噪方法.该方法首先对观测信号进行FastICA分解,得出多导独立分量;再根据一定的时域及频域先验知识,将独立分量中的噪声信号通道置零,利用解混矩阵反演出去噪后的信号.文中通过断铅声模拟发射信号去噪仿真和埋地水管泄漏声发射信号去噪实验,对该方法进行定性和定量分析.结果表明,与常规的去噪方法比较,ICA去噪方法受噪声强度影响较小,能够得到更高的信噪比和更好的相关系数,有利于提高埋地水管泄漏点的定位精度.     

基于共振稀疏分解与子带增强的滚动轴承声学诊断方法

针对轴承声信号易受环境噪声干扰,导致声学诊断结果准确率低的问题,提出一种结合共振稀疏分解与小波降噪选取核心冲击子带、对信号进行二次降噪的滚动轴承诊断方法。首先采用共振稀疏分解算法对原始声信号进行降噪处理,提取信号瞬态冲击成分;然后通过小波包变换对信号进行分解,依据各子带信号峭度值选取核心冲击子带信号进行线性叠加并重构;最终通过包络谱分析确定轴承故障。故障模拟实验结果表明,本文方法可有效增强复杂声场环境下轴承声信号的冲击特性,实现针对滚动轴承的声学诊断。     

小波减噪和双谱分析在轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波减噪技术和双谱分析的滚动轴承故障诊断的方法。利用小波变换及其减噪技术对滚动轴承早期微弱故障振动信号的特征频率进行提取，采用双谱估计可绘出滚动轴承故障信号的特征图谱。实验表明，小波减噪和双谱分析方法可以敏感地监测滚动轴承工作状态，并且利用特征图谱可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。