基于EEMD和改进VPMCD的滚动轴承故障诊断方法

针对原VPMCD方法在参数估计过程中存在的缺陷,用BP神经网络非线性回归方法代替原方法中的最小二乘法,解决了最小二乘法中存在的病态问题,因此,提出了改进多变量预测模型(Variable predictive mode based class discriminate,简称VPMCD)的滚动轴承故障诊断方法.首先采用总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)方法对滚动轴承振动信号进行分解得到若干个单分量信号,然后提取各分量奇异值组成特征向量作为改进VPMCD的输入,最后对滚动轴承工作状态和故障类型进行识别.实验结果表明,该方法能够有效地应用于滚动轴承故障诊断.     

基于改进的EEMD数据融合方法在轴承故障诊断中的应用

提出一种基于改进的EEMD谱峭度的多传感器联合轴承故障诊断方法,通过多个加速度传感器联合采集振动信号,利用EEMD自适应地将信号分解成多个分量,通过计算每个IMF分量的互相关系数法进行自适应重构以突出故障特征信号;对合成后的信号画快速峭度图,获得峭度最大时的中心频率和带宽;根据快速峭度图自适应确定电子谐振器的参数,并对此合成信号进行谐振增益;对谐振增益后的信号进行Hilbert解调,并与理论计算的轴承故障特征频率比较,从而确定故障部位.通过仿真的故障轴承信号和滚动轴承实验进行了验证,结果表明:该方法对滚动轴承故障的检测精度更高,提取精度和抗噪声能力方面有了明显的改进,对工程实践具有重要的指导意义.     

改进的暗通道运动图像盲复原方法

盲复原方法对于解决现实中图像运动模糊问题具有实用性,而目前运动图像盲复原算法普遍存在图像局部细节丢失、模糊核估值不够准确、复原图像存在噪声与振铃效应的问题。对此,提出了一种在多层交替模糊核框架下的分数阶暗通道点扩展函数估计模型,引入分数阶暗通道先验,在多尺度迭代框架下获取更精确的模糊核估值,降低模糊核估计时图像噪点的干扰,实现模糊图像较高质量的复原。通过实验客观评价指标与主观人眼视觉验证盲复原方法的有效性。     

基于EEMD与形态滤波的滚动轴承故障诊断方法研究

为从滚动轴承故障信号中提取出包含故障信息的特征频率,提出集合经验模式分解法(EEMD)与形态滤波相结合的解调方法。该方法首先利用EEMD自适应地将信号分解成多个IMF分量,然后计算各IMF分量与原信号的相关系数,选择合适的IMFs进行信号重构,再对重构后的信号进行形态滤波,滤除脉冲干扰,提取出故障特征信息。将该方法应用于滚动轴承故障诊断实例中,并将分析结果与直接对原信号进行包络谱分析解调的结果进行对比。结果表明,该方法提取故障信息的效果较包络谱分析解调的效果要好。     

基于EEMD与ELM的单向阀故障诊断

提出了一种基于总体平均经验模态分解和极限学习机的故障诊断方法,该方法利用EEMD将单向阀振动信号分解成若干个不同尺度的本征模函数(IMF),从IMF分量中提取近似熵、能量熵、峭度和均方根4个特征构成特征向量集,用于建立基于极限学习机算法的故障诊断模型。实验结果表明,该方法可以监测高压隔膜泵运行状态,成功诊断出单向阀运行时产生的故障。     

基于分数阶微分梯度的噪声检测算法

为了在图像去噪的同时,更多地保留图像原有的特征信息,本文将分数阶积分理论引入到数字图像去噪中,通过分数阶微分梯度算法确定图像中噪声的位置,如果只对噪声点进行去噪处理,就可以有效保护图像的纹理和边缘信息.实验结果表明,基于分数阶微分梯度的噪声检测算法可以更准确地确定图像中噪声点像素的位置.     

基于EEMD和Hilbert边际谱的天然气压缩机故障诊断

针对天然气压缩机出现故障时其振动信号呈现出的非平稳非线性特性,提出了基于集总经验模式分解和Hilbert边际谱的压缩机故障诊断方法。首先采用EEMD算法对振动信号进行自适应抗混叠分解,得到不同频带的固有模态函数,然后利用Hilbert边际谱频率分辨率高的特点来提取故障信息。将该方法用于实际天然气压缩机的故障诊断,结果表明本文提出的方法能够成功诊断出压缩机的故障,与基于经验模式分解(EMD)的方法相比具有明显的优势。     

一种基于优化阈值函数的EEMD改进降噪方法

以提高降噪效果为目的,提出了一种基于白噪声分解特性的EEMD优化阈值降噪方法。避免了小波分解时选择合适小波基函数的困难,具有自适应性,同时,也可以有效地避免频率混叠问题。方法从能量密度和对应平均周期乘积的变化率出发,提出了“跳变点”和“奇异点”的选择原则,并利用优化阈值函数对“跳变点”和“奇异点”对应的IMF分量进行量化处理,然后通过对处理后的IMF分量重构得到降噪信号。最后用仿真信号进行试验,证明本方法的有效性和优越性。     

分数阶微分的一些性质

近300年来,分数阶微积分这一重要数学分支渐成体系,它被应用于许多工程计算中,特别是在化学、电磁学、控制学、材料学和力学中．分数阶微积分的定义有各种不同形式,研究了一种重要的分数阶微分——caputo分数阶微分的一些性质．     

基于最大相关波形延拓改进的EEMD方法

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)中出现的端点效应和模态混叠现象问题,提出了利用最大相关波形延拓改进聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法.利用最大相关波形法对原始信号的两端进行延拓,实现延拓数据在原信号边界处的平滑过渡,减小端点处包络线的拟合误差.针对EEMD中参数无法自动获取的问题,采用自适应EEMD对新信号进行分解,提高信号的分解精度.通过仿真分析和转子不平衡故障诊断实例研究表明,改进的EEMD方法不仅能够明显减少虚假模态分量、有效抑制模态混叠现象,而且较好地改善了端点效应引起的分解失真问题.同时与基于极值点对称延拓改进方法及基于镜像延拓改进方法相比,所提方法具有较高的分解精度.     

基于改进粒子群算法的分数阶系统辨识方法

为获取精确的分数阶系统模型,本文利用惯性权值自适应律来改进基本粒子群算法,基于所改进的粒子群算法提出了一种分数阶系统辨识方法,并选取实际系统与辨识系统的输出误差平方和为目标函数,实现了分数阶模型参数和阶次的同时辨识,适用于成比例和不成比例分数阶系统辨识。仿真结果表明了算法的有效性,辨识结果精度较高。     

改进盲源信号处理的集成动力装置故障诊断

针对高速集成动力装置中振动信号相互耦合严重而普通方法无法进行有效分离的问题,提出一种改进的盲源信号处理方法.该方法在传统盲源分离方法的基础上,通过故障机理获得的先验知识确定源的数量和频率特征,从而有效地提升故障信号源的分离效果.试验验证结果表明,采用改进的盲源信号处理方法处理后的信号与实际系统的故障特征吻合度很高,该方法能够有效地应用于高速集成动力装置的故障诊断并提高诊断精度.     

基于Tustin变换的分数阶微分算子近似离散化

分数阶微分算子的离散化是分数阶控制器数字化实现的关键。对基于Tustin变换的分数阶微分算子直接离散化方法进行了研究和比较。概述了分数阶微积分及其离散化,介绍了用于Tustin算子展开的幂级数展开法、连分式展开法和Muir递归展开法;并给出了展开方法的算法表达式。定义了误差指标函数,举例比较了以上三种分数阶微分算子离散化方法的优缺点。仿真比较表明:连分式展开法在较宽频带内对分数阶微分算子具有最好的近似特性,但计算复杂度大;幂级数展开法和Muir递归展开法近似效果相当,但前者具有较大计算效率优势。在分数阶数字控制器实现过程中应根据具体情况选择合适的分数阶算子离散化方法。     

一类分形集的分数阶微积分

分形属于非线性科学,而构造分形集并用适当的方法对其进行研究是研究分形理论的重要手段之一.利用分数阶微积分的概念、性质对所构造的一类分形集(称之为康托m等份函数,设为Φ(x))的分析性质进行讨论,揭示了函数Φ(x)在一定条件下,在[0,1]上是几乎处处连续的、在[0,1]上存在ν阶分数阶积分和在[0,1]上几乎处处存在μ阶分数阶微分.     

基于分数阶微积分的模糊分数阶控制器研究

在分析分数阶微积分的基础上,提出了一种新型模糊分数阶比例积分微分控制器.分数阶微积分将传统控制器中的积分和微分的阶数扩展到任意实数,为控制器的设计提供了比传统整数阶更好的性能扩展.结合分数阶比例积分微分控制器和模糊控制逻辑,用分数阶比例积分微分单元代替传统的模糊比例积分微分控制器中的比例积分微分单元,构建了模糊分数阶比例积分微分控制器的结构,采用模糊逻辑推理和Tus-tin离散方法实现了模糊分数阶比例积分微分控制器的计算.最后,用数字仿真方法和不同条件下的对比分析验证了新型模糊分数阶比例积分微分控制器的优良控制特性.研究结果表明,设计的新型模糊分数阶比例积分微分控制器对非线性和参数不确定性具有较强的鲁棒性.     

分数阶系统的混沌特性及其控制

本文首先了介绍了分数微分的基本定义及其逼近方法,并对一个新的分数阶系统的混沌特性进行了研究.仿真结果表明,该分数阶系统出现混沌的最低阶数是2.4阶.最后,基于逆优化控制技术设计的简单线性反馈控制器对该分数阶系统的混沌行为进行了有效的控制.     

基于分数阶改进Retinex低光图像增强的仪表检测算法

为了解决雾霾、阴雨天气中变电站巡检机器人采集的低光照仪表图像参数难辨识问题,提出一种基于分数阶改进法的Retinex增强与快速最近邻逼近搜索函数库定位的低光图像仪表检测算法;用分数阶微分替代Retinex理论中的整数阶微分,获得与先验匹配更精确的光照图和反射图;采用相机响应函数调整亮度,在增强低光照仪表图像的同时减少颜色和亮度失真;采用加速稳健特征与快速最近邻逼近搜索函数库算法配准定位目标仪表,并利用累积概率霍夫变换检测指针并读取仪表示数。结果表明,该算法能较好地增强低光仪表图像细节,在兼顾较快速度的同时,识别准确率明显提升。     

序列分数阶系统的渐近稳定性

根据Lyapunov稳定性理论,研究了由序列分数阶线性定常微分方程描述的控制系统的渐近稳定性,给出了分数阶系统稳定性定义,并利用两参数的Mittag-Leffler函数相关定理直接推导出稳定性结论．仿真实例和结果证实了相应的稳定性结论．     

分数阶微分代数方程的广义微分变换法(英文)

用广义微分变换法(GDTM)求解了带Caupto时间分式导数的微分代数方程.展示的GDTM是基于广义泰勒公式,重构微分方程多项式形式解析解的数值方法.一些实例显示了用GDTM求解分数阶微分代数方程的有效性.