基于EMD与分形理论的闪电电场信号识别研究

基于经验模态分解(EMD)和分形理论对闪电电场信号的不同放电类型进行了识别研究.对闪电信号进行EMD分解后,用相关系数选取其优势分量并计算出相应的盒分形维数,将这些优势分量的盒维数、闪电信号的多重分形谱参数以及优势分量盒维数与多重分形谱参数的融合分别作为闪电信号的有效特征值,采用支持向量机对云、地闪不同放电类型的闪电信号进行识别研究.结果表明,单一分形特征与多重分形谱参数的融合特征,能够更精确地表征闪电信号的鉴别性特征,会获得更高的识别率,研究成果对闪电类型的识别有一定的参考价值.     

基于HHT的微震信号分析

利用希尔伯特-黄变换(HHT)中经验模态分解(EMD)法,对武钢金山店铁矿微震监测信号进行分解,得到满足一定条件的IMF分量,再对其进行希尔伯特变换,得到能量谱图,通过对波形和谱图的分析,实现微震震源的提取及分类。     

运用EMD分形盒维数的电梯机械故障诊断

针对电梯机械故障的诊断,提出经验模态分解(EMD)和分形盒维数的诊断方法.利用EMD对电梯正常运行和各故障工况时的加速度信号按频率高低依次分解,得到分解后的固有模态函数(IMF).通过信号重组得到去除背景信号和噪声后的振动信号,再利用分形盒维数计算其重组信号和各分量IMF的盒维数.实验计算表明:各工况的盒维数具有良好有效的区分度和区间范围.     

基于LCD分解的微震信号分析与识别

 针对矿山微震监测信号识别难,识别速度慢的问题,引入新的非平稳信号的分析方法--局部特征尺度分解法（LCD）,该方法可以自适应地将一个复杂的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量（ISC）之和。与传统的经验模态分解（EMD）相比,LCD 计算的效率更高,并能更好地抑制端点效应。分别对矿山典型的岩石破裂微震信号和爆破振动信号进行LCD,结果表明,2种信号均得到了有效的分解。对各ISC作频谱分析表明,2种信号在频率分布上存在较大差异。对各ISC作Hilbert变换,得到的能量分析结果表明,2种信号在能量分布上也存在较大差异。该方法为快速、准确地识别微震信号提供了新的途径。     

基于CEEMDAN的爆破地震波信号时频分析

爆破监测信号多为含噪信号,噪声会使经验模态分解(EMD)的结果产生严重的模态混淆,使用改进算法EEMD对模态混淆有一定的抑制作用但效果并不明显。为此本研究将使用自适应补充集合经验模态分解(CEEMDAN)来处理含噪信号。比较EMD、EEMD、CEEMDAN对仿真信号的分解结果,计算EMD、EEMD、CEEMDAN得到的IMF的排列熵值,对EMD、EEMD、CEEMDAN的分解结果进行Hilbert变换,并比较三者时频谱的分辨率。最后将CEEMDAN用于水下钻孔爆破地震波时频分析中,结果表明:CEEMDAN不仅对模态混淆具有一定的抑制作用,且其分解结果经过Hilbert变换得到的时频谱在时域和频域上都具有较高的分辨率。     

信号经验模式分解与间断频率

基于环境激励条件下结构的模态参数识别问题需要处理采集的数据信号来得到所需的参数信息.经验模式分解(EMD)通过筛分过程将原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),可看作无需预设带宽的自适应高通滤波方法.通过设置间断频率可以避免模态混叠,使每一个基本模式分量表示结构的某一阶固有模态.采用信号实例说明该方法的主要计算过程,分解结果表明该方法能有效对信号进行分解,方便模态参数识别.     

基于EMD-SVD的声发射信号特征提取及分类方法

针对胶合板损伤声发射(AE)信号的非平稳性和损伤类别特征相互重叠的实际情况,提出了基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)相结合的信号特征提取与识别方法.首先对AE信号进行EMD分解,运用互相关系数和方差贡献率筛选出包含主要信息的本征模态函数(IMF)分量;其次对各IMF分量构建的初始特征矩阵进行SVD分解,将得到的奇异值作为表征各损伤信号的特征向量;最后建立Mahalanobis距离判别函数对各损伤信号进行识别分类.五层胶合板损伤的实测数据表明,该方法能够方便地提取出AE信号特征并对其损伤类型进行有效的识别.     

基于数学形态学分形理论与PNN的轴承状态监测与故障诊断

针对滚动轴承状态监测实时性差、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进局部均值分解（ILMD）和数学形态学分形理论的特征提取算法,并结合概率神经网络（PNN）完成对轴承状态的智能化识别分类.该算法首先通过ILMD分解轴承原始振动信号,选取相关性系数最大的两阶分量,求取其分形维数作为特征向量;其次,结合盒维数理论,将“形态学覆盖面积”作为第三维特征向量,同时构建起三维特征矩阵;最后将特征矩阵输入PNN以完成状态的识别分类.使用西储大学实测轴承数据验证算法,结果表明,该算法不仅能够精确识别不同状态的轴承,还能有效分类同种故障下不同损伤程度的轴承状态,平均识别率超过99.6%,平均识别时间0.21s.     

基于改进HHT方法的密集模态结构参数识别

针对Hilbert-Huang变换(HHT)方法在识别结构模态参数中存在的经验模式分解(EMD)模态分解能力不足以及固有模式函数(IMF)分量之间不正交这2个问题,分别提出采用波组信号前处理和正交化经验模式分解的方法予以改进,并将此方法称为改进的Hilbert-Huang变换方法.在介绍正交化经验模式分解方法和波组信号前处理基本原理的基础上,给出基于此改进Hilbert-Huang变换方法识别结构模态参数的基本步骤,并通过一个具有密集模态的三自由度结构在脉冲荷载激励下的模态参数识别算例予以验证.研究结果表明:该方法可有效识别密集模态结构的模态参数,且识别效果优于基于HHT的模态参数识别方法的效果.     

基于变分模态分解的延时识别法在短延时微差爆破中的应用

短延时微差起爆时间的精确识别,对复杂环境下隧道爆破优化设计和减振控制具有重要意义.针对经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）识别方法和希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform）识别方法存在的模态混叠和识别精度低的缺陷,提出了基于变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）的延迟识别方法.分别采用VMD识别法、HHT识别法和EMD识别法对八达岭长城站爆破实测振动信号进行处理.结果表明:在短延时爆破识别中,HHT法的识别结果波峰杂乱,无法精确找到起爆时间;VMD法和EMD法的识别率随着雷管延时的增加而增加;延时低于20 ms时,EMD法的识别率约为VMD法的3/4,延时高于20 ms时,两种方法识别率都在80%以上,以上结果表明VMD法在短延时爆破的优化设计中具有一定的参考价值.      

分数阶经验模态分解方法在机械故障诊断中应用

将经验模态分解方法(EMD)和分数阶Fourier变换基本理论相结合,提出一种基于分数阶Fourier变换的经验模态分解的机械故障诊断方法.仿真结果表明,提出的方法是有效的,尤其是对于用EMD分解方法无法进行有效分解的信号.如果时频平面旋转一定的角度,将信号从EMD难以分离的区域变换到可以用EMD分解有效识别的区域,然后经过EMD分解和分数阶Fourier反变换,就可以实现分量的提取.诊断实例进一步验证方法的有效性.     

基于EMD和多重分形谱参数的耐火材料损伤模式识别

考虑到耐火材料损伤声发射信号模式识别困难,提出一种结合经验模态分解(EMD)、多重分形谱参数和支持向量机的耐火材料损伤形式分类方法。首先对耐火材料损伤声发射信号进行EDM分解得到若干本征模态函数(IMF)分量,并取前4个分量作为研究对象,然后将整个信号的多重分形谱宽及各IMF分量的多重分形谱宽组成的特征向量输入支持向量机进行学习训练,最后实现耐火材料损伤模式识别。研究结果表明,采用由原信号及各IMF分量的多重分形谱宽值组成的特征向量能够有效进行损伤信号的特征提取。该方法对耐火材料界面相损伤的分类准确率为99%,对其基质相损伤的分类准确率为89%。     

基于奇异值分解的液压缸动态特性分析新方法

针对经验模态分解(EMD)方法、数学形态法和经验模态分解(MM-EMD)方法在处理液压缸油压波动信号时产生模态混叠的缺点,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的液压缸动态特性分析的新方法。首先,在相空间对周期性冲击力作用下的液压缸油压波动信号进行重构,得到合适的特征矩阵;然后将特征矩阵进行奇异值分解,获得奇异值序列和多个可线性叠加的分量信号;最后,根据奇异值分布规律、分量信号特点和油压波动模型,将分量信号进行分类和重组,提取能够反映液压缸动态性能的自由振动分量。试验结果表明,基于奇异值分解的液压缸动态特性分析新方法提取的自由振动分量,能够避免模态混叠,保留了更多的信号细节,为评价液压缸动态性能提供可靠的依据。     

基于分形维数的刀具状态在线监测新方法

以分形几何理论为基础,对刀具不同磨损阶段声发射信号的分形特征进行了分析。提出了计算非完全分形体信号波形的关联维数时尺度范围的确定方法,分析了声发射信号在刀具磨缶过程中分形维数的变化特性。刀具磨损切削实验数据表明,声发射信号的分形维数受切削参数变化影响较小,分形维数反映了声发射信号的几何特征,其大小能较好地反映刀具的不同磨损状态。实验结果表明,该方法能正确地实时在线监测刀具的不同磨损状态。     

基于改进的EMD方法和能量算子解调法的齿轮故障诊断

针对齿轮发生故障时其振动信号常常带有非平稳性和调制的特点,提出了基于改进的EMD分解和能量算子解调的故障诊断方法。首先对故障信号进行EMD分解,得到一族IMF分量;然后对各分量进行基于能量原理的虚假模态消除;最后对新得到的一族IMF进行能量算子解调,得到其频谱,实现了齿轮故障的识别与诊断。分析结果表明,EMD与能量算子解调相结合的分析方法在齿轮故障诊断中具有有效性。     

基于EMD法的语音信号特征提取方法研究

为了提高语音信号的识别率,提出了一种基于经验模态分解(EMD)法的语音信号特征参数提取方法。该方法先对语音信号进行EMD分解,获得其内模函数;再进行FFT和DCT变换,得到特征分量,以此构成语音信号新特征参数。最后采用高斯混合模型(GMM)进行说话人语音识别,实验表明新特征参数取得了较好的识别率。     

基于EMD与小波阈值的爆破震动信号去噪方法

针对小波阈值法去噪效果有限和EMD低通法去噪存在信号失真问题,综合EMD方法分解、重构方便和小波阈值法灵活、可调的优点,提出一种EMD-小波阈值爆破震动信号去噪方法.基于某矿地表实测数据,借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,识别属于高频噪声的IMF1和IMF2分量,并对其进行小波阈值去噪处理,提取淹没在噪声中的有用特征信息MF1和MF2,最后,将MF1、MF2与剩余IMF分量及余量R进行重构,得到干净信号.通过频谱和小波包能量分析知:EMD-小波阈值法既能有效去除噪声,又能很好保留真实信号,还可避免EMD分解的端点震荡效应,是一种高效的爆破震动信号去噪方法.     

基于语音抑制的飞机识别研究

为研究短波语音通信下的飞机识别,提出利用2种方式对目标声信号进行分析处理.为实现对语音进行抑制,分别利用全局经验模态分解(EEMD)和经验模态分解(EMD)将信号进行重构,然后根据重构后的目标信号进行Bark域频率感知的小波包分解(BWPD)和高阶累积量(HOC)分解,对目标声信号分别提取了听觉感知的特征和展现信号的物理特性的特征;分别利用EEMD和EMD分解对信号进行重构,然后选择Mel 频率倒谱系数和高阶累积量对重构后的信号进行特征提取.对比实验表明:EEMD-BWPD-HOC方法能够抽取出有效的飞机舱内背景声音信号特征,实现语音抑制,并且以较高的识别率识别出4种飞机.     

基于经验模态分解特征的无线电引信抗扫频式干扰方法

针对目前调频无线电引信在复杂电磁战场环境中对抗扫频式干扰能够力弱的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)特征的无线电调频引信对抗扫频干扰的方法.对基于目标和扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号进行EMD分解,得到10层本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,提取每层IMF分量中本征模态函数能量占比、能量聚集度和Renyi熵特征,并利用主成分分析算法对于特征进行降维,保证累积解释差异在95%以上,以降维后的特征矩阵作为支持向量机的输入对目标和扫频式干扰信号进行分类识别.实测数据结果表明,所提方法能够有效对目标和扫频式干扰信号进行分类识别,分类识别精度可以达到98.06%±0.003 8,目标检测率达到96.65%±0.003 7,虚警率为3.35%±0.003 7.     

采用HHT的单相接地故障电流与励磁涌流辨识

为有效辨识中压配电网单相接地故障电流与变压器铁芯饱和产生的励磁涌流相似波形,提出一种基于希尔伯特 黄变换（HHT）经验模态分解（EMD）的辨识方法。通过对故障电流和励磁涌流进行EMD特性分析,将原始信号分解为若干本征模态函数（IMF）分量,根据确定的主导IMF分量个数以及比重系数和阈值的关系,区分出故障电流和励磁涌流的波形。仿真发现,单相接地故障电流主导的本征模态函数分量仅有1个,而励磁涌流主导的IMF分量则有多个;故障电流的比重系数Ki远大于励磁涌流的Ki。仿真结果表明,该方法能够有效辨识故障电流和励磁涌流。