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.     

车用柴油机振动信号的去噪声处理

针对柴油机振动信号的瞬时非线性特点,论述了车用柴油机振动信号处理理论与方法.采用柴油机振动信号的IMF分量进行特征频带识别,将柴油机振动信号经验模态分解,去掉主要干扰因素所对应的IMF分量,再将剩余IMF分量进行重构得到柴油机振动信号.重构后的信号反映了车用柴油机机身振动的真实信息.     

基于经验模态分解的生命信号提取算法

穿墙生命探测雷达系统中,传统的基于快速傅里叶变换(FFT)的生命信号提取算法不能有效处理非平稳信号,且易受呼吸谐波干扰.为此,文中提出了一种从时域上提取生命信号的新方法.首先应用经验模态分解(EMD)将雷达接收信号分解成有限个固有模态函数(IMF),再用反映生命信号结构特征的IMF分量从时域上分别重构呼吸与心跳信号.仿真结果表明,所提出的新方法能避免呼吸信号谐波对心跳信号的干扰,因而能更加精确地提取心跳信号.     

基于VMD-PWVD的内燃机振动信号时频分析方法

针对Wigner-Ville分布(WVD)在分析多分量信号时交叉干扰项与时频聚集性相互矛盾的问题,提出一种基于变分模态分解的伪魏格纳分布法(VMD-PWVD),以抑制WVD分布中的交叉项。该方法首先对信号进行VMD分解,将信号在频域上进行剖分,得到一组相互独立的具有不同频率的固有模态函数(IMF)分量,然后对每个IMF分量进行PWVD分析,最后把各个IMF分量的PWVD分析结果线性叠加,重构原始信号的时频分布。仿真结果表明,该方法在有效地从频域和时域双向抑制WVD交叉项的同时,又保留了WVD分布法原有的优良特性。将VMD-PWVD应用于内燃机缸盖振动信号的时频分析中,能很好地刻画出不同工况信号的特征信息,各时频分量物理意义明确,是一种有效的时频分析方法。     

基于IMF最优配比的冲击波信号EMD降噪方法

将原始信号进行EMD分解,通过系统校准和遍历寻优求得各个IMF的最优配比因子,将其重构后得到降噪信号。扫频信号仿真实验,结果去除了系统噪声,且对信号高频分量保留完好。爆炸冲击波实测实验,降噪结果有效去除噪声,且较好地保留冲击波前沿高频分量,在峰值压力、正压作用时间和冲量3个方面与原始信号偏差仅为-4.91%、1.06%和2.12%,优于小波降噪结果。     

基于EEMD-MD的手指心电信号消噪算法

针对心电数据的噪声干扰问题,提出了一种新的联合集合经验模式分解(EEMD)和马氏距离(MD)的信号去噪方法。首先,采用EEMD将含噪信号分解为若干个固有模态函数(IMF)。其次根据核密度估计方法对原始含噪信号和各IMF分量的概率密度函数(pdf)进行估计。然后利用各IMF分量的pdf同原始信号的pdf之间的MD距离来选取相关模态函数,从而区分噪声层与信号层,解决了人为选择相关IMF分量导致去噪效果不明显的问题。最后,将该算法用于模拟信号和手指心电信号的消噪实验。结果表明,该方法能够较好地去除手指心电信号中的噪声,信号的输出信噪比显著提高,且失真度小,较好地保留了真实信号中的有用信息。     

基于本征模态函数最优配比的冲击波信号经验模态分解降噪方法

将原始信号进行EMD分解,通过系统校准和遍历寻优求得各个IMF的最优配比因子,将其重构后得到降噪信号。扫频信号仿真实验,结果去除了系统噪声,且对信号高频分量保留完好。爆炸冲击波实测实验,降噪结果有效去除噪声,且较好地保留冲击波前沿高频分量。在峰值压力、正压作用时间和冲量3个方面与原始信号偏差仅为-4.91%、1.06%和2.12%,优于小波降噪结果。     

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.     

EMD去噪法在FMCW雷达信号处理中的应用

针对调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)雷达信号在传播过程中会受到各种噪声影响的情况,提出了一种新型的基于自相关函数能量特性的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪算法。该算法首先对差频信号进行EMD分解,得到包含原信号不同尺度信息的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;其次对每一IMF分量进行无偏自相关运算,并计算其能量;第三,根据IMF分量的自相关函数能量变化曲线,确定出有用信号贡献率最大的IMF分量;最后进行EMD重构。实验结果表明:该方法在各种信噪比条件下,能够准确判断出有用信号主导的IMF分量,对差频信号具有良好的去噪效果,同时该方法具有自适应性,不受主观因素的影响,适合应用在FMCW雷达系统中。     

基于EEMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法.通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的EEMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机,判断齿轮的工作状态和故障类型.实验结果表明:文中提出的方法能有效地应用于齿轮的故障诊断.     

基于EMD时频分析的声波测井油层的信息提取

阵列声波测井信号是典型的非线性、非平稳信号。文中采用EMD（经验模态分解）的时频分析方法,对油层声波信息提取储集层性质。首先对信号进行EMD分解,得到有限个固有模态函数（IMF）,再次对每个IMF做H ilbert变换,求得信号的H ilbert谱的三维分布以及H ilbert边际谱和瞬时能量谱,仿真结果表明,油层中纵...     

Hilbert能量谱及其在齿轮故障诊断中的应用

将Hilbert—Huang变换引入齿轮故障诊断，提出了局部Hilbert能量谱的概念，同时建立了一种基于Hilbert—Huang变换的齿轮故障诊断方法：Hilbert能量谱方法。该方法首先采用EMD方法将齿轮故障振动信号分解为若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function，简称IMF)之和，然后选择包含故障信息的IMF分量进行Hilbeft变换得到局部Hilbert能量谱。在局部瞬时能量图中可以发现，齿轮故障振动信号具有明显的冲击特征，从而可进一步对齿轮故障进行诊断。     

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。     

非接触式汽车驾驶员心电监测系统设计

驾驶员疲劳驾驶是引发道路交通事故的主要原因,依据心冲击图（BCG）、呼吸等生理参数客观监测行车过程中的驾驶员疲劳状态成为了研究热点。针对传统生理信号采集需用复杂电极和导联线接触人体的弊端,基于偏聚氟乙烯（PVDF）压电薄膜的正压电特性,设计了一种非接触式汽车驾驶员心电监测系统。构建了可靠的小信号调理和电压抬升电路,研究了心冲击图和呼吸信号的分离提取算法,计算出心率和呼吸率并通过低功耗蓝牙通信发送到手机软件（APP）进行显示。实验表明,系统能实时可靠的监测行车中驾驶员的心率和呼吸率,提高了汽车行驶的主动安全性。     

Hilbert-Huang变换与大电机局部放电超声信号消噪

通过分析Hilbert-Huang变换(HHT)的核心经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法及其实现过程,提出了基于EMD算法的数据压缩消噪。运用仿真模型信号和实验信号对提出地消噪算法效果进行验证;对同样条件下的数据源,与基于db2小波、db8小波的数据压缩消噪的效果进行了分析比较。此外,运用研制地硬件系统,在重庆某电机厂进行实验,采集在电机运行地真实环境下局部放电超声信号,并对其进行基于EMD算法、db2小波和db8小波数据压缩消噪分析和比较。仿真和实验结果分析表明,基于EMD算法的数据压缩消噪,与基于db2小波、db8小波的数据压缩消噪能达到同样的消噪效果,甚至更优,而且不损耗原信号能量;在对真实信号处理方面,前者更优于后者。     

Hilbert-Huang变换的滤波特性及其应用

Hilbert-Huang变换是最新发展起来的处理非线性非平稳信号的时频分析方法.其基本的实现分为两步,多分辨经验模态分解和瞬时频率的求解,随后可以获得信号的时-频谱.这种方法的关键部分是多分辨经验模态分解,任何复杂的信号都可以分解为有限数目并且具有一定物理意义的固有模态函数.多分辨经验模态分解方法可以解释为以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程.时空滤波器充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有很大的优势.文中介绍了Hilbert-Huang变换时空滤波的实现过程,并列举了一些实例,说明了该方法的有效性.     

基于本征模函数的轨道质量评价方法

为了更合理有效地评价轨道质量,将轨道不平顺波长因素纳入轨道质量评价中,提出基于本征模函数(intrinsic mode function,IMF)的轨道质量评价方法——轨道质量能量指标(track quality energy index,TQEI).通过对轨道不平顺数据进行经验模态分解得到对应波长频段的不平顺IMF,利用频谱分析的方法求得各个IMF的能量;将各个IMF的能量与总能量的比值作为特征向量,并进行量纲一化处理,从而得到轨道不平顺IMF的能量系数;利用能量系数求得TQEI通过理论推导证明了轨道质量数(track quality index,TQI)是在不考虑波长因素作用下轨道质量能量指标的特殊形式.最后,以京广提速干线轨道不平顺数据为例,对比分析了实际检测数据TQEI与TQI的关系.结果表明:轨道质量能量指标是对TQI的细化和延续,其既起到了TQI的幅值管理作用,又可以弥补TQI在波长及幅值管理方面的缺陷,可以准确有效地对轨道质量进行评价.     

基于经验模式分解的包络解调技术及其应用

提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用经验模式分解来实现故障信息的有效分离,从而提高了诊断信号的信噪比.利用该方法对某齿轮箱轴承座振动信号进行经验模式分解,进而解调出高速轴转频这一调制频率,准确地诊断出该故障是由齿轮轴不对中所引起的,通过针对性的维修后,消除了故障,从而验证了该方法的有效性.