大型薄壁件的多点支承/定位方法研究

为了解析工件的加工变形与其多支承/定位点布局之间的内在关联,提出了一种新颖的多点支承/定位布局优化方法。利用有限差分方法表征加工变形敏感度的思路,建立了工件加工变形对于支承/定位点布局的解析敏感度表达式,沿减小加工变形最敏感的方向调整支承/定位点分布,可以有效抑制工件加工变形、改善工艺系统刚度。以常见的大型薄壁件的多点支承/定位为研究案例,使用提出的方法对其多支承/定位点初始布局进行了搜索,以此作为全局优化初值,并对优化后的工件加工轨迹变形计算结果进行了比对,结果表明,工件最大加工变形被控制在0.669 4 mm内,相对优化前的1.022mm减小了34.5%,由此验证了该优化方法的正确性与合理性,并且为多支承/定位点布局优化的创新思维模式提供了理论指导。     

基于EMD技术的语音特征提取方法

利用软件MATLAB仿真了语音信号的经验模态分解（EMD）特性,并与相关文献报导的其他分解方法进行了比较,结果表明：EMD法能达到更好的说话人识别效果。当不同的人发相同语音时,其频谱特性是不同的,把语音信号进行EMD分解后的IMF做频谱变换,便能得到一个特征向量,于是根据特征向量的不同而达到说话人识别的目的。以上实验结果有助于开辟说话人识别的新途径。     

大型薄壁件多点定位的初始布局优化算法研究

为了抑制大型薄壁件加工过程中传统N-2-1定位原理的支承/定位能力局部失效的现象,以满足工件夹紧力和外形定位精度为目标,并基于支承/定位资源约束,提出了跟随加工区域布置定位点的X-2-1多点支承/定位方法,该方法不仅能保证工件加工过程中的夹持可靠性,而且能实现对工件不同加工区域定位误差有针对性的重点防控。实验结果表明:使用该方法计算得到的工件最大定位误差小于0.2mm,远远优于传统均布支承/定位点在相同实验条件下实验件0.8mm的最大定位误差,从而抑制了工件外形定位误差对加工质量的扰动。提出的支承/定位点初始布局方案可为进一步的全局优化,并以此控制工件加工变形、提高工艺系统刚度,最终改善加工质量奠定基础。     

基于改进的EMD方法的热网管道泄漏检测方法

管道泄漏检测技术是保障管道安全生产的重要手段.为了延长管道使用寿命、及时发现和处理管道泄漏事故,通常采用基于声波检测的管道泄漏检测方法.对基于声波检测的热网管道泄漏检测方法进行了研究.对经验模态分解方法进行了分析,针对其存在的端点效应问题提出了一种改进的方法,经过仿真实验和性能对比,验证了方法的有效性和优越性.将这种改进的EMD算法应用在热网管道泄漏检测中,取得了较好的管道信息处理效果.     

基于EMD闪光视觉诱发电位的单次提取方法

探讨了基于EMD方法的单通道闪光视觉诱发电位(FVEP)信号的单次提取方法.应用EMD方法的自适应多分辨率特性,首先把单通道闪光视觉诱发电位信号进行EMD分解,然后根据FVEP的频率特征,选择对应的IMF分量进行重构,得到有效去噪后的FVEP信号,可实现FVEP信号的单次提取.与目前临床最常用的叠加平均方法比较,说明利用EMD方法单次提取的FVEP信号能够准确反映FVEP的典型特征信息,满足了临床应用要求.     

基于二维EMD与均值滤波的图像去噪方法

针对均值滤波在抑制噪声的过程中会损失图像的边缘等细节信息从而导致整幅图像模糊的问题,将二维经验模态分解和均值滤波相结合提出了一种有效的图像去噪方法,先将含噪图像进行二维经验模态分解,把图像分解为多尺度下的细节和轮廓,保持轮廓图像不变,对细节图像的弱边缘信息适当加强,然后对加强边缘信息的图像进行均值滤波,最后将轮廓图像与均值滤波后细节图像合成得到去噪后的图像.通过实验证明,该法在处理含噪图像时,不仅很好地降低了噪声,而且还较好地保留了原图像的边缘等细节信息.     

基于EMD的旋转机械裂纹松动耦合故障诊断方法研究

针对旋转机械耦合故障的诊断问题,建立了含有裂纹-松动耦合故障的转子-轴承系统动力学模型,并用龙格库塔法求出故障模型振动信号。利用EMD(Empirical Mode Decomposition)方法对振动信号进行分解,得到含有故障特征的本征模式函数(IntrinsicMode Function,简称IMF)。对IMF做希尔伯特变换得到振动信号边界谱,通过分析边界谱的倍频情况并与单一故障信号作比较,诊断出故障信号同时含有裂纹和松动故障特征,说明该故障系统存在裂纹松动耦合故障,并证明EMD方法在旋转机械耦合故障诊断方面的有效性。     

基于EMD和SVD的在线手写签名特征提取方法

为使在线手写签名认证的使用更具实用性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的在线手写签名特征提取方法.针对在线签名数据的坐标信息,以EMD分解所得的本征模态函数(IMF)分量为初始矩阵,并进行矩阵奇异值分解,以奇异值的能量值作为样本数据的特征分量构成用户特征向量,建立了基于支持向量数据描述(SVDD)的一类认证模型验证该方法效果.在SVC2004签名数据库上的实验结果表明:该方法提取的签名特征区分明显,使用少量的单类真实签名作为训练样本,得到FAR=3.38%,取得了较好的认证识别效果.     

基于振动信号降噪的钢板件损伤定位

为了实现汽车船舶等行业中钢板件的结构健康监测,针对冲击、碰撞损伤发生时的振动信号,提出了一种结合小波包阈值降噪(WPT)和集合经验模态分解(EEMD)降噪的方法来提高损伤源的定位精度。首先,设计了动态环境下钢板件的冲击损伤试验系统并进行实验方案设计,采集了损伤时刻数据;其次,通过对损伤信号进行WPT-EEMD降噪有效提高信噪比,并利用阈值检测获得信号到达各传感器的时间;最后,基于延时叠加算法,完成了钢板件中损伤区域的定位成像。实验结果表明,该方法可在动态环境下有效定位出钢板件上冲击损伤发生的位置,为解决动态无损监测问题提供了思路。     

基于EMD载货汽车动态载荷信息处理技术

为在载货汽车安全状态监测中获取真实稳定的载荷状态信息,对基于位移传感器的车辆载荷状态动态检测装置实时采集到的电压信号进行了处理. 根据载货汽车动态载荷信号的特点,以经验模态分解(EMD)算法为基础,去除传感器信号中的低频动态载荷,从而获得稳态的车辆载荷信息. 基于LabVIEW软件的编程功能,实现了对载货汽车动态载荷信息的处理及结果显示. 通过不同载重量、速度、路面环境条件的实车道路试验的验证,系统测量结果误差小于5%,满足实时监测车辆载荷状态的要求.     

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.     

基于改进EMD的船舶液舱液位测量方法及数据分析

分析了自由浮态下提高液位测量精度的方法,然后针对采集到的非平稳液位信号,提出了一种改进的局部经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法进行滤波处理,去除信号中各瞬时频率成分,提取信号的平均趋势,并计算液位有效高度.仿真结果表明,采用改进后的局部EMD方法能有效地提高分解精度,实验数据的分析表明提出的液位测量方法是可行的,具有工程应用价值.     

基于经验模态分解的间接心电去噪

提出了一种基于心电图（ECG）动态模型和经验模式分解（EMD）的新颖心电间接去噪方法．通过设计一个心电信号模型对噪声ECG进行预滤波处理,为了保持重要的形态特征,尤其是QRS群波,从噪声ECG信号中减去这个模型,用EMD分解残存下来的信号,并且抛弃分解结果中的噪声成分达到去噪．最后,通过把模型和无噪的残余信号叠加起来获得无噪ECG波形．     

基于EMD的复合故障诊断方法

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究. 该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function, IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征. 仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性.     

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。     

动态称量经验模态分解数据处理方法

为消除动态称量信号中的各种噪声,研究动态称量经验模态分解数据处理方法.针对经验模态分解筛分过程中数据序列的两端常处于非极值状态,而导致边缘效应,以及现有抑制边缘效应方法效率低、对数据量要求大的不足,提出一种新的数据延拓方法次端点镜像延拓法来抑制边缘效应.通过对定量加料动态称量经验模态分解试验,结果表明新的抑制边缘效应方法可以获得较高的称量精度和效率,对称量信号分解的最大误差在±0.8%以内.     

基于稀疏重建的EMD脉搏色素密度谱的处理

基于脉搏血氧计的吲哚青绿(Indocyanine green,ICG)脉搏密度谱测量方法是无创肝储备功能的主要检测原理。近红外脉搏色素密度谱的提取及处理直接影响着肝储备功能检测参数的计算精度。针对自行研发的脉搏色素密度谱采集装置采集的近红外光谱信号的光谱噪声及干扰问题,采用了结合稀疏二进制重建的经验模态分解法对ICG密度谱进行处理。将处理后提取的ICG密度谱进行分析计算,得到的ICG血浆消失率值与报告值相比较,其最大相对误差为5.1%;而平均相对误差为3.2%。实验结果表明,结合自适应稀疏二进制重构的经验模态分解方法对消除色素光谱的噪声是有效的,有效地提高了脉搏色素密度谱的测量精度,从而提高肝储备功能检测参数的精度。为近红外脉搏色素光谱提取优化提供了一种新方法,为抗干扰的无创肝储备功能的检测提供理论依据和实用方法。     

经验模态分解和小波分解滤波特性的比较研究

 为了更好地了解小波分解(WD)和经验模态分解(EMD)2种方法对非平稳信号滤波特性的差异,以及2种方法的实际应用效果和各自的优缺点,提出了运用对高斯白噪声信号分解分量平均功率谱特性的分析来对比2种方法滤波特性差异的研究方法,并运用多项对比实验对所提研究方法的有效性进行验证.实验结果表明,所提研究方法能够有效地解释2种分解各自的滤波特性.对于EMD分解,各分量平均功率谱表现为带宽逐渐减小,中心频率逐渐降低的一组有序排列的带通滤波器.整个分解过程不需人为干预可自动完成,但存在边缘效应问题,如不加以处理可能会严重影响分解质量;对于小波分解,选择不同小波基,有的表现出与EMD分解类似的多尺度滤波特性,有的则不尽相同,甚至是完全不同.所以小波基的选择和分解层数的设置不同,可能会导致分解结果出现较大差异,因此存在对小波基优化选择问题.此外,小波分解过程速度较快,平均用时仅为EMD的1/25.     

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.