基于掩膜信号法的端点延拓方法

提出了一种基于掩膜信号法的端点延拓新方法,可以有效地解决产生于希尔伯特-黄变换中的端点效应;对信号进行外延后进行EMD,然后利用掩膜信号对IMF分量进行延拓后再进行希尔伯特变换;仿真实验证实了该方法的有效性.     

希尔伯特-黄变换端点效应的自适应端点相位正弦延拓方法

针对希尔伯特-黄变换（Hilbert Huang Transform,HHT）的端点效应问题,提出一种自适应端点相位正弦延拓经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法.该方法根据端点附近数据变化趋势,通过在信号两端自适应加上相位、幅值和频率适当的正弦延拓函数,使得原端点的包络线顺着端点附近波形延展,以改进EMD分解精度.为满足EMD内禀模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）与原信号的相关性精度和EMD较低迭代次数的要求,引入能表征EMD性能的目标函数.该函数可通过迭代次数、IMF个数和有效IMF的相关系数大小等来衡量.由于该方法的边界延拓参数是根据延拓周期比例系数、延拓信号长度系数和采样频率自动确定的,故其分解过程完全是一个自适应过程,不需要人为设置,具有较好的实用性.仿真和液压系统实例分析表明,该方法不仅能较好地解决HHT的端点效应,而且相对现有的延拓方法而言,筛选次数更少,能显著提高信号EMD分解精度,且减小Hilbert谱的端点效应,更加精确地提取了液压系统齿轮泵振动信号的故障特征,取得了较好的应用效果.     

抑制EMD端点效应方法的研究

基于经验模态分解的Hilbert-Huang变换在分解过程中产生端点效应,使得信号两端点附近出现失真问题,提出对端点效应进行抑制的多种方法. 对全局统计平均法、平行线段延拓极值法、多项式拟合法、镜像延拓法、神经网络延拓法等抑制方法进行对比研究. 仿真和实验结果表明,端点效应得到有效抑制,Hilbert-Huang变换的分析性能得到改善.     

EMD端点效应处理方法的研究

经验模态分解(EMD)过程中存在着端点效应问题,使得EMD分解结果产生严重的失真现象,从而导致处理数据发生畸变.提出了将极值点对称延拓和在信号序列上加窗函数相结合的方法,带入到EMD分解过程中,以抑制信号被分解时在端点附近所产生的上下包络线的发散现象.结果表明,该方法较好地解决了信号失真问题.     

激光雷达回波信号的EMD处理

对一列时间序列数据进行经验模式分解（Empirical Mode Decomposition：EMD）,然后对各个分量做希尔伯特变换的信号处理方法,称之为希尔伯特黄变换（Hilbert-Huang Transformation,HHT）。该方法既能对线性稳态信号进行分析,又能对非线性非稳态信号进行分析。本论文将使用EMD方法对激光雷达回波信号进行分析。     

基于改进EMD方法的轨道不平顺时频分析

经验模态分解法(EMD)的端点效应是影响该方法精度的难点问题,结合端点效应的产生原理和现有研究成果,采用镜像闭合延拓法和灰色神经网络预测法相结合的方法对信号两端的包络进行延拓;通过对仿真信号和实际信号的分析表明,该方法可以有效抑制EMD方法的端点效应.利用改进的EMD方法对提速干线铁路和客运专线铁路实测轨道不平顺信号进行研究,结果表明:京广提速干线铁路样本段轨道不平顺存在着不同程度的短波和中长波不平顺,而武广高速铁路样本段轨道不平顺主要分布于中长波区段.改进EMD方法为保障铁路安全运营提供了一种新的途径.     

基于延拓技术的经验模态分解改进算法

为了消除经验模态分解算法中的端点效应问题,给出了利用数据序列延拓技术抑制端点效应的方法。在分析基于镜像延拓法的算法实现以及存在的不足的基础上,提出了端点极值包络延拓方法。通过理论分析和仿真实验验证了该方法在提高经验模态分解算法分解精度、改善时频分析性能方面的有效性,在空间方面,包络极值延拓算法比镜像延拓节省了约50%的空间。     

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.     

瞬时频率计算方法的比较研究和改进

希尔伯特-黄变换是目前最广泛使用的提取信号瞬时频率时频分析方法,但在求取瞬时频率过程存在端点效应问题.针对这个问题,本文从解析信号的瞬时频率定义着手,介绍了Bedrosian等式和Nuttall定理的限制条件,分析了希尔伯特变换端点效应的产生原因,研究了基于经验调幅调频分解求取瞬时频率的方法及原理.在此基础上比较了希尔伯特变换、Teager能量算子和直接正交法在求取瞬时频率的优缺点.通过实例验证可以得出以下结论:(1)希尔伯特变换解调信号端点效应明显;(2)Teager能量算子法易受信号形式和噪声影响,误差较大;(3)直接正交法易受信号极值点影响,在极值点处会产生瞬时频率突变.针对直接正交法存在的问题,提出了一种改进算法,仿真结果表明:改进算法的效果较为理想,误差较小,能够解决直接正交法求取瞬时频率在极值点处发生突变的问题.     

改进EMD在轴承故障诊断中的应用

为解决传统镜像延拓经验模态分解(mirror Empirical Mode Decomposition,简称mirror-EMD)在对信号分解过程中易受随机噪声干扰,易产生虚假固有模态分量(Intrinsic Mode Function,简称IMF)的缺点,论文提出了一种将自适应小波阈值去噪,镜像延拓EMD分解,相关系数法剔除虚假IMF三者相结合的改进EMD方法 (简称wt-mirror-EMD).该方法首先对原始故障信号去噪,然后对去噪后信号镜像延拓EMD分解,得到若干个IMF分量,最后对各IMF分量计算相关系数,对相关系数大的主IMF作频谱分析。仿真信号和实际轴承信号分析均表明,wt-mirror-EMD,该方法相对于传统改进mirror-EMD方法,尤其是当有噪声干扰时,检测结果更加准确。     

基于局部多项式回归的EMD端点效应抑制

Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)这种完全由数据驱动的自适应时频数据分析算法已经在多个领域得到了广泛推广和应用.但是HHT的核心部分经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)被端点效应问题所困扰.这里结合局部多项式回归,利用局部少量数据在极值序列两端各拓展一个极值点,从而抑制EMD的端点效应.模拟实验结果表明,该算法能够有效抑制端点效应,且数据要求不高,运行速度较快.     

采用改进HVD与Lempel-Ziv复杂性测度的滚动轴承早期损伤程度评估方法

针对滚动轴承早期故障特征微弱难以定量检测的问题,提出一种基于希尔伯特振动分解(HVD)和Lempel-Ziv复杂性测度(LZC)的滚动轴承内外圈损伤程度评估方法。该方法利用HVD将滚动轴承故障信号分解为幅值由大到小、不同瞬时频率的HVD初始分量,基于峭度分析从各HVD初始分量中选出最优分量并重构该故障信号,采用均值符号化方法计算重构信号的LZC指标。关于HVD的端点效应问题,采用镜像延拓方法对其进行改进,仿真分析的结果表明,镜像延拓有效地改进了其端点效应的问题,提高了故障信号的分解精度;在此基础上,将HVDLZC方法应用于不同损伤程度的滚动轴承内外圈故障信号,结果表明该方法能够解除信号非线性、非平稳性干扰,快速提取信号的故障振动模式分量,给出内外圈各损伤状态的HVD-LZC特征区间;采用由遗传算法进行参数寻优的支持向量机(GA-SVM)方法对3种不同损伤状态的内外圈信号的HVD-LZC特征进行测试分析,结果表明HVD-LZC指标在区分轴承内外圈的不同损伤程度上具有优越性,从而为滚动轴承内外圈损伤程度的评估提供了一种有效方法。     

基于EMD改进算法的欠定混合盲分离

为改善拟合效果,针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法存在的端点效应,提出一种改进的EMD算法——端点极值延拓方法.利用改进的EMD算法对观测信号进行分解,将分解分量连同之前的观测信号构成新的观测信号,从而将欠定情况转化为超定情况,最后利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)算法得到源信号的估计.通过仿真实验对比,证明了本文算法的有效性.     

经验模态分解端点效应抑制的常用方法比较研究

由美国国家航空航天局(NASA)的Huang等提出的经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)是一种先进的信号分析方法,能够有效地获得非平稳信号的时频特征,应用范围极其广泛.但是其利用样条曲线构造信号上下包络线的过程中存在严重的端点效应.针对这个问题,人们提出了各种抑制方法,并都取得了一定程度的效果,然而对各种方法的性能特点缺乏系统准确的评价.针对常用的几种方法:匹配延拓法、镜像闭合延拓法、极值点对称延拓法、多项式拟合延拓法等,通过估计各自的Hilbert谱,平均频率曲线的均方误差,以及计算复杂度等比较研究了各种方法的性能.     

基于经验模态分解的HHT变换解析洪水频域特性

依据经验模态分解的希尔伯特黄变换方法,解析洪水过程的频域特性.以武江流域为研究对象,选取6场洪水过程进行分析.结果表明6场洪水在整个洪水过程中,洪水时间序列的能量主要集中在0.1 Hz以内.洪水时间序列具有多能量组分的特点.EMD分解出的分量具有较清晰的物理意义和自适应性;由于采用三次样条插值来获得信号的瞬时平均值,导致Hilbert-Huang变换得到的结果会出现端点飞翼现象.     

基于希尔伯特-黄变换和EMD消噪的电压闪变信号检测

针对日渐增多的电压闪变现象,提出了基于希尔伯特-黄变换(HHT)与EMD消噪的电压闪变检测新方法.首先采用希尔伯特-黄变换(HHT)提取电压闪变信号的包络,然后利用经验模态分解(EMD)消除包络信号中的噪声,最后采用经验模态分解(EMD)对消噪后包络信号进行分解,提取调幅波的特征信息.仿真的结果表明,该方法能够准确检测出非平稳电压闪变信号的时间、幅值、频率,对不同形式的电压闪变有着良好的适应性.     

基于HHT信号处理方法的水轮发电机组低频压力脉动信号的特征提取

基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法能够较好地分析非平稳和非线性的信号.提出了基于Pascal程序设计语言的HHT算法的程序实现方法.通过对某水轮发电机组水导轴承的振动信号进行分析发现,EMD方法等够有效地分离出低频压力脉动信号中的各个单一模态的振动分量,分解出来的各振动分量具有物理意义.Hilbert谱相比于传统的时频谱具有更好的时频分辨率,且具有自适应的信号处理能力.     

HHT方法在结构模态参数识别中的改进

在Hilbert-Huang变换(HHT)的基础上,采用ChebyshevⅠ类带通滤波器对测量响应进行滤波,使得经EMD分解得到的固有模态函数(IMF)包含所有需要的模态,解决了模态混淆问题;采用去端点法预处理模态响应的相位和幅值,进行线性最小二乘法拟合,解决了端点效应问题;并推导了如何利用HHT识别比例阻尼结构体系的...     

一种基于改进EMD的风机振动信号异常检测方法

针对基于Empirical Mode Decomposition(EMD)的风机振动信号异常检测中噪声污染、CSI拟合包络线导致的过冲问题,端点效应引发的端点飞翼现象三点问题,提出了一种改进的EMD算法.该算法首先引进小波方法对原始数据进行降噪处理,再用边界特征尺度匹配方法对原始信号两端进行端点延拓处理,降低端点效应,同时结合3次Hermite插值拟合法的良好柔性来拟合包络线,以获得均值曲线.实验表明,利用该改进的EMD方法得到矿井风机振动边际谱,能清晰地得出风机振动信号特性,消除了过冲的影响,对端点效应也有了明显改善,提高了风机异常检测的准确率.     

斜率匹配波形延拓法抑制EMD端点效应

提出一种抑制EMD端点效应的新方法——斜率匹配波形延拓法。该方法充分考虑了信号边缘处的变化趋势以及信号的内部特征,以信号端点处曲线的斜率作为参考,从信号内部寻找斜率最接近的子波进行匹配,根据匹配子波及其前后波形对信号端点进行波形延拓。仿真和实测信号的分析结果表明,该方法能够有效地抑制端点效应。