基于经验模态分解的斜拉桥拉索索力异常检测研究

本研究较深入地分析了索力异常检测方法不能完全减少干扰而提高索力异常检测准确性等方面的一些具体问题,结合沈抚新区和平桥斜拉索桥梁监测系统应用于检测索力数据的案例,基于经验模态分解法检测该桥梁的异常索力情况,同时对索力信号进行分解计算,结合相关检测数据去除对产生干扰而增大波动幅度异常的模态函数项,再综合索力检测结果数据及模拟产生异常情况的相关数据得到最优模态函数,用于对阶数进行计算及对阈值异常情况的判断,经分析研究相关结果后而形成对索力异常情况进行检测的一种有效方法。结果表面,经验模态分解法能够提高检测异常点的准确性,具有较强的抗干扰能力,识别索力异常可达到较高的精度,符合实际应用,并对该方法进一步证实其有效性。

基于经验模态分解和改进小波软阈值降噪法的电站信号降噪研究

在对电站各类信号进行故障诊断时,由于其所处的复杂工作环境,采集设备得到的信号中经常包含背景中强噪声干扰,导致在后续信号关键特征的识别和处理时会出现较大困难。为降低噪声的影响,本文将经验模态分解与改进小波软阈值降噪法相结合进行电站信号的处理并进行了方法有效性验证。该方法的主要流程如下:首先,将信号进行经验模态分解,分离出若干个本征模态分量和残差。其次,对其与原始信号进行互相关分析,识别有用信号主导的分量和噪声主导的分量,并将噪声信号主导的分量进行改进小波软阈值降噪法处理后,将其与有用信号分量和残差进行重构。最后,将经验模态分解和改进小波软阈值降噪法降噪处理后的信号与传统只采用小波阈值降噪法处理后的信号进行评价,结果表明本文方法的信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更高、平滑度更好,可有效消除背景噪声的影响。

基于改进经验模态分解的泄漏电流去噪方法

为了有效地监测金属氧化物避雷器的绝缘工况,提出一种基于改进经验模态分解的泄漏电流去噪方法。首先,依据泄漏电流波形和幅值的综合相似度对信号端点进行延拓以抑制端点效应,进而根据本征模态函数的平滑度和相关性的综合指标重构无噪声干扰的泄漏电流信号;然后,通过坐标下降法对权重参数进行动态修正和更新,保证重构信号的合理性和准确性;最后,通过仿真和实验验证所提方法可以有效去除泄漏电流信号中的噪声干扰,且能判定出异常监测值,符合工程的实际要求。

基于经验模态分解的管道预警系统信号多尺度混沌特性分析方法

提出了一种用于油气管道安全预警系统的检测信号多尺度混沌特性分析的新方法。该预警系统基于Mach-Zehnder光纤干涉仪原理,沿管道同沟敷设一条光缆,利用其中的三条单膜光纤构成分布式微振动测试传感器,实时检测管道沿途发生的泄漏及其他异常事件。多尺度混沌特性分析方法是利用经验模态分解(EMD)方法对典型的异常事件振动信号进行分解,再分别对分解得到的固有模态(IMF)分量进行混沌特性分析,计算出不同尺度下的关联维数。该方法可更清晰地描述检测信号在不同尺度下的混沌特性。利用现场试验得到的信号对该方法进行验证的结果表明,利用多尺度混沌特性分析方法更容易有效地区分几种典型异常事件。

声测法和经验模态分解在轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于声测法、经验模态分解(EMD)和包络谱分析的轴承故障诊断新方法。声测法是轴承故障诊断最有效方法之一,但在获得的声测信号中含有大量噪声,严重影响了信号处理的结果。采用EMD可以有效地实现对信号的处理,大大地提高信噪比。EMD是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,通过选取表征轴承故障的IMF分量进行包络谱分析,可提取轴承故障信号的特征。实验结果表明该方法能有效地诊断轴承故障。

基于经验模态分解和正弦波参数法的介损角测量算法

将基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的新型时空滤波方法应用于介损角的测量中。利用EMD对强噪声背景下的采样信号进行分解,根据所得到的固有模态分量的频谱特性进行选择性滤波,提取其基波分量,并结合正弦波参数法计算介损角。探讨了系统频率变化和介损角变化对测量真实值的影响。仿真结果表明该方法可明显减小计算误差,对提高数字化测量δ的精确性具有实际意义。

结合经验模态分解能量总量法的断路器振动信号特征向量提取

为了检测出断路器的机械结构故障类型,本文分析了断路器机械振动信号的特性,提出基于经验模态分解(EMD)能量总量法与支持向量机(SVM)理论相结合的中压断路器振动信号的特征向量提取和故障分类的分析方法。首先将断路器的振动信号进行经验模态分解,得到所需要的内禀模态函数(IMF),通过离散采样点求能量总量的方法求出包含主要故障特征信息的各个内禀模态函数分量的能量总量。利用IMF分量能量总量作为特征向量,并以此作为支持向量机输入,将测试样本信号的故障特征向量输入训练好的SVM,并对SVM及核函数参数进行遗传算法优化,采用"二叉树分类"支持向量机分类机制进行故障分类。经实验分析该方法能很好地识别出振动信号的差别及故障类型。

经验模态分解法在测井层序界面识别中的应用

经验模态分解即EMD(Empirical Mode Decomposition)方法可以通过提取局部均值曲线,将复杂信号分解为一系列分量函数,很好地处理非平稳、非线性信号。针对地区优选多个反映地质构造和岩性的灵敏指标进行组合,再对组合指标进行EMD分解,研究分解后固有模态函数的相关性及物理意义,可以很好地划分地层和识别旋回,为测井层序界面识别提供了一种有效的信号处理手段。

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.

基于经验模态分解的冲击脉冲法研究

提出基于经验模态分解的冲击脉冲法,带通滤波后,进一步采用经验模态分解方法自适应滤波提取故障轴承振动信号中的调制信息,最后应用Hilbert变换解析出故障频率。仿真信号和实验验证结果表明,与仅仅采用带通滤波器滤波比较,该方法更能突出故障频率成分,避免误诊断。

环境激励下基于经验模式分解的结构模态参数识别方法

识别结构模态参数是结构健康监测和振动控制等研究及工程实践中的一个重要环节,同时也是前提和难点所在。提出基于经验模式分解(EMD)的环境激励结构模态参数识别的STD法、复指数法与ARMA法。3种方法采用EMD将结构环境振动响应原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),使每一个基本模式分量仅为结构的某一阶固有模态,采用相关系数法结合频谱分析挑选出真实IMF,进而分别用STD法、复指数法与ARMA法进行模态参数识别。四层钢框架模型环境振动试验分析结果表明,3种方法能有效地避免结构各阶模态之间的相互影响,能够更清晰更方便得到结构模态参数。采用基于奇异值差分谱进行去噪处理,使得识别结果更加准确。

基于经验模态分解法的区域品牌价值评估及发展趋势预测

在引入GDP贡献率(g)的基础上,提出基于区域CPI与区域GDP净增速的区域品牌发展价值评估模型,进而采用经验模态分解法提取区域品牌发展趋势指数,进而构建区域品牌发展趋势预测模型,最后,以昆明市区域品牌红云红河为例,对模型的有效性、准确性进行了检验。检验结果表明:发展趋势满足对数二阶自回归模型,准确有效、可靠性高;通过该模型的建立使企业能够相对准确地把握昆明市区域品牌红云红河的未来发展趋势,为政府制定相关品牌发展战略提供一定参考。

基于经验模态分解和模型缩聚的动力响应重构方法研究

大型工程结构自由度数量巨大,采用现有基于全局有限元模型的时域方法重构此类结构动力响应效率低、计算难度大,因此,提出一种结合经验模态分解和模型缩聚的动力响应重构方法。基于模态综合法,将有限元全模型适当划分为多个子结构,通过坐标转换,得到自由度数目更少的超单元模型,结合带有间歇准则的经验模态分解法进行重构。由于该方法无需考虑各子结构边界条件,有效地降低了有限元模型相关物理参数矩阵的维度,较大地提高了响应重构的计算效率,更适用于大型复杂工程结构的动力响应重构。结合悬臂梁数值模拟算例,验证了该重构方法的高效性,并研究了噪声及主模态数量对重构效果的影响。结果表明,提高噪声水平对重构精度有一定影响,且主模态数量对重构精度影响不大。

经验模态分解(EMD)中边界处理的新方法

在深入研究和分析希尔伯特-黄变换(HHT)方法的基础上,对信号提出了半周期半对称延拓算法,并以此来处理经验模态分解中存在的边界误差问题.通过信号模拟试验,并与EMD方法的结果作比较,检验了该方法的有效性和精度.

基于混合多变量经验模态分解和极限学习机的非平稳过程预测

传感器布置不足和传感器数据缺失是风压实测研究中需要解决的重要问题,风压的空间预测可以恢复缺失数据和拓展风压空间信息,帮助建立结构表面的风压分布.为此提出一种基于多变量经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的空间预测算法.采用MEMD分解非平稳信号,得到多组模态数目相同且频率匹配的固有模态函数和余项.对分解得到的数据按频率进行重组,作为输入数据,用ELM进行学习和预测.采用基于自回归滑动平均的模拟风速数据和实测非平稳风压数据来验证算法的有效性和精确度,同时引入基于径向基核函数的最小二乘支持向量机(RBF-LSSVM)和ELM方法作为对比.试验结果表明,MEMD-ELM方法的预测结果误差更小,与真实值更为接近.MEMD的多变量同时分解可以保留数据间的相关性,从而在非平稳过程空间预测时达到更好的效果,是一种稳定而有效的多变量预测方法.

基于经验模态分解的舰船液位测量方法研究

介绍了经验模态分解理论,及基于经验模态分解的液面高度测量分析方法。用经验模态分解法对采集到的多组不同海域液位波动信号进行分析处理,去除信号中各瞬时频率成分,提取信号的平均趋势。计算液位高度并与实际液位比较,验证了该方法的准确性、可行性。

经验模态分解与EOSA方法的滚动轴承故障诊断

提出了一种利用经验模态分解(EMD)与Teager能量算子解调算法(EOSA)相结合的滚动轴承故障诊断方法;故障轴承振动信号往往是多分量AM-FM信号,首先对滚动轴承内圈故障调制信号进行EMD分解,得到若干个不同特征时间尺度的内禀模态信号(IMF),然后利用Teager能量算子解调法计算各个内禀模态信号的瞬时幅值,对主要内禀模态信号的瞬时幅值包络谱进行分析,可提取轴承故障信号特征信息;实验分析结果表明,利用经验模态分解与EOSA相结合的方法,可有效提取6205-2RS型深沟球滚动轴承的内圈特征频率fi=162.2Hz及其倍频。

基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵退化特征提取方法

针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。其次,求取各个分量与原始信号的相关性,选取相关性较高的前几个分量作为有效分量并求其模糊熵,实现液压泵的退化特征提取,形成特征向量。最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例,使用基于变量预测模型的模式识别方法对提取的特征向量进行验证。实验结果表明,该液压泵退化特征提取方法具有较高的精度,使退化状态识别的准确率提高到了100%。

基于测井资料的经验模态分解法的沉积旋回界面划分

沉积旋回是沉积事件的周期性重复,具有成因联系的地层序列是一定时间序列内各种沉积时间的物质记录。测井数据能够连续的反映所测地层的特征,由旋回导致的物质变化在测井频率域特征上表现较为明显。经验模态分解法(EMD)可以把测井信号分解在不同的频带内,得到不同频带的固有模态函数(IMF),通过各级IMF的频谱分析,建立不同级次的旋回周期与IMF阶数的关系,确定IMF阶数对应的不同级次的沉积旋回周期,将其与地质上划分的各级旋回界面建立对应关系。实例结果表明,通过各级IMF的频谱分析,较好地确定了不同级次旋回周期与IMF阶数的关系,并与不同级别的沉积旋回的界面相对应。

基于EEMD-BPF的工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号提取方法

工业机器人铣扩孔作为一种精细扩孔方法,旨在消除孔内外缺陷,改善机器人的制孔精度。但由于机器人的刚度缺陷,加工过程易出现与本体固有特性相关的模态耦合颤振。针对工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号有效提取的问题,文章提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和带通滤波(band-pass filter,BPF)的颤振信号提取方法。通过EEMD对加工信号的预处理确定出以耦合颤振频率为主激振频率的本征模态,利用单边趋势判别法改善EEMD中极值计算的效率。通过选取能量熵值比和相关系数为特征并结合BPF提取本征模态中的颤振信息,重构模态耦合颤振信号。实验表明,EEMD较经验模态分解EMD有一定的模态混叠抑制作用。主轴转速1 800 r/min、径向切削厚度0.6 mm下的实验结果显示,EEMD-BPF较EMD-BPF超前0.31 s识别出颤振。