基于总体平均经验模态分解的主动噪声控制系统研究

为了提高宽窄带混合噪声的消噪效果,本文提出一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的主动噪声控制(Active noise control,ANC)系统,利用实时EEMD算法逐段将混合噪声分解成若干个固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMF)分量.因为这些IMF分量的频带各不相同,所以实现了混合噪声中宽带分量和窄带分量的有效分离,独立进行ANC处理后成功解决了处理混合噪声时带来的"火花"现象,而且避免了传统混合ANC(Hybrid ANC,HANC)系统中频率失调的影响.EEMD算法也是对混合噪声的平稳化处理过程,因此当混合噪声中出现非平稳变化时,本文提出的系统也能保持较好的系统稳定性.通过不同噪声环境下进行仿真分析,提出的ANC系统比HANC系统具有更好的系统稳定性和更小的稳态误差.

基于总体平均经验模态分解残差的故障诊断方法

为了提高化工过程故障诊断的效率,基于残差对故障状态具有敏感性以及经验模态分解(EMD)无需建模仅依据输入输出数据分析的优势,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)残差进行故障诊断的新方法。基于历史数据的6σ控制图,确定残差的故障诊断控制限。利用在线实时数据采用贝叶斯信息准则在线确定EEMD的移动窗口。基于移动窗口的采样数据,在线获得EEMD残差最大值的变化,结合相应的故障诊断控制限在线诊断故障并确定故障发生时间及原因。该文方法与传统的希尔伯特谱分析方法相比,具有可在线诊断故障的优势,提高了故障诊断的准确率。将该文方法用于田纳西-伊士曼(TE)过程的故障在线诊断,验证了其有效性。

基于总体平均经验模态分解的语音增强算法研究

总体平均经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但添加的白噪声不能被完全中和,对所有本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function)分量进行集成平均等增加了计算工作量。基于EEMD和结合小波阈值去噪思想,提出改进的EEMD方法。首先对原始信号进行EEMD分解,得到一系列IMF分量;其次对筛选后的每个IMF计算噪声强度;然后采用小波启发式阈值估计噪声并计算阈值;最后以软阈值的方式滤除每个IMF中噪声并重构信号还原出增强的语音。通过分析仿真信号和实测信号,结果表明:该算法对带噪语音有很好的滤波效果,与其他同类算法相比提高信噪比2~4 d B。

基于总体平均经验模态分解和一步式字典学习联合去噪的语音端点检测算法

针对复杂环境下语音端点检测准确率低且检测耗时过长的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和一步式字典学习(one-stage dictionary learning,OS-DL)联合去噪的语音端点检测算法。首先利用EEMD算法对输入语音进行分解得到本征模式分量(intrinsic mode function,IMF),然后使用OS-DL算法分别对纯净语音信号与噪声信号进行训练,得到纯净语音信号和噪声信号的幅度谱字典,进而对幅度谱进行稀疏表示,利用得到的系数矩阵重新构建出语音信号频谱,将重构出的语音信号频谱经过傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号,最后对降噪后的语音信号利用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明,该算法在复杂环境信噪比低于-10 dB情况下检测准确率仍可达到85%以上,且平均检测时间缩短至传统端点检测算法的1/3。

基于总体平均经验模态分解的局部场电位相位同步信息编码研究

局部场电位的相位特征是表达外界刺激信息的重要度量,对神经信息的传递与表达具有重要作用。以Long Evans大鼠为实验对象,以12个朝向的全屏光栅作为刺激图像,用多通道微电极阵列信号采集系统获取局部场电位信号。采用总体平均经验模态分解的方法获取局部场电位的不同分量,通过Hilbert提取不同分量的瞬时相位,用相位锁定值来进行相位同步分析。结果发现局部场电位采用总体平均经验模态分解后,主频带范围在40 Hz^100 Hz之间的第三固有模态分量具有最佳的朝向选择性,且编码精度和稳定性均优于经验模态分解和γ频带提取的结果。

一种基于总体平均经验模态分解的线谱提取方法

为有效提取目标辐射噪声线谱,采用了一种基于集成经验模态分解(EEMD)的自适应线谱及连续谱提取方法。对舰船辐射噪声频谱进行集成经验模态分解,然后选取合适的IMF进行线谱的提取,使用余量和剩余的IMF进行连续谱的准确估计。通过对舰船辐射噪声仿真信号分析,该方法能有效地提取舰船辐射噪声的线谱,与小波分析方法进行对比分析后表明,EEMD对信号的分析比小波分析有一定的优越性,而且因EEMD能够突出信号局部特征,对线谱能量有一定的增益。

总体平均经验模式分解与1．5维谱方法的研究

针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障.

云平台下并行总体经验模态分解局部放电信号去噪方法

信号去噪是对输变电设备进行在线监测和诊断时首要解决的问题。鉴于总体经验模态分解(EEMD)方法对局部放电信号进行去噪的优势,设计了基于Map Reduce模型的并行化EEMD算法(MR-EEMD),利用云平台提高算法的计算效率。在对分段包络线进行重构时,针对矩形窗的固有缺陷,提出了基于局部平稳度的自适应分段包络线重构算法(LF-ASER)进行分段边界的补偿处理,使重构的包络线误差减小到给定阈值范围内。实验结果表明MR-EEMD算法相对于EEMD性能提升显著,适合处理变压器的局部放电等高采样率信号,同时保持了EEMD去噪效果,并获得较高的可扩展性和加速比。

自适应总体平均经验模式分解及其在行星齿轮箱故障检测中的应用

总体平均经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)是针对经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)存在的模式混淆问题而提出的,对分解信号加入高斯白噪声,改善信号的极值点分布,经过多次平均,从而达到减小模式混淆的目的。然而,EEMD分解效果取决于添加噪声的幅值、筛选次数等参数的选择。目前的研究通常是人为选择这些参数,具有较大的盲目性和主观性,因此分解结果差强人意。为了解决以上问题,提出一种新的自适应总体平均经验模式分解方法。该方法基于EMD的滤波特性,在提取本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)的过程中自适应改变加入噪声的幅值,并对每个IMF自动选择不同的筛选次数,可以更好地削弱模式混淆。通过仿真试验验证了该方法的有效性,并将该方法应用于行星轮故障检测中,取得了比EEMD更好的故障检测结果。

基于总体经验模态分解的多类特征的运动想象脑电识别方法研究

人的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)复杂且具有非线性及非平稳性的特点使其不易分析处理,其识别效果也依赖于数据集的不同,而表现不稳定.本文中应用的总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)是一种具有强自适应性的信号处理方法,其在时频域展现的良好分辨率特别适合脑电识别任务处理.本文提出利用EEMD分解后得到的较具影响能力的固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),利用希尔伯特变换提取边际谱(Marginal spectrum,MS)及瞬时能谱(Instantaneous energy spectrum,IES)时频特征,同时通过加窗的方法提取非线性动力学特征近似熵特征,利用线性判别分类器(Linear discriminant analysis,LDA)作为分类器,实验结果得出,对于被试S2和被试S3可达到识别率分别为79.60%和87.77%,实验中9名被试的平均识别率为82.74%,得到平均识别率也高于近期使用相同数据集文献的其他方法.

基于总体平均经验模式分解近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法

针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。

运用总体经验模态分解的疲劳信号降噪方法

将总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)用于疲劳应变信号降噪,并与小波变换(wavelet transform,简称WT)方法进行了对比。提出了基于EEMD方法的疲劳应变信号降噪计算步骤,并分别用于模拟信号、试验数据和实测资料的降噪处理。讨论了EEMD计算参数对降噪效果的影响,给出了计算参数的选取原则。结果表明,EEMD方法可以较好地降低疲劳信号的噪声,提高应力循环次数统计的准确度,具有自适应的特点。

一种基于小波预处理的改进总体经验模态分解方法

总体经验模态分解(EEMD)是一种基于多次经验模态分解(EMD)的信号分解方法,能够有效解决EMD方法中存在的模态混.叠问题,使得分解出来的分量更具有实际物理意义,但随之带来的问题是整个分解时间大大延长,这正是由于多次EMD分解造成的;为了能够同时提高EEMD方法的分解效率,提出了一种基于小波预处理的EEMD算法;通过实验结果可以发现改进后的EEMD算法在原始EEMD算法的基础上,分解效率平均提高了大约10.95%,得到的有效分量与原始信号的相关度也提高了大约8.68%;这就说明较原有EEMD算法相比,改进后的EEMD算法不仅能够提高信号分解速度,而且能够更为有效地提取出原始信号中的特征分量。

改进的自适应噪声总体集合经验模态分解在光谱信号去噪中的应用

针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先,将自适应噪声的总体集合经验模态分解方法引入近红外光谱去噪过程,介绍了经验模态分解、集合经验模态分解、互补集合经验模态分解及自适应噪声总体集合经验模态分解的基本原理及具体实现过程。然后,应用基于曲率和离散弗雷歇距离的自适应噪声总体集合经验模态分解改进算法对仿真信号和光谱信号进行去噪,并将其标准差和信噪比作为评价指标。实验结果表明:应用提出的方法得到的血糖浓度近红外光谱数据其标准差为0.179 4,信噪比为19.117 5dB,实现了信号与噪声的分离,改善了重构信号质量,具有良好的自适应性,可以有效识别并提取有用信息。

采用改进的集总平均经验模态分解法的内燃机气门拍击激励与燃烧激励分离的研究

提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实例,对一个4缸4冲程内燃机气缸盖罩的振动信号进行M-EEMD分解,并对分解得到的IMF分量进行时频分析。结果表明M-EEMD能够成功地将内燃机气门拍击引起的机械激励成分与燃烧激励成分分离。

移动平均和经验模态分解法在大坝位移分离中的应用

经验模态分解方法由于缺少数据预处理,分解结果具有冗余性、与自变量数量不能对应、模函数无法进行物理解释等问题,因此在经验模态分解前增加移动平均数据预处理过程,以减少原始数据量,保留趋势过程,并以某双曲拱坝位移分离为例,对比了经过数据预处理与未经数据预处理的经验模态分解结果。结果表明,预处理后位移序列趋势性不变,但数据量和分解模函数数量均有所减少;为了使分解得到的模函数与水位和温度的物理解释相吻合,选择合适的移动平均参数M,使模函数数量为2,避免了分解的冗余性。

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%。

基于总体经验模态分解的桥梁动态位移重构

针对微机电系统(micro-electro-mechanical-systems,简称MEMS)加速度传感器输出信号通过传统二次积分变换为位移信号时精度较低的问题,根据桥梁振动信号的特点,提出了一种基于总体经验模态分解和时域积分相结合的桥梁动态位移重构方法。通过桥梁模拟信号的仿真和振动测试台的验证,分析比较了4种桥梁动态位移重构方法。提出的方法可有效消除低频积分漂移和高频环境噪声对积分过程造成的影响,具有更好的自适应性和鲁棒性。通过在公路高架桥梁进行现场试验,验证了方法的有效性。

基于总体经验模态分解和连续均方误差的侵彻过载信号分析方法

侵彻过载是攻坚武器及相关研究的重要参量。针对实测弹载侵彻过载曲线分析处理方法开展了研究,提出采用总体经验模态分解(EEMD)结合连续均方误差(CMSE)理论获取弹体刚体过载信号的方法。通过EEMD获得测试信号的本征模态函数分量,再运用CMSE理论判别高频干扰与侵彻信号的分界点,对不含分界点分量的高频分量进行抛弃处理,将其余低频信号进行重构获得弹体刚体过载信号。积分结果表明,重构信号在有效去除高频干扰的同时,完整保留了侵彻过载中弹体刚体的加速度信号。此外,整个分析过程所具有的信号自驱动特性避免了不同弹靶工况下滤波频率选择困难。

基于波形平均的经验模态分解端点效应抑制方法

经验模态分解(EMD)作为一种非常灵活的自适应时频分析方法,已广泛用于旋转机械故障诊断中的振动信号分析。但是,经验模态分解存在两个问题:端点效应以及模态混叠。针对EMD中存在的端点效应问题,在积分延拓局部均值分解(IELMD)的基础上,提出了一种利用波形平均来改进IELMD的方法。该方法利用一组相似波形来代替最佳匹配波形与特征波形相匹配,通过对相似波形左边或右边波形取平均得到延拓波形,将其附加在原始信号左端或右端。仿真和应用结果表明,与IELMD方法相比,该方法能够更有效地抑制经验模态分解端点效应。