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广义经验模态分解性能分析与应用
被引量:
12
1
作者
郑近德
程军圣
+1 位作者
曾鸣
罗颂荣
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期123-128,155,共7页
针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的均值曲线采用三次样条拟合而容易引起包络过冲和不足等缺陷,相关学者提出了许多改进均值曲线的变种EMD方法,取得了一定的效果。广义经验模态分解(Generalized EMD,GEMD)方法综合...
针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的均值曲线采用三次样条拟合而容易引起包络过冲和不足等缺陷,相关学者提出了许多改进均值曲线的变种EMD方法,取得了一定的效果。广义经验模态分解(Generalized EMD,GEMD)方法综合了多种改进EMD方法,通过定义不同的均值曲线对信号进行逐阶筛分,从得到的每一阶分量中选取最优作为最终的广义内禀模态函数(Generalized Intrinsic Mode Function,GIMF),由于每一阶的GIMF分量都是最优的,因此相较于EMD等单一均值曲线筛分方法,GEMD分解结果也是最优的。论文对GIMF分量准则进行了改进以及对GEMD性能进行了分析,并将GEMD应用于仿真和实测信号的分析,结论表明GEMD分解是完备的和正交的,有比EMD更强的分解能力,而且适合机械振动信号的处理和故障诊断。
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关键词
经验
模态
分解
广义经验模态分解
局部特征尺度
分解
分解
能力
故障诊断
下载PDF
职称材料
改进的希尔伯特-黄变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量:
51
2
作者
郑近德
程军圣
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期138-145,共8页
希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种优秀的时频分析方法,包含经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)两部分,通过EMD对信号进行分解,再对得到的内禀模态函数(Intrinsic m...
希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种优秀的时频分析方法,包含经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)两部分,通过EMD对信号进行分解,再对得到的内禀模态函数(Intrinsic mode function,IMF)进行HT解调。针对EMD存在的包络误差,模态混淆,端点效应以及HT易产生负频率等缺陷,提出一种改进的HHT方法(Improved HHT,IHHT),IHHT包括广义经验模态分解(Generalized EMD,GEMD)和改进的直接正交(Improved direct quadrature,IDQ)解调,GEMD通过定义多种均值曲线,从得到的多个IMF中选择最优分量,从而保证了每阶分量的优越性;再采用改进的经验调幅调频分解和IDQ方法对信号进行解调,提高了分解和解调的精确性、抑制了端点效应的产生。将提出的方法应用于滚动轴承故障诊断,分析结果表明IHHT是一种有效的信号处理方法。
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关键词
广义经验模态分解
希尔伯特黄变换
瞬时频率
滚动轴承
故障诊断
下载PDF
职称材料
题名
广义经验模态分解性能分析与应用
被引量:
12
1
作者
郑近德
程军圣
曾鸣
罗颂荣
机构
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期123-128,155,共7页
基金
国家自然科学基金(51175158
51075131)
+2 种基金
湖南省自然科学基金(11JJ2026)
湖南省研究生科研创新项目资助(CX2013B144)
湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金资助项目(201202)
文摘
针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的均值曲线采用三次样条拟合而容易引起包络过冲和不足等缺陷,相关学者提出了许多改进均值曲线的变种EMD方法,取得了一定的效果。广义经验模态分解(Generalized EMD,GEMD)方法综合了多种改进EMD方法,通过定义不同的均值曲线对信号进行逐阶筛分,从得到的每一阶分量中选取最优作为最终的广义内禀模态函数(Generalized Intrinsic Mode Function,GIMF),由于每一阶的GIMF分量都是最优的,因此相较于EMD等单一均值曲线筛分方法,GEMD分解结果也是最优的。论文对GIMF分量准则进行了改进以及对GEMD性能进行了分析,并将GEMD应用于仿真和实测信号的分析,结论表明GEMD分解是完备的和正交的,有比EMD更强的分解能力,而且适合机械振动信号的处理和故障诊断。
关键词
经验
模态
分解
广义经验模态分解
局部特征尺度
分解
分解
能力
故障诊断
Keywords
EMD
GEMD
local characteristic-scale decomposition
capacity of decomposition
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
改进的希尔伯特-黄变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用
被引量:
51
2
作者
郑近德
程军圣
机构
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期138-145,共8页
基金
重庆市科委自然科学基金计划(CSTC2012JJA40024)
国家高技术研究发展计划(863计划
2012AA040107)资助项目
文摘
希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种优秀的时频分析方法,包含经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)两部分,通过EMD对信号进行分解,再对得到的内禀模态函数(Intrinsic mode function,IMF)进行HT解调。针对EMD存在的包络误差,模态混淆,端点效应以及HT易产生负频率等缺陷,提出一种改进的HHT方法(Improved HHT,IHHT),IHHT包括广义经验模态分解(Generalized EMD,GEMD)和改进的直接正交(Improved direct quadrature,IDQ)解调,GEMD通过定义多种均值曲线,从得到的多个IMF中选择最优分量,从而保证了每阶分量的优越性;再采用改进的经验调幅调频分解和IDQ方法对信号进行解调,提高了分解和解调的精确性、抑制了端点效应的产生。将提出的方法应用于滚动轴承故障诊断,分析结果表明IHHT是一种有效的信号处理方法。
关键词
广义经验模态分解
希尔伯特黄变换
瞬时频率
滚动轴承
故障诊断
Keywords
generalized empirical mode decomposition (GEMD)
Hilbert-Huang transform
instantaneous frequency
rolling bearing~ fault diagnosis
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
广义经验模态分解性能分析与应用
郑近德
程军圣
曾鸣
罗颂荣
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015
12
下载PDF
职称材料
2
改进的希尔伯特-黄变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用
郑近德
程军圣
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
51
下载PDF
职称材料
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