基于改进经验模态分解的直流串联电弧故障检测

针对直流系统中存在强噪声干扰时串联电弧故障检测准确度较低的问题,提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解和模糊k均值聚类相结合的直流串联电弧故障检测方法;首先运用改进自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解回路电流信号,得到多个本征模态函数;然后计算各本征模态函数的Hurst指数值以区分噪声分量和有用分量,将Hurst指数值大于0.5的有用分量进行重构;最后计算重构信号的峰峰值特征量和模糊熵特征量以构建特征向量作为模糊k均值聚类的输入,通过聚类中心的不同位置识别正常与故障状态。仿真与试验结果表明,所提出的方法区分系统正常与故障状态准确度为100%,区分系统干扰与故障状态准确度为93%,能有效识别直流串联电弧故障。

基于集合经验模态分解和排列熵的核电厂信号降噪研究

本文提出了一种基于集合经验模态分解和排列熵的电站信号降噪方法。该方法流程如下,首先,采用集合经验模态分解对电站典型实测信号进行了分解,获得对应的本征模态分量。其次,采用排列熵对本征模态分量进行混沌度的定量评价,从而实现实测信号中的有用信号和噪声信号的区分。对于后者,采用改进的小波软阈值降噪法进行降噪。最后,根据排列熵筛分后的有用信号和改进的小波软阈值降噪后的噪声信号进行重构,得到降噪后的信号。另外,本文也采用了主流的经验模态分解和局部均值分解对该信号进行了处理,并将分析结果进行对比。对比结果表明,基于本文所提方法得到的降噪后信号排列熵较小,表明降噪效果要优于以上两种方法。

基于经验模态分解的汽车发动机进/排气管道低噪声抑制法

为降低汽车发动机进/排气管道内的噪声,提高发动机的稳定性和使用寿命,提出基于经验模态分解的汽车发动机进/排气管道低噪声经验模态分解抑制法。分别计算了发动机排气基频噪声与多气缸进气噪声,得到了发动机进/排气的共振噪声。基于经验模态分解算法构造了发动机的噪声分量,通过计算其极大值与极小值的包络平均值,得到每一个噪声点相对于极值点的残余量,并将发动机的噪声信号分解为不同的单元分量。在噪声收敛系数以及噪声模态分解机制下,设计了发动机进排低噪声抑制算法。实验结果表明:该算法对噪声的抑制具有一定的效果;消声器数量越多,噪声的传递损失越大;在消声器的消声容积中,传递损失分别与扩张比和扩张式结构长度成正比;管道直径大于36 mm且管道长度为150 mm时,噪声抑制效果最好,而在发动机全功率运行时,需要保证管道直径小于32 mm且长度为150 mm。

基于阶次跟踪和经验模态分解的滚动轴承包络解调分析

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将计算阶次跟踪方法与经验模态分解技术相结合,提出一种研究旋转机械瞬态信号故障诊断的分析方法。首先对齿轮箱启动时测得的振动信号进行时域采样,再对时域信号进行等角度重采样,将其转化为角域准平稳信号,然后对角域里的信号进行经验模态分解得到多个固有模态函数分量,最后对包含轴承故障信息的高频固有模态分量进行包络解调分析。结果显示:阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的'频率模糊'现象,将非平稳信号转化为准平稳信号;经验模态分解方法能够提取包含故障信息的固有模态分量,将两种方法相结合是对传统频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景。

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。

调幅-调频信号的经验模态分解包络技术和模态混叠

经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性非平稳数据处理方法。包络技术和模态混叠问题是EMD研究的重要课题。将非线性非平稳信号定义为多成分调幅-调频(Amplitude modulation-frequency modulation,AM-FM)信号模型,而EMD分解的每一个固有模态函数为单一的AM-FM信号。通过研究单成分AM-FM信号的包络以及多成分AM-FM信号EMD分解引起的模态混叠问题,提出新的EMD包络条件,并给出新包络算法的数值计算方法。基于新条件包络算法,提出单成分AM-FM信号相位和瞬时频率的新估计算法。提出解决多成分AM-FM信号EMD分解的模态混叠问题的新方法,并通过几组仿真信号和一组实测的转子碰摩数据验证了方法的有效性。

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.

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。

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。

基于局部积分均值的经验模态分解改进算法

端点效应和模态混叠现象是经验模态分解算法应用中存在的主要问题。在介绍标准经验模态分解算法的基础上,阐述了基于局部积分均值经验模态分解算法的基本原理,提出自适应的端点局部积分均值拟合线的拟合方法。改进算法通过距离相关度函数在待分解信号内部寻找与端点处信号变化趋势相关度最高的一段波形,并用此段波形的局部积分均值拟合线来重新刻画端点处的局部积分均值拟合线,将修正后的局部积分均值拟合线应用于EMD算法筛选过程中。仿真实验结果表明,改进算法有效抑制了模态混叠和端点效应现象,提高了分解的精度和可靠性。

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.

经验模态分解结合包络谱LSSVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断问题,提出了经验模态分解(EMD)包络谱分析结合最小二乘支持向量机(LSSVM)方法用于滚动轴承的故障诊断;EMD具有自适应性,可以有效分析非平稳,非线性信号;利用EMD将轴承信号分解为由高频到低频的固有模态函数(IMF),选取前4个主要包含轴承故障频率的IMF函数进行包络谱分析,采用每个分量函数的特征频率和轴承的时域特征作为轴承故障的识别特征,结合LSSVM方法建立轴承故障诊断定性识别模型;结果表明:单独采用频率特征的LSSVM判别模型无法实现轴承故障的准确识别,其正确识别率仅为82.5%;采用频率特征结合时域特征的LSSVM模型可以实现轴承故障类型的100%准确识别;EMD包络谱分析结合模式识别的方法可以实现轴承故障类型的有效识别。

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。