改进的EEMD算法及其在多相流检测中的应用

针对低信噪比下EEMD法在分解过程中产生模态混叠导致滤波效果变差的问题,提出了一种改进的EEMD滤波方法。该方法首先设计最优带通滤波器,滤除信号中的脉冲干扰,再将滤波后的信号进行EEMD分解,然后采用SG滤波器对筛选的IMF再进行滤波,最后对滤波后IMF进行重构。最后将改进的EEMD法和EEMD法分别用于多相流测量信号滤波及含水率测量,结果表明,改进的EEMD法与EEMD法相比,信噪比提高了约2~3 dB,滤波效果更好;含水率平均测量精度提高了约3%,测量误差更小。

基于改进的EEMD方法与GA-SVM的液压系统泄漏故障诊断

液压系统不同程度泄漏故障发生原因多样,特征十分相似,难以正确诊断。针对此问题,提出了改进的EEMD方法与GA-SVM结合的液压系统泄漏故障诊断方法。首先,在EEMD方法的基础上提出改进,抑制模态混叠和端点效应对振动信号分解的影响,保证信号分解的真实性。运用改进的EEMD方法将液压振动信号分解成若干个IMF分量,计算各IMF分量能量并归一化处理提取振动信号特征向量。然后运用遗传算法对SVM进行参数优化,将提取到的特征向量输入优化后SVM分类诊断,判断液压系统泄漏故障类型和严重程度。实验结果表明,该方法能够有效地应用于液压系统泄漏故障诊断。

改进的EEMD模型在英那河水库年径流预测中的应用分析

采用改进的经验集合模态分解EEMD模型,以大连英那河水库为实例,探讨改进前后模型对水库年径流预测的适用性。结果表明:改进模型可解决传统EEMD模型样本插值端点效应明显的局限,改进后模型在水库年径流预测的相对误差均值可从25.7%降低到16.2%,改进的EEMD模型可用于水库中长期来水预测。

改进EEMD高速列车隧道交会横向振动研究

高速列车隧道交会时形成巨大的冲击压力,对列车横向振动产生巨大影响,同时,其横向振动也受轨道不平顺的影响。针对现有的经验模态分解(EMD)降噪过程中存在端点效应和模态混叠现象,提出一种改进的集合经验模态分解(IEEMD),并运用仿真信号验证该方法的有效性。对实测横向振动信号进行IEEDM分解,并结合相关性系数提取出气动载荷引起的横向振动;进一步分析轨道不平顺、气动载荷以及它们共同作用对列车横向振动的影响。研究结果表明:相比于轨道不平顺,气动载荷是引起横向振动的主要原因。

形态滤波与平移不变量小波增强EEMD的故障诊断方法

针对集成经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)在轴承故障特征提取中的问题,提出一种混合故障诊断方法。首先,将"形态滤波-平移不变量小波"作为EEMD的前置滤波器,实现对原始信号中窄带脉冲和随机噪声干扰的有效消除;其次,针对本征模式分量(Intrinsic mode functions,IMFs)中真实分量的选取问题,提出一种轴承振动信号EEMD分解的筛选规则,即计算各IMFs和原信号的自相关函数并作归一化处理,然后计算各IMFs自相关函数和原信号自相关函数的相关系数,以最大相关系数的一半作为阈值剔除虚假的IMFs,与此同时保留第1和第2阶IMFs,从而实现对EEMD的改进。仿真和实验轴承故障诊断研究表明了该方法的有效性,方法的优点在于:将"形态滤波-平移不变量小波"作为集成经验模式分解的前置滤波器,可有效去除故障轴承振动信号中的窄带脉冲和随机噪声干扰;本文的筛选规则可有效选取去噪信号EEMD分解后的IMFs中真实分量,从而可靠地获取故障特征频率。本研究为轴承故障诊断提供了一种新的手段。

基于改进的集成经验模态分解法的润滑油磨粒检测研究

为了提高油液磨粒检测问题的准确率,本文提出了改进的集成经验模态分解方法,其能够将带有噪声干扰的传感器输出信号分解为多个有真实物理意义的固有模态函数,分离出有效输出信号与噪声干扰,同时探究了改进的集成经验模态分解方法的参数值,实现了其超参数的自适应设定;然后确立了磨粒半径与分离出的有效信号的波峰值、波谷值、峰峰值等特征值的数学模型,之后采用多项式拟合方法拟合出磨粒半径与这些特征值的模型曲线,分析获取了磨粒的尺寸、数量、磁性等信息,并通过实验验证了拟合曲线的准确性。

利用GRACE研究我国四大流域陆地水储量循环周期

利用改进的EEMD方法对我国四大流域GRACE水储量时序进行分解,得到不同频率的信号分量。结果表明,流域水储量变化信号具有多种周期特性,长江、黄河、淮河和珠江流域的水储量变化序列中分别存在3.05a、2.37a、2.37a和2.13a的水循环周期。