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基于IMF灵敏度分析的柴油机振动源影响规律
1
作者 杜宪峰 舒歌群 +2 位作者 卫海桥 梁兴雨 曹晓峰 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期1098-1104,共7页
为了确定柴油机供油参数对振动源的影响,提出了振动信号IMF分量灵敏度分析方法.结合试验手段与信号处理技术,在IMF分量灵敏度理论分析的基础上建立了IMF分量灵敏度分析流程及计算模型,并采用该模型对模拟仿真信号与缸盖振动信号进行了... 为了确定柴油机供油参数对振动源的影响,提出了振动信号IMF分量灵敏度分析方法.结合试验手段与信号处理技术,在IMF分量灵敏度理论分析的基础上建立了IMF分量灵敏度分析流程及计算模型,并采用该模型对模拟仿真信号与缸盖振动信号进行了计算分析.分析结果表明,模拟仿真信号验证了IMF分量灵敏度计算分析的有效性,同时,IMF分量的灵敏度分析能够有效识别与供油压力密切相关的振动源,从而实现了供油压力的合理选择,为柴油机振动控制提供了参考依据. 展开更多
关键词 灵敏度分析 imf分量 振动信号 供油参数 柴油机
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基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法 被引量：33
2
作者 王玉静 康守强 +3 位作者 张云 刘学 姜义成 Mikulovich V I 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期595-600,共6页
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,... 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。 展开更多
关键词 信号处理 状态识别 非平稳信号 集合经验模态分解(EEMD) 敏感固有模态函数(imf)
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改进的EMD方法在局部放电信号提取中的应用 被引量：8
3
作者 臧怀刚 李清志 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2014年第11期78-81,共4页
电力设备内部早期故障产生的局部放电信号很微弱,往往处于强大噪声的包围之中。为了从复杂环境中准确提取局部放电信号,提出应用改进的EMD方法进行局部放电特征信号的提取。首先,对放电信号进行EMD分解;其次,应用能量门限法对EMD分解得... 电力设备内部早期故障产生的局部放电信号很微弱,往往处于强大噪声的包围之中。为了从复杂环境中准确提取局部放电信号,提出应用改进的EMD方法进行局部放电特征信号的提取。首先,对放电信号进行EMD分解;其次,应用能量门限法对EMD分解得到的IMF进行筛选;再次,应用敏感固有模态函数选择法找出敏感IMF,并与局部放电特征信号进行对比。最后,应用结果表明了此方法的可行性与准确性。 展开更多
关键词 局部放电 经验模态分解 固有模态函数 能量门限 敏感固有模态函数
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基于改进的经验模态分解的滚动轴承故障诊断研究 被引量：4
4
作者 臧怀刚 李清志 +1 位作者 韩艳龙 王石云 《计量学报》 CSCD 北大核心 2013年第2期101-105,共5页
传统的时频分析方法不能有效地处理非平稳信号，经验模态分解（EMD）非常适合处理非平稳信号，但结果可能出现伪内禀模态函数（IMF）和不敏感内禀模态函数。针对EMD的不足，提出能量门限法和敏感IMF选择法相结合来识别真IMF和敏感IMF的... 传统的时频分析方法不能有效地处理非平稳信号，经验模态分解（EMD）非常适合处理非平稳信号，但结果可能出现伪内禀模态函数（IMF）和不敏感内禀模态函数。针对EMD的不足，提出能量门限法和敏感IMF选择法相结合来识别真IMF和敏感IMF的方法，对同时满足这两个条件的IMF作频谱变换，频谱图上可以清晰呈现故障特征信息。将改进后的EMD应用到滚动轴承故障诊断实例，证明了此方法的可行性和准确性。 展开更多
关键词 计量学 滚动轴承故障 经验模态分解 内禀模态函数 能量门限 敏感imf
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基于EMD和Hilbert包络谱的灵敏轴承缺陷特征分析 被引量：1
5
作者 梁兰兰 杨伯原 李建华 《轴承》 北大核心 2013年第2期48-52,共5页
为了分析灵敏轴承缺陷特征,提出了利用EMD和Hilbert包络谱组合的方法。首先对轴承摩擦力矩原始信号进行小波降噪处理以提高信噪比,然后用EMD方法进行分解,得到若干IMF分量,最后对相关系数大的IMF分量进行Hilbert包络谱分析。对灵敏轴承... 为了分析灵敏轴承缺陷特征,提出了利用EMD和Hilbert包络谱组合的方法。首先对轴承摩擦力矩原始信号进行小波降噪处理以提高信噪比,然后用EMD方法进行分解,得到若干IMF分量,最后对相关系数大的IMF分量进行Hilbert包络谱分析。对灵敏轴承外圈、内圈摩擦力矩信号的分析结果表明,这种组合方法能够有效地提取出灵敏轴承的制造缺陷特征。 展开更多
关键词 灵敏轴承 小波降噪 经验模态分解 内禀模态函数 Hilbert包络谱
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采用滑动平均多元多尺度色散熵的液压泵故障诊断方法 被引量：2
6
作者 宫建成 韩涛 +2 位作者 杨小强 刘武强 周付明 《陆军工程大学学报》 2023年第1期45-54,共10页
为了提高色散熵的信息提取能力,在兼顾计算效率和效果的前提下,引入多维嵌入重构理论,借鉴滑动平均的思想,更新了传统多尺度算法的粗粒化方式,提出了滑动平均多元多尺度色散熵(moving average multivariate multiscale dispersion entro... 为了提高色散熵的信息提取能力,在兼顾计算效率和效果的前提下,引入多维嵌入重构理论,借鉴滑动平均的思想,更新了传统多尺度算法的粗粒化方式,提出了滑动平均多元多尺度色散熵(moving average multivariate multiscale dispersion entropy,MA_mvMDE)用以提取液压泵故障特征。首先,利用均匀相位经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition,UPEMD)将振动信号分解为多个本征模态分量(intrinsic mode functions,IMF),再采用相关系数法筛选敏感分量,将包含大量故障信息的模态分量作为多通道数据计算其MA_mvMDE值来提取故障特征。接着,采用MCFS方法选择故障敏感特征实现降维。最后,通过随机森林分类器完成故障识别。采用液压泵故障振动数据验证了该方法能够准确诊断不同类型和不同程度的故障。 展开更多
关键词 均匀相位经验模态分解 滑动平均多元多尺度色散熵 敏感imf选择 故障诊断 液压泵
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