总体平均经验模式分解与1．5维谱方法的研究 被引量：71

1

作者 陈略 訾艳阳 +1 位作者 何正嘉 成玮 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期94-98,共5页

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... 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. 展开更多

关键词 总体平均经验模式分解 1.5维谱 特征提取 齿轮裂纹故障

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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 被引量：45

2

作者 雷亚国 孔德同 +1 位作者 李乃鹏 林京 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期64-70,共7页

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... 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。 展开更多

关键词 自适应总体平均经验模式分解 行星齿轮箱 故障检测

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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 被引量：9

3

作者 张淑清 黄文静 +3 位作者 胡永涛 宿新爽 陆超 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第22期3048-3054,共7页

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... 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。 展开更多

关键词 轴承 故障诊断 总体平均经验模式分解 近似熵 混合粒子群神经网络

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基于经验模式分解和移动平均的金融时间序列分析 被引量：7

4

作者 毕星 王巍 《天津大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2010年第2期125-128,共4页

将经验模式分解理论应用于金融时间序列分析中,建立了一种新的基于经验模式分解和移动平均的综合分析模型。经验模式分解基于信号的局部特征时间尺度,能把复杂的信号分解为有限个基本模式分量之和,是一种完全在时域中进行的自适应分解,... 将经验模式分解理论应用于金融时间序列分析中,建立了一种新的基于经验模式分解和移动平均的综合分析模型。经验模式分解基于信号的局部特征时间尺度,能把复杂的信号分解为有限个基本模式分量之和,是一种完全在时域中进行的自适应分解,克服了小波等分解分析方法中的基函数选择问题,非常适用于非线性和非平稳过程的分析。股市分析实例表明,该模型能有效提高股市波动信号的信噪比,揭示股市价格的内在运动规律,增强分析结果的可靠性,在金融时间序列分析中具有很高的应用价值。 展开更多

关键词 经验模式分解 移动平均 金融时间序列 技术分析

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一种经验模式分解下的海杂波小目标检测方法 被引量：2

5

作者 朱雪瑗 杨勇虎 李颖 《电讯技术》 北大核心 2018年第3期251-256,共6页

利用海杂波有效探测海上小目标是目前雷达探测领域的热点问题,具有重要的应用价值。鉴于海杂波是一种非线性非平稳性的雷达回波信号,充分发挥整体平均经验模式分解的优势,将海杂波分解为若干个不同尺度的独立分量。通过研究发现有目标时... 利用海杂波有效探测海上小目标是目前雷达探测领域的热点问题,具有重要的应用价值。鉴于海杂波是一种非线性非平稳性的雷达回波信号,充分发挥整体平均经验模式分解的优势,将海杂波分解为若干个不同尺度的独立分量。通过研究发现有目标时,分解出的前5个分量与未分解前信号的相关系数明显减小,因此提出了一种新的海杂波背景下的目标检测方法。通过实测和模拟的海杂波数据进行训练和测试,研究结果表明,该方法能有效地实现海杂波下目标的探测,性能优于经典时域下、分数阶傅里叶变换域下以及平均经验模式分解后的广义Hurst指数的目标检测方法。 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像 小目标检测 海杂波 整体平均经验模式分解 相关系数

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基于混合经验模式分解的水轮机压力脉动分析 被引量：3

6

作者 蒲桂林 周建中 +2 位作者 李超顺 李静 肖剑 《水力发电》 北大核心 2013年第12期57-60,71,共5页

针对水轮机尾水管压力脉动信号的非平稳性以及经验模式分解(EMD)和集成平均经验模式分解(EEMD)的一些重要缺陷,以虚假分量识别和信号重构为基础,提出了一种混合经验模式分解方法。分别以仿真信号和某混流式水轮机尾水管压力脉动信号为例... 针对水轮机尾水管压力脉动信号的非平稳性以及经验模式分解(EMD)和集成平均经验模式分解(EEMD)的一些重要缺陷,以虚假分量识别和信号重构为基础,提出了一种混合经验模式分解方法。分别以仿真信号和某混流式水轮机尾水管压力脉动信号为例,验证了该方法相对于EMD和EEMD的优势。 展开更多

关键词 水轮机 压力脉动 经验模式分解 集成平均经验模式分解 模态混叠 信号分析 特征提取

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经验模式分解的改进及其对球轴承缺陷的诊断 被引量：7

7

作者 杜秋华 杨曙年 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2007年第1期67-70,共4页

在分析经验模式分解存在问题的基础上,改进了经验模式分解的算法,提出用窗口平均法取代原极值包络法来计算局部均值。给出了窗口平均法的具体算法,并通过模拟信号进行了验证。结果表明,改进的算法减少了三次样条插值使用的次数,从而减... 在分析经验模式分解存在问题的基础上,改进了经验模式分解的算法,提出用窗口平均法取代原极值包络法来计算局部均值。给出了窗口平均法的具体算法,并通过模拟信号进行了验证。结果表明,改进的算法减少了三次样条插值使用的次数,从而减少了信号分解的时间,并且所有的数据都参与了局部均值的计算,提高了数据的利用率。同时,用改进的EMD方法取代传统包络分析中的带通滤波器,对实际的缺陷轴承进行了诊断。结果表明,经验模式分解方法比传统的包络分析更有效。 展开更多

关键词 经验模式分解 内模函数 局部均值 窗口平均均值 球轴承 包络分析

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基于集合经验模式分解的ARIMA行业售电量预测模型 被引量：20

8

作者 林女贵 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第2期128-133,共6页

售电量的准确预测是电力市场课题研究的重要内容之一,目前已有许多模型用于售电量预测。在此背景下,考虑售电量时间序列的非线性、波动性和周期性,提出基于集合经验模式分解和自回归积分滑动算法的预测模型。该模型首先对售电量时间序... 售电量的准确预测是电力市场课题研究的重要内容之一,目前已有许多模型用于售电量预测。在此背景下,考虑售电量时间序列的非线性、波动性和周期性,提出基于集合经验模式分解和自回归积分滑动算法的预测模型。该模型首先对售电量时间序列进行集合经验模态分解,通过添加白噪声得到不同时间尺度分布的售电量时间序列,分解后得到一系列相对平稳的本征模态函数和趋势项,然后利用自回归积分滑动算法对各平稳化本征模态函数和趋势项分别进行预测,得到各分量的预测结果,最后将分量预测结果叠加得到最终的售电量预测值。基于历史统计售电量数据的预测结果分析表明,基于集合经验模式分解的 ARIMA模型具有良好的预测精度。 展开更多

关键词 售电量预测 集合经验模式分解 自回归积分滑动平均模型

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一种改进的集合平均经验模态分解去噪方法 被引量：6

9

作者 屈中阳 李鸿光 《噪声与振动控制》 CSCD 2014年第5期171-176,共6页

针对现有非平稳信号去噪处理中的难点,提出一种改进的基于集合平均经验模态分解(EEMD)去噪方法,该方法根据本征模态函数(IMF)能量从被测信号中估计出噪声,使用估计的噪声代替EEMD方法中添加的噪声,最后将集合平均IMF分量累加得到去噪信... 针对现有非平稳信号去噪处理中的难点,提出一种改进的基于集合平均经验模态分解(EEMD)去噪方法,该方法根据本征模态函数(IMF)能量从被测信号中估计出噪声,使用估计的噪声代替EEMD方法中添加的噪声,最后将集合平均IMF分量累加得到去噪信号。使用相关性判据剔除了EMD分解产生的伪IMF分量,改进了噪声估计方法。仿真表明,改进的方法能够对调幅调频含噪信号进行有效的去噪处理。 展开更多

关键词 振动与波 集合平均经验模式分解 去噪 噪声估计 阈值处理

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基于EEMD穿墙雷达人的运动模式识别 被引量：3

10

作者 王宏 周正欧 +1 位作者 李廷军 孔令讲 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期346-351,共6页

根据穿墙雷达动目标探测中人的运动多普勒信号属于非线性、非平稳信号的特点,分别采用经验模式分解(EMD)和整体平均经验模式分解(EEMD)将人5种运动的多普勒信号分解为一系列本征模式函数(IMF)。采用支持向量机(SVM)学习算法,将两种方法... 根据穿墙雷达动目标探测中人的运动多普勒信号属于非线性、非平稳信号的特点,分别采用经验模式分解(EMD)和整体平均经验模式分解(EEMD)将人5种运动的多普勒信号分解为一系列本征模式函数(IMF)。采用支持向量机(SVM)学习算法,将两种方法分解后的各IMF能量占总能量的百分比作为支持向量机分类器的特征向量进行模式识别,分析了特征向量维数对识别率的影响,比较了EMD和EEMD的识别率。EEMD能够消除EMD存在的模式混合问题,识别率更高,达到94%以上。 展开更多

关键词 多普勒特性 整体平均经验模式分解 经验模式分解 支持向量机 穿墙雷达

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基于总体平均经验模态分解的光纤周界预警系统模式识别方法 被引量：25

11

作者 蒋立辉 盖井艳 +3 位作者 王维波 熊兴隆 梁生 盛新志 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期52-58,共7页

针对光纤周界预警系统输出信号的非平稳特性,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)的模式识别方法。预警系统基于Mach-Zehnder干涉原理,利用4条单模光纤构成分布式扰动传感器,实时监测周界入侵事件。该方法引用具有自适应性的EEMD... 针对光纤周界预警系统输出信号的非平稳特性,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)的模式识别方法。预警系统基于Mach-Zehnder干涉原理,利用4条单模光纤构成分布式扰动传感器,实时监测周界入侵事件。该方法引用具有自适应性的EEMD算法将振动信号分解成多个本征模态函数(IMF)。根据不同振动信号能量各异的特点,提出EEMD能量熵的方法排除非入侵的干扰。最后建立双重支持向量机对入侵信号进行识别。实验结果表明:该方法可以有效排除非人为入侵的干扰,准确识别攀爬、敲击和其他虚警信号,平均正确识别率优于92%,提高了系统的报警识别率,降低了误报率。 展开更多

关键词 光纤光学 Mach-Zehnder干涉 总体平均经验模态分解 能量熵 模式识别

原文传递

基于数据分解的上海港集装箱吞吐量预测模型 被引量：11

12

作者 冯宏祥 GRIFOLL Manel +1 位作者 AGUSTI Martinmallofre 郑彭军 《中国航海》 CSCD 北大核心 2019年第2期132-138,共7页

根据“分而治之”的框架,分别运用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法和季节性自回归积分滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA)算法,将月度集装箱吞吐量时间系列数据分解为不同特征... 根据“分而治之”的框架,分别运用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)算法和季节性自回归积分滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA)算法,将月度集装箱吞吐量时间系列数据分解为不同特征的分量,用支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型分别对各分量进行预测,EMD-SVR模型和SARIMA-SVR模型预测结果的平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Errors, MAPE)分别为 5.18%和7.26%,与港口实际吞吐量均较为一致,优于SVR模型的8.55%、自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型的11.8%和灰色系统(Grey Model, GM(1,1))模型的10.1%,验证数据分解方法在上海港集装箱月度吞吐量预测中的可行性,支持间接性预测模型精度高于直接模型的观点。 展开更多

关键词 经验模式分解 支持向量回归 自回归积分滑动平均模型 灰色预测

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联合主成分分析-小波与整体平均经验模态分解的锋电位去噪方法 被引量：1

13

作者 周怡君 胡一凡 +2 位作者 李蒙蒙 杨莉芳 尚志刚 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期271-279,共9页

多通道微电极阵列记录的锋电位(Spike)十分微弱,极易受干扰,其含噪的特性影响了Spike检出的准确率。针对Spike检测过程中通常存在的独立白噪声、相关噪声与有色噪声,本文结合主成分分析(PCA)、小波分析和自适应时频分析,提出PCA-小波(PC... 多通道微电极阵列记录的锋电位(Spike)十分微弱,极易受干扰,其含噪的特性影响了Spike检出的准确率。针对Spike检测过程中通常存在的独立白噪声、相关噪声与有色噪声,本文结合主成分分析(PCA)、小波分析和自适应时频分析,提出PCA-小波(PCAW)与整体平均经验模态分解(EEMD)联合的去噪新方法(PCWE)。首先,利用PCA提取多通道神经信号通道间的主成分作为相关噪声去除;然后利用小波阈值法对独立白噪声进行去除;最后利用EEMD把噪声分解到各层本质模态函数中,对有色噪声进行去除。仿真结果表明,PCWE使信噪比约提高2.67 dB,标准差约减小0.4μV,显著提高了Spike的检出精确率;实测数据结果表明,PCWE能使信噪比约提高1.33 dB,标准差约减小18.33μV,表现出良好的去噪性能。本文研究结果表明,PCWE可以提高Spike信号的可靠性,或可为神经信号的编码解码提供一种新型有效的锋电位去噪方法。 展开更多

关键词 锋电位 主成分分析 小波阈值去噪 整体平均经验模态分解 信噪比

原文传递

考虑时序二维变化的日前市场电价预测模型 被引量：6

14

作者 陈宇聪 白晓清 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期22-29,共8页

电价预测对电力市场参与者的运营决策及电力系统安全稳定运行关系重大。针对日前市场电价预测问题,本文提出一种考虑时序二维变化的日前市场电价预测模型和方法。首先采用改进的带自适应噪声的完全集成经验模式分解对日前市场电价历史... 电价预测对电力市场参与者的运营决策及电力系统安全稳定运行关系重大。针对日前市场电价预测问题,本文提出一种考虑时序二维变化的日前市场电价预测模型和方法。首先采用改进的带自适应噪声的完全集成经验模式分解对日前市场电价历史数据进行分解,然后对其高、低频子序列分别采用考虑时序二维变化的Ti⁃mesNet和基于统计分析的差分自回归移动平均进行预测,二者结果之和构成日前市场电价的预测值。仿真结果表明,所提方法相较于现有单一或组合模型具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 日前市场电价预测 完全集成经验模式分解 差分自回归移动平均 TimesNet 时序二维变化

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基于改进EEMD的穿墙雷达动目标微多普勒特性分析 被引量：24

15

作者 王宏 Narayanan R M +2 位作者 周正欧 李廷军 孔令讲 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1355-1360,共6页

穿墙雷达动目标探测中人的心跳、呼吸、手臂摆动等运动的微多普勒信号是非线性、非平稳信号,可以采用经验模式分解(EMD)对其进行时频分析。由于EMD分解存在模式混合问题,该文提出一种改进的整体平均经验模式分解(EEMD)方法,并将其应用... 穿墙雷达动目标探测中人的心跳、呼吸、手臂摆动等运动的微多普勒信号是非线性、非平稳信号,可以采用经验模式分解(EMD)对其进行时频分析。由于EMD分解存在模式混合问题,该文提出一种改进的整体平均经验模式分解(EEMD)方法,并将其应用于穿墙雷达人的运动微多普勒特性分析中,并且对分解后的每个本征模式函数(IMF)进行Hilbert-Huang变换(HHT),得到信号的时间-频率-能量谱。仿真数据和实验结果分析均表明,改进的EEMD方法不仅能够有效消除EMD中的模式混合问题,将人运动微多普勒信号中的不同频率尺度分解在不同的IMF中,而且还能够有效抑制原始信号中的噪声,提高信噪比,得到更精细、更清晰的时频分布。 展开更多

关键词 穿墙雷达 经验模式分解 整体平均经验模式分解 HILBERT-HUANG变换 微多普勒特性

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使用快速傅里叶变换优化周期参数的EMD-FFT-SARIMA光伏发电预测模型

16

作者 熊川羽 廖晓红 +5 位作者 何诗英 陈然 王巍 臧楠 王瀛 肖梦涵 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期117-123,共7页

根据分布式能源工业园区的光伏电力单元特点,对园区光伏发电功率预测模型进行优化,为后续的调度策略提供数据支持。针对经验模式分解(EMD)与季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)相组合的EMD-SARIMA预测模型中,原始数据经过EMD分解得... 根据分布式能源工业园区的光伏电力单元特点,对园区光伏发电功率预测模型进行优化,为后续的调度策略提供数据支持。针对经验模式分解(EMD)与季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)相组合的EMD-SARIMA预测模型中,原始数据经过EMD分解得到的各固有本征模态函数(IMF)分量周期计算问题,提出加入快速傅里叶变换(FFT)的周期计算方法,建立EMD-FFT-SARIMA光伏发电功率预测模型。再将每个IMF对应的预测结果进行叠加重构得到最终的预测结果。通过预测结果的误差计算可以发现,加入FFT环节后均方根误差(RMSE)从120.6 MW下降到19.3 MW,平均绝对误差(MAE)从52.87 MW下降到12.3 MW。 展开更多

关键词 经验模式分解 季节性差分自回归移动平均模型 周期计算 固有本征模态函数信号分量 快速傅里叶变换 光伏发电预测

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基于EMD及ARMA的自相似网络流量预测 被引量：90

17

作者 高波 张钦宇 +3 位作者 梁永生 刘宁宁 黄程波 张乃通 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期47-56,共10页

提出了一种基于ARMA(自回归滑动平均)模型的经验模式分解预测自相似网络流量的方法,进行了理论证明和仿真验证。结果表明,经验模式分解对长相关流量有去相关的作用,采用ARMA模型即可对自相似网络流量准确刻画,不但降低了算法的复杂度,... 提出了一种基于ARMA(自回归滑动平均)模型的经验模式分解预测自相似网络流量的方法,进行了理论证明和仿真验证。结果表明,经验模式分解对长相关流量有去相关的作用,采用ARMA模型即可对自相似网络流量准确刻画,不但降低了算法的复杂度,而且预测精度高于径向基函数神经网络的预测精度。 展开更多

关键词 自相似 经验模式分解 自回归滑动平均 流量预测

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基于EEMD和改进的形态滤波方法的轴承故障诊断研究 被引量：38

18

作者 沈长青 谢伟达 +3 位作者 朱忠奎 刘方 黄伟国 孔凡让 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期39-43,66,共6页

轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取,进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元... 轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取,进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元素(SE)选择方法,并用于本征模态信号中冲击响应特征的提取。通过将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。 展开更多

关键词 轴承 故障诊断 整体平均经验模态分解 滤波 数学形态学

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自适应EEMD方法在心电信号处理中的应用 被引量：29

19

作者 陈略 唐歌实 +2 位作者 訾艳阳 冯卓楠 李康 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第3期361-366,共6页

针对总体平均经验模式分解(EEMD)中参数自动获取问题,提出了一种自适应EEMD方法。首先通过分析白噪声影响经验模式分解效果,建立了EEMD方法中加入白噪声大小的可依据准则,对不同信号可自适应获取加入白噪声大小与总体平均次数两个重要参... 针对总体平均经验模式分解(EEMD)中参数自动获取问题,提出了一种自适应EEMD方法。首先通过分析白噪声影响经验模式分解效果,建立了EEMD方法中加入白噪声大小的可依据准则,对不同信号可自适应获取加入白噪声大小与总体平均次数两个重要参数,进而得到一种自适应EEMD算法。最后将其应用于心电信号处理中,成功进行心电信号消噪与心率特征提取,验证了该算法的有效性,为复杂背景条件下的航天员心电信号处理提供了一种有效方法。 展开更多

关键词 自适应 平均经验模式分解 白噪声 心电信号处理

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基于快速谱峭度图的EEMD内禀模态分量选取方法 被引量：20

20

作者 蒋超 刘树林 +1 位作者 姜锐红 王波 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1173-1178,1206,共6页

针对在总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的多个内禀模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)中,如何选取出反应故障特征的敏感IMF的问题,提出一种基于快速谱峭度图的敏感IMF选取方法。由EEMD... 针对在总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的多个内禀模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)中,如何选取出反应故障特征的敏感IMF的问题,提出一种基于快速谱峭度图的敏感IMF选取方法。由EEMD分解获得的一组无模式混淆的IMF,计算原信号及各个IMF的快速谱峭度图,选择每个快速谱峭度图中谱峭度最大值所处的频带作为参考频带,比较各个IMF的参考频带与原信号谱峭度最大值所处频带之间的从属关系,筛选出反应故障特征的敏感IMF,为后续故障诊断提供特征信息。将该方法应用于模拟仿真信号及滚动轴承滚动体故障信号,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 总体平均经验模式分解 快速谱峭度图 冲击信号 故障诊断

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