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-Huang变换首先是对振动信号通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)得到IMF分量；然后,对IMF分量进行Hilbert谱分析,得到IMF分量的能量特征,选择有用的IMF分量进行信号重构,从而消除噪音信号的干扰.研究结果表明:与小波包频带能量分解方法相比, Hilbert-Huang变换的液压挖掘机反铲切削过程振动的重构信号更加接近真实信号. 关键词:小波包分解；Hilbert-Huang变化；经验模态分解；IMF分量；Hilbert谱 中图分类号:TG659 文献标志码:A 文章编号:1672-7207(2013)06-2267-07......
IMF预测中国经济增长率高居榜首蓉慧摘 要:<正> 国际货币基金组织(IMF)日前发布2000年<世界经济展望>秋季报告.报告的"世界主要国家和地区的主要经济指标预测"一栏显示,中国2001年经济7.3%,高居榜首.关键词:......
基于SVD-SGWT和IMF能量熵增量的液压故障特征提取柴凯,张梅军,黄杰,赵晶解放军理工大学野战工程学院摘 要:针对随机噪声和虚假分量影响总体平均经验模态分解(EEMD)分解质量问题,提出基于奇异值分解(SVD)和第二代小波变换(SGWT)联合降噪预处理和本征模态分量(IMF)能量熵增量剔除虚假分量的改进EEMD方法.该方法首先对原始信号进行第二代小波变换,利用SVD对SGWT得到的高频系数进行降噪处理,克服了软,硬阈值法降噪的缺陷.然后对消噪处理的信号进行EEMD分解,通过IMF能量熵增量去除虚假分量;最后对主IMF分量进行Hilbert谱分析来提取信号的主要特征.仿真和实验结果表明,SVD和SGWT联合降噪故障信号信噪比显著提高,且失真度小,抑制了噪声对EEMD分解精度的干扰,能量熵增量能有效地......
分解(EEMD)的多尺度样本熵的信号分析及故障诊断方法.首先对S700K转辙机功率曲线进行EEMD分解,得到不同时间尺度的固有模态函数(IMF)分量,并提取每一个IMF分量的样本熵,由于样本熵能够有效区分不同信号的复杂度,故可获得转辙机不同状态下的特征参数.最后,利用这些不同运行状态下的特征参数构建特征模式矩阵,采用模糊聚类分析算法求解该矩阵的模糊等价矩阵.在模糊等价矩阵中,当λ(可变阈值)在[0, 1]范围内变动时,模糊等价矩阵转化为等价的布尔矩阵,由布尔矩阵可以得到动态聚类图并得到分类结果,从而实现故障诊断.研究结果表明:本文算法能准确提取故障特征且支持多种故障同时检测,有效提高了S700K转辙机故障诊断的精度与效率. 关键词:EEMD；多尺度样本熵；固有模态函数(IMF)；模糊聚类；等价矩阵 中图分类号:TP391 文献标志码:A ......
基于IMF重构-SLLE的高速列车转向架故障特征提取王清波,宁静,叶运广,陈春俊西南交通大学机械工程学院摘 要:在故障特征提取方面,传统的典型特征提取方法往往需要深入理解信号特性,结合工程实践经验提取故障特征,从而极大程度上孤立了特征提取和智能诊断两个环节,导致在针对复杂多变的机械设备海量信号时,提取反映信号特性的典型特征往往效果不理想.针对该问题,提出一种基于IMF重构-SLLE的新的特征提取方法,该方法首先把EEMD分解得到的IMF分量重构成高维向量,并利用SLLE优良的非线性维数约简能力对信号进行降维.实验表明:IMF重构-SLLE特征提取方法优于传统的EEMD典型特征提取方法,并把此方法应用到高速列车转向架故障状态识别中,识别率高达97.78%,具有重要的工程应用价值.关键词:高......
.关键词:经验模态分解(EMD);拉曼光谱;本征模式分量(IMF);信号自适应分析;......
经验模式分解对恒电量瞬态响应的滤波处理 赵永韬1,燕尽尘2,赵犁丰2 (1.中船重工七二五所青岛分部青岛双瑞防腐防污工程有限公司,青岛,266071;2.中国海洋大学电子系,青岛,266100) 摘要:用经验模式分解的方法对恒电量瞬态响应信号进行滤波处理.通过计算机仿真,在模拟等效电路生成的理想瞬态响应信号上加入不同形式的噪声,获得恒电量瞬态响应信号经验模式分解滤波的实际判据.结果表明:将前两项内在模函数(IMF)和IMF4的50 Hz成分(大信噪比时前三项IMF和IMF4的50 Hz成分或直接将前四项IMF)置零在大多数情况下滤波效果很好,将此滤波判据应用于实际腐蚀体系结果较满意. 关键词:经验模式分解(EMD); 恒电量; 内在模函数(IMFs); [全文内容正在添加中] ......
基于小波EMD的柴油机油耗量测量信号去噪处理 刘玉梅,袁文华,彭雨 (邵阳学院 机械与能源工程系,湖南 邵阳,422004) 摘要:提出基于小波经验模态分解的柴油机油耗量信号去噪处理算法.将柴油机油耗量测量信号进行经验模态分解(EMD)后,经阈值处理和尺度滤波,去掉主要干扰因素所对应的本征模函数(IMF)分量,然后对剩余IMF分量进行重构,得到去噪后柴油机油耗量测量信号的时间序列.测试结果表明... and empirical mode decomposition (EMD) fusion. The measurement signals were disposed by EMD, restricting soft threshold and scale filtering, and the IMF components responds to main interference factors were......
基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法高彩霞,吴彤,付子义河南理工大学电气工程与自动化学院摘 要:针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法.该方法采用集合经验模态分解(EEMD)方法对原始振动信号进行分解得到一组IMF分量,计算各阶IMF分量和原始振动信号的相关系数,各阶IMF分量和原始振动信号包络谱的J散度,各阶IMF分量的峭度值;分别根据相关系数准则,J散度准则,峭度准则选取有效IMF分量,将同时保留的IMF分量作为有效分量进行信号重构.实验结果表明,该方法可以有效地提取滚动轴承早期微弱故障信息,能够有效抑制经验模态分解(EMD)中的模态混叠问题,同时削弱低频噪声,突出高频共振成分,具有良好的自适应性.关键词:滚动轴承;故障特征提取......
基于EMD分解的探地雷达信号瞬时频率分析 杨秋芬1 (1.西安文理学院物理系,陕西,西安,710065) 摘要:介绍了Hilbert-Huang变换中经验模式分解(EMD)的基本原理;讨论了实际探地雷达信号处理中EMD分解的终止条件;给出了利用内蕴模式函数(IMF)计算信号瞬时频率的计算公式.实际探地雷达剖面的HHT(Hilbert-HuangTransform)分析表明,由IMF得到的瞬时频率剖面对埋地目标的识别能力明显优于直接由探地雷达信号得到的瞬时频率剖面,并讨论了IMF的多分辨率特性. 关键词:HHT; 内蕴模式函数; 瞬时频率; [全文内容正在添加中] ......
