基于AVMD与Teager能量算子的风电机组故障诊断方法 被引量：1

1

作者 时培明 伊思颖 +2 位作者 张慧超 范雅斐 韩东颖 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第2期390-397,418,共9页

为解决变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)在噪声情况下提取风电机组故障特征时因参数设置的人为经验不足而带来的误差问题及耗费时间的问题,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decompositi... 为解决变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)在噪声情况下提取风电机组故障特征时因参数设置的人为经验不足而带来的误差问题及耗费时间的问题,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,简称AVMD)算法的风电机组故障诊断方法。首先,将包络熵-峭度-互信息准则(envelope entropy,kurtosis and mutual information,简称EKM)作为黏菌算法(slime mold algorithm,简称SMA)的适应度函数来寻找最优解,并按照最优解对故障信号进行分解;其次,计算每个固有模态函数分量(inherent modal function,简称IMF)的峭度和与原信号的互信息,选择具有故障特征的分量进行重构;最后,通过Teager能量算子解调来识别风电机组故障特征频率。仿真信号和实际风电机组故障信号表明,所提方法能够找到故障频率及其倍频,验证了其在风电机组故障诊断领域中的有效性。 展开更多

关键词 自适应变分模态分解 黏菌算法 包络熵-峭度-互信息准则 teager能量算子

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基于Teager算子优化小波的故障测距模型

2

作者 曹赟 《电工技术》 2025年第3期63-65,共3页

线路发生故障时,通过输电线路故障测距找到故障位置对输电系统的运行稳定性起到关键作用。为解决故障测距中不稳定的故障行波波速和较难识别的故障波头问题,提出基于Teager能量算子优化小波算法的输电线路故障测距方法。在MATLAB中搭建... 线路发生故障时,通过输电线路故障测距找到故障位置对输电系统的运行稳定性起到关键作用。为解决故障测距中不稳定的故障行波波速和较难识别的故障波头问题,提出基于Teager能量算子优化小波算法的输电线路故障测距方法。在MATLAB中搭建输电线路仿真模型,仿真结果证明了所提算法测距的准确性。 展开更多

关键词 故障测距 teager能量算子 小波算法 故障行波 输电线路

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基于Teager-Kaiser权重去噪算法的QRS检测方法 被引量：1

3

作者 张景画 许成哲 《延边大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第2期174-178,共5页

针对传统的QRS检测算法计算复杂度高、检测率低的缺点,采用Teager-Kaiser权重去噪算法对QRS波进行检测,以此提高R波的检测率.利用MIT-BIH心律不齐数据库和PTBdb数据库对本文提出的方法进行验证,结果表明本文提出的QRS检测算法具有计算... 针对传统的QRS检测算法计算复杂度高、检测率低的缺点,采用Teager-Kaiser权重去噪算法对QRS波进行检测,以此提高R波的检测率.利用MIT-BIH心律不齐数据库和PTBdb数据库对本文提出的方法进行验证,结果表明本文提出的QRS检测算法具有计算简单、准确率高的优点. 展开更多

关键词 ECG QRS检测 权重去噪 teager-Kaiser算法

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基于Teager能量的地层Q值提取及储层流体识别 被引量：4

4

作者 段伟刚 郑静静 +1 位作者 王延光 刘浩杰 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2016年第1期411-416,共6页

地震波在黏弹性介质中传播时,能量会出现明显的衰减异常,并且随频率变化而不同.因此,本文从Q值基本定义出发,提出了一种基于Teager主能量的Q值提取算法.该算法首先由广义S变换得到信号的时频谱,然后在时频域计算地震波的单频Teager-Kai... 地震波在黏弹性介质中传播时,能量会出现明显的衰减异常,并且随频率变化而不同.因此,本文从Q值基本定义出发,提出了一种基于Teager主能量的Q值提取算法.该算法首先由广义S变换得到信号的时频谱,然后在时频域计算地震波的单频Teager-Kaiser能量,并得到Teager-Kaiser主能量,最后计算抽样波长距离内的相对衰减量,得到衰减拟Q值,实现油、气、水层的有效表征.该方法将能量属性与储层定性表征联系在一起,为储层预测提供了一种新思路,实际数据的应用效果表明该方法可以有效的区分油、水层. 展开更多

关键词 teager-Kaiser能量 吸收衰减 广义S变换 Q值提取 储层流体识别

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CS-VMD与Teager包络谱在齿轮故障特征提取中的应用 被引量：4

5

作者 边杰 梅庆 +2 位作者 陈亚农 袁巍 王金舜 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期558-563,共6页

针对传动系统中齿轮故障特征不明显、难以准确提取以及在进行模态分解时VMD输入参数需要人为设定的问题,提出一种CS-VMD与Teager包络谱相结合的齿轮故障特征提取方法。首先,使用CS算法对VMD方法的模态分解个数、二次惩罚因子和时间延迟... 针对传动系统中齿轮故障特征不明显、难以准确提取以及在进行模态分解时VMD输入参数需要人为设定的问题,提出一种CS-VMD与Teager包络谱相结合的齿轮故障特征提取方法。首先,使用CS算法对VMD方法的模态分解个数、二次惩罚因子和时间延迟进行参数自适应确定;其次,使用参数自适应确定的CS-VMD方法对齿轮故障仿真信号和实测信号进行模态分解;最后,对分解得到的各模态分量进行Teager包络谱分析,进而提取各模态分量中的齿轮故障特征。仿真与实测信号分析结果表明:所提出的方法可以有效地分解齿轮故障非平稳信号和提取齿轮故障特征频率,验证了该方法在齿轮故障特征提取中的可行性。 展开更多

关键词 VMD 布谷鸟搜索算法 齿轮 故障诊断 teager包络谱

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基于CEEMDAN-能量序列和优化DBN的微电网孤岛检测

6

作者 余飞鸿 吴杰 +3 位作者 夏岩 常政威 熊兴中 陈仁钊 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1300-1310,共11页

传统微电网孤岛检测方法中,被动法存在检测盲区大、阈值设定难的问题,主动法存在干扰电能质量的问题。因此,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDA... 传统微电网孤岛检测方法中,被动法存在检测盲区大、阈值设定难的问题,主动法存在干扰电能质量的问题。因此,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser energy operator,TKEO)和优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的微电网孤岛检测方法。首先,使用CEEMDAN算法分解公共耦合点处的电压和电流信号,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),并计算相关系数,确定有效IMF;其次,对有效IMF进行乘积融合,采用TKEO计算融合后的IMF的能量序列,得到重构的孤岛特征;最后,利用粒子群优化算法优化DBN,将提取的特征输入优化后的DBN中进行训练与测试。实验结果表明,所提方法能有效区分不同工况下的孤岛和非孤岛状态,检测准确率可达到99.52%,检测时间为25.326 ms,且抗噪声能力较强。 展开更多

关键词 孤岛检测 自适应噪声的完全集成经验模态分解 teager-Kaiser能量算子 粒子群优化算法 深度置信网络

原文传递

声道的调频-调幅模型及其在语音分析中的应用 被引量：6

7

作者 张 磊 韩纪庆 王承发 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期689-695,共7页

传统的线性声学理论是基于这样一个假设:流经声带的气流在声道中是以平面波的形式传播.而根据Teager的研究结果,由于在声道中有涡流分布,这个假设将不成立.基于这种非线性现象的存在,Maragos提出了一个调频-调幅模型来表示语音产生的过... 传统的线性声学理论是基于这样一个假设:流经声带的气流在声道中是以平面波的形式传播.而根据Teager的研究结果,由于在声道中有涡流分布,这个假设将不成立.基于这种非线性现象的存在,Maragos提出了一个调频-调幅模型来表示语音产生的过程;近年来这个模型已经被成功地应用到语音处理的许多领域中.介绍了调频-调幅模型的产生背景及其主要理论核心,重点讨论它在语音分析中的应用及在变异语音识别中的应用前景. 展开更多

关键词 声道 调频 调幅模型 语音分析 能量分离算法 teager能量算子 语音信号处理 语音识别

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基于EMD与DTW算法的振荡波下电缆局部放电定位方法 被引量：32

8

作者 张若兵 金森 杜钢 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期273-281,共9页

振荡波电压法用于局部放电(partial discharge,PD)检测得到了越来越多的应用和研究,但放电脉冲难以完整提取和准确匹配等问题有时会影响局部放电定位的精度和准确率。针对以上问题,首先提出了采用经验模态分解(empirical mode decomposi... 振荡波电压法用于局部放电(partial discharge,PD)检测得到了越来越多的应用和研究,但放电脉冲难以完整提取和准确匹配等问题有时会影响局部放电定位的精度和准确率。针对以上问题,首先提出了采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与Teager能量算子相结合的方法对放电脉冲进行有效分割,接着使用动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法计算放电脉冲之间的相似度,并结合其他约束条件对入、反射脉冲进行匹配,最后使用时域反射法对放电点进行精确定位。使用故障电缆的实测数据进行验证,结果表明:该方法能够完整和准确地对放电脉冲进行分割与匹配,在相对误差<0.01的精度下,定位准确率达到81%。所提方法能在高精度下以较高的准确率对局部放电进行定位,为振荡波电压法下电缆局部放电的定位提供新的解决思路。 展开更多

关键词 振荡波电压法 局部放电定位 经验模态分解 teager能量算子 DTW算法

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一种识别混合电能质量扰动的新方法 被引量：7

9

作者 赵静 何正友 钱清泉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期71-76,共6页

针对混合电能质量扰动的问题,提出了一种新的识别系统。首先,对滤波后的信号进行小波变换,将其分解到不同的频率空间;再利用Teaser能量算子对低频空间的信号分量进行分析,判断信号是否发生了频率波动、电压暂降、电压暂升或电压中断等扰... 针对混合电能质量扰动的问题,提出了一种新的识别系统。首先,对滤波后的信号进行小波变换,将其分解到不同的频率空间;再利用Teaser能量算子对低频空间的信号分量进行分析,判断信号是否发生了频率波动、电压暂降、电压暂升或电压中断等扰动;接着采用Prony算法分析去除低频分量后的其他分量,判断信号是否包含有谐波、间谐波或振荡暂态等扰动;最后,对高频分量进行扰动起止时刻与加窗扰动能量计算,判断信号是否发生了脉冲暂态扰动或电压缺口扰动。利用大量单一扰动信号和混合多扰动信号对此识别系统进行了验证,结果表明,该系统对各类信号的识别具有较好的适应性,识别率较高。 展开更多

关键词 混合扰动 电能质量 扰动识别 teager能量算子 PRONY算法 小波变换

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经验模态分解与EOSA方法的滚动轴承故障诊断 被引量：2

10

作者 李庆 宋万清 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第4期1006-1008,共3页

提出了一种利用经验模态分解(EMD)与Teager能量算子解调算法(EOSA)相结合的滚动轴承故障诊断方法;故障轴承振动信号往往是多分量AM-FM信号,首先对滚动轴承内圈故障调制信号进行EMD分解,得到若干个不同特征时间尺度的内禀模态信号(IMF),... 提出了一种利用经验模态分解(EMD)与Teager能量算子解调算法(EOSA)相结合的滚动轴承故障诊断方法;故障轴承振动信号往往是多分量AM-FM信号,首先对滚动轴承内圈故障调制信号进行EMD分解,得到若干个不同特征时间尺度的内禀模态信号(IMF),然后利用Teager能量算子解调法计算各个内禀模态信号的瞬时幅值,对主要内禀模态信号的瞬时幅值包络谱进行分析,可提取轴承故障信号特征信息;实验分析结果表明,利用经验模态分解与EOSA相结合的方法,可有效提取6205-2RS型深沟球滚动轴承的内圈特征频率fi=162.2Hz及其倍频。 展开更多

关键词 经验模态分解 teager能量算子解调法 滚动轴承 包络谱

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利用多普勒信号多参数分析检测颈动脉血流

11

作者 陈曦 汪源源 +2 位作者 张羽 陈斯中 王威琪 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期425-428,共4页

目的利用超声多普勒音频信号的多参数分析方法检测颈动脉血流 ,为脑梗塞疾病提供新的诊断指标。方法将超声多普勒信号的 4种特征提取方法 (传统的声谱参数法、音频信号的零极点模型法、分形特征分析法和Teager能量曲线法 )结合起来 ,用F... 目的利用超声多普勒音频信号的多参数分析方法检测颈动脉血流 ,为脑梗塞疾病提供新的诊断指标。方法将超声多普勒信号的 4种特征提取方法 (传统的声谱参数法、音频信号的零极点模型法、分形特征分析法和Teager能量曲线法 )结合起来 ,用Fisher多元判别法进行颈动脉血流状况的多参数分类决策。结果将这种多参数分析方法用于 5 3例颈动脉血流多普勒信号的分析 ,发现 :Teager能量参数的诊断敏感性最优 ,将几种参数结合起来进行多参数分析 ,可以得到较满意的效果。结论多参数分析法在脑梗塞疾病的诊断中有一定的应用前景。 展开更多

关键词 超声多普勒 多参数分析 颈动脉 血流 脑梗塞 检测

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音频多普勒信号的多特征分类决策

12

作者 陈斯中 汪源源 王威琪 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期308-314,共7页

本文将音频多普勒信号的几种特征提取方法结合起来 ,用多元分析的方法对血流状况进行多特征的分类决策 ,所用的特征提取方法包括 :传统的声谱参数法 ,音频信号的零极点模型法 ,分形特征分析法及Teager能量法。将这种多特征分类决策法用... 本文将音频多普勒信号的几种特征提取方法结合起来 ,用多元分析的方法对血流状况进行多特征的分类决策 ,所用的特征提取方法包括 :传统的声谱参数法 ,音频信号的零极点模型法 ,分形特征分析法及Teager能量法。将这种多特征分类决策法用于 71例胎儿脐血流音频多普勒信号的分析 ,结果表明 :该方法对胎儿宫内异常等疾病具有敏感性 。 展开更多

关键词 音频多普勒信号 多元分析 声谱 零极点 分形 teager算法

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井下电力电缆故障定位研究 被引量：3

13

作者 商立群 张少强 +2 位作者 荣相 刘江山 王越 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期130-137,共8页

针对传统井下电力电缆故障定位方法依赖主观参数选择和抗噪性能较差,无法满足强噪声背景下井下电力电缆故障精确定位要求的问题,提出了一种基于樽海鞘群算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)并结合改进型Teager能量算子(NTEO)的井下电力电缆... 针对传统井下电力电缆故障定位方法依赖主观参数选择和抗噪性能较差,无法满足强噪声背景下井下电力电缆故障精确定位要求的问题,提出了一种基于樽海鞘群算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)并结合改进型Teager能量算子(NTEO)的井下电力电缆故障定位方法。针对VMD在信号分解上存在的模态混叠、过分解和欠分解问题,采用SSA以模糊熵为适应度函数对VMD模态数K和惩罚因子α2个参数进行优化,得到更能反映故障特征信息的本征模态函数;采用NTEO对本征模态函数进行首波波头标定,得到首末两端的波头到达时刻,根据双端测距法得出故障位置。采用PSCAD/EMTDC进行井下电力电缆故障仿真,模拟具有强背景噪声的井下故障信号,结果表明:①在理想电流信号中加入9,12 dB噪声后,SSA-VMD的信噪比最低,皮尔逊相关系数最大,说明SSA-VMD在最大程度降噪的同时,能很好地保留信号的特征信息。②在不同过渡电阻下,SSA-VMD-NTEO的定位精度较高。③在不同故障相角下,SSA-VMD-NTEO在采样点上出现不同,但定位位置没有改变,依旧保持较高的定位精度。④在不同故障距离下,SSA-VMD-NTEO均能保证较高的定位精度。⑤在井下较大噪声和10 MHz采样频率下,SSA-VMD-NTEO较小波模极大值和VMD+NTEO 2种方法的定位精度具有明显优势。 展开更多

关键词 井下电力电缆 故障定位 樽海鞘群算法 变分模态分解 teager能量算子 首波波头标定

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一种GPS多径抑制的改进方法 被引量：5

14

作者 魏国庆 黄勇 +1 位作者 刘立汉 廖国军 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第1期35-37,55,共4页

通过分析Teager-Kaiser算法和多径估计延迟锁定环技术(MEDLL),提出了一种GPS多径抑制的新算法。新算法在结合了TK算子的基础上对MEDLL技术进行了改进,得出了多径信号的各参数,并从接收信号中分离了多径信号,减小多径信号的影响,并最终... 通过分析Teager-Kaiser算法和多径估计延迟锁定环技术(MEDLL),提出了一种GPS多径抑制的新算法。新算法在结合了TK算子的基础上对MEDLL技术进行了改进,得出了多径信号的各参数,并从接收信号中分离了多径信号,减小多径信号的影响,并最终估计出了直达信号。仿真结果表明,新算法的估计时间误差小于MEDLL的估计时间误差。 展开更多

关键词 全球定位系统 TK算法 多径估计延迟锁定环

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基于SR-VMD的微弱故障行波检测方法 被引量：28

15

作者 付华 王婧羽 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期156-162,共7页

为解决配电网行波波头检测困难的问题,提出一种基于随机共振-变分模态分解(SR-VMD)的行波信号检测方法。利用粒子群优化的变尺度SR对行波信号进行预处理,有效提高输出信号的信噪比。利用VMD算法将输出信号进行自适应分解,应用到故障定... 为解决配电网行波波头检测困难的问题,提出一种基于随机共振-变分模态分解(SR-VMD)的行波信号检测方法。利用粒子群优化的变尺度SR对行波信号进行预处理,有效提高输出信号的信噪比。利用VMD算法将输出信号进行自适应分解,应用到故障定位中。用Teager能量算子(TEO)对行波波头进行标定,代入测距公式得到故障距离。仿真结果表明,该方法能在噪声背景下实现故障信息的提取,有效提高了故障测距的精度,尤其是高阻接地和电压过零附近接地的精度。 展开更多

关键词 变尺度随机共振 变分模态分解 teager能量算子 行波检测 粒子群优化算法

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融合TKEO和Goerztel算法的感应电机转子断条故障诊断 被引量：8

16

作者 王照伟 郭雯君 +1 位作者 宋向金 赵文祥 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期3679-3690,共12页

针对电机电流信号特征分析进行转子断条故障诊断时,在低负载工况或早期,转子断条故障存在故障特征微弱以及难以分离等问题,同时需借助速度传感器获取转速信息,增加了硬件成本,该文提出了融合Teager-Kaiser能量算子(TKEO)和Goertzel算法... 针对电机电流信号特征分析进行转子断条故障诊断时,在低负载工况或早期,转子断条故障存在故障特征微弱以及难以分离等问题,同时需借助速度传感器获取转速信息,增加了硬件成本,该文提出了融合Teager-Kaiser能量算子(TKEO)和Goertzel算法的感应电机转子断条故障诊断方法。首先,采用Teager-Kaiser能量算子对定子电流进行解调处理,将基频分量转化为直流分量并去除,实现边带故障特征分量到转子断条故障特征分量以及固有偏心谐波分量到转子速度谐波分量的转变,抑制基频频谱泄露对故障诊断和转速估计造成的干扰;其次,利用Goertzel算法对归一化解调信号进行频谱分析,完成转子断条故障特征分量和转子速度谐波分量的快速提取,进而实现不同负载和不同严重程度工况下转子断条的故障诊断。此外,与归一化频域能量算子进行比较,分析其计算效率和稳定性。实验结果表明,所提方法在不同负载和不同严重程度工况下均能够有效地识别转子断条故障特征分量,并且计算量少、可靠性高、实时性强以及硬件成本低。 展开更多

关键词 转子断条 GOERTZEL算法 固有偏心 teager-Kaiser能量算子 归一化频域能量算子

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飞机驾驶舱噪声环境下的飞行员语音端点检测 被引量：1

17

作者 诸心阳 黄丹 +1 位作者 陆燕玉 傅山 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期317-321,共5页

为在飞行驾驶舱噪声环境下准确判定飞行员语音端点,提出一种鲁棒语音端点检测方法。使用最优改进对数谱幅度估计语音增强算法进行初步语音降噪,通过Teager能量算子进一步滤除残余噪声,并将降噪后语音短时能量与子带谱熵的比值作为双门... 为在飞行驾驶舱噪声环境下准确判定飞行员语音端点,提出一种鲁棒语音端点检测方法。使用最优改进对数谱幅度估计语音增强算法进行初步语音降噪,通过Teager能量算子进一步滤除残余噪声,并将降噪后语音短时能量与子带谱熵的比值作为双门限判决参数,检测飞行员语音起止点。实验结果表明,与基于能量参数或频谱熵参数的语音端点检测方法相比,该方法能有效提高检测正确率。 展开更多

关键词 驾驶舱人为因素 语音端点检测 最优改进对数谱幅度估计算法 teager能量算子 子带谱熵

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自适应GA-WAF盲源分离用于滚动轴承故障诊断 被引量：3

18

作者 张玉安 陆正刚 王小超 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第3期193-197,共5页

针对CICA方法用于轴承早期故障诊断中,滤波参数选择困难的问题,提出了一种基于遗传算法改进的小波滤波、CICA方法相结合的故障诊断方法,小波滤波器的参数通过遗传算法优化得到。在对采集到的多路信号进行滤波时,提出以峰值因数为目标函... 针对CICA方法用于轴承早期故障诊断中,滤波参数选择困难的问题,提出了一种基于遗传算法改进的小波滤波、CICA方法相结合的故障诊断方法,小波滤波器的参数通过遗传算法优化得到。在对采集到的多路信号进行滤波时,提出以峰值因数为目标函数,借助遗传算法构建带通滤波器,这样避免了盲目或者凭经验选择滤波器参数,经过滤波后,提高了轴承故障信号信噪比。接下来,输入到以负熵为目标函数,乘子算法为优化算法的CICA方法中,可以将有用的信号从混合的信号中分离出来,利用TEO方法进行解调识别故障特征。 展开更多

关键词 故障诊断 遗传算法 小波滤波器 CICA teager能量算子

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改进SVD与EEMD的TEO伺服压机滚动轴承故障提取

19

作者 陆伟 陈长征 《机械工程师》 2021年第9期31-33,37,共4页

针对伺服电动机滚动轴承故障信号受噪声干扰不易识别的问题,提出一种基于改进SVD-EEMD与Teager能量算法相结合的故障诊断方法。该方法首先用改进SVD方法进行信号降噪,随后利用集合经验模态分解(EEMD)对降噪信号进行故障特征提取,最后利... 针对伺服电动机滚动轴承故障信号受噪声干扰不易识别的问题,提出一种基于改进SVD-EEMD与Teager能量算法相结合的故障诊断方法。该方法首先用改进SVD方法进行信号降噪,随后利用集合经验模态分解(EEMD)对降噪信号进行故障特征提取,最后利用Teager能量算法对故障信号特征进行增强。实验结果表明,文中提出的方法能够有效地去除噪声干扰,对伺服冲压电动机轴承的故障特征信息起到了增强的作用。 展开更多

关键词 伺服电动机滚动轴承 故障特征提取 改进SVD方法 集合经验模态分解 teager能量算法

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声源定位中双门限语音端点检测算法的改进 被引量：1

20

作者 聂勤 周妙琪 李军成 《电子测试》 2021年第15期47-50,共4页

语音端点检测是声源定位中一个非常重要的环节。在高信噪比环境下,双门限法语音端点检测具有很好的效果,但在低信噪比环境下双门限语音端点检测性能迅速降低,端点检测无法达到预期效果。为此,将传统的双门限法中的短时能量和短时平均过... 语音端点检测是声源定位中一个非常重要的环节。在高信噪比环境下,双门限法语音端点检测具有很好的效果,但在低信噪比环境下双门限语音端点检测性能迅速降低,端点检测无法达到预期效果。为此,将传统的双门限法中的短时能量和短时平均过零率分别替换成短时Teager能量和频谱质心特征,提出了一种改进的双门限语音端点检测算法。该法首先对分帧加窗后的每一帧带噪语音进行经验模态分解求其短时Teager能量,然后对语音信号进行短时傅里叶变换求其每一帧语音的频谱质心,最后对特征曲线进行中值滤波平滑处理后再选取合适的门限值。仿真实验表明,所提出的改进算法在低信噪比环境下比传统的双门限法具有更好的端点检测效果。 展开更多

关键词 声源定位 语音端点检测 双门限算法 短时teager能量 频谱质心

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