This article is devoted to presenting a recapitulative introduction for the theory of Besov-type and Triebel-Lizorkin-type spaces developed in recent years.
局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法通过滑动平均方法平滑局部均值线段和局部幅值线段得到局部均值函数和包络估计函数,从而实现信号的分解。但滑动平均方法会产生相位差以及平滑步长的选择具有一定的主观性,这样会使...局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法通过滑动平均方法平滑局部均值线段和局部幅值线段得到局部均值函数和包络估计函数,从而实现信号的分解。但滑动平均方法会产生相位差以及平滑步长的选择具有一定的主观性,这样会使分解结果不理想。对LMD方法进行了改进,采用有理样条插值函数(Rationalspline)求取信号的上下包络线,然后通过上下包络线计算信号的局部均值函数和包络估计函数,克服了原LMD方法中采用滑动平均方法带来的缺陷。通过对仿真信号以及滚动轴承故障振动信号的分析,表明改进后的LMD方法优于原LMD方法。展开更多
针对局部均值分解方法(Local mean decomposition,LMD)的乘积函数(Product function,PF)判据问题,根据乘积函数具有正交性的特点,将正交性判据(Orthogonality criterion,OC)引入了LMD方法。即将每次迭代后的OC值与预先确定的阈值进行比...针对局部均值分解方法(Local mean decomposition,LMD)的乘积函数(Product function,PF)判据问题,根据乘积函数具有正交性的特点,将正交性判据(Orthogonality criterion,OC)引入了LMD方法。即将每次迭代后的OC值与预先确定的阈值进行比较,以此来确定乘积函数迭代过程的终止点。通过对仿真信号和实际信号的分析,验证了采用正交性判据确定的乘积函数满足正交性要求,反映了信号内含的物理信息,从而实现了对信号正确的分解。展开更多
针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)中乘积函数(ProductFunction,PF)分量的瞬时频率计算问题,引入了一种新的信号瞬时频率计算方法.该方法基于分段波形,先将信号分成若干个全波段(full wave),然后以一组递增的反正弦函数...针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)中乘积函数(ProductFunction,PF)分量的瞬时频率计算问题,引入了一种新的信号瞬时频率计算方法.该方法基于分段波形,先将信号分成若干个全波段(full wave),然后以一组递增的反正弦函数定义每个全波段的瞬时相位,进而得到信号的瞬时频率.由该方法得到的瞬时频率理论上是正的、稳定的并且能够确保信号局部特征信息的完整.应用该方法计算了仿真信号和实际齿轮故障振动信号的瞬时频率,并与其他方法求得的瞬时频率进行了对比.结果表明,本文方法非常适合求取信号的瞬时频率.展开更多
介绍了一种新的非线性、非平稳信号分析方法——局部均值分解(local mean decomposition,LMD),分析了LMD用于扰动信号检测时的优缺点及原因。在此基础上,提出一种改进的局部均值分解(improved local mean decomposition,ILMD)电能质量...介绍了一种新的非线性、非平稳信号分析方法——局部均值分解(local mean decomposition,LMD),分析了LMD用于扰动信号检测时的优缺点及原因。在此基础上,提出一种改进的局部均值分解(improved local mean decomposition,ILMD)电能质量扰动检测及时频分析新方法,该方法由LMD和希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)2部分组成。先用LMD提取信号的乘积函数(product function,PF),由PF分量的调幅函数可得信号瞬时幅值;再对PF分量进行HT求取瞬时频率。ILMD方法可有效定位发生扰动的起止时刻,克服LMD在定位能力上的不足。与采用希尔伯特黄变换(Hilbert Huang transform,HHT)方法相比,ILMD具有瞬时幅值函数端部失真小、瞬时幅频曲线波动小和幅值与频率检测精度高等优点。仿真信号和500 kV变电站电容器组投切时的电压信号分析结果证明所提方法的可行性和有效性。展开更多
分析了局部均值分解LMD(local mean decomposition)在扰动检测中时间定位不足的原因,提出了基于LMD和Teager能量算子TEO(Tteager energy operator)的电能质量扰动信号检测分析方法。该方法由LMD和Teager能量算子2部分组成。首先利用LMD...分析了局部均值分解LMD(local mean decomposition)在扰动检测中时间定位不足的原因,提出了基于LMD和Teager能量算子TEO(Tteager energy operator)的电能质量扰动信号检测分析方法。该方法由LMD和Teager能量算子2部分组成。首先利用LMD将电压信号分解成若干个乘积函数PF(product function),再用Teager能量算子解调PF分量得到信号的瞬时幅值包络和瞬时频率。根据时频图频率突变点,可以有效地检测扰动发生的起止时刻。与LMD相比,所提出的方法具有频率、幅值检测准确,定位能力强,端部失真小等优点,能有效检测分析非平稳电能质量扰动信号。展开更多
针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)的近似熵和支持向量机的轴承故障诊断方法。首先通过LMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干...针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)的近似熵和支持向量机的轴承故障诊断方法。首先通过LMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的乘积函数(productionfunction,PF);轴承发生不同的故障时,在不同频带内的信号近似熵值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的LMD近似熵判断是否发生故障和发生的故障类型;从包含有主要故障信息的PF分量中提取出来的近似熵特征作为输入建立支持向量机(support vector machine,SVM),判断轴承的工作状态和故障类型。展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(11171027and 11101038)the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China(20120003110003)+1 种基金the Fundamental Research Funds for Central Universities of China(2012LYB26)supported by the Alexander von Humboldt Foundation
文摘This article is devoted to presenting a recapitulative introduction for the theory of Besov-type and Triebel-Lizorkin-type spaces developed in recent years.
文摘局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法通过滑动平均方法平滑局部均值线段和局部幅值线段得到局部均值函数和包络估计函数,从而实现信号的分解。但滑动平均方法会产生相位差以及平滑步长的选择具有一定的主观性,这样会使分解结果不理想。对LMD方法进行了改进,采用有理样条插值函数(Rationalspline)求取信号的上下包络线,然后通过上下包络线计算信号的局部均值函数和包络估计函数,克服了原LMD方法中采用滑动平均方法带来的缺陷。通过对仿真信号以及滚动轴承故障振动信号的分析,表明改进后的LMD方法优于原LMD方法。
文摘针对局部均值分解方法(Local mean decomposition,LMD)的乘积函数(Product function,PF)判据问题,根据乘积函数具有正交性的特点,将正交性判据(Orthogonality criterion,OC)引入了LMD方法。即将每次迭代后的OC值与预先确定的阈值进行比较,以此来确定乘积函数迭代过程的终止点。通过对仿真信号和实际信号的分析,验证了采用正交性判据确定的乘积函数满足正交性要求,反映了信号内含的物理信息,从而实现了对信号正确的分解。
文摘针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)中乘积函数(ProductFunction,PF)分量的瞬时频率计算问题,引入了一种新的信号瞬时频率计算方法.该方法基于分段波形,先将信号分成若干个全波段(full wave),然后以一组递增的反正弦函数定义每个全波段的瞬时相位,进而得到信号的瞬时频率.由该方法得到的瞬时频率理论上是正的、稳定的并且能够确保信号局部特征信息的完整.应用该方法计算了仿真信号和实际齿轮故障振动信号的瞬时频率,并与其他方法求得的瞬时频率进行了对比.结果表明,本文方法非常适合求取信号的瞬时频率.
文摘介绍了一种新的非线性、非平稳信号分析方法——局部均值分解(local mean decomposition,LMD),分析了LMD用于扰动信号检测时的优缺点及原因。在此基础上,提出一种改进的局部均值分解(improved local mean decomposition,ILMD)电能质量扰动检测及时频分析新方法,该方法由LMD和希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)2部分组成。先用LMD提取信号的乘积函数(product function,PF),由PF分量的调幅函数可得信号瞬时幅值;再对PF分量进行HT求取瞬时频率。ILMD方法可有效定位发生扰动的起止时刻,克服LMD在定位能力上的不足。与采用希尔伯特黄变换(Hilbert Huang transform,HHT)方法相比,ILMD具有瞬时幅值函数端部失真小、瞬时幅频曲线波动小和幅值与频率检测精度高等优点。仿真信号和500 kV变电站电容器组投切时的电压信号分析结果证明所提方法的可行性和有效性。
文摘分析了局部均值分解LMD(local mean decomposition)在扰动检测中时间定位不足的原因,提出了基于LMD和Teager能量算子TEO(Tteager energy operator)的电能质量扰动信号检测分析方法。该方法由LMD和Teager能量算子2部分组成。首先利用LMD将电压信号分解成若干个乘积函数PF(product function),再用Teager能量算子解调PF分量得到信号的瞬时幅值包络和瞬时频率。根据时频图频率突变点,可以有效地检测扰动发生的起止时刻。与LMD相比,所提出的方法具有频率、幅值检测准确,定位能力强,端部失真小等优点,能有效检测分析非平稳电能质量扰动信号。
文摘针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)的近似熵和支持向量机的轴承故障诊断方法。首先通过LMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的乘积函数(productionfunction,PF);轴承发生不同的故障时,在不同频带内的信号近似熵值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的LMD近似熵判断是否发生故障和发生的故障类型;从包含有主要故障信息的PF分量中提取出来的近似熵特征作为输入建立支持向量机(support vector machine,SVM),判断轴承的工作状态和故障类型。
