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基于CEEMDAN-MPE算法的隧道爆破地震波信号降噪方法及应用 被引量：12
1
作者 黄智刚 吕虎波 +3 位作者 林一庚 彭亚雄 吴立 陈劲 《爆破》 CSCD 北大核心 2020年第4期138-144,共7页
由于隧道工程的复杂环境、电磁干扰和仪器误差等原因,现场实测爆破地震波信号中存在大量高频噪声。为有效降低实测信号的噪声成分,对原始信号进行自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN),对分解得到的模态函数(IMF)进行多尺度排列熵... 由于隧道工程的复杂环境、电磁干扰和仪器误差等原因,现场实测爆破地震波信号中存在大量高频噪声。为有效降低实测信号的噪声成分,对原始信号进行自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN),对分解得到的模态函数(IMF)进行多尺度排列熵(MPE)的随机性检测,去除噪声IMF分量达到降噪的目的。对实测隧道爆破地震波信号处理表明:该方法不仅能够较好地去除高频噪声,而且对地震波信号所含主要信息的影响极小。波形分析和降噪效果指标均表明CEEMDAN-MPE算法均优于EEMD-MPE和CEEMDAN算法,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 隧道爆破 地震波信号 降噪方法 ceemdan-mpe
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基于CEEMDAN-MPE的滚动轴承故障识别 被引量：6
2
作者 刘珍珍 陈志雄 陈进 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第11期57-61,共5页
针对滚动轴承振动信号的非平稳特性,实际工况下难以采集大量的样本信号分析故障状态,提出基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)与多尺度排列熵(MPE)相融合的故障识别方法。首先,对振动信号进行小波阈值去噪,利用CEEMDAN算法对去... 针对滚动轴承振动信号的非平稳特性,实际工况下难以采集大量的样本信号分析故障状态,提出基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)与多尺度排列熵(MPE)相融合的故障识别方法。首先,对振动信号进行小波阈值去噪,利用CEEMDAN算法对去噪后的非平稳振动信号自适应分解,对分解后的若干个固有模式分量(IMF)计算互相关系数;然后,重构信号,计算其MPE并组成故障特征向量;最后,把特征向量输入到支持向量机(SVM)中,以识别滚动轴承的故障类型。通过对仿真信号以及实际实验数据的对比验证分析,有效证明了该方法的识别准确率比基于EMDMPE的故障识别方法提高5%,结果表明:基于CEEMDAN-MPE的滚动轴承SVM故障识别方法可以更准确地提取轴承的特征,并识别轴承的故障状态,有更强的实用性和有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障识别 CEEMDAN MPE
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基于CEEMDAN多尺度排列熵和SO-RELM的高压隔膜泵单向阀故障诊断 被引量：22
3
作者 李瑞 范玉刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期127-135,共9页
高压隔膜泵单向阀受负载、摩擦和冲击等因素的影响,运行产生的振动信号具有非平稳、非线性的特点,为了从振动信号中提取设备的非线性动力学特征,将多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy, MPE)引入高压隔膜泵单向阀故障诊断研... 高压隔膜泵单向阀受负载、摩擦和冲击等因素的影响,运行产生的振动信号具有非平稳、非线性的特点,为了从振动信号中提取设备的非线性动力学特征,将多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy, MPE)引入高压隔膜泵单向阀故障诊断研究。提取振动信号多尺度排列熵特征,用于建立结构优化正则化极限学习机(structure optimization regularized extreme learning machine, SO-RELM)故障诊断模型,模型利用K-means优化RELM结构,提高模型识别精确度及稳定性。首先采用自适应噪声完备经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)将高压隔膜泵单向阀振动信号自适应分解为多个固有模态分量(intrinsic mode function, IMF),以相关系数为指标,优选包含故障特征信息丰富的分量;然后,计算IMFs的多尺度排列熵值,提取信号的非线性动力学特征;最后,基于多尺度排列熵,建立基于SO-RELM的故障诊断模型。试验结果表明,CEEMDAN多尺度排列熵能够准确表征高压隔膜泵单向阀运行状态的非线性动力学特征,基于CEEMDAN多尺度排列熵建立的SO-RELM故障模型,能够有效识别高压隔膜泵单向阀工况类型,准确率达98.89%。 展开更多
关键词 自适应噪声完备经验模态分解 排列熵 结构优化正则化极限学习机 故障诊断
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基于改进小波阈值—CEEMDAN的变压器局部放电超声波信号白噪声抑制方法 被引量：23
4
作者 周晶 罗日成 黄军 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期163-171,共9页
为了有效去除变压器局部放电超声信号中的白噪声干扰,提高后续局部放电模式识别及定位的准确性,提出了一种基于改进小波阈值和自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEE... 为了有效去除变压器局部放电超声信号中的白噪声干扰,提高后续局部放电模式识别及定位的准确性,提出了一种基于改进小波阈值和自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的变压器局部放电超声波信号去噪方法。首先,通过对放电信号进行CEEMDAN分解得到一系列由高频到低频的本征模函数IMF(intrinsic mode function);然后,利用多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MPE)算法计算各阶IMF分量的排列熵PE(permutation entropy),根据各IMF的排列熵值确定信号的去噪阈值与有效阈值。对高于去噪阈值的IMF分量采用改进小波阈值法进行去噪处理,对低于有效阈值的IMF分量视为基线漂移进行剔除。最后,通过重构去噪分量与剩余分量来获得去噪后的超声波信号。仿真和实验结果均表明,文中所提出的去噪算法大大提高了信号的信噪比,并保留了原始超声波信号中的有效信息,对提高后续利用超声波信号进行局部放电模式识别及定位的精确性具有重要意义。 展开更多
关键词 局部放电 超声波信号去噪 改进小波阈值 多尺度排列熵 CEEMDAN
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爆炸冲击波集合分解排列熵时变峰值降噪算法
5
作者 杜桂云 崔春生 +1 位作者 杨志飞 刘双峰 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期90-95,113,共7页
针对实测的爆炸冲击波信号中含有大量的噪声信号,严重影响冲击波超压峰值与正压时间的判读以及比冲量的计算等问题,提出了基于完全集合经验模式分解(CEEMDAN)与排列熵(MPE)的时变窗长时频峰值滤波的爆炸冲击波降噪算法,通过构造不同比... 针对实测的爆炸冲击波信号中含有大量的噪声信号,严重影响冲击波超压峰值与正压时间的判读以及比冲量的计算等问题,提出了基于完全集合经验模式分解(CEEMDAN)与排列熵(MPE)的时变窗长时频峰值滤波的爆炸冲击波降噪算法,通过构造不同比例距离下的含噪冲击波信号模型和实测数据来进行研究与验证。原始爆炸冲击波数据经CEEMDAN分解为若干个本征模态分量(IMFs);并以IMFs的MPE值作为分类指标,将IMFs分量划分为需滤波和存留两个类别,对含噪模型与实测数据进行降噪处理实验,将降噪处理后的IMFs分量和剩余的IMFs重构。试验结果表明,与贝塞尔低通数字滤波器、CEEMDAN降噪算法相比,该方法能够去除信号中含有的高频噪声,获得较好的降噪指标;同时尽可能地保留了信号中的尖峰与突变信息,是比较理想的爆炸冲击波信号降噪算法。 展开更多
关键词 爆炸冲击波 完全集合经验模式分解 排列熵 降噪
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电机噪声信号特征提取与故障预测模型建立 被引量：2
6
作者 谢尚海 刘吉乔 李敬兆 《煤矿机械》 2023年第11期172-176,共5页
针对电机传统故障检测方法中存在特征信息提取效果差、故障诊断精度低的问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与多尺度排列熵(MPE)结合的卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)故障诊断方法。研究结果表明,CEEMDAN... 针对电机传统故障检测方法中存在特征信息提取效果差、故障诊断精度低的问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与多尺度排列熵(MPE)结合的卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)故障诊断方法。研究结果表明,CEEMDAN-MPE方法能有效地克服经验模态分解(EMD)和集合经验模态分解(EEMD)方法产生模态混叠等问题。与卷积神经网络(CNN)、长短时记忆(LSTM)、CNN-LSTM模型相比较,准确率分别高出了23.92%、16.61%、10.12%。这说明CNN-GRU模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 CEEMDAN 故障诊断 音频信号 MPE 健康预测 CNN-GRU
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