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改进EMD的断路器机械振动信号去噪处理方法
1
作者 周光祥 李鹏 王宽田 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第9期368-373,共6页
为有效诊断断路器故障,保障机械安全稳定运行,提出了基于改进EMD的断路器机械振动信号去噪方法。使用基于ARM与FPGA的机械振动信号采集技术,获取断路器机械振动信号。利用EMD算法,将采集到的断路器机械振动信号分解为各个尺度的机械振... 为有效诊断断路器故障,保障机械安全稳定运行,提出了基于改进EMD的断路器机械振动信号去噪方法。使用基于ARM与FPGA的机械振动信号采集技术,获取断路器机械振动信号。利用EMD算法,将采集到的断路器机械振动信号分解为各个尺度的机械振动信号IMF分量与趋势项。对EMD噪声去除方法加以改进,应用交叉证认方法,获取机械振动信号IMF分量中的噪声和信号的主导分量。求解各分量阈值,并应用小波阈值方法去除机械振动信号中的噪声主导分量,获取有用振动信息。经各分量重构处理后,得到去除噪声的断路器机械振动信号。实验结果表明,该方法的断路器机械振动信号去噪效果较好,能够有效提高断路器机械故障诊断的准确性。 展开更多
关键词 FPGA技术 ARM技术 改进emd算法 断路器 机械振动信号 信号去噪
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煤矿主通风机滚动轴承故障EMD诊断方法仿真
2
作者 李韬 杨文宇 +1 位作者 李渊 王嘉宇 《计算机仿真》 2025年第5期520-524,共5页
煤矿主通风机作为保障煤矿安全的重要部件,其中滚动轴承使用时间过长会容易出现故障,而滚动轴承的振动信号通常表现出非线性、非平稳特性,加大了故障诊断难度,为此提出基于EMD的煤矿主通风机滚动轴承故障诊断方法。利用EMD方法中的CEEM... 煤矿主通风机作为保障煤矿安全的重要部件,其中滚动轴承使用时间过长会容易出现故障,而滚动轴承的振动信号通常表现出非线性、非平稳特性,加大了故障诊断难度,为此提出基于EMD的煤矿主通风机滚动轴承故障诊断方法。利用EMD方法中的CEEMD算法对振动信号实施分解处理,提取信号IMF分量,并对信号不同阶IMF值实施样本熵计算,将非平稳信号分解为多个平稳的本征模态函数。针对IMF分量提取不同振动信号EMD空间状态特征谱以及IMF奇异值谱作为信号特征,联合PNN网络构建诊断网络模型,并在PNN的输入层引入自适应权重调整机制,根据特征的重要性和贡献度动态调整权重,通过优化后的模型实现滚动轴承故障诊断。实验结果表明,利用该方法开展轴承故障诊断时,诊断精度高、效果好。 展开更多
关键词 emd算法 煤矿主通风机:滚动轴承 故障诊断模型
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基于改进EMD的爆破振动信号降噪方法研究 被引量：3
3
作者 闫鹏 张云鹏 +1 位作者 周倩倩 杨曦 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期212-220,共9页
针对经验模态分解(EMD)算法存在端点效应和降噪效果不佳的问题,依据延拓—分解—聚类—降噪—重构思想,提出了改进EMD的爆破振动信号降噪方法。该方法联合了综合相似指数同时兼顾延拓信号的形状和幅值相似性的特点、K-means算法的聚类... 针对经验模态分解(EMD)算法存在端点效应和降噪效果不佳的问题,依据延拓—分解—聚类—降噪—重构思想,提出了改进EMD的爆破振动信号降噪方法。该方法联合了综合相似指数同时兼顾延拓信号的形状和幅值相似性的特点、K-means算法的聚类特性以及小波包的降噪优势,不仅可以有效抑制端点效应,也具有良好的降噪效果。研究结果表明:在仿真信号端点效应抑制试验中,与多项式拟合和边界局部特征延拓方法相比,改进EMD方法的能量误差和均方误差最小。在实测爆破振动信号降噪中,与EMD和变分模态分解(VMD)方法相比,改进EMD方法的信噪比(20.94 dB)最大,均方根误差(0.0031)最小。改进EMD方法不仅可以较好保存中低频(0~200 Hz)信号能量,对200 Hz以上高频噪声也具有良好滤除效果。 展开更多
关键词 经验模态分解(emd) 爆破振动信号 端点效应 K-MEANS算法 小波包 降噪
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EMD新算法及其应用 被引量：43
4
作者 刘霖雯 刘超 江成顺 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期446-447,464,共3页
经验模态分解(EMD)算法是 Hilbert-Huang 变换(HHT)的核心算法,它的分解效果依赖于包络线的生成算法和端点延拓算法。采用分段幂函数插值算法求包络线,结合一种改进的端点延拓算法,得到了一种新的 EMD 算法。分析了分段幂函数插值算法... 经验模态分解(EMD)算法是 Hilbert-Huang 变换(HHT)的核心算法,它的分解效果依赖于包络线的生成算法和端点延拓算法。采用分段幂函数插值算法求包络线,结合一种改进的端点延拓算法,得到了一种新的 EMD 算法。分析了分段幂函数插值算法的收敛精度,从数学角度解释了选取该插值算法的原因。最后,结合一个股票模型的仿真结果说明新的 EMD 算法效果更好。 展开更多
关键词 HHT算法 emd分解 信号处理 插值算法
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基于EMD的井中雷达信号预处理 被引量：8
5
作者 邹宁 金杨超 +2 位作者 郭成 陶杉 宋海 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期875-883,共9页
针对井中雷达数据因环境复杂易受到“污染”而很难提取出有效数据的问题,基于经验模态分解方法(EMD)提出了二维模态经验分解方法(BEMD),该方法对井中雷达信号预处理的时频域分解算法进行分析,将其拓展至高维进行信号处理。仿真结果表明... 针对井中雷达数据因环境复杂易受到“污染”而很难提取出有效数据的问题,基于经验模态分解方法(EMD)提出了二维模态经验分解方法(BEMD),该方法对井中雷达信号预处理的时频域分解算法进行分析,将其拓展至高维进行信号处理。仿真结果表明,二维模态经验分解能够有效剔除高频、低频的干扰,较一维的模态经验分解有较大的改进,验证了该方法具备应用于井中雷达数据处理的潜力。 展开更多
关键词 井中雷达 emd算法 时域有限差分 信号预处理
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EMD算法在移频信号解调中的应用研究 被引量：12
6
作者 柳艳红 马瑞军 魏学业 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2006年第5期34-38,共5页
随着我国列车运行速度的不断提高,对列车运行自动控制系统的可靠性和安全性提出越来越高的要求。现存的算法大多考虑纯净的或SNR较高的移频信号。为了实现在强噪声背景下移频信号的可靠、准确解调,本文提出了一种基于EMD分解算法的移频... 随着我国列车运行速度的不断提高,对列车运行自动控制系统的可靠性和安全性提出越来越高的要求。现存的算法大多考虑纯净的或SNR较高的移频信号。为了实现在强噪声背景下移频信号的可靠、准确解调,本文提出了一种基于EMD分解算法的移频信号解调方法,并进行了计算机仿真。仿真结果表明,用EMD分解算法能够从强噪声背景下分解出移频信号,结合FFT变换,可以实现移频信号的解调。与现存的算法比较,本文的算法简单,可实时性好。 展开更多
关键词 emd分解算法 移频信号 轨道电路 计算机仿真
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经验模态分解(EMD)新算法及应用 被引量：13
7
作者 郭喜平 王立东 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2008年第5期70-72,共3页
经验模态分解(EMD)算法是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心算法,它的分解效果依赖于端点延拓算法。介绍一种新的EMD的端点延拓算法,并通过一个仿真实验表明该算法分解信号更完全。
关键词 振动与波 信号延拓 emd 算法
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基于EMD和Prony算法的同步电机参数辨识 被引量：19
8
作者 李兴源 朱瑞可 +1 位作者 王渝红 陈实 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期136-139,共4页
Prony算法是一种线性系统时域模态参数识别方法,对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高。鉴于此,将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与Prony算法相结合的方法应用到同步电机参数辨识中。利用EMD的分解能力,对采... Prony算法是一种线性系统时域模态参数识别方法,对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高。鉴于此,将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与Prony算法相结合的方法应用到同步电机参数辨识中。利用EMD的分解能力,对采集到的同步电机三相突然短路电流进行时空滤波和平稳化处理,除去高频噪声IMF分量,然后用Prony准确辨识出同步电机的瞬态和超瞬态参数。仿真试验结果表明该方法具有精度高、抗噪性强等特点。 展开更多
关键词 参数辨识 同步电机 PRONY算法 经验模式分解 三相短路电流
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基于改进EMD与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取 被引量：15
9
作者 张志刚 石晓辉 +1 位作者 陈哲明 汤宝平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期80-83,共4页
针对滚动轴承故障特征往往被强背景噪声淹没的特点,提出基于改进经验模态分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解原故障信号得到一组平稳固有模态分量(Intrinsic Mode Functi... 针对滚动轴承故障特征往往被强背景噪声淹没的特点,提出基于改进经验模态分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解原故障信号得到一组平稳固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)后采用互信息和广义相关系数筛选法消除传统EMD分解结果中虚假分量,运用滑动峰态算法对真实IMF分量处理得到滑动峰态时间序列。计算滑动峰态序列频谱提取故障特征频率。实例研究结果表明:该方法能有效提取滚动轴承故障特征,可取得较直接滑动峰态算法及传统包络解调分析更好的效果。 展开更多
关键词 改进emd 滑动峰态算法 滚动轴承 故障特征提取
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基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法 被引量：8
10
作者 窦东阳 杨建国 +1 位作者 李丽娟 赵英凯 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期125-130,共6页
针对旋转机械的自主故障诊断,提出一种基于EMD和MLEM2的智能解决方法。利用EMD预处理振动信号,在最适合的IMF分量上提取6个时域指标和5个频域指标构成无量纲的轴承故障特征向量。根据设备运行数据形成决策表,使用改进的MLEM2算法挖掘诊... 针对旋转机械的自主故障诊断,提出一种基于EMD和MLEM2的智能解决方法。利用EMD预处理振动信号,在最适合的IMF分量上提取6个时域指标和5个频域指标构成无量纲的轴承故障特征向量。根据设备运行数据形成决策表,使用改进的MLEM2算法挖掘诊断规则,再结合改进的规则匹配策略进行状态识别。EMD能够剥离故障最本质的信息,提高所选分量的信噪比,而MLEM2算法无需对连续属性事先离散化,获得的诊断规则更完备、准确。SKF6203轴承试验表明,该方法诊断精度达到93.75%,相当于能够自主获取知识的专家系统,且只要一次初始设定,无需后续人工干预,是一种有效的智能诊断方法。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 模型 经验模式分解 规则获取 MLEM2算法
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EMD中包络算法改进的研究与分析 被引量：12
11
作者 樊志平 张歌凌 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第6期126-129,共4页
经验模态分解算法(EMD)是由美籍华人N.E.Huang提出的一种新的数据分析方法,已被广泛的应用于故障诊断方面的研究。但是作为新出现的信号处理,除需要进一步的理论证明外,EMD方法仍然存在着许多需要改进的地方。原始的EMD算法采用三次样... 经验模态分解算法(EMD)是由美籍华人N.E.Huang提出的一种新的数据分析方法,已被广泛的应用于故障诊断方面的研究。但是作为新出现的信号处理,除需要进一步的理论证明外,EMD方法仍然存在着许多需要改进的地方。原始的EMD算法采用三次样条插值算法来拟合非平稳信号的上下包络曲线,其插值算法会引起过冲、欠冲和不完全包络等问题。为此提出了采用分段三次多项式贝塞尔插值算法作为EMD分解过程中的包络算法,从而减小分解过程中的误差,准确提取非平稳信号。最后,利用Mat lab软件进行仿真实验,结果证明能够有效的改进EMD中的曲线包络中的问题和边界效应。 展开更多
关键词 贝塞尔插值 非平稳信号 经验模态分解 包络算法 边界效应
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基于EMD和GA-SVM的超声检测缺陷信号识别 被引量：12
12
作者 李大中 赵杰 《中国测试》 CAS 北大核心 2016年第1期102-106,共5页
为提高金属探伤时对缺陷的识别能力,提出一种遗传优化支持向量机,结合经验模态分解(EMD),对超声波缺陷信号进行自动识别。首先进行经验模态分解法分解,提取出原始信号特征,构建特征向量。鉴于常用的神经网络模型识别率不高及支持向量机... 为提高金属探伤时对缺陷的识别能力,提出一种遗传优化支持向量机,结合经验模态分解(EMD),对超声波缺陷信号进行自动识别。首先进行经验模态分解法分解,提取出原始信号特征,构建特征向量。鉴于常用的神经网络模型识别率不高及支持向量机参数难确定的问题,利用遗传算法优化支持向量机模型(GA-SVM)的惩罚因子和核参数,提高支持向量机建模精度。分别采用神经网络模型、SVM模型和GA-SVM模型对特征向量进行训练与测试,GASVM模型识别率达到98.437 5%,优于神经网络方法和未改进的交叉验证法SVM模型。试验结果表明:遗传算法能有效提高支持向量机的性能,在小样本条件下能够提高超声缺陷的识别率。 展开更多
关键词 缺陷信号识别 遗传算法 支持向量机 经验模态分解
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基于矩阵运算的二维EMD算法 被引量：2
13
作者 刘圆 潘峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第20期111-113,共3页
为利用人类视觉冗余,达到更高嵌入率,在EMD算法的基础上提出一种二维高嵌入率的空域隐写算法。将载体图像像素序列划分成大小为m×n的矩阵块,结合EMD算法与矩阵运算将编码后的秘密数据,分别独立地嵌入到矩阵块的行和列上,通过性能... 为利用人类视觉冗余,达到更高嵌入率,在EMD算法的基础上提出一种二维高嵌入率的空域隐写算法。将载体图像像素序列划分成大小为m×n的矩阵块,结合EMD算法与矩阵运算将编码后的秘密数据,分别独立地嵌入到矩阵块的行和列上,通过性能分析得出矩阵块的行数m的最佳取值为1。实验结果表明,相比EMD算法,该算法的嵌入率有较大提高。 展开更多
关键词 视觉冗余 空域隐写算法 矩阵运算 emd算法 高嵌入率
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基于二维EMD的Harris角点检测算法 被引量：3
14
作者 张金林 曹鹏 +2 位作者 芮挺 甄树新 孙仁武 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期38-42,共5页
为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利用二维EMD方法将图像分解到多个图像细节层,并定义为本征模函数(IMF),再利用Harris算子对各图像细节层进... 为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利用二维EMD方法将图像分解到多个图像细节层,并定义为本征模函数(IMF),再利用Harris算子对各图像细节层进行角点检测,最后采用层层筛选的方法提取角点。对比实验结果表明,新算法得到的角点更加丰富,抗噪性增强,明显提高了图像角点检测性能。 展开更多
关键词 HARRIS算法 角点检测 经验模式分解 本征模函数
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基于改进EMD算法的小电流接地故障选线 被引量：5
15
作者 王磊 骆玮 曹现峰 《电气工程学报》 2015年第8期29-34,44,共7页
小电流接地系统发生单相接地故障,故障电流暂态分量复杂、稳态分量不明显的特点为可靠选线带来困难。本文分析了小电流接地故障电流暂态分量特征,并提出一种基于改进EMD算法的小电流接地故障选线方法。EMD算法通过叠加电网特征高频信号... 小电流接地系统发生单相接地故障,故障电流暂态分量复杂、稳态分量不明显的特点为可靠选线带来困难。本文分析了小电流接地故障电流暂态分量特征,并提出一种基于改进EMD算法的小电流接地故障选线方法。EMD算法通过叠加电网特征高频信号解决了IMF模态混叠并可靠滤除了高频干扰。基于单相接地故障电流经改进EMD分解出的IMF在不同故障角下展现出不同的特征,分别利用故障时刻低频波形的单调性与线路故障特征能量作为判据进行小电流接地故障选线。基于Matlab/Simulink的配电网单相接地故障仿真验证了该选线方法的有效性。 展开更多
关键词 小电流接地系统 故障选线 改进emd算法 特征频带 故障特征能量
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一种改进的EMD图像分解算法 被引量：3
16
作者 贺静波 彭复员 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1121-1124,共4页
根据图像系统所固有的自相似性以及经验模式分解（EMD）算法的完备性和稳定性,给出了一种完整、快速、高效的EMD图像分解算法。该算法主要改进了EMD图像分解的曲面插值方法以及提取固有模式图像的结束条件,解决了一般EMD图像分解算法存... 根据图像系统所固有的自相似性以及经验模式分解（EMD）算法的完备性和稳定性,给出了一种完整、快速、高效的EMD图像分解算法。该算法主要改进了EMD图像分解的曲面插值方法以及提取固有模式图像的结束条件,解决了一般EMD图像分解算法存在的图像分解算法速度慢、三角剖分导致漏点现象、图像分解算法的结束条件不明确的问题。最后,利用Matlab进行的仿真实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 经验模式分解 图像分解 算法
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基于EMD-GANN的风力发电机齿轮箱故障诊断 被引量：5
17
作者 唐珂 谢源 +3 位作者 曾明杰 高志飞 徐永斌 汪永海 《上海电机学院学报》 2016年第2期99-104,共6页
基于经验模态分解(EMD)和遗传算法优化的神经网络,研究了一种风力发电机组齿轮箱的故障诊断方法。使用EMD将齿轮箱振动信号序列分解成一系列内蕴模式函数分量(IMF);然后提取各分量的特征参数,对特征参数采用主成分分析法进行降维处理;... 基于经验模态分解(EMD)和遗传算法优化的神经网络,研究了一种风力发电机组齿轮箱的故障诊断方法。使用EMD将齿轮箱振动信号序列分解成一系列内蕴模式函数分量(IMF);然后提取各分量的特征参数,对特征参数采用主成分分析法进行降维处理;使用降维后的特征参数集训练神经网络,建立故障诊断模型;在训练过程中,采用了遗传算法优化神经网络的权值和阈值。仿真实验表明,该模型能有效提取振动信号的主要特征,完成对风力发电机组齿轮箱故障的诊断,效果良好。 展开更多
关键词 齿轮箱 经验模态分解 遗传算法 神经网络 故障诊断
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基于蚁群算法优化选取阈值的EMD消噪方法 被引量：10
18
作者 张根保 范秀君 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期427-432,共6页
为了改进经验模式分解(EMD)算法的消噪性能,在传统EMD消噪分解的基础上,参照小波阈值的消噪方法,提出了一种基于自适应阈值的EMD消噪方法。首先,建立去噪阈值和均方误差之间的对应函数,在所选阈值保证均方误差最小的前提下,利用具有较... 为了改进经验模式分解(EMD)算法的消噪性能,在传统EMD消噪分解的基础上,参照小波阈值的消噪方法,提出了一种基于自适应阈值的EMD消噪方法。首先,建立去噪阈值和均方误差之间的对应函数,在所选阈值保证均方误差最小的前提下,利用具有较好全局搜索性的蚁群算法,根据建立的函数搜索阈值,克服了传统方法中硬阈值和软阈值固定选取的缺陷,实现了最优阈值的选取。仿真信号分析和实际轴承故障信号分析表明,该方法与传统的EMD消噪方法、软硬阈值分析方法相比,消噪效果更加明显。 展开更多
关键词 经验模式分解(emd) 优化阈值 蚁群算法 消噪
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一种基于EMD的共振解调改进方法 被引量：2
19
作者 梁建华 李亚超 +1 位作者 刘欢 马增强 《国防交通工程与技术》 2014年第4期59-63,共5页
针对传统共振解调方法中共振频带需要人为确定和故障轴承振动信号信噪比低的缺陷,提出了一种基于EMD算法的共振解调改进方法。该方法首先对轴承振动信号进行EMD分解,然后自适应地筛选出高频固有振动频率附近的基本模式分量(IMF),并对单... 针对传统共振解调方法中共振频带需要人为确定和故障轴承振动信号信噪比低的缺陷,提出了一种基于EMD算法的共振解调改进方法。该方法首先对轴承振动信号进行EMD分解,然后自适应地筛选出高频固有振动频率附近的基本模式分量(IMF),并对单分量进行滤波处理,最后重构选取滤波后的基本模式分量,并对重构信号进行包络解调分析,得到故障特征频率和故障类型。滚动轴承故障诊断表明,改进方法不仅能够自适应地确定共振频带,而且可以有效地提取故障特征,识别故障类型。 展开更多
关键词 共振解调方法 emd算法 自适应 轴承 故障诊断
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改进EMD的多信号Prony电力系统低频振荡分析 被引量：9
20
作者 王雨虹 董瑞 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第7期1335-1340,共6页
利用EMD方法对低信噪比的电力系统低频振荡信号进行去噪,会存在较大误差,影响低频振荡信号的辨识精度.为了解决这类问题,提出了一种改进的EMD去噪方法.通过对电力系统低频振荡信号进行EMD分解,得到N个IMF模态分量,分别求取归一化自相关... 利用EMD方法对低信噪比的电力系统低频振荡信号进行去噪,会存在较大误差,影响低频振荡信号的辨识精度.为了解决这类问题,提出了一种改进的EMD去噪方法.通过对电力系统低频振荡信号进行EMD分解,得到N个IMF模态分量,分别求取归一化自相关函数,判断出噪声主导模态和信号主导模态的分界点k,之后对噪声主导模态进行去噪,将去噪后的各分量同信号主导模态重构得到电力系统低频振荡信号,最后对重构信号进行多信号Prony分析,提取电力系统低频振荡特征.利用改进的EMD方法、改进EMD的多信号Prony对理想信号和仿真系统进行实验,结果表明改进的EMD方法对低信噪比的低频振荡去噪效果更为突出,结合改进EMD多信号Prony算法提取电力系统低频振荡信号特征,具有速度快、分辨率高、拟合效果好的优点. 展开更多
关键词 电力系统 低频振荡 去噪 emd 自相关函数 PRONY算法
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