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基于多源数据融合的煤矿防治水设备振动信号IMF识别方法 被引量:1
1
作者 牛和平 康瑞玲 +1 位作者 宋卫文 贺鑫 《煤矿机械》 2025年第4期195-198,共4页
由于煤矿防治水设备振动信号具有复杂多变且微弱的特性,在本征模态函数(IMF)识别的过程中难以有效捕捉信号特征,从而导致IMF识别灵敏度较低。为了解决该问题,提出基于多源数据融合的煤矿防治水设备振动信号IMF识别方法。规划传感器部署... 由于煤矿防治水设备振动信号具有复杂多变且微弱的特性,在本征模态函数(IMF)识别的过程中难以有效捕捉信号特征,从而导致IMF识别灵敏度较低。为了解决该问题,提出基于多源数据融合的煤矿防治水设备振动信号IMF识别方法。规划传感器部署方案,全面采集多个关键设备的振动信号。结合小波变换与小波包变换的优势,进行多统计特性分析,并应用滑动窗口平均滤波技术,有效融合多源振动信号。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对融合后的综合振动信号进行深入分解,精准识别IMF分量。实验结果表明,该方法能够高效识别煤矿防治水设备微弱振动信号,显著提升IMF识别灵敏度,为早期故障预警和设备维护提供了可靠依据。 展开更多
关键词 多源数据融合 煤矿防治水设备 振动信号 imf识别 CEEMDAN算法
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冲击下选煤破碎机液压滚动轴承故障振动IMF识别
2
作者 张海生 《液压气动与密封》 2025年第6期70-78,共9页
选煤破碎机的液压滚动轴承振动信号受到环境噪声的影响,呈现出周期性的冲击和非线性能量特征,使得故障识别识别结果不准确。为此,提出基于周期冲击的选煤破碎机液压滚动轴承故障振动IMF识别方法。通过经验模态分解(Empirical Mode Decom... 选煤破碎机的液压滚动轴承振动信号受到环境噪声的影响,呈现出周期性的冲击和非线性能量特征,使得故障识别识别结果不准确。为此,提出基于周期冲击的选煤破碎机液压滚动轴承故障振动IMF识别方法。通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)技术,将三轴加速度传感器采集到的振动信号分解为本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),提取这些IMF中的异常能量矩特征。采用布谷鸟优化算法来改进峰值密度聚类算法的聚类效果,通过计算IMF能量矩特征的局部密度值,实现对选煤破碎机液压滚动轴承故障振动的识别。实验结果显示,所研究的方法在不同故障情况下都能够有效地识别出液压滚动轴承的故障振动情况,并且识别结果与实际情况相符,表明该方法具有较好的识别准确性。 展开更多
关键词 液压滚动轴承 imf算法 选煤破碎机 故障识别 异常能量矩 峰值密度聚类
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基于加权IMF对时间序列相似匹配 被引量:1
3
作者 孙汝儒 肖迪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3664-3666,共3页
经验模态分解(EMD)算法非常适合非稳定序列信号、非线性序列信号以及复杂信号的分解,具有很高的噪声比。序列信号经过EMD分解为本征模函数(IMF)以及残差序列,所分解出来的IMF包含了原序列信号不同时间尺度的局部特征信号,是整个原序列的... 经验模态分解(EMD)算法非常适合非稳定序列信号、非线性序列信号以及复杂信号的分解,具有很高的噪声比。序列信号经过EMD分解为本征模函数(IMF)以及残差序列,所分解出来的IMF包含了原序列信号不同时间尺度的局部特征信号,是整个原序列的"去杂"反映。针对IMF所包含的不同尺度的特征这一特性,给出用EMD分解原始序列信号,提取其全部有限个本征模函数和残差序列,根据不同的IMF所包含原序列的特征信息量的大小引入信息权重w,然后通过欧氏距离对各个序列不同IMF序列进行相似匹配判定,最后通过综合各个IMF所占权重综合判定时间序列的相似匹配。实验结果表明,基于IMF对时间序列相似匹配和直接对原时间序列进行匹配,前者首先对时间序列进行分解,去掉其噪声等干扰,提取出IMF间接进行加权匹配,提高了时间序列的模式匹配精度,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 经验模态分解算法 本征模函数 本征模函数加权 相似模式匹配
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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法 被引量:1
4
作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页
针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多
关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 imf分量 小波阈值降噪 肌电干扰
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Segmented second algorithm of empirical mode decomposition
5
作者 张敏聪 朱开玉 李从心 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2008年第5期444-449,共6页
A new algorithm, named segmented second empirical mode decomposition (EMD) algorithm, is proposed in this paper in order to reduce the computing time of EMD and make EMD algorithm available to online time-frequency ... A new algorithm, named segmented second empirical mode decomposition (EMD) algorithm, is proposed in this paper in order to reduce the computing time of EMD and make EMD algorithm available to online time-frequency analysis. The original data is divided into some segments with the same length. Each segment data is processed based on the principle of the first-level EMD decomposition. The algorithm is compared with the traditional EMD and results show that it is more useful and effective for analyzing nonlinear and non-stationary signals. 展开更多
关键词 segmented second empirical mode decomposition (EMD) algorithm time-frequency analysis intrinsic mode functions imf first-level decomposition
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基于改进小波算法的铁路高压断路器电振声信号去噪方法
6
作者 唐金胜 苏多志 +3 位作者 刘超 王芳 吴命利 吴振升 《电气化铁道》 2025年第3期33-39,共7页
高压断路器作为保护铁路系统免受故障和短路影响的重要设备,在实际运行中产生的电振声信号往往带有各种噪声,严重影响故障诊断和保护功能的可靠性。针对该问题,提出基于改进小波算法的铁路高压断路器电振声信号去噪方法,利用VMD算法分... 高压断路器作为保护铁路系统免受故障和短路影响的重要设备,在实际运行中产生的电振声信号往往带有各种噪声,严重影响故障诊断和保护功能的可靠性。针对该问题,提出基于改进小波算法的铁路高压断路器电振声信号去噪方法,利用VMD算法分解出含噪信号的IMF分量,引入相关系数,剔除无用信号,采用小波阈值去噪算法处理保留分量。通过采集VS1(VBM7)-12型高压断路器电振声信号,从定性和定量两方面对所提去噪方法的有效性和优越性进行验证。结果表明,所提方法的去噪性能优于传统小波去噪算法,为铁路高压断路器电振声信号去噪提供一种更有效的方法。 展开更多
关键词 高压断路器 电振声信号 小波阈值去噪 VMD算法 imf分量
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脉冲信号重构下大型起重机吊装安全联动控制
7
作者 邓加阳 宋洪亮 +1 位作者 苏锦志 段启贤 《自动化与仪器仪表》 2025年第9期96-99,共4页
在大型起重机运行过程中,电机脉冲信号往往受到各种噪声的干扰,导致信号失真,后期多机联动控制以串联单机通信为主,需要多次确认失真信号误差范围,导致卡顿甚至停机。为此,提出脉冲信号重构下大型起重机吊装安全联动控制。引入互补集合... 在大型起重机运行过程中,电机脉冲信号往往受到各种噪声的干扰,导致信号失真,后期多机联动控制以串联单机通信为主,需要多次确认失真信号误差范围,导致卡顿甚至停机。为此,提出脉冲信号重构下大型起重机吊装安全联动控制。引入互补集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)算法提取和处理大型起重机电机脉冲信号中的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,分离出信号中的噪声成分,提取出更准确的电机运行状态信息。将吊装安全控制问题转化为驱动电机的联动控制问题,通过去噪重构的脉冲信号构建联动电机网络拓扑,避免串联单机通信的弊端,实现多电机之间的协调控制。在联动控制过程中,引入超螺旋滑模控制器,对产生的误差进行实时补偿。实验表明:利用所提方法对大型起重机实施联动控制的过程中,起重机响应迅速且控制稳定。 展开更多
关键词 CEEMD算法 imf分量提取 电机联动控制 网络拓扑构建 超螺旋滑模控制器
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基于局域波分解的地震信号时频属性提取 被引量:1
8
作者 张宁 刘喜武 +2 位作者 高伟 刘婉莹 李达 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期809-813,共5页
局域波分解可以得到有意义的频率并可以抑制时频分布交叉项,是1种新的自适应信号分解方法。在局域波分解基本原理的基础上,研究基于局域波分解的地震信号分频谱及频率属性的提取方法。将局域波分解与传统时频分析结合,进行有效数值实现... 局域波分解可以得到有意义的频率并可以抑制时频分布交叉项,是1种新的自适应信号分解方法。在局域波分解基本原理的基础上,研究基于局域波分解的地震信号分频谱及频率属性的提取方法。将局域波分解与传统时频分析结合,进行有效数值实现与对比分析,通过模型地震数据与实际2D地震数据试算验证方法的正确性和有效性。研究表明:基于局域波分解的Wigner时频分布分频谱,具有较高的时频分辨率,交叉项得到简单有效的抑制;基于局域波分解的时频分析方法计算提取的频率属性,避免无意义的负频率,物理意义明确,为在地震储层研究和油气检测中的正确应用奠定基础。 展开更多
关键词 局域波分解 内蕴模式函数 算法 分频谱 频率
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基于二维EMD的Harris角点检测算法 被引量:3
9
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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CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法研究 被引量:20
10
作者 蔡改贫 赵小涛 +2 位作者 胡显能 黄祥海 陈慧明 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第7期1077-1085,共9页
针对球磨机振动信号非线性、非平稳性特点及总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN),舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了一种基于CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法。首先运用CEEMDAN算法将信号分解... 针对球磨机振动信号非线性、非平稳性特点及总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN),舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了一种基于CEEMDAN-小波阈值联合的球磨机筒体振动信号去噪方法。首先运用CEEMDAN算法将信号分解成一系列IMF分量;其次采用连续均方误差准则确定含噪声较多的高频IMF分量;然后采用小波阈值去噪方法对含噪声较多的高频IMF分量进行去噪处理;最后将去噪后的IMF分量和去噪的IMF分量进行重构,从而得到去噪后的信号。通过对实测球磨机筒体振动信号进行去噪分析,结果表明本研究提出的联合去噪方法去噪后信号的信噪比更高、均方根误差更低,证明该方法具有更高的去噪精度。 展开更多
关键词 筒体振动信号 联合去噪 CEEMDAN去噪 小波阈值去噪 重构
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基于改进EMD的图像压缩算法 被引量:10
11
作者 贺静波 彭复员 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期295-298,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,首先给出了一种完整、快速和高效的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... 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,首先给出了一种完整、快速和高效的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和图像分解算法的结束条件不明确的问题.然后给出了一种基于改进EMD图像分解的编码压缩算法,并利用Matlab进行了仿真实验,结果表明所提算法编码压缩性能较好. 展开更多
关键词 经验模式分解 固有模式函数 图像分解 图像压缩 算法
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基于集合经验模态分解和ARIMA-GRNN的负荷预测方法 被引量:12
12
作者 王洪亮 陈新源 赵雨梦 《电子科技》 2021年第12期42-48,共7页
针对传统负荷预测方法难以兼顾电力负荷内在线性特征量与非线性特征量的问题,文中提出一种基于EEMD和ARIMA-GRNN的混合负荷预测模型方法。该方法采用EEMD法,将负荷数据分解成不存在模态混叠的IMF分量和余项。运用ARIMA模型算法对每个IM... 针对传统负荷预测方法难以兼顾电力负荷内在线性特征量与非线性特征量的问题,文中提出一种基于EEMD和ARIMA-GRNN的混合负荷预测模型方法。该方法采用EEMD法,将负荷数据分解成不存在模态混叠的IMF分量和余项。运用ARIMA模型算法对每个IMF分量进行线性预测,得到时间序列预测分量,并将其与原始数据相减得到其中的非线性分量。通过GRNN神经网络算法对非线性分量进行预测得到非线性分量的预测值,并将求得的线性预测分量和非线性预测分量相加得到最终的预测值。仿真实验表明,文中提出的基于EEMD和ARIMA-GRNN的混合预测模型在预测精度和性能上均优于采用单一算法的负荷预测方法。 展开更多
关键词 负荷预测 集合经验模态分解 ARIMA-GRNN 混合模型 imf 神经网络算法 非线性 时间序列
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改进的F-X域EMD去噪技术及分布式并行实现 被引量:4
13
作者 邴萍萍 曹思远 +1 位作者 胡言防 路交通 《石油天然气学报》 CAS CSCD 2012年第6期61-64,166,共4页
在地震数据处理领域,较高的计算效率及较好的处理效果一直是地球物理工作者追求的目标。介绍了改进的F-X域(频率-空间域)经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法,首先将地震信号转换到F-X域后分解成一系列固有模态函数(Int... 在地震数据处理领域,较高的计算效率及较好的处理效果一直是地球物理工作者追求的目标。介绍了改进的F-X域(频率-空间域)经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法,首先将地震信号转换到F-X域后分解成一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),然后通过小波阈值滤波对固有模态函数除第一个分量之外的其他分量进行滤波处理来达到去噪目的。此外,为解决改进后的F-X域EMD去噪方法计算效率问题,提出了分布式并行算法,兼顾了运算效率与计算精度。数值模拟结果表明,与F-X域预测滤波技术相比,改进后的F-X域EMD去噪方法可以更加有效地衰减随机噪声和压制线性干扰;最后将该方法应用于实际地震数据处理,进一步验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 F-X域EMD imf 小波阈值去噪 分布式并行 随机噪声 线性干扰
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基于麻雀优化与LSTM基坑顶部变形预测
14
作者 聂彦冲 周明文 +2 位作者 祝敏刚 段平 王以姣 《市政技术》 2025年第8期63-69,76,共8页
为了提高对基坑顶部变形预测的精度,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)、变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)的基坑顶部变形预测模型。以广州某基坑的变形监测数据为例,首先利用SSA优化VMD的控制参数,减少噪声成分的干扰,将基坑顶... 为了提高对基坑顶部变形预测的精度,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)、变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)的基坑顶部变形预测模型。以广州某基坑的变形监测数据为例,首先利用SSA优化VMD的控制参数,减少噪声成分的干扰,将基坑顶部变形时间序列数据分解为不同的本征模态函数(IMF),并根据不同频率特征,将分解结果划分为趋势项、季节项和随机项;采用多项式拟合方法对趋势项进行预测,利用LSTM结合自注意力机制对季节项和随机项进行建模,通过叠加各分项的预测结果获得基坑顶部变形预测值。研究结果表明:当输入步长为3时,SSA-VMD-LSTM模型的均方误差(MSE)为0.48,决定系数(R^(2))为0.971,相较于未分解的原始序列模型,MSE降低了0.99,验证了改进模型在预测精度方面的显著提升。该研究成果为类似基坑顶部变形预测提供了重要的参考与借鉴。 展开更多
关键词 基坑顶部变形 麻雀搜索算法 变分模态分解 本征模态函数 长短期记忆网络
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VMD结合误差能量算法在管道泄漏检测中的应用 被引量:2
15
作者 梁洪卫 邹岱峰 +1 位作者 高丙坤 阚玲玲 《化工自动化及仪表》 CAS 2017年第12期1110-1113,共4页
为了实现对管道泄漏信号的去噪并进行有效信息的提取,使用变分模态分解(VMD)结合误差能量算法对管道信号进行处理。首先,对采集到的信号进行VMD处理,得到一系列IMF(原始信号经过VMD分解后的分量)。然后,对提取到的IMF的概率密度函数进... 为了实现对管道泄漏信号的去噪并进行有效信息的提取,使用变分模态分解(VMD)结合误差能量算法对管道信号进行处理。首先,对采集到的信号进行VMD处理,得到一系列IMF(原始信号经过VMD分解后的分量)。然后,对提取到的IMF的概率密度函数进行误差能量计算,比较所得的误差能量大小,筛选合适的IMF。最后,把所有满足条件的IMF叠加起来,重构原始信号去噪后的有效信息。 展开更多
关键词 VMD算法 误差能量算法 管道泄漏 有效信息提取 imf
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VMD和SO优化SVM的光纤复合海缆故障诊断研究 被引量:5
16
作者 李俊卿 刘若尧 +2 位作者 何玉灵 张承志 耿继亚 《电子测量技术》 北大核心 2023年第22期8-16,共9页
为了进一步提高光纤复合海底电缆的故障诊断准确率,提出了基于VMD及SO优化SVM的故障诊断方法。首先,使用VMD对故障数据进行分解,得到若干条IMF分量并利用皮尔逊相关系数做进一步筛选。其次,对筛选得到的IMF分量进行特征提取,分别提取各... 为了进一步提高光纤复合海底电缆的故障诊断准确率,提出了基于VMD及SO优化SVM的故障诊断方法。首先,使用VMD对故障数据进行分解,得到若干条IMF分量并利用皮尔逊相关系数做进一步筛选。其次,对筛选得到的IMF分量进行特征提取,分别提取各分量的峭度、近似熵及模糊熵。最后,将上述特征值构成的特征向量输入经SO优化的SVM中进行训练及分类,得到故障诊断结果。实验结果表明,采用本文提出的基于VMD和SO优化SVM的故障识别方法,光纤复合海底电缆的故障识别准确率达到了100%,分别比SVM、GA-SVM、GWO-SVM、CNN方法的识别准确度高7.5%、5%、5%、7.5%。 展开更多
关键词 变分模态分解 蛇优化算法 支持向量机 imf分量 光纤复合海缆故障
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ADCS-ELM算法滚动轴承故障诊断 被引量:6
17
作者 余萍 曹洁 黄开杰 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第5期129-132,136,共5页
针对滚动轴承的故障信息难以从复杂噪声背景下的非平稳振动信号中提取且传统方法分类精度低等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)能量特征提取和优化极限学习机神经网络(ADCS-ELM)分类诊断相结合的轴承故障诊断方法。利用EEMD对... 针对滚动轴承的故障信息难以从复杂噪声背景下的非平稳振动信号中提取且传统方法分类精度低等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)能量特征提取和优化极限学习机神经网络(ADCS-ELM)分类诊断相结合的轴承故障诊断方法。利用EEMD对非线性和非平稳信号的自适应分解能力,将待检测轴承故障信号分解为包含故障特征的固有模态函数集(IMFs),并提取能量特征向量;利用自适应动态搜索步长改进布谷鸟搜索算法(ADCS)优化ELM网络连接权值和隐层阈值;将提取的故障特征向量用于训练极限学习机神经网络,得到最优权值和阈值;利用ADCS-ELM进行轴承故障诊断实验。实验结果表明:与BP,LVQ和ELM网络轴承故障诊断方法相比较,所提方法能够有效提高故障识别准确率,并且具有更快的计算速度。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 固有模态函数集 极限学习机 布谷鸟搜索算法 故障诊断 滚动轴承
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周期性传热条件下混凝土空心砌块的热流信号EMD分析
18
作者 王晓璐 杨建林 +2 位作者 王翠红 吴恩 徐雷 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期656-662,共7页
为探索新型信号分析技术在建筑墙体夏季传热过程中热流信号处理时的应用,本文在对混凝土加腋锥式肋块型空心砌块墙体进行周期性非稳态传热数值计算的基础上,利用在时域具有高分辨率的希尔伯特黄变换算法(HHT)对墙体输入、输出热流进行... 为探索新型信号分析技术在建筑墙体夏季传热过程中热流信号处理时的应用,本文在对混凝土加腋锥式肋块型空心砌块墙体进行周期性非稳态传热数值计算的基础上,利用在时域具有高分辨率的希尔伯特黄变换算法(HHT)对墙体输入、输出热流进行经验模态分解(EMD)计算。结果表明:东、南、西、北朝向建筑墙体外表面输入热流的本征模态函数(IMF)中的第5、6(7)阶IMF已经基本奠定了信号函数的主导波形,各朝向热流波形有明显区别,第3、4阶IMF是对第5、6(7)阶信号的局部修正;各朝向建筑墙体内表面热流的IMF数量只有4~5阶,最后1~2阶与残差项之和就足以精确拟合原始信号;与傅里叶变换方法对比,EMD分解墙体热流谐波信号具有分解阶数较少、趋势项清晰、拟合精度高的优势。 展开更多
关键词 周期性非稳态传热 热流谐波 经验模态分解(EMD) 混凝土空心砌块 本征模态函数(imf) 希尔伯特-黄变换算法(HHT)
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基于CEEMD和优化KNN的离心泵故障诊断方法 被引量:18
19
作者 杨波 黄倩 +1 位作者 付强 朱荣生 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第11期1502-1509,共8页
卧式离心泵实际测量中背景噪声含量较大,故障特征常被淹没,导致机械故障诊断效果较差,为了实时、精准地获得其运行状态,或对其进行故障诊断,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和优化最邻近(KNN)算法的卧式离心泵机械故障诊断... 卧式离心泵实际测量中背景噪声含量较大,故障特征常被淹没,导致机械故障诊断效果较差,为了实时、精准地获得其运行状态,或对其进行故障诊断,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和优化最邻近(KNN)算法的卧式离心泵机械故障诊断方法。首先,采集了卧式离心泵机械故障加速度信号,使用CEEMD对信号进行了一次分解,得到了本征模函数(IMF),采用相关系数法得到了IMF相关系数,确定了相关分量与不相关分量;其次,通过改进小波阈值去噪方法对不相关分量进行处理,提取了重构信号可分析的时频故障特征;最后,搭建了离心泵实验台,采用上述故障诊断方法对离心泵机械故障进行了分类诊断。研究结果表明:经CEEMD降噪后,信号评价指标信噪比(SNR)为2.2571,比原来的去噪方法提升了0.4381;优化后KNN分类对于卧式离心泵的机械故障诊断准确率可达96.7%,能够有效识别离心泵故障,达到智能诊断的目的。 展开更多
关键词 叶片式泵 故障信号分解 互补集合经验模态分解 改进小波阈值降噪 优化最邻近算法分类 本征模函数 相关分量/不相关分量
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基于经验模态分解方法的纸张水分控制 被引量:1
20
作者 周强 韩九强 《化工自动化及仪表》 CAS 2007年第4期18-21,共4页
针对于纸张水分信号的大时滞特性和噪声成分的非平稳特性所造成的水分控制系统控制效果差的问题,利用经验模态方法将水分信号分解为反映水分噪声信号结构的内在模态函数和反映水分信号总体变化趋势的趋势分量,滤除内在模态函数,并采用... 针对于纸张水分信号的大时滞特性和噪声成分的非平稳特性所造成的水分控制系统控制效果差的问题,利用经验模态方法将水分信号分解为反映水分噪声信号结构的内在模态函数和反映水分信号总体变化趋势的趋势分量,滤除内在模态函数,并采用大林算法对趋势分量进行控制以克服水分控制系统中的大滞后环节。生产实践表明:该方法的控制效果优于PID算法或模糊控制算法。 展开更多
关键词 水分控制 经验模态分解 内在模态函数 趋势分量 大时滞环节 大林算法
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