基于EEMD和平滑能量算子解调的轴向柱塞泵故障特征提取

针对液压泵振动信号出现的调制现象,提出基于集总平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和平滑能量算子解调相结合的方法进行解调,并运用小波包分解频带能量的方法提取了轴向柱塞泵的特征向量.首先,利用EEMD将采集到的柱塞泵振动加速度信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);然后,选取包含主要故障信息的本征模函数通过能量算子解调的方法进行包络解调,从而提取振动信号在高频谐振带的包络成分;最后,运用小波包理论提取各频带的能量作为特征向量.结果表明:基于EEMD和平滑能量算子解调的方法能有效地避免模态混叠现象,提取振动信号的包络成分,成功获得各种状态下的特征向量.     

基于MED和EEMD的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出将最小熵反褶积(MED)和集成经验模态分解(EEMD)方法相结合用于提取轴承微弱故障特征的方法。首先,采用MED对滚动轴承振动信号降噪,以增强冲击特征;然后,利用EEMD分解降噪后信号得到一组固有模态分量(IMF),依据相关系数和峭度准则,选择敏感的IMF分量重构信号,并采用希尔伯特包络解调提取故障特征;最后,通过仿真信号和实验台信号验证了该方法的有效性。     

EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用

在轴承故障诊断中,为降低噪声对小波变换的干扰,提出了先用经验模态分解、再用小波变换对信号进行分析的综合处理法.在用经验模态分解方法的自适应性对信号进行分解的基础上,选用峭度值优选贡献率高的固有模态函数重构信号,计算其自相关函数,然后进行小波变换,得到分解后细节信号的级联谱,对效果最好的分量进行Hilbert解调.该方法解决了噪声对弱故障信号干扰导致诊断效果不明显的问题,提高了小波变换的故障识别率和效率.轴承滚动体点蚀故障试验结果表明:该方法能有效提取轴承滚动体故障特征,与传统包络解调相比具有更好的效果.     

基于高斯白噪声加入的EMD在旋转机械故障诊断中的应用研究

为了避免经验模式分解(EMD)过程中不同时间尺度函数间的模式混叠,采用基于高斯白噪声加入的经验模式分解方法,并将之应用于旋转机械故障诊断中。该方法主要是对同一信号重复若干次加入相互独立的高斯白噪声序列,并分别筛选固有模式函数,而后把各个对应的固有模式函数进行平均计算,消除白噪声对分解结果的影响。最后,通过对固有模式函数进行包络解调,从中提取故障特征。对实际旋转机械故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效避免固有模式函数间模式混叠,提高故障诊断效果。     

基于Teager能量算子的解调方法

为实现调制信号瞬时幅值和瞬时频率的分离检测，研究了Elilbert变换解凋方法和Teager能量算子解调方法，给出了详细算法和应用注意事项。利用仿真信号对两种解调方法进行了对比分析，结果表明：Teager能量算子解调方法解调效果较好，町红机械振动信号的解调分析中广泛采用。     

基于改进经验AM-FM解调的复杂信号瞬时特征分析方法

分析了Hilbert变换在计算复杂单分量信号瞬时特征时存在的不足,研究了一种称为经验AM-FM解调的信号瞬时特征计算方法,并对算法进行了改进.针对其在计算瞬时频率时易受噪声影响的不足,提出将该算法与加权平滑相位差分法相结合来抑制噪声的影响.结合经验模式分解和改进的经验AM-FM解调算法,提出了一种适合复杂多分量信号解调...     

经验模态分解中包络线算法

经验模态分解(EMD)是一种先进的信号处理方法,对非线性、非平稳信号具有独特的分析能力.它的包络线算法存在着过冲/欠冲和端点问题,影响信号分解质量.分析了过冲/欠冲和端点问题产生的原因,提出了采用保形分段3次插值方法作为EMD分解过程中的包络算法,解决了拟合包络线的过冲/欠冲问题;采用端点处包络线位置预测,对端点处的包络线位置加以约束,与极值点对称延拓的方法结合使用,充分利用信号本身信息,一定程度上抑制了端点问题.最后,用一个仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于B样条插值曲线直接筛选的EMD及其在机械振动信号处理中的应用

经典的经验模式分解(EMD)方法通过求解信号的上下2条三次样条包络曲线的均值曲线,实现对原始信号的分解.但是对于非平稳、非线性信号,包络平均无法代替真正的局部平均.另外,基于包络平均的分解方法还会引入极值过冲和欠冲问题.利用B样条的良好局部性质直接计算信号的局部均值插值曲线,克服了三次样条包络方法在EMD分解中的不足.通过对旋转机械故障振动信号的分解处理,表明基于B样条局部均值插值曲线的经验模式分解方法得到的固有模式函数更符合信号的真实物理意义,分解结果更好.     

基于高阶谱净化的水声目标宽带调制信号检测

针对水声目标解调谱轴频提取中低信噪比和低频信号干扰严重的问题,给出了一种检测水声目标辐射噪声宽带调制信号的方法。首先利用希尔波特变换解调出信号包络,进而计算出解调谱;根据螺旋桨桨叶旋转产生的调制线谱存在明显的谐波关系,利用高阶累计量对角切片对解调谱进行净化;根据线谱波形特征进行线谱检测识别得到比较干净的线谱成分。通过实际舰船噪声检验分析,该调制信号检测方法能够较好的检测出水下目标辐射噪声中调制线谱的基频以及谐波成分。     

基于MOMEDA和IITD的滚动轴承微弱故障特征提取

为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,对采集的外圈故障轴承的振动信号用MOMEDA进行信号增强;然后,利用IITD分解得到一系列模态,并对分解得到的模态进行包络解调提取故障特征;最后,进行了故障模拟实验,实验结果表明了该方法的有效性。