搜索结果: 1-15 共查到“工学 EEMD”相关记录15条 . 查询时间(0.133 秒)
利用碳足迹理论建立铅冶炼系统生命周期内各工序的投入产出模型，对单位产品温室气体排放进行评估。针对温室气体排放时间序列的非线性，建立1个基于集合经验模态分解法与最小二乘支持向量回归机相结合的预测模型。集合经验模态分解法首先将温室气体排放时间序列分解成一系列相对比较平稳的本征模函数分量，然后利用最小二乘支持向量回归机对各分量分别预测，最后进行叠加求和，将铅冶炼系统温室气体排放量的预测结果与实际结果进行...
为了从齿轮故障信号中提取出包含故障信号的特征频率，提出了基于EEMD自适应形态学解调方法。首先采用EEMD (集合经验模式分解) 进行降噪，将原始信号与不同的白噪声叠加组成目标信号，然后将目标信号分解为有限个IMF分量，选取主要信息求和重构，再用形态学滤波器提取故障信号的特征频率。针对形态学结构元素尺寸的选择问题，利用遗传算法来优化形态学结构元素，自适应寻求最优解。通过数字仿真试验和齿轮故障模拟实...
基于EEMD的声发射管道泄漏定位检测
管道泄漏定位 声发射 集合经验模态分解（EEMD）
2015/11/3
为提高管道泄漏声发射定位精度，针对管道泄漏声发射信号的非平稳特性，提出了基于经验模态分解（EEMD）的声发射管道泄漏定位新方法；该方法将管道泄漏产生的声发射（AE）信号进行小波去噪，经EEMD分解为若干个本征模态函数（IMF），对具有实际物理意义的IMF进行重构，通过互相关法确定时差进行定位；仿真和实验表明：该方法消除了直接相关法和经验模态分解（EMD）方法的缺点，提高了定位精度。
EEMD在道路载荷谱降噪处理中的应用
道路载荷谱 EMD EEMD 降噪
2014/8/7
针对道路载荷谱实质为非平稳信号的特点，以及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)降噪存在模态混淆的问题，将集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)应用于道路载荷谱降噪处理，并从时域、频域和雨流域同EMD降噪效果进行了分析对比。提出基于EEMD的载荷谱信号降噪计算步骤，给出EEMD计算参数的...
地面模拟真空环境中背景干扰的EEMD滤除方法
集合经验模式分解 滤除 相关系数
2014/8/7
针对地面模拟真空环境实验中背景干扰与轴承振动信号频率相互重叠、难以滤除的问题，利用集合经验模式分解的抗混特性和滤波特性，提出了基于EEMD的背景干扰滤除方法。首先对背景干扰和轴承振动信号进行EEMD分解获得固有模式函数，再计算背景干扰和轴承振动信号的IMF分量间的相关系数来对IMF分量进行筛选，由保留下的IMF分量重构信号以达到滤除背景干扰的目的。对实测信号的滤除结果表明了该方法的可行性和有效性。
基于线调频小波路径追踪算法与EEMD的齿轮箱复合故障诊断方法
阶次跟踪 集合经验模式分解 齿轮箱 复合故障
2014/8/1
针对变转速下的齿轮箱中复合故障的故障特征提取，提出了一种基于线调频小波路径追踪算法与集合经验模式分解的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线，根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样，将时域信号转化为角域信号，再对角域重采样信号进行集合经验模式分解，根据相关系数选取合适的内禀模态函数，最后对所选取的内禀模态函数分量进行Hilbert包络谱分析，根据包...
基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断
Laplace小波 相关滤波 滚动轴承
2014/8/1
滚动轴承故障导致振动信号中出现多阶模态冲击响应，为了提取单阶模态冲击响应的模态参数，由于Laplace小波相关滤波受多阶模态冲击响应的影响，提出了一种基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断方法。先用EEMD把振动信号中的多阶模态脉冲响应分解为各单阶模态冲击响应分量，然后用从分解的分量的频谱中选取所需的单阶模态冲击响应分量，再用Laplace小波相关滤波对选取的单阶模态冲击响应分量进行分...
基于EEMD及敏感IMF的再制造发动机振动模式研究
EEMD分解 敏感IMF 振动模式 再制造发动机
2014/7/31
为更好提取再制造发动机的振动特征，采用总体平均经验分解模式（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）对信号进行分解，并用于再制造发动机振动模式研究中。在对振动信号分解基础上，利用相关系数计算IMF分量与其原始信号间相关性及原始信号IMF分量敏感因子；利用敏感IMF进行Hilbert变换。研究结果表明，采用EEMD分解算法所得IMF分量能反映再制造发动机...
基于EEMD降噪和1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断研究
EEMD降噪 1.5维能量谱 滚动轴承 故障诊断
2014/7/25
将1.5维谱分析和Teager能量算子相结合，提出了1.5维能量谱的分析方法，并针对滚动轴承故障诊断问题，从提高故障信号信噪比的角度出发，提出基于EEMD降噪和1.5维能量谱的故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)运算，得到一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function，IM...
为实现齿轮箱故障特征提取，提出一种基于集成经验模态分解（EEMD）和乔-威廉姆斯分布（CWD）的齿轮箱振动信号特征的提取方法。对现场采集的振动信号进行EEMD分解，再对分解得到的固有模态函数（IMF）分量依照峭度准则进行排序，选取峭度指标较大的IMF分量进行CWD分析，最终得到信号的CWD.该方法可以有效抑制由于干扰项引起的频率混叠和干扰问题，有助于将原始信号在时间历程、频率成分和幅值大小3个方...
针对齿轮箱振动信号的非平稳、非线性等特点，提出一种基于总体平均经验模态分解EEMD的能量熵信号分析及故障诊断方法。该方法利用EEMD方法能够有效抑制模式混叠现象的特点，先对原始振动信号进行EEMD分解，得到各阶本征模态函数(IMFs)，然后求得将各阶本征模态函数的能量及其熵。指出能量熵的值能够反映系统的工作状态和故障类型。通过对白噪声幅值及分解次数对齿轮箱振动加速度信号分析对比，得出最优化选择方案...
基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法
表面肌电信号 消噪 总体平均经验模式分解 二代小波
2014/4/23
为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声，提出了一种基于总体平均经验模式分解（EEMD）和二代小波变换的sEMG消噪新方法。首先对信号加入白噪声处理后进行经验模态分解（EMD），然后对高频的内蕴模式函数（IMF）分量进行二代小波阈值消噪处理，最后把处理后的高频IMF分量与低频IMF分量进行叠加，重构后的信号即为去噪信号。实验结果表明，该方法融合了二代小波与EEMD的优点，能更好的消除噪...
由于工程结构的复杂性和引起结构损伤原因的不确定性，结构早期微弱和潜在的损伤难以识别和预测。为此提出了基于聚类经验模式分解(EEMD)和支持向量机回归(SVR)的结构健康状态趋势预测方法。首先对多自由度结构渐进损伤的加速度振动信号进行聚类经验模式分解(EEMD)；再进行希尔伯特变换(HT)计算瞬时频率；然后用回归支持向量机对反映结构健康状态的瞬时频率进行趋势预测。详细分析了各种参数对回归和预测精度的...
基于EEMD的提升机天轮轴承故障诊断方法
EEMD 故障诊断 模态混叠
2012/5/7
提出了一种基于EEMD的提升机天轮轴承故障诊断方法，该方法可以有效抑制经验模态分解过程中出现的模态混叠现象，从而提高轴承故障诊断的准确性。该方法的实现过程为：通过时域参数确定天轮轴承是否出现故障，如果出现故障，应用EEMD方法对故障信号进行处理，进而得到能够提取故障频率的Hilbert谱和边际谱，通过故障频率判断轴承故障发生的位置。通过实验验证了该方法的有效性，结果表明，该方法可以消除外界噪声和间...
穿墙雷达动目标探测中人的心跳、呼吸、手臂摆动等运动的微多普勒信号是非线性、非平稳信号，可以采用经验模式分解(EMD)对其进行时频分析。由于EMD分解存在模式混合问题，该文提出一种改进的整体平均经验模式分解(EEMD)方法，并将其应用于穿墙雷达人的运动微多普勒特性分析中，并且对分解后的每个本征模式函数(IMF)进行Hilbert-Huang变换(HHT)，得到信号的时间-频率-能量谱。仿真数据和实验...