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基于MEEMD的内燃机辐射噪声贡献 被引量：15
1
作者 郑旭 郝志勇 +1 位作者 金阳 卢兆刚 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期954-960,共7页
为了研究内燃机振动成分对噪声的贡献,提出一种改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)方法.通过仿真试验,对比MEEMD与传统经验模态分解(EMD)和集总平均经验模态分解(EEMD)的结果.结果表明,MEEMD是一种更为优秀的自适应信号模态分解方法,不... 为了研究内燃机振动成分对噪声的贡献,提出一种改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)方法.通过仿真试验,对比MEEMD与传统经验模态分解(EMD)和集总平均经验模态分解(EEMD)的结果.结果表明,MEEMD是一种更为优秀的自适应信号模态分解方法,不仅能够抑制模态混叠问题,而且能够解决模态分裂等问题.采用MEEMD方法对内燃机振动成分对辐射噪声的贡献进行研究,以一个4缸4冲程内燃机为例,对标定工况下的缸盖罩振动信号和缸盖罩近场噪声信号进行MEEMD分解,并对分解得到的本征模态函数(IMF)进行时频分析,研究对辐射噪声贡献大的振动成分的来源.研究结果表明,通过MEEMD方法能够得到对内燃机辐射噪声贡献大的振动成分,并且准确确定其来源. 展开更多
关键词 内燃机 振动信号 噪声信号 改进的集总平均经验模态分解 时频分析
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基于MEEMD-SDP图像特征和DRN的行星齿轮箱故障诊断 被引量：4
2
作者 陈友广 陈云 谢鲲鹏 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第5期662-667,共6页
在行星齿轮箱齿轮的实际工程应用中,针对故障发生的早期阶段,其非平稳性、非线性振动特征信号导致故障诊断准确率低的问题,提出了一种基于MEEMD-SDP图像特征和深度残差网络的齿轮故障诊断方法。首先,采用了改进的集总平均经验模态分解(M... 在行星齿轮箱齿轮的实际工程应用中,针对故障发生的早期阶段,其非平稳性、非线性振动特征信号导致故障诊断准确率低的问题,提出了一种基于MEEMD-SDP图像特征和深度残差网络的齿轮故障诊断方法。首先,采用了改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)方法对齿轮振动信号进行了分解,获得了能够反映齿轮振动信号信息的固有模态函数(IMF);然后,通过对称点图案(SDP)分解方法提取了IMF分量,将其变换到极坐标下的雪花图像特征,并组成了特征向量;最后,引入深度残差网络(DRN)模型,实现了对行星齿轮箱齿轮不同故障的识别与分类,同时将其与卷积神经网络(CNN)模型进行了对比,并在东南大学公开的齿轮箱数据集上进行了不同模型对齿轮状态故障识别准确率的对比实验。研究结果表明:SDP图像特征能够全面表征齿轮的状态信息,相较于CNN模型,采用DRN模型对齿轮进行诊断得到的平均准确率有明显提高,可达到98.1%,能验证基于MEEMD-SDP图像特征和深度残差网络方法的有效性;研究结果对提升现有行星齿轮箱齿轮故障识别的准确率具有一定的价值。 展开更多
关键词 齿轮传动 固有模态函数 改进的集总平均经验模态分解 对称点图案 图像特征 深度残差网络
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大跨斜拉桥北斗监测挠度温度效应分离研究 被引量：5
3
作者 谭冬梅 聂顺 +2 位作者 瞿伟廉 刘晓飞 吴浩 《建筑科学与工程学报》 CAS 北大核心 2019年第5期71-79,共9页
针对大跨斜拉桥北斗监测挠度温度效应分离问题,提出先利用挠度数据的周期特性,在挠度数据首尾分别进行波形延拓,在进行小波分解后所得小波细节中剔除高幅值车载作用挠度得到残余分量,将其与小波系数重构得到预降噪挠度,最后将预降噪挠... 针对大跨斜拉桥北斗监测挠度温度效应分离问题,提出先利用挠度数据的周期特性,在挠度数据首尾分别进行波形延拓,在进行小波分解后所得小波细节中剔除高幅值车载作用挠度得到残余分量,将其与小波系数重构得到预降噪挠度,最后将预降噪挠度进行小波分解来实现挠度数据的高精度降噪;得到降噪挠度后,利用改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)良好的可抑制分解过程中产生模态混叠的特性,将降噪挠度进行MEEMD分解,接着将所得日温差和年温差效应第1个半周期通过对称置换得高精度日温差和年温差效应,最后将降噪挠度剔除高精度日温差和年温差效应后所得残余分量再次进行MEEMD分解,所得趋势部分即为长期挠度,从而实现日温差效应、年温差效应、长期挠度的逐步分离。结果表明:波形延拓+预降噪+小波分解的降噪算法比传统单一降噪算法精度更高;温度效应分离算法能实现挠度温度效应各周期成分的精确分离,适合大跨斜拉桥北斗监测挠度温度效应分离。 展开更多
关键词 波形延拓 小波分解 改进的集总平均经验模态分解 温度效应
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采用改进的集总平均经验模态分解法的内燃机气门拍击激励与燃烧激励分离的研究 被引量：3
4
作者 郑旭 郝志勇 +1 位作者 金阳 卢兆刚 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期930-936,共7页
提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实... 提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实例,对一个4缸4冲程内燃机气缸盖罩的振动信号进行M-EEMD分解,并对分解得到的IMF分量进行时频分析。结果表明M-EEMD能够成功地将内燃机气门拍击引起的机械激励成分与燃烧激励成分分离。 展开更多
关键词 内燃机 气门拍击 燃烧 激励分离 改进的集总平均经验模态分解
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基于MEEMD-PE与CS-WNN模型的网络时延预测 被引量：2
5
作者 时维国 国明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期184-190,共7页
针对网络控制系统诱导时延具有的随机性、非平稳性、非线性等特点,提出了一种基于改进的集总平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-排列熵和布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)优化的小波神经网络(wavele... 针对网络控制系统诱导时延具有的随机性、非平稳性、非线性等特点,提出了一种基于改进的集总平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-排列熵和布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)优化的小波神经网络(wavelet neural network,WNN)时延预测算法。首先通过MEEMD对网络诱导时延序列进行处理,分别计算各模态的排列熵值,对复杂度相近的模态进行重组后得到新的子序列,从而达到降低建模复杂度和减少计算量的目的;然后利用CS算法优化的WNN预测新的子序列;最后叠加各子序列预测结果以获得时延序列的最终预测值。仿真表明,该算法具有较好的预测精度,能反映时延序列的总体趋势,可有效地降低异常值影响等优点。 展开更多
关键词 网络控制系统 改进的集总平均经验模态分解 排列熵 布谷鸟算法 小波神经网络 时延预测
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