基于EEMD的南京市降水特征分析 被引量：27

1

作者 孙银凤 陆宝宏 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第3期5-9,共5页

论文采用EEMD分解方法分析了南京气象站1951-2009年降水序列的多时间尺度,发现南京市年降水序列存在2a、6～7a、14～15a和20a的准周期变化,降水在20世纪70年代之前较小,70年代之后降水较大,整个时间尺度上呈现先减小后升高的平均变化趋... 论文采用EEMD分解方法分析了南京气象站1951-2009年降水序列的多时间尺度,发现南京市年降水序列存在2a、6～7a、14～15a和20a的准周期变化,降水在20世纪70年代之前较小,70年代之后降水较大,整个时间尺度上呈现先减小后升高的平均变化趋势。综合运用Hurst指数及降水距平分析降水的趋势变化结果与EEMD分析结论基本吻合,未来南京市降水可能呈现减少趋势。另外用小波分析对EEMD提取的周期进行验证,小波分析表明南京市降水序列包含2a、7～9a和15～16a的准周期,与EEMD的结果基本一致,说明EEMD的结果具有一定的可信度,可以为该地区的降水预测提供依据。 展开更多

关键词 降水 多时间尺度 eemd分解 趋势分析

下载PDF 职称材料

基于EEMD小波阈值去噪和CS-BP神经网络的风电齿轮箱故障诊断 被引量：25

2

作者 王红君 赵元路 +1 位作者 赵辉 岳有军 《机械传动》 北大核心 2019年第1期100-106,共7页

针对风电机组齿轮箱中齿面点蚀、齿轮磨损、断齿等故障的诊断问题,提出一种基于EEMD小波阈值去噪和布谷鸟算法优化BP神经网络的故障诊断方法。采用EEMD分解和小波阈值去噪方法对故障振动信号进行数据预处理,抑制原始振动信号中的噪声干... 针对风电机组齿轮箱中齿面点蚀、齿轮磨损、断齿等故障的诊断问题,提出一种基于EEMD小波阈值去噪和布谷鸟算法优化BP神经网络的故障诊断方法。采用EEMD分解和小波阈值去噪方法对故障振动信号进行数据预处理,抑制原始振动信号中的噪声干扰。利用布谷鸟算法优化BP神经网络对预处理后的信号进行诊断。小波阈值能更好地对EEMD分解中的高频分量进行去噪处理,CS-BP神经网络具有准确的模式识别精度和出色的全局寻优能力。通过实例仿真表明,提出的故障诊断方法具有良好的诊断精度、速度和成功率,具有较高的应用价值。 展开更多

关键词 风电齿轮箱 故障诊断 eemd分解 小波阈值去噪 CS-BP

下载PDF 职称材料

基于改进EMD样本熵和SVM的风机滚动轴承故障诊断 被引量：20

3

作者 张韦 张永 +2 位作者 骈晓琴 苏赫 蔺相东 《机电工程技术》 2021年第12期38-41,67,共5页

风机齿轮箱振动信号成分复杂,而经验模态分解(EMD)在故障诊断中存在模态混叠和端点效应问题。针对此问题,研究了一种EEMD样本熵和高斯径向基核函数的SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法。以风机齿轮箱滚动轴承为研究对象,提取了内圈故障... 风机齿轮箱振动信号成分复杂,而经验模态分解(EMD)在故障诊断中存在模态混叠和端点效应问题。针对此问题,研究了一种EEMD样本熵和高斯径向基核函数的SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法。以风机齿轮箱滚动轴承为研究对象,提取了内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常轴承4种状态振动信号,利用EEMD和小波分别对振动信号分解降噪并筛选主要IMF分量;计算前4阶IMF分量的样本熵作为特征向量;最后将特征向量输入高斯径向基核函数的SVM模型进行故障识别。结果表明:EEMD算法对端点效应和模态混叠都有一定抑制作用,EEMD样本熵和SVM相结合可有效识别滚动轴承故障类型,故障识别率为97.5%,为工程应用中风机齿轮箱滚动轴承故障诊断提供参考。 展开更多

关键词 滚动轴承 eemd分解 样本熵 SVM 故障诊断

下载PDF 职称材料

基于IHHT的多测点行波法故障测距在全并联AT牵引网中的研究 被引量：18

4

作者 熊列彬 吴高华 王志洋 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第15期3244-3252,共9页

针对当前全并联自耦变压器(AT)牵引网线路参数不均匀,牵引供电系统因故障导致结构的改变使得故障测距精度不足的问题,将行波法运用到牵引网故障测距中,并考虑到牵引网电气参数的改变及行波色散效应导致行波波速不稳定的问题,提出了一种... 针对当前全并联自耦变压器(AT)牵引网线路参数不均匀,牵引供电系统因故障导致结构的改变使得故障测距精度不足的问题,将行波法运用到牵引网故障测距中,并考虑到牵引网电气参数的改变及行波色散效应导致行波波速不稳定的问题,提出了一种基于多测点的故障测距方法。该方法首先通过在横联线间串入高频阻波器完成对电压行波波头的有效辨识,然后利用改进的希尔伯特-黄变换对行波波头进行捕捉,最后利用多测点测距方程得到故障测距结果。Matlab/Simulink的仿真结果表明,所提测距算法基本与波速无关,不受牵引网结构、参数变化的影响,比传统牵引网故障测距算法具有更高的精度。 展开更多

关键词 全并联AT供电 行波测距 希尔伯特-黄变换 eemd分解 多测点 故障行波

下载PDF 职称材料

基于EEMD分解与BOA算法优化神经网络的密云水库大阁水文站径流预测 被引量：14

5

作者 陈芳 张志强 +1 位作者 李扉 孙恺琦 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期188-194,共7页

利用R/S分析法研究密云水库潮河流域大阁水文站1969-2013年的径流数据的变化趋势,以BP神经网络为背景,EEMD分解为辅助,建立分解-重构-预测的组合模型对月径流序列进行预测,利用蝴蝶算法(BOA)优化组合模型,综合得到最优预测模型。结果表... 利用R/S分析法研究密云水库潮河流域大阁水文站1969-2013年的径流数据的变化趋势,以BP神经网络为背景,EEMD分解为辅助,建立分解-重构-预测的组合模型对月径流序列进行预测,利用蝴蝶算法(BOA)优化组合模型,综合得到最优预测模型。结果表明,大阁站年、月径流序列均呈现下降趋势;对月径流序列预测,BPNN预报合格率为60.0%,不能用于预报作业,但可作为参考使用(MAE=0.406,RMSE=0.539,MAPE=0.3497);引入BOA算法优化BP网络参数,得到EEMD-BOA-BP模型预报合格率为83.3%,可以用于预报作业(MAE=0.257,RMSE=0.347,MAPE=0.2195)。通过EEMD分解得到分解-重构-预测组合模型对提高模型精度有一定的作用,同时在组合模型中引入优化算法能进一步提高模型精度。 展开更多

关键词 密云水库 R/S分析 BP神经网络 eemd分解 蝴蝶算法 径流预测

下载PDF 职称材料

采用自适应EEMD的风电混合储能系统能量管理控制策略 被引量：13

6

作者 孟晓洁 王海云 王维庆 《电力电容器与无功补偿》 北大核心 2020年第3期189-196,204,共9页

风电功率的随机波动会对电网的正常运行产生很大的影响,储能系统的接入能有效抑制风电功率波动。针对上述问题,提出一种应用自适应的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)进行频率分配并运用能量管理控制策略... 风电功率的随机波动会对电网的正常运行产生很大的影响,储能系统的接入能有效抑制风电功率波动。针对上述问题,提出一种应用自适应的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)进行频率分配并运用能量管理控制策略进行储能系统功率优化的混合储能系统平滑控制策略。该控制策略能实现风电功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统内部功率的初级分配。同时运用能量管理控制策略,实现储能系统内部功率优化。算例结果表明,所提算法能自适应地实现风电功率的最优分解,所提控制策略能完成储能系统内部功率的合理优化并有效地平滑风电出力波动。 展开更多

关键词 风力发电 混合储能系统 eemd分解 能量管理 功率优化

下载PDF 职称材料

基于MCKD-EEMD的滚动轴承微故障特征提取 被引量：14

7

作者 任学平 王朝阁 张玉皓 《机械设计与制造》 北大核心 2016年第8期193-196,200,共5页

在强噪声环境下滚动轴承故障信号非常微弱,特征信息难以识别,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decompo... 在强噪声环境下滚动轴承故障信号非常微弱,特征信息难以识别,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)相结合的诊断方法。信噪比较低时EEMD不能很好地提取微弱的信号特征,故先运用MCKD对含有强噪声的轴承振动信号进行降噪预处理。然后对降噪后的信号进行EEMD分解,选取与降噪信号相关系数较大的IMF分量进行信号重构。最后对重构信号进行能量算子解调分析,从包络谱中便能准确获得故障特征频率。通过信号仿真和实验数据处理结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 轴承故障 最大相关峭度反褶积 能量算子解调 eemd分解

下载PDF 职称材料

基于EEMD及敏感IMF的再制造发动机振动模式研究 被引量：10

8

作者 陈成法 李树珉 +2 位作者 张建生 张英锋 孙长库 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期117-121,共5页

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... 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的振动特征,基于敏感IMF的边际谱能区分再制造发动机不同部件的振动模式,并将再制造发动机部件分为缸壁、缸盖、曲轴三种振动模式,对提高发动机再制造水平具有重要意义。 展开更多

关键词 eemd分解 敏感IMF 振动模式 再制造发动机

下载PDF 职称材料

基于EEMD数据预处理和DNN的语音增强算法研究 被引量：8

9

作者 陈建明 梁志成 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第6期96-103,共8页

提出了基于总体平均经验模态分解(EEMD)预处理和深度神经网络的语音增强算法,首先将带噪语音信号和纯净语音信号进行EEMD分解,获得一组频率从高到低的本征模态函数IMF分量,然后从各IMF中提取时域的信号特征,组成特征向量,输入神经网络... 提出了基于总体平均经验模态分解(EEMD)预处理和深度神经网络的语音增强算法,首先将带噪语音信号和纯净语音信号进行EEMD分解,获得一组频率从高到低的本征模态函数IMF分量,然后从各IMF中提取时域的信号特征,组成特征向量,输入神经网络中进行训练。实验表明:该算法与经典无监督算法比,无需任何假设条件,可以较好地学习带噪语音和纯净语音之间复杂的非线性关系,在语音质量和可懂度方面优势明显,显示了深度神经网络在语音增强方面的独特作用。 展开更多

关键词 语音增强 eemd分解 语音信号特征提取 深度神经网络 语音质量 可懂度

下载PDF 职称材料

基于EEMD-LSTM的冷连轧机振动预测研究 被引量：7

10

作者 张瑞成 曹志新 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期174-181,共8页

针对冷连轧机振动具有非线性、非平稳,以及与当前和历史状态息息相关的特点,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)-长短时记忆循环神经网络(LSTM)的轧机振动预测模型。采用EEMD方法将轧机振动加速度分解为若干个频率单一、相对平稳的IMF模... 针对冷连轧机振动具有非线性、非平稳,以及与当前和历史状态息息相关的特点,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)-长短时记忆循环神经网络(LSTM)的轧机振动预测模型。采用EEMD方法将轧机振动加速度分解为若干个频率单一、相对平稳的IMF模态分量和残差分量,有效地降低了振动加速度信号的复杂性;采用具有记忆单元的LSTM网络建立轧机振动预测模型,并通过引入历史振动信息显著提高了轧机振动的预测精度。仿真结果表明,EEMD-LSTM模型较LSTM模型的预测精度提高了11%,对轧机振动有很好的预测效果,并分析了各工艺参数与轧机振动之间的定量关系,为快速抑制轧机振动、优化轧制规程提供了参考。 展开更多

关键词 冷连轧 轧机振动预测 eemd分解 LSTM网络 振动加速度

原文传递

基于EEMD-HHT变换的爆破损伤分析方法 被引量：7

11

作者 宋肖龙 高文学 +2 位作者 季金铭 叶明班 张登杰 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期2887-2896,共10页

为了研究爆破振动影响下的隧道围岩损伤地质雷达图像的演化规律,对围岩损伤模型进行基于时域有限差分法的正演模拟,并进行相应的场地试验。研究结果表明:对雷达信号进行EEMD-HHT变换得到的一阶瞬时振幅参量有效滤除了原始信号中高频电... 为了研究爆破振动影响下的隧道围岩损伤地质雷达图像的演化规律,对围岩损伤模型进行基于时域有限差分法的正演模拟,并进行相应的场地试验。研究结果表明:对雷达信号进行EEMD-HHT变换得到的一阶瞬时振幅参量有效滤除了原始信号中高频电磁波的绕射和杂波干扰,突显了原始信号的特征信息;针对岩体裂隙损伤模型进行正演模拟,发现雷达信号的一阶瞬时振幅分量对损伤区域有很好的成像效果,使定量分析损伤特征成为可能;爆破振动影响下围岩的损伤演化受其完整性程度影响大,经历多次循环爆破作用影响的围岩区域完整性差,裂缝区域会在爆破作用下产生扩展与贯穿,新生裂缝多出现在距爆源较近区域。 展开更多

关键词 隧道爆破 围岩损伤 地质雷达 正演模拟 eemd分解

下载PDF 职称材料

基于广义形态学滤波和EEMD分解的滚动轴承故障诊断 被引量：7

12

作者 马泽玮 崔宝珍 《中国农机化学报》 2015年第2期269-273,共5页

在信号处理中,由于严重噪声的干扰,往往会对EEMD分解造成影响,因此提出广义形态滤波和EEMD相结合的方法。首先利用广义形态滤波对故障信号进行滤波,减小噪声的干扰,然后利用EEMD对去噪后的信号分解,选择相关系数最大的本征模态分量并从... 在信号处理中,由于严重噪声的干扰,往往会对EEMD分解造成影响,因此提出广义形态滤波和EEMD相结合的方法。首先利用广义形态滤波对故障信号进行滤波,减小噪声的干扰,然后利用EEMD对去噪后的信号分解,选择相关系数最大的本征模态分量并从其频谱图中提取特征频率。结果证明该方法能成功地去除噪声对EEMD分解的影响,从而能准确检测到故障信号的特征频率,具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 滚动轴承 广义形态滤波 结构元素 eemd分解 降噪

下载PDF 职称材料

再分析资料在三峡库区气候效应研究中的应用 被引量：8

13

作者 孙晨 刘敏 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第9期1998-2013,共16页

收集CRU、ERA-Interim和JRA-55这3种再分析资料,根据三峡库区33个气象站点1991～2016年的气温和降水观测资料,通过时序分析、相关分析、偏差百分比等多种方法对再分析资料在三峡库区的准确性、适用性进行评估,并根据评估结果选取再分析... 收集CRU、ERA-Interim和JRA-55这3种再分析资料,根据三峡库区33个气象站点1991～2016年的气温和降水观测资料,通过时序分析、相关分析、偏差百分比等多种方法对再分析资料在三峡库区的准确性、适用性进行评估,并根据评估结果选取再分析资料,以趋势分析、集合经验模态分解等方法对三峡水库蓄水前后的气候变化特征进行研究。结果表明:无论是时间序列还是空间分布,3种再分析资料对于气温的再现均好于降水,但对各季节的气温都有所低估,冬季与站点观测相差最大; ERA-Interim极大高估了三峡库区的整体降水,同时ERA-Interim和JRA-55对冬季降水有较大低估,偏差百分比在-40%左右;综合来看,CRU再分析资料在三峡库区的可靠性最高。蓄水后三峡库区的整体气温变化均由蓄水前的显著上升趋势转变为略微下降,年降水及春季、夏季降水无明显变化,秋季降水则在蓄水后呈明显的上升趋势,冬季降水在蓄水后有明显下降;蓄水后库尾长江以北的重庆、北碚等地升温幅度要高于邻近地区,蓄水前后降水的空间变化则具有明显的季节性和局地性; EEMD结果表明三峡库区气温和降水均存在2～3a、5a和7～8a左右的准周期变化,且三峡库区近年的年平均气温变化较为平缓,未来降水可能出现增多趋势。 展开更多

关键词 再分析资料 三峡库区 气候效应 eemd分解

原文传递

基于EEMD分解法对北武当观测站形变资料受气压干扰特征分析

14

作者 王晓霞 高翠珍 +2 位作者 史双双 薛锦明 薛生瑞 《科技创新与生产力》 2024年第7期94-96,共3页

本文通过选取北武当观测站的水平摆、伸缩仪,对观测数据受气压干扰明显的典型事件进行分析,研究气压变化如何对观测数据变化产生的影响,并对原始观测数据采用EEMD分解出含有干扰信息的IMF分量;对IMF分量进行Hilbert变换得出Hilbert时频... 本文通过选取北武当观测站的水平摆、伸缩仪,对观测数据受气压干扰明显的典型事件进行分析,研究气压变化如何对观测数据变化产生的影响,并对原始观测数据采用EEMD分解出含有干扰信息的IMF分量;对IMF分量进行Hilbert变换得出Hilbert时频图。结果表明,水平摆和伸缩仪受气压干扰明显,且气压干扰具有延时性。总之,通过EEMD方法对北武当观测站测向资料的分析,说明这种方法对气压干扰的研究有较好的效果,提高了识别干扰信息的能力。 展开更多

关键词 形变资料 eemd分解 气压

下载PDF 职称材料

基于EEMD-LSTM组合模型石家庄月降水量预测研究 被引量：1

15

作者 秦壮 《水利科技与经济》 2024年第2期105-108,119,共5页

为了探讨EEMD-LSTM算法对石家庄逐月降水量进行预测的可行性,通过对石家庄市1980-2020年降水数据进行分析发现,该地降水具有不稳定性和复杂性。为解决这一问题,采用经验模态分解(EEMD)方法对降水数据进行预处理,并将提取出的各模态每个... 为了探讨EEMD-LSTM算法对石家庄逐月降水量进行预测的可行性,通过对石家庄市1980-2020年降水数据进行分析发现,该地降水具有不稳定性和复杂性。为解决这一问题,采用经验模态分解(EEMD)方法对降水数据进行预处理,并将提取出的各模态每个子序列(IMF)输入到LSTM神经网络中进行预测。结果表明,EEMD-LSTM算法在石家庄逐月降水量预测中具有较好的性能,其预测结果与实际观测值的误差较小,相应的MAE和RMSE分别为2.12、3.13mm,决定系数为0.92。研究表明,EEMD-LSTM算法可作为一种新的有效工具,用于石家庄市降水量预测研究。 展开更多

关键词 eemd分解 LSTM回归 降水量 预测

下载PDF 职称材料

基于EEMD-SSA组合模型的短期电力负荷预测 被引量：4

16

作者 曹广华 陈前 +1 位作者 齐少栓 闫丽梅 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2022年第3期362-370,共9页

由于电力系统运行受多种因素的影响,因此电力负荷呈现较强的波动性和不稳定性,从而影响电网短期负荷预测的准确性。为减小预测误差,提出一种组合模型策略。首先采用集合经验模态分解将原始数据分解为若干分量,根据各分量数据所含信息量... 由于电力系统运行受多种因素的影响,因此电力负荷呈现较强的波动性和不稳定性,从而影响电网短期负荷预测的准确性。为减小预测误差,提出一种组合模型策略。首先采用集合经验模态分解将原始数据分解为若干分量,根据各分量数据所含信息量的不同,将分量分为两组,分别利用反向传播神经网络和长短时记忆网络进行预测。并在此基础上,利用樽海鞘群优化算法对每个分量预测网络中的神经元个数与输入变量的滞后项进行优化,得到最终的EEMD-SSA(Ensemble Empirical Mode Decomposition-Salp Swarm Algorithm)的组合预测模型。最后,将此模型应用于某地实测数据进行负荷预测。实验结果表明,该组合模型比单一网络模型及其他模型具有更好的预测效果。 展开更多

关键词 负荷预测 组合模型 eemd分解 SSA优化算法

下载PDF 职称材料

生猪价格风险责任分担:基于EEMD的分解 被引量：5

17

作者 张政伟 杜锐 张在一 《保险研究》 CSSCI 北大核心 2018年第4期55-64,共10页

本文基于集成经验模态分解方法(EEMD)对生猪价格序列进行分解,得到5个独立的、不同周期的本征模态分量(IMF)和趋势项,识别出生猪价格序列在不同周期下的波动特征,并考察不同价格周期背后的驱动力,这对当前生猪价格风险责任分担有丰富的... 本文基于集成经验模态分解方法(EEMD)对生猪价格序列进行分解,得到5个独立的、不同周期的本征模态分量(IMF)和趋势项,识别出生猪价格序列在不同周期下的波动特征,并考察不同价格周期背后的驱动力,这对当前生猪价格风险责任分担有丰富的启示。生猪价格趋势项由生猪产业内部决定,可为生猪价格指数保险设计提供科学参考。市场短期波动决定了较短的价格周期项,这可由市场化的生猪价格指数保险来保障风险,无需政府干预。但是较长周期的价格风险较大,无法完全通过商业性保险手段解决,应由政府出面给予支持来进行价格风险托底。 展开更多

关键词 生猪价格指数保险 风险责任分担 eemd分解

原文传递

基于EEMD和Hilbert分析的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：5

18

作者 陈盼娣 吕跃刚 《电力科学与工程》 2013年第9期70-73,共4页

滚动轴承在风电机组中广泛应用,其运行状态直接影响整台风机的性能。提出EEMD(总体平均经验模态分解)和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断。经验模态分解具有自适应性,但存在一些不足,易产生虚假分量和模态混叠现象。... 滚动轴承在风电机组中广泛应用,其运行状态直接影响整台风机的性能。提出EEMD(总体平均经验模态分解)和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断。经验模态分解具有自适应性,但存在一些不足,易产生虚假分量和模态混叠现象。针对EMD分解方法的不足,引入改进型算法EEMD。首先将振动加速度信号进行EEMD分解,计算各阶IMF峭度值的大小,选择峭度值较大的IMF分量,利用Hilbert变换对其进行包络谱分析,提取故障特征频率,辨识滚动轴承故障。通过对实验采集的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法的有效性和准确性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 eemd分解 Hilbert包络分析

下载PDF 职称材料

应用EEMD和小波包分解的压力脉动信号时域特征提取方法 被引量：4

19

作者 李瑞 谷立臣 +1 位作者 赵鹏军 郭西惠 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1-6,11,共7页

柱塞马达压力信号是液压系统重要的信号源,其中压力脉动的特征变化能够反映系统局部乃至全局的运行状态。为从多成分混叠的压力信号中有效分离压力脉动成分,重构时域特征,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decompositi... 柱塞马达压力信号是液压系统重要的信号源,其中压力脉动的特征变化能够反映系统局部乃至全局的运行状态。为从多成分混叠的压力信号中有效分离压力脉动成分,重构时域特征,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波包分解的压力脉动信号时域特征提取方法。首先,利用EEMD将压力信号与干扰信号分离;其次,根据柱塞泵和柱塞马达压力脉动信号的时频特性,利用小波包分解并重构得到柱塞马达压力脉动信号,提取时域特征;最后,结合实验分析脉动特征随工况的变化规律。该方法经实验验证可行有效,且结果表明:压力脉动幅度随转速的升高而减小,随压力的增大而增大,与压力脉动变化机理一致。研究成果可为柱塞马达的运行状态监测提供方法支撑。 展开更多

关键词 柱塞马达 压力脉动 eemd分解 小波包分解与重构

下载PDF 职称材料

基于EEMD分解与PCA-FCM聚类的岸桥减速箱故障诊断方法 被引量：4

20

作者 顾能华 侯银银 韩雪龙 《电子技术应用》 2021年第4期101-106,111,共7页

针对岸边桥式起重机(岸桥)减速箱特征提取以及故障诊断问题,提出了一种集合经验模态分解(EEMD)与主成分分析(PCA)-模糊C均值(FCM)聚类的减速箱故障诊断组合方法。首先,通过EEMD分解将减速箱非线性、非平稳振动信号分解为若干个固有模态... 针对岸边桥式起重机(岸桥)减速箱特征提取以及故障诊断问题,提出了一种集合经验模态分解(EEMD)与主成分分析(PCA)-模糊C均值(FCM)聚类的减速箱故障诊断组合方法。首先,通过EEMD分解将减速箱非线性、非平稳振动信号分解为若干个固有模态函数(IMF),提取每个IMF分量的多维故障特征;然后,使用主成分分析法对故障特征进行降维,并分析了减速箱振动信号的特征值与故障模式之间的关系,通过模糊C均值聚类算法对减速箱的状态进行识别。实验结果表明,EEMD-PCA-FCM方法对减速箱的3种状态有很高的识别准确率,表明该方法是一种准确有效的减速箱故障诊断方法。 展开更多

关键词 故障诊断 岸桥减速箱 eemd分解 模糊C均值聚类 主成分分析

下载PDF 职称材料