基于EMD和相关分析的管道泄漏定位检测研究

针对长输管道泄漏检测与定位中噪声干扰问题,提出了一种基于EMD分解和相关分析的管道泄漏检测与定位方法.该方法利用EMD分解特性和相关分析技术,提取了包含故障信息的主要固有模态函数(IMF)分量,增强了泄漏信号的本质特征.通过对所提取的IMF主分量进行重构,消除了不相关分量的干扰,提高了泄漏信号的相关程度,从而提高了定位精度.实验验证了该方法的有效性.     

基于EMD时频分析的声波测井油层的信息提取

阵列声波测井信号是典型的非线性、非平稳信号。文中采用EMD（经验模态分解）的时频分析方法,对油层声波信息提取储集层性质。首先对信号进行EMD分解,得到有限个固有模态函数（IMF）,再次对每个IMF做H ilbert变换,求得信号的H ilbert谱的三维分布以及H ilbert边际谱和瞬时能量谱,仿真结果表明,油层中纵...     

分布式光纤传感器在管道泄漏监测中的应用

提出了一种利用分布式光纤传感器对输送管道泄漏进行实时监测的技术．输送管道发生泄漏、管道附近的机械施工和人为破坏等事件产生的振动、压力或温度变化信号作用于光纤时，光波在光纤中传输时产生的损耗具有不同的信号特征．分布式光纤传感器可以同时获取损耗的空间分布及其随时间的变化．在入射端利用光时域反射技术和在输出端利用光功率检测，可实现光纤上各点静态与动态损耗的测量和定位．计算机通过对数据进行分析和融合，根据信号特征判断并淮确定位管道泄漏等事件的发生，提高压力管道的监测水平．     

Hilbert—Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

齿轮作为一种重要的机械传动设备,对其进行故障诊断具有重要意义。传统的齿轮故障诊断大都采用FFT或者小波分析方法,对处理具有非平稳性的齿轮故障信号效果不太明显。HHT由经验模态分解方法（EMD）和Hilbert变换两步组成。经验模态分解方法（EMD）把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函（IMF）,适合处理非线性和非平稳过程。Hilbert变换对具有调制现象的信号的分析有很大优势。能有效地诊断齿轮的故障。     

基于支持向量机的油气管道安全监测信号识别方法

针对基于经验风险最小化原则的传统学习方法的不足,提出了一种基于支持向量机的油气管道安全识别方法通过基于Mach．Zehnder光纤干涉仪原理的分布式光纤振动信号传感器获取管道沿线振动信号,利用基于小波包分解的“能量-模式”方法提取振动信号的特征向量,并利用支持向量机根据振动信号的特征对其进行识别,判断管道沿线是否有异常事件发生．利用现场实验数据对该方法进行验证分析．结果表明,该方法识别正确率较高,实时性好．     

经验模式分解在汽轮机局部碰摩故障信号分析中的应用

采用经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）方法对汽轮机转子局部碰摩振动信号进行分解,实现碰摩、噪声和背景信号的分离,从而提取局部碰摩振动信号的故障特征．分析结果表明,对具有局部碰摩故障的汽轮机振动信号进行EMD分解得到的内蕴模态函数（IMF）具有明显的碰摩特性．EMD方法可以有效地应用于汽轮机转子局部碰摩故障诊断中．     

HHT在齿轮故障诊断问题中的应用

齿轮作为一种重要的机械传动设备,对其进行故障诊断具有重要意义。传统的齿轮故障诊断大都采用FFT或者小波分析方法,对处理具有非平稳性的齿轮故障信号效果不太明显。HHT由经验模态分解方法(EMD)和Hilbert变换两步组成。经验模态分解方法(EMD)把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),适合处理非线性和非平稳过程。Hilbert变换对具有调制现象的信号的分析有很大优势。介绍了该方法的基本原理,并将HHT应用于齿轮断齿故障诊断,齿轮故障实验信号的研究结果表明:基于HHT的分析方法,能有效地诊断齿轮的故障。     

基于EEMD的柴油机缸套磨损故障诊断

针对柴油机缸套磨损故障诊断问题,在实车上测试了柴油机机体振动信号,应用经验模态分解(EMD)对不同磨损状态下的柴油机机体振动信号进行了分析,然而,EMD存在的模态混叠问题使其难以获得准确的基本模式分量(IMF).为此引入基于总体经验模态分解(EEMD)的改进的局域波分析方法,利用EEMD获取无模式混淆的IMF,通过Hilbert边际谱分析信号能量随瞬时频率的变化特征.工程实测分析结果验证了应用该方法进行柴油机缸套磨损故障诊断的有效性.     

油气管线泄漏监测分布式光纤传感器的研究

提出了一种长距离油气管线泄漏在线监测的分布式光纤传感器。在油气管线附近并行铺设一条光缆，利用光纤作为传感器，拾取由油气管线泄漏、附近机械施工和人为破坏等事件产生的压力和振动信号。在实验室中，把工作窗口为1310nm、芯径为50／125μm的多模光纤作为传感光纤，在O．6MPa泄漏气流的作用下进行了实验。在光入射端，用光时域反射计对上述事件引发的损耗进行定位；在光输出端，用光功率计检测光功率的变化，并根据信号特征来判定事件的类型。研究结果表明，分布式光纤传感器可以对长达几十公里的管线泄漏进行监测，且定位精度在几十米之内。因此，分布式光纤传感器可用于远距离油气管线泄漏的实时在线监测。     

经验模态分解(EMD)在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征，提出了基于经验模态分解(Empiri-cal Mode Decomposition，简称EMD)和神经网络的滚葡轴承故障诊断方法，首先对原始信号进行了经验模态分解，将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode functioll，简称IMF)之和，再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量，并从中提取时城特征措标——峭度或裕度因子作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障模式，对滚动轴承的内圈、外圈故障信号的分析结果表明，以EMD为预处理器提取时域特征参数的神经网络诊断方法比直接从原信号中提取时域特征参数的诊断方法有更高的故障识剐率，可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类别。     

一种改进型神经网络的光纤预警系统适应性研究

针对传统长距离光纤预警系统识别入侵事件误报率高的问题，提出了一种基于改进型神经网络的光纤预警系统并研究了该系统在不同环境下的泛化适应性.系统的分布式传感部分应用Phi-OTDR技术，信号识别部分采用一种改进型的神经网络对入侵事件进行识别分类.最后通过3种情况下的实验，探究了系统的适应性.结果表明，该系统在光纤振动信号识别中有优秀的分类效果，并且在不同的环境条件下也具备良好的适应性.      

EMD在汽车变速齿轮箱振动故障分析的应用

采用经验模态分解和能量特征值对振动加速度传感器获取的汽车齿轮箱振动信号进行特性分析.利用经验模态分解获得振动信号的本征模态函数,并对本征模态函数进行系数-能量计算,提取系统的特征信息,对汽车齿轮箱的故障进行诊断,从而实现在线监测汽车齿轮变速箱运转工作状态,及时发现齿轮箱的早期故障,提高汽车运行的安全性.仿真研究结果表明经验模态分解方法在故障信息诊断方面是可行的和有效的,并能够提高故障检测的可靠性.     

基于阶次跟踪和经验模式分解的齿轮故障诊断

提出了一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法.对齿轮箱加速时测得的原始振动信号进行角域重采样,并对角域里的信号进行经验模式分解(EMD)得到多个固有模式函数(IMF),最后对包含齿轮故障信息的IMF分量进行阶次谱分析.结果表明,阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的频率模糊现象,EMD方法能够提取包含故障信息的IMF分量,将两种方法相结合是对传统的频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景.     

经验模态分解中的频域分辨率及其改进方法

经验模态分解(EMD)的主要目的是提供满足Hilbert变换要求的单组分或窄带信号.针对EMD中由于模式混淆以及信号间相互作用带来的单个本征模态函数带宽过大的不足,对单次EMD分解结果本征模态函数的带宽进行了研究,计算了其瞬时频率分辨率,以此为依据提出了经验模态分解中限制当前信号带宽的改进屏蔽信号方法.此方法完全解决了模式混淆的问题,尽可能地减少了经验模态分解中信号相互作用的不利影响,有效地提高了本征模态函数经H ilbert变换后其瞬时频率表达的频域分辨率.     

基于EMD闪光视觉诱发电位的单次提取方法

探讨了基于EMD方法的单通道闪光视觉诱发电位(FVEP)信号的单次提取方法.应用EMD方法的自适应多分辨率特性,首先把单通道闪光视觉诱发电位信号进行EMD分解,然后根据FVEP的频率特征,选择对应的IMF分量进行重构,得到有效去噪后的FVEP信号,可实现FVEP信号的单次提取.与目前临床最常用的叠加平均方法比较,说明利用EMD方法单次提取的FVEP信号能够准确反映FVEP的典型特征信息,满足了临床应用要求.     

EMD去噪法在FMCW雷达信号处理中的应用

针对调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)雷达信号在传播过程中会受到各种噪声影响的情况,提出了一种新型的基于自相关函数能量特性的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪算法。该算法首先对差频信号进行EMD分解,得到包含原信号不同尺度信息的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;其次对每一IMF分量进行无偏自相关运算,并计算其能量;第三,根据IMF分量的自相关函数能量变化曲线,确定出有用信号贡献率最大的IMF分量;最后进行EMD重构。实验结果表明:该方法在各种信噪比条件下,能够准确判断出有用信号主导的IMF分量,对差频信号具有良好的去噪效果,同时该方法具有自适应性,不受主观因素的影响,适合应用在FMCW雷达系统中。     

基于经验模态分解的生命信号提取算法

穿墙生命探测雷达系统中,传统的基于快速傅里叶变换(FFT)的生命信号提取算法不能有效处理非平稳信号,且易受呼吸谐波干扰.为此,文中提出了一种从时域上提取生命信号的新方法.首先应用经验模态分解(EMD)将雷达接收信号分解成有限个固有模态函数(IMF),再用反映生命信号结构特征的IMF分量从时域上分别重构呼吸与心跳信号.仿真结果表明,所提出的新方法能避免呼吸信号谐波对心跳信号的干扰,因而能更加精确地提取心跳信号.