联合采用高通低通滤波与Hilbert-黄变换的非线性信号分析

经验模态分解方法无法分离2倍频内信号分量而可能导致模态混叠,这是应用著名的Hilbert-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)分析非线性信号时无法回避的问题,而消除模态混叠对于准确分析非线性信号具有重要意义。在此背景下,提出了一种联合采用高通低通滤波与Hilbert-黄变换的非线性信号分析方法,以解决这一问题。首先,提出了基于HHT瞬时频率的、用于判断是否发生模态混叠的指标;在此基础上为解决常规经验模态分析方法无法分解2倍频内信号的问题,采用傅里叶变换分析存在模态混叠的信号,并通过高通低通滤波将2倍频内的信号分离。之后,对经过滤波后的信号进行经验模态分解,并与之前未发生模态混叠的分量整合,得到原始信号完整的本征模态函数分量,进而计算得到各分量的瞬时频率和瞬时幅值。最后,用算例说明了所提方法的基本特征。     

基于迭代Hilbert变换的行星齿轮箱振动信号分析

针对行星齿轮箱振动信号频率成分复杂及调幅-调频的特性,提出迭代Hilbert变换与Fourier变换相结合的信号解调分析方法.通过迭代Hilbert变换分离出一组调幅-调频单分量成分,估计单分量成分的瞬时幅值和瞬时频率,选取故障敏感分量,运用Fourier频谱实现了对敏感分量的幅值解调和频率解调.基于行星齿轮箱局部损伤故障仿真信号分析,将迭代Hilbert变换与Hilbert振动分解比较,结果突出了迭代Hilbert变换在分解速度、分解结果信噪比及特征频率提取效果上的先进性.将所提方法应用于实验信号分析,准确提取出特征频率,诊断了齿轮故障,结果表明了该方法的有效性.     

基于VMD-HHT方法的水电机组启动过渡过程振动信号分析研究

为了解决水电机组启动过渡过程振动信号特征频率提取困难问题,采用一种较新的处理非线性非平稳信号自适应方法---变分模态分解（VMD）,并用于葛洲坝某台机组启动过渡过程振动信号分析。通过Hilbert-Huang（HHT）变换对VMD分解得到的各固有模态函数（IMF）进行瞬时频率计算,得出相应Hilbert谱图,并将结果与经验模态分解（EMD）方法进行对比。结果表明：经VMD分解后,机组启动过渡过程振动信号各分量频率变化与机组转速时变规律吻合良好,能够有效提取特征频率,较EMD具有更好的自适应性,分析结果更加准确有效,能够更好的揭示水电机组过渡过程信号中的振动规律。     

一种多分量调频信号瞬时频率估计方法

针对多分量调频信号的相位结构分析问题,提出了一种基于维特比算法的瞬时频率估计方法。该算法受多目标跟踪中的航迹关联思想启发,将瞬时频率轨迹追踪同多目标航迹跟踪相结合,建立了一种新型隶属度惩罚函数,解决了原维特比算法只适用于单分量信号的问题。此外,还提出了一种新型时频交叉点的处理方法,能够提高多分量信号瞬时频率交叉时的估计精度。仿真表明,相较于现有的同类型算法,该方法能够准确地获取复杂相位结构的多分量信号瞬时频率信息,有效地提升了维特比算法在多分量信号瞬时频率估计上的适用性和稳健性。     

基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离

为了在睡眠时以非侵入方式监测心冲击信号（BCG）和呼吸信号,使用电阻式薄膜压力传感器嵌入床垫中,将变分模态分解（VMD）算法引入到二维生理信号提取过程. 信号经床垫中的柔性压力传感器,通过硬件低通滤波、数字去趋势（DFA）后,利用VMD算法分解出生理信号中心冲击信号与呼吸信号的潜在分量,通过自适应选取有效分量重构BCG信号与呼吸信号. 基于Hilbert变换,对比VMD、经验模态分解（EMD）、互补集合经验模态分解（CEEMD）分量的瞬时频率. VMD在0~3.0 Hz内的混叠情况相对于EMD与CEEMD得到改善. 采用Bland-Altman法,对标准结果和实验重构结果进行一致性评价. 结果表明,利用VMD法所得BCG与呼吸信号分别有93.75%和92.5%的点在95%一致性标准界限内,有较高的一致性.     

基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离

为了在睡眠时以非侵入方式监测心冲击信号（BCG）和呼吸信号,使用电阻式薄膜压力传感器嵌入床垫中,将变分模态分解（VMD）算法引入到二维生理信号提取过程.信号经床垫中的柔性压力传感器,通过硬件低通滤波、数字去趋势（DFA）后,利用VMD算法分解出生理信号中心冲击信号与呼吸信号的潜在分量,通过自适应选取有效分量重构BCG信号与呼吸信号.基于Hilbert变换,对比VMD、经验模态分解（EMD）、互补集合经验模态分解（CEEMD）分量的瞬时频率. VMD在0～3.0 Hz内的混叠情况相对于EMD与CEEMD得到改善.采用BlandAltman法,对标准结果和实验重构结果进行一致性评价.结果表明,利用VMD法所得BCG与呼吸信号分别有93.75%和92.5%的点在95%一致性标准界限内,有较高的一致性.     

基于VMD的滚动轴承早期故障诊断方法

滚动轴承是旋转机械的重要零部件,当发生早期故障时,难以有效地提取其微弱的故障特征.针对这一问题,提出了优化参数K取值的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)早期故障诊断方法.首先,通过瞬时频率均值判断法确定模态数K的取值,然后用VMD方法对采集的轴承故障信号进行处理.通过筛选轴承故障信号分解得到本征模态函数分量,对其中的敏感分量进行包络谱分析,从而判断轴承的故障类型与严重程度.最后,分别比较EMD和原VMD算法得到的结果.结果表明:优化后的VMD算法能成功地提取滚动轴承早期故障特征,实现轴承早期故障诊断.     

基于VMD和改进ARIMA模型的超短期风速预测

针对风速序列非线性、波动性的问题,提出了一种基于变分模态分解和改进差分自回归滑动平均模型的风速预测模型。首先利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将信号从低频到高频逐次分解,使每个分量具有不同中心频率的有限带宽;然后对各分量分别建立ARIMA模型,由于各分量的残差序列可能存在异方差性,因此引入GARCH模型消除异方差特性,建立ARIMA-GARCH模型;最后各分量预测结果叠加得到最终的预测值。实验结果表明,所提出的预测模型在超短期风速预测上具有较高的预测精度。     

基于自适应维纳滤波和2D-VMD的声呐图像去噪算法

声呐图像易产生对比度低、分辨率低、边缘失真等问题,所以在去除声呐图像噪声时难以将有效信号与噪声准确分离,从而导致去噪后图像对比度降低、边缘轮廓不清晰、细节丢失严重等问题.本文提出一种基于自适应维纳滤波和2D-VMD(二维变分模态分解)的声呐图像去噪算法.首先通过二维变分模态分解对含噪图像进行分解,得到一系列不同中心频率的模态分量,利用相关系数和结构相似度筛选出有效的模态分量,并使用自适应维纳滤波处理有效的模态分量,最后将滤波后的模态分量进行重构,从而去除图像中的噪声.实验结果表明:所提图像去噪算法在相关系数(CC)、结构相似度(SSIM)这两项客观数据上表现最优,峰值信噪比(PSNR)略低于NSST域去噪,综合客观数据与视觉效果,本文所提算法去除噪声后的图像细节和边缘保持能力效果最佳.     

基于LMD-ICA降噪的滚动轴承故障特征提取方法研究

在滚动轴承进行故障识别中,针对局部均值分解(LMD)方法分析非平稳、非线性含噪信号时,存在端点效应,易产生虚假分量和单通道独立成分分析(ICA)盲源分离时的欠定问题,提出了基于LMD-ICA降噪的振动信号特征提取算法.首先对原始信号进行LMD,并抑制端点效应,得到n个瞬时频率具有物理意义的乘积函数(PF)之和;然后对得到的PF分量以连续的3阶PF分量为一序列组合进行ICA,可以得到n-2个重构分量;最后利用n-2个分量进行重构,得到降噪后的故障信号,并再次进行LMD或功率谱计算,提取故障特征.经验证,该方法可有效识别滚动轴承的多类故障.     

基于S-method的多分量雷达辐射源信号检测

针对传统时频方法在处理多分量雷达辐射源信号时存在交叉项,不能检测各分量信号时域参数,难以适应低信噪比环境的问题,提出一种基于S-method(SM)的多分量雷达辐射源信号检测新方法。该方法首先计算信号的SM时频分布,然后在时频面的基础上检测各信号分量的瞬时频率和脉冲起止时间。实验结果表明,该方法能处理线性及非线性调频信号、时频分辨率高且不受交叉项干扰,时域检测精度大于98.60%,频域检测精度大于99.48%,信噪比降低时仍然保持强检测能力。     

基于EEMD-JADE的桥梁挠度监测中温度效应的分离

针对桥梁挠度各成分的分离问题,提出一种基于EEMD-JADE的单通道盲源分离算法。首先,利用传统的集合经验模态分解法（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）将单通道的桥梁挠度信号分解为一系列线性平稳的本征模函数（Intrinsic Mode Function,IMF）;然后,采用基于能量熵增量的判别法识别并剔除虚假的IMF分量,将能量熵增量较大的IMF分量组成盲源分离模型的输入信号;最后,采用矩阵联合近似对角化（Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices,JADE）算法对输入信号进行盲源分离。JADE算法在源信号频率差异较小且频率有所混叠的状况下也能较好地分离出源信号,但要求观测信号数必须大于等于源信号数目;EEMD具有良好的自适应性,能够将单通道的混合信号进行多尺度分解,形成多通道信号,但分解结果存在端点效应与模态混叠。JADE算法能够解决EEMD分解结果存在的端点效应与模态混叠问题,且EEMD也解决了JADE分离算法的先决条件。两种算法优势互补,能够较好地分离出各挠度组分。通过有限元软件Midas/civil建立了背景桥梁模型,经仿真分析得到了各单项因素作用下的桥梁结构响应,并将其叠加在一起作为待分离的混合挠度信号。仿真信号分离的结果与源信号的相关系数均在0.98以上,说明分离效果较好。最后,采集实测挠度信号进行分离,处于对称位置测点分离出的各挠度组分的相关系数均在0.9以上,证明了该算法的适用性。     

基于自适应多元变分模态分解的电力系统低频振荡模态辨识

针对电力系统多元非线性信号模态辨识困难的问题,提出一种自适应多元变分模态分解方法(自适应MVMD)对多元低频振荡信号进行辨识.自适应MVMD法通过对构建的多元约束变分模型迭代求解获得最优分离模态集合,避免了噪声扰动下的模态混叠及虚假模态等问题.首先通过最大复原近似度确定分离模态数K,然后利用自适应多元变分模态分解法对多元信号进行辨识以获得模态集合,对各信号中同频模态分类提取,并利用Hilbert变换以及傅里叶变换频谱分布对振荡参数进行辨识.测试算例及仿真算例证明了该方法的有效性,与经验模态分解法对比结果显示自适应MVMD法对含噪声信号辨识能力更强.     

基于HHT分解光电容积脉搏波信号的人体血液流变信息评估

为了识别人体光电容积脉搏波（PPG）信号中表征血液流变信息的动力分量并分析其特点,设计低氧实验. 测量30位受试者在正常氧（20%~21%）和极端低氧（15%~16%）2种氧气体积分数环境中的PPG信号,利用希尔伯特黄变换（HHT）算法分解信号. 通过经验模式分解得到,PPG信号中实际表征血液流变信息的动力分量为固有模式函数IMF_X,其时域特点有2个,一个是有类似动脉收缩舒张的波形,另一个是周期性振荡. 基于Hilbert变换得到IMF_X的瞬时频率和边际谱,其瞬时频率大多为1.5~2.5 Hz,且在低氧环境中此频率段内的边际谱幅值显著小于正常氧环境情况下的（P<0.05）,证明利用该特征可以有效识别低氧诱导的血液流变变化.     

基于时频子空间方法的线性调频信号参量估计

针对加性色噪声背景下的多分量线性调频信号参量估计问题,提出了基于相位差分的时频子空间方法.该方法将时频子空间的方法引入线性调频信号参量估计中.首先时多分量线性调频信号做相位差分,然后在时域内利用子空问方法对差分后的信号进行滤波,最后用基于矩阵束的方法进行频率估计.本方法消除了使用相位差分而带来的交叉项的干扰,同时能够很好的消除加性色噪声对多分量线性调频信号的参量估计的影响.仿真实验证明了本方法的有效性.     

Rolling element bearing instantaneous rotational frequency estimation based on EMD soft-thresholding denoising and instantaneous fault characteristic frequency

The accurate estimation of the rolling element bearing instantaneous rotational frequency(IRF) is the key capability of the order tracking method based on time-frequency analysis. The rolling element bearing IRF can be accurately estimated according to the instantaneous fault characteristic frequency(IFCF). However, in an environment with a low signal-to-noise ratio(SNR), e.g., an incipient fault or function at a low speed, the signal contains strong background noise that seriously affects the effectiveness of the aforementioned method. An algorithm of signal preprocessing based on empirical mode decomposition(EMD) and wavelet shrinkage was proposed in this work. Compared with EMD denoising by the cross-correlation coefficient and kurtosis(CCK) criterion, the method of EMD soft-thresholding(ST) denoising can ensure the integrity of the signal, improve the SNR, and highlight fault features. The effectiveness of the algorithm for rolling element bearing IRF estimation by EMD ST denoising and the IFCF was validated by both simulated and experimental bearing vibration signals at a low SNR.     

检测低频振荡模式的EMD复合算法研究

提出一种抗模态混叠的EMD复合算法。首先,通过改进频率外差方法,增加混叠模态分量间的频谱距离,有效分离出倍频模态混叠成分;其次,结合小波奇异点检测技术,确定各模态分量的自适应滑动分析窗口,实现间歇性混叠模态分离和振荡模式非平稳参数辨识。为验证算法的有效性,利用测试算例和电网仿真算例进行了测试分析,结果表明,该算法能够有效分离出混叠模式分量,对于模式复杂的低频振荡信号,能够有效分离出对应的低频振荡模式,具有较高的振荡模式信息检测精度。