利用微分算子增强EMD算法频带分解能力

针对传统经验模态分解(EMD)方法中信号所含频率分量较接近易出现模态混叠现象,导致分解出的本征模态函数失去原有物理意义问题,提出改进算法。将原始信号频带信号微分;对微分信号进行EMD分解;将所得IMFs进行积分处理获得原始信号有效的IMFs,能抑制EMD分解过程中的模态混叠现象。仿真计算与实际工程应用表明,该方法优于传统EMD算法,可有效分离频率接近的本征模态函数,扩大EMD方法的适用范围。     

基于希尔伯特变换结构模态参数识别

应用HHT方法对GARTEUR飞机模型模态参数进行识别,通过采用多通带滤波器对信号进行滤波,较好的解决模态混叠问题,采用NExT法对信号预处理,由EMD分解获得较准确的各阶固有模态函数分量（IMF）,在EMD分解中使用镜像延拓方法对极值点进行处理来抑制端点效应,然后将分解得到的IMF分量进行希尔伯特变换并结合ITD法识别出各阶固有频率和阻尼比。最后对悬臂梁进行数值仿真模拟,并将模态参数识别结果和理论值进行对比,并运用此方法进一步识别GARTEUR飞机模型固有模态参数。     

解相关EMD:消除模态混叠的新方法

模态混叠是制约希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)在工程上推广应用的一个主要难题,采用在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)过程中嵌入解相关操作有效解决了EMD过程中产生的模态混叠问题。模态混叠的本质是各本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)分量之间信息相互耦合,无法表征有意义的物理过程,因此可认为模态混叠现象是由于IMF之间不完全正交导致。根据零均值随机信号正交性与不相关具有等价关系,在EMD过程中嵌入解相关操作,可有效保证IMF之间的正交性,消除模态混叠。仿真信号处理结果证明了方法的有效性。     

基于经验模态分解的爆破延期识别优化方法

针对爆破延期识别中采用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法存在模态混叠现象,导致延期识别精度低的问题。提出了一种完全正交经验模态分解(principal empirical mode decomposition, PEMD)方法,首先对原始信号进行EMD初步分解,得到多个具有模态混叠现象的本征模函数(intrinsic mode function, IMF)分量,其次对IMF分量进行主成分分析(principal component analysis, PCA),将混叠的IMF分量完全正交化,之后选择幅值较大且波形衰减明显的主分量,使用Hilbert变换提取包络线,最后对包络线峰值点进行识别。通过相似物理模拟试验证明,PEMD与传统方法EMD相比,有效地抑制振动信号EMD分解时出现模态混叠现象,延期识别误差降低至0,并通过控制高程和延期时间对PEMD方法的稳定性进行了检验;同时以德兴露天边坡延期爆破试验为例,PEMD能够更好地对爆破振动波峰值点进行精确识别,识别率稳定在90%以上,对后续爆破工程中爆破参数设计优化和盲炮的识别具有重要意义...     

基于谐波补偿迭代的HHT:暂态电能质量信号分析新方法

针对希尔伯特-黄变换(HHT)方法分析暂态电能质量信号时存在模态混叠问题,提出了一种基于谐波补偿迭代改进的HHT暂态电能质量信号分析方法。该方法通过谐波补偿改变暂态电能质量信号包络分布,并根据暂态信号特征和频率范围确定补偿谐波信号的幅频范围。给出了该方法的具体实现步骤,并进行了算法验证。测试结果表明,该方法能够快速准确地对暂态电能质量信号进行分析,有效抑制模态混叠,改善分解性能;与基于标准经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)的HHT方法相比较,该方法计算准确,分解结果符合信号实际情况,物理意义明确。     

利用聚合经验模态分解抑制振动信号中的模态混叠

传统EMD易于造成分解模态的混叠,混叠后的IMF分量失去原有物理意义。聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),是一种将噪声辅助分析应用于经验模态分解中的新方法,可以较好的抑制EMD分解中产生的模态混叠现象,将其应用于振动信号的模态提取中,取得较好的工程效果。     

基于峰频带通信号HHT变换的框架结构试验模态分析

该文提出了基于峰频带通信号希尔伯特-黄变换(HHT)的结构模态参数识别方法。该方法将小波包带通滤波技术与HHT 模态参数识别技术结合,有效的抑制了信号分解过程中的模态混叠现象。采用去端点法较好地解决了带通滤波和经验模式分解(EMD)所引起的端点效应问题,提高了算法的稳定性和可靠性。在此基础上,利用实验室条件下测得的脉冲加速度响应信号有效地识别出钢筋混凝土框架结构模型的模态参数,并和理论计算值进行了比较。结果表明:弯剪层模型比纯剪切层模型更能反映框架结构整体横向振动的动力特性。     

运行工况下转子系统模态参数识别技术研究

针对目前高速旋转机械通过建模求解各阶固有频率复杂、困难问题,提出一种基于随机子空间(Stochastic Subspace Identification,SSI)和经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合的系统模态参数识别方法。该方法首先通过对转子系统运行工况下的振动响应进行分段滤波获取各阶模态自由衰减分量,然后引入EMD对处理后的信号进行分解,降低模态混叠及其他信号成分对模态参数识别的影响。其次,以EMD分解后的数据为基础,构建Hankel矩阵,通过SVD分解和卡尔曼状态滤波得到系统的随机状态模型,并对状态矩阵进行特征值分解,从而得到系统的一阶与二阶模态的固有频率。仿真分析和转子实验台的实际测试结果表明,该方法可以有效识别运行工况下转子系统的一、二阶固有频率,为后续系统特性分析和故障辨识提供新的思路。     

环境激励下大型桥梁模态参数识别的一种方法

提出一种依据环境激励下结构振动响应的大型桥梁模态参数识别方法,该方法以限制带宽的经验模态分解（BREMD）和随机子空间识别（SSI）为基础,首先利用EMD将环境振动响应分解成一系列只含结构某一阶固有模态的本征模态函数（IMF）,然后利用SSI识别桥梁模态参数。针对大型桥梁自振频率低、模态密集的特点,引入屏蔽信号限制EMD过程中带宽以消除模态混叠;运用该法识别了赣龙铁路某特大桥的模态参数,并将其与峰值拾取法、SSI识别结果以及理论计算值进行对比,结果表明：该方法能有效的识别大型桥梁模态参数,屏蔽信号的引入解决了模态混叠问题,稳定图中的虚假模态得到抑制。     

基于HHT的拉杆转子结构模态参数识别

为准确获取航空发动机拉杆转子结构模态特性,应用Hilbert-Huang变换(HHT)方法对结构的模态参数进行识别。首先对结构脉冲响应信号进行带通滤波和经验模式分解(EMD),进而得到结构各阶模态响应信号,然后对信号进行Hilbert变换获取其瞬时特性,最后对瞬时幅值自然对数和相位进行线性拟合,根据拟合结果计算出模态参数,通过与实验值的对比论证了该方法的准确性。     

应用自适应带宽信号的BS-EMD混叠消除

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)存在的模态混叠现象严重影响了其应用效果,成为制约其在工程中推广应用的一个重要难题。在总结引起模态混叠的主要原因及分析模态混叠产生机理的基础上,借鉴高频谐波加入法(High Frequency Harmonic Added EMD,HFHA-EMD)原理并对高频谐波信号的构造进行改进,提出了一种应用自适应带宽信号的B样条EMD(B-Spline EMD,BS-EMD)模态混叠消除方法。该方法利用EMD的二进带通滤波特性和总是先分离高频分量的特点,根据被分析信号的BS-EMD得到的第一个IMF分量确定带宽限制频率和带宽限制幅值,从而构造出自适应带宽限制信号。通过在原始信号中添加自适应带宽限制信号来改变EMD带通滤波器的中心频率,再进行BS-EMD分解消除模态混叠。与EMD、BS-EMD进行对比分析,验证了该方法的优越性。与HFHA-EMD的对比仿真分析表明,两种方法都可以有效消除模态混叠现象,但是该方法在构造自适应带宽限制信号上更加明确可行,也更具自适应性。对含复杂异常事件的实际转子故障信号分析也验证了该方法在工程应用中的有效性和可行性。     

基于经验模态分解与小波分析的超声信号降噪方法

经验模态分解(EMD)是目前信号去噪中应用较多的一种方法,但处理与噪声时频特征相近的信号时,该算法存在内蕴模态函数(IMF)混叠现象.本文从信号降噪的角度出发,提出基于经验模态分解与小波分析的超声信号降噪方法,首先利用EMD将信号分解为多个IMF分量,通过计算各分量与信号间的互相关系数判断存在模态混叠现象的过渡IMF,从多个IMF分量辨识出噪声与信号的分界,对过渡IMF进行小波去噪,去除过渡分量中的噪声;然后将去噪后的过渡分量IMF与其后续分量进行信号重构,得到去噪后的信号.为了验证所提方法的有效性,本文分别以含噪bumps信号和实际超声信号为例,将该方法与其它4种去噪方法进行了对比.实验结果表明:EMD结合小波法优于单独小波法,而本文方法进一步提高了EMD方法的去噪能力,为EMD去噪方法的改进提供了新思路.     

基于屏蔽技术的经验模式分解改进方法

经验模态分解(EMD）具有优越的自适应性,对非平稳、非线性信号的不同时间尺度可进行正确的局部化处理,然而,当信号组合分量的频率相近时会出现模态混叠现象。针对该问题,提出引入信号屏蔽技术对其改进,通过向原始信号添加一定频率的屏蔽信号,将低频成分屏蔽在高频成分所在的本征模态函数(IMF)之外,而屏蔽信号自身通过加减二次分解取平均值消除对IMF分量的影响。仿真及实际应用验证了改进方法可有效克服模态混叠现象,为EMD改进提供一种新的途径。     

爆破振动信号分析中模态混叠和虚假分量消除的改进方法

针对CEEMD (Complementary Ensemble Empirical Model Decomposition)方法在处理爆破振动信号中模态混叠和虚假分量问题方面的局限性,提出一种改进的解相关CEEMD方法。第一,对信号端点进行特殊处理后,采用CEEMD对信号进行分解;第二,求取各IMF分量信号与原信号的相关系数及其频谱图,共同判定虚假分量;第三,将虚假分量与主分量相加后,通过解相关计算消除模态混叠。仿真信号的CEEMD分解结果以及相关系数与能量插值计算表明,改进的解相关CEEMD方法分解精度比EMD(Empirical Model Decomposition)和CEEMD高,有效抑制了信号模态混叠现象,能够避免直接处理虚假分量而带来的能量损失。应用于爆破振动信号分解,基本保证了各IMF分量非主频率信号的能量比例较低。改进方法有效消除了爆破振动信号的模态混叠和虚假分量现象。     

基于SVD的EMD模态混叠消除方法

为了改进EMD中模态混叠的缺陷,提出一种基于SVD的模态混叠消除方法。SVD有两个特性,一是每个频率成分对应两个大小相当的奇异值;二是各频率成分经分解得到的奇异值大小与该频率成分的振幅呈正相关。该方法根据信号中主要频率成分构造出一组与原信号频率相等、幅值与原信号振幅成整倍数的正弦信号,并与原信号叠加后对叠加信号进行SVD分解,然后成对选取分解得到的奇异值重构出一组信号,依次减去前面加入的对应频率的正弦信号即可得到分解结果。实验表明,对于EMD分解模态混叠现象严重的信号,该方法能够进行有效消除模态混叠。     

完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解

经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(CEEMDAN)恢复了EMD分解的完整性。在现有分析方法上提出了完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)算法。该算法能用更小的集总数、更少的迭代次数和极小的计算消耗获得更好的光谱分离效果和数目较少的筛选模态。     

消除经验模态分解中混叠现象的改进掩膜信号法

经验模态分解方法能在时频域上正确地描述非平稳非线性信号的局部特征。但由于模态混淆,当信号组合分量的频率太接近时,常不能得到正确的经验模态分解结果。针对这一情况,提出了消除经验模态分解中混叠现象的一种方法——改进的掩膜信号法,并将其应用于风机叶片振动信号的分析中。该方法以能量为基础对掩膜信号的选择进行改进,并通过掩膜信号结合EMD来达到消除模态混叠现象的效果。对风机叶片振动信号进行验证的结果表明,该方法简便易行,可有效分离混叠模态,提取有用信号,并且对白噪声也有削减效果。     

基于EEMD的SAR海洋内波参数反演

经验模态分解(EMD)方法对非平稳信号进行分解,容易出现模式混叠和边界效应,从而不能得到有物理意义的特征信息.集成经验模态分解(EEMD)能够有效地克服模式混叠和边界效应问题,可准确地提取信号的本质特征信息.在分析SAR图像反演海洋内波参数机理的基础上,本文提出了一种基于EEMD的海洋内波参数反演方法.实验结果表明:与小波分解和EMD方法相比,该方法能更有效地克服模式混叠现象,所提取的分量更接近内波波动的物理本质,所反演的内波参数与经验数据吻合.     

频率调制经验模态分解在轴承故障诊断中的应用

在密集频率情况下,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)容易产生模态混叠的问题,研究了基于频率调制经验模态分解(Frequency Modulated Empirical Mode Decomposition,FM-EMD)振动信号处理方法。该方法可以较好地分解相对密集频率的弱非线性信号,得到物理意义相对明确的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。通过数值仿真证明了该方法的有效性。利用频率调制经验模态分解方法对故障轴承振动信号进行分析,准确地确定了故障类型。     

基于改进EMD-ICA的结构模态参数识别研究

该文针对频带滤波改进经典经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的模态分解能力不足时产生过多虚假模态的问题以及真正本征模函数(IntrinsicModeFunction,IMF)的判定问题,提出了将改进EMD与独立分量相结合的信号分析方法。该方法不需要人为预先设定阈值,能够自动分离出真正的IMF分量,消除改进EMD过程中产生的虚假模态,保障EMD分解信号的有效性。然后利用随机减量技术获得各IMFs的自由模态,最后利希尔伯特变换和最小二乘拟合技术相结合的方法来识别出结构的频率和阻尼比,并通过两个数值算例和一个七层钢框架的模态试验予以验证。研究结果表明:该方法可有效解决改进EMD的缺陷,并成功识别出结构的模态参数。