基于Hilbert-Huang变换的船舶结构冲击响应研究

针对水下爆炸时船舶结构遭受的冲击响应信号具有非线性非平稳的特点,提出将Hilbert-Huang变换用于船舶结构冲击响应信号处理.Hilbert-Huang变换是基于经验模态分解(EMD)和Hilbert谱的一种信号处理方法,用EMD分解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),然后对IMF分量进行Hilbert变换,从本质上分析船舶结构冲击响应信号的组成成分及特点.与FFT变换和小波变换相比,Hilbert-Huang变换体现出自适应性和先进性,可以有效提取船舶冲击响应信号的时频特征,揭示船舶结构自身的动态特性对冲击响应的影响.     

基于低通滤波和经验模态分解的舰船耐波性试验信号分析方法研究

针对舰船耐波性实测信号中趋势项难以消除而影响滤波精度这一问题,采用经验模态分解方法消除趋势项的影响.根据舰船对波浪运动响应的低频特点,在经验模态分解前先进行低通滤波,可使实测运动信号中的谱峰频率处在相对高频位置,减少EMD迭代次数,并使有用信息包含在第一个IMF中,方便对有用模态的识别.还针对实船耐波性试验无法直接获得垂荡位移的实际问题,对垂向运动加速度联合采用低通滤波、数值积分和EMD去趋势项消除积分误差的方法获得垂荡,通过模型耐波性试验以及对实舰横摇角速度采用该方法求得的横摇与实测横摇的比较,验证了该方法在舰船耐波性实测信号分析中的有效性.     

结合EMD和功率谱熵的船舶轴频电场线谱提取

为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法.首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取.海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 dB.     

结合EMD和功率谱熵的船舶轴频电场线谱提取

为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法。首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取。海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 d B。     

浅谈经验模态分析法在生物医学信号处理中的应用

介绍了可用于对生物医学信号进行分析和处理的新方法—经验模态分解(EMD),然后利用该方法对仿真的及实际的心电信号进行了去噪处理,处理结果表明,基于EMD的信号处理技术具有许多其它分析手段所不具备的特点,是一种新的可用于非平稳和非线性信号处理的方法。     

EMP光纤测量系统的EMD去噪方法研究

为提高电磁脉冲(EMP)光纤测量系统灵敏度、扩大系统动态范围,需要减少光纤传输系统的热噪声。提出一种改进的经验模式分解(EMD)去噪方法,通过最小相关系数选择噪声部分,对噪声部分估计各阶模态分量的噪声功率,采用区间阈值的方法提取高频信号分量和信号特征分量,进一步提高测量系统信噪比(SNR)。仿真实验表明,本文提出的方法与传统EMD方法相比,能更好的保持去噪后原始波形的形状,提高信噪比,尤其是在低信噪比情形下去噪效果明显,信噪比提高约9d B,均方误差约为0.021,在保留信号特征信息方面优于小波去噪。     

经验模态分解方法在结构冲击信号分析中的应用

介绍一种非线性非平稳信号分析的新方法，此方法是基于经验模态分解（EMD）技术的振动信号分析算法。基于这种方法编写了非线性信号分析程序，把振动信号分解成多个本征函数，在分析过程中比较EMD方法与传统的FFT方法，通过两种方法的对比分析，体现了基于EMD的希尔伯特一黄变换的先进性。对水下爆炸载荷作用下的舰船结构响应进行数值模拟分析，并将EMD方法应用于水下爆炸结构冲击信号分析。通过研究每一个本征函数，从本质上分析水下爆炸冲击加速度信号的组成成分及特点。     

基于时频分布图像的柴油机故障诊断

为研究柴油机故障诊断中图像分析法存在的问题,提出了一种基于时频分布图像分析的柴油机故障诊断方法.采集缸盖表面振动信号进行经验模态(Empirical Mode Decomposition,EMD)分解,得到各阶内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),由前2阶IMF重构振动信号,并经Hib...     

基于EMD的船舶动力系统振动信号分析

为了提高船舶动力系统的故障分析和诊断能力,需要对振动信号进行模态分解和特征分析,提取有用的信号特征量,实现故障检测,提出基于经验模态分解(EMD)的船舶动力系统振动信号分析方法,采用宽带非平稳信号建模方法进行船舶动力振动信号建模,采用匹配滤波检测器对振动传感器采集的原始信号进行降噪滤波处理,对降噪输出的信号进行经验模态分解,提取信号的所有局部极值点,用三次样条曲线分析方法提取振动信号的复包络,实现信号特征提取和分析。仿真结果表明,该方法提取的信号特征量能有效反映船舶动力系统的工况特征,实现船舶动力系统的运行状态实时监测和故障分析,信号分析的抗干扰能力较强。     

基于小波降噪的经验模式分解方法研究

通过正常工况下的转子位移信号,分析不同幅值噪声对经验模式分解(EMD)分解的影响。对于幅值较小的随机噪声,EMD分解可以自适应地将主要特征信息从噪声中分解出来。而对于幅值较大的噪声,小波降噪的EMD分解则可以有效避免模态间能量泄漏,从而得到准确的分析结果。