基于HHT的船舶综合电力系统故障时间定位新方法

针对强噪声环境下船舶综合电力系统故障时间定位精度不高的问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)和自适应软阈值法的船舶综合电力系统故障时间定位新方法。首先,电能信号经EMD分解为若干固有模态函数(IMF),对第一个IMF分量进行Hilbert变换得到其瞬时幅值向量。然后,在分析故障波形变化规律的基础上,定义并计算故障信号的瞬时幅值差分向量。最后,设计一种自适应软阈值处理方法,将瞬时幅值差分向量变换为故障时间特征向量,经加权均值后,实现故障时间定位。仿真试验结果表明,该方法能够精确定位不同强度噪声下的故障起止时间,在1 k Hz采样频率下精度为0.88 ms,适用于实际船舶综合电力系统故障的时间定位。     

EMD小波阈值去噪在海工物探中的应用

本文以海洋工程地质地球物理模型和我公司完成的海洋工程地震勘探数据为依托,综合分析了小波变换、EMD处理、基于EMD小波阈值去噪处理等数据处理技术对于海洋地震勘察数据处理的作用,论述了基于经验模态分解的小波阈值去噪方法在浅海地震勘探数据处理中对于压制噪声、提高信噪比和分辨率的作用。该方法对于细化地震勘探的数据成果,实现物探成果的精细化地质分层具有积极意义。     

基于EMD的矢量水声器方位估计算法

对经验模态分解算法(EMD算法)进行深入研究,对其基本原理、基本性质以及存在的问题进行分析。为改善EMD算法在方位估计的精度,减少高频噪声、间断干扰的影响,本文采用Hilbert-Huang变换方法来消除模态混叠现象。实验结果表明,本文提出的基于EMD的矢量水声器方位估计算法,能够有效提高方位估计的精度。     

基于振动信号盲源分离的船用空压机故障诊断

以某船用往复式空压机为研究对象,对其振动信号进行测试分析,定位故障源。为提取特征频率,选用独立分量分析(ICA)和经验模态分析(EMD)的方法对测试信号进行处理。选用合适的优化算法,通过仿真数据验证所选ICA优化算法的可行性;利用EMD算法将单通道测试信号分解为多通道信号,解决由于测试环境恶劣导致测试点不足而不能使用ICA算法的问题;导入ICA算法后进行盲源分离,判断故障原因。对故障空压机振动信号进行处理,EMD分解后初步分析发现:0.5×r/min冲击间隔明显;ICA处理后的频谱分析发现:1×r/min频率突出且伴随着2×r/min的现象。根据上述分析结果,并结合该空压机的历史维修记录和振动机理,提出故障检修方案。对检修后的空压机进行回归测试,测试结果表明:整机振动烈度大幅减弱,主要频率的幅值也显著降低,检修效果良好。     

基于EMD-1(1/2)维谱的舰船辐射噪声调制特征提取

舰船辐射噪声的调制信息中包含了大量有关舰船特征的信息,作为被声呐识别和判断的依据,由此判别目标的类型和速度。传统的DEMON(Detection of Envelope Modulation On Noise)谱分析时,大多采用功率谱分析,在提取调制谱时,效果不太理想,存在对噪声抑制能力差、提取后的谐波特征不明显等缺点。论文提出了一种基于EMD分解和1(1/2)维谱分析的提取方法,首先对目标辐射噪声信号进行EMD(Empirical Mode Decomposition)分解得到原始信号的若干个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),其次对这些IMF分量进行解调,然后对其中某几个分量作1(1/2)谱分析得到舰船轴频的基频及谐波信息。仿真和对实测数据分析的结果表明,该方法可以有效提取噪声的特征信息,具有良好的应用前景。     

采用多分辨奇异分解算法的船舶故障诊断技术

为了保障船在机械设备的运行可靠性,研究船舶机械的故障诊断技术有重要的价值,本文主要采用噪声分析法对船舶机械的运行状态进行诊断,并结合小波变换和奇异值分解算法,研究船舶机械设备噪声信号的分析,对于提高传统的船舶故障信号分析技术以及故障诊断的精度有重要的意义。     

基于局部均值分解算法的电力系统低频振荡研究

本文针对在研究电力系统低频振荡时易出现负频率和端点效应较严重的问题,结合局部均值分解局部均值分解(LMD),提出了基于LMD的电力系统低频振荡研究新方法。该方法可将复杂的振荡模态分解为若干振荡模态之和,每个振荡模态由幅值函数和调频函数之积组成。LMD采用了滑动平均法拟合幅值函数,避免了过包络、欠包络现象,端点效应较小;通过对调频函数求导获得各个振荡模态的瞬时频率都是正的、具有物理意义的时变频率。幅值函数反映了振荡的阻尼特性,频率函数反映了振荡的时变特性,研究瞬时幅值函数和瞬时频率函数可以有效获取振荡模态的暂态信息和振荡特性。     

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。     

174000dwt散装货船上层建筑舱室次声研究

为研究大型散装货船上层建筑舱室中次声分布特性,找出舱室内次声的主要次声源、影响因素及其能量大小,以便为进一步研究舱室次声对船员的影响和舱室次声的防护与控制提供有价值的参考,对某174 000dwt散装货船上层建筑舱室内实测噪声声压信号进行了分析.采用自功率谱(Power Spectral Density, 缩写为PSD)分析和基于经验模态分解(Empirical Model Decomposition, 缩写为 EMD)、希尔伯特变换(Hilbert Transmission, 缩写为HT)的边缘谱分析的联合分析方法分析舱室内次声的频率特性和分布特征.分析结果表明,对于使用低速主机的尾机型船舶来说,次声是上层建筑舱室内噪声的主要成分,主要次声源是主机和螺旋桨.     

MEMD分解在舰船非平稳信号处理中的应用

在对舰船非平稳信号进行研究和分析时,希尔伯特-黄变换(HHT)方法表现出了其优越性,但此方法的核心算法EMD还存在缺陷.本文针对模态分解中出现的模态混迭现象进行分析,引入多分辨分析技术对经验模态分解方法进行改进一基于多分辨分析的经验模态分解方法(MEMD).通过对信号模拟试验,并与原始EMD方法的结果作比较,得出了此法...     

Application of an improved EEMD method in bearing fault diagnosis of induction motors北大核心CSCD

[Objective]In order to overcome the disadvantages of the traditional ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method in selecting parameters (integration time and white noise amplitude coefficient) based on experience, and reduce the cost of calculation time, a fast ensemble empirical mode decomposition (FEEMD) method is used to extract the characteristic frequency. [Method]By changing the distribution density of the added white noise, different signal envelopes can be obtained. Furthermore, we can identify the optimal envelope by finding the optimal search window width of the moving mean filter, thereby avoiding the defect of EEMD selecting parameters by experience. At the same time, after the abnormal component in the signal is decomposed, the residual component can be decomposed by EMD to further save the calculation time cost. Finally, the method is combined with Hilbert envelope demodulation technology and applied to the fault characteristic frequency diagnosis of the bearing inner ring of an asynchronous motor. [Results]As the results show, compared with the traditional EEMD method, FEEMD can extract the fault frequency more efficiently. [Conclusion]FEEMD overcomes the disadvantages of the traditional EEMD method in selecting parameters based on experience and shortens the calculation time. As such, it can be effectively applied in bearing fault frequency extraction experiments. © The Author(s) 2022.     

有自由液面的陷落式圆腔流噪声实验研究

采用基于经验模态分解(EMD)的本征模态函数(IMF)分析法和对比实验法研究了有自由液面的陷落式圆腔的流噪声,实验流速为0.4m/s~2.0m/s,间隔0.2m/s。实验发现当流速为0.4m/s~0.6m/s时,腔内液体有明显的振荡现象,其表现形式为液体沿腔内深度方向的大幅上下运动,称为“活塞(Piston)”现象。当流速大于等于0.8m/s时,腔内无振荡现象出现。通过对背景噪声和腔流噪声的本征模态函数作对比分析,得到了腔内流噪声的特性。     

经验模式分解方法在水下目标分类中的应用

针对经验模式分解在水下目标辐射噪声分析时存在的模式混叠问题,提出基于二进滤波的经验模式分解方法,研究了水下目标辐射噪声的分解和特征提取。仿真实验表明,基于二进滤波的经验模式分解方法能很好地抑制模式混叠。最后将该方法应用于海试数据分析,处理结果与直接利用经验模式分解方法相比,识别概率提高了6%,得到比较满意的分类结果。     

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.     

基于EMD的柴油机失火故障诊断

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和自回归（Auto Regression,AR）模型的柴油机失火故障诊断方法．对3110型柴油机断油故障及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型．实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机失火故障,能实现故障的实时自动化诊断．     

基于经验模态分解的大型轮船锚机齿轮箱故障诊断

经验模态分解法(EMD)是一种针对信号变化的自适应处理方法。针对某大型轮船锚机齿轮箱,首先通过测量不同转速和位置的振动信号预估故障源;其次对采集出的原始故障信号进行处理,提取故障特征,即通过EMD将原始信号分解为若干个IMF分量,不同的IMF分量包含不同频段所对应的能量,然后再对IMF分量进行包络分析和谱分析,最终便可确定故障源,并对其进行修复。通过测试比较,验证了EMD理论方法的正确性和有效性。     

基于EMD与三阶累积量的水声瞬态信号检测

提出了基于经验模态分解(EMD)与三阶累积量的水声瞬态信号检测方法.首先根据EMD方法的滤波器特性将待检信号在频域内分成一系列的本征模态函数(IMF)分量,并根据能量法选择信号占主导地位的IMF;然后运用高阶累积量抑制高斯信号的特性,计算IMF分量三阶累积量对角切片的短时估计,并构造检测函数,对检测函数时行包络检波,作为检测标准;最后用仿真数据对该方法进行了验证,结果表明能在较低信噪比下检测出目标信号的出现时刻和大致频率,具有一定的工程应用价值.     

基于EMD自适应滤波的信号积分方法研究

针对从测量所得的加速度信号通过直接积分变换为速度信号和位移信号时精度不够的不足,提出了基于FFT时频转换和EMD自适应滤波的积分变换新方法.通过对海浪模拟信号的仿真,表明该方法可以有效实现测量信号的高精度积分变换,对某船模水池Z型试验中角速度/航向数据的分析验证了该方法在实际信号测量和分析中的有效性.     

一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。     

基于无源雷达模拟器的幅度算法研究

以无源雷达模拟器为基础,讨论了在不同工作模式下,目标信号幅度的计算方法,并对两种工作模式下信号幅度的取值进行了仿真。针对微波器件频率特性引起的差异,介绍了一种信号幅度调整的方法,对于“真实”的模拟目标信号,具有一定的实践和指导意义。