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一种新的BEMD筛分停止准则

数据采集与处理 2010年第2期25卷 195-200页

作者：葛光涛桑恩方刘卓夫朱蓓蓓哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001 浙江工商大学信息与电子工程学院杭州310018 大连海事大学机电与材料工程学院大连116026

为优化二维经验模态分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法,提出了根据空间位置信息的稳定性制定BEMD筛分停止准则的思想;明确了一维经验模态分解和二维经验模态分解在筛分停止需求上的本质区别。均值曲面的物理... 详细信息

为优化二维经验模态分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法,提出了根据空间位置信息的稳定性制定BEMD筛分停止准则的思想;明确了一维经验模态分解和二维经验模态分解在筛分停止需求上的本质区别。均值曲面的物理状态预示了待筛分曲面极值点数量和分布变化规律,基于此制定出一种BEMD筛分停止准则。实验表明,该准则较传统的停止准则有明显优势。

关键词：二维经验模态分解筛分停止准则极值点

基于经验模态分解停止准则的齿轮箱故障信号诊断

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工程机械文摘 2024年第2期 56-58页

作者：王伟萍班雷雨新乡职业技术学院计算机学院河南省新乡市453000

数控锻床运行速度大幅增加对齿轮箱的运行稳定性提出了更高的要求,分析其故障信号并及时诊断是关键。为弥补经验模态分解EMD方法依然存在的模态混叠、包络过度以及包络不足等问题,筛分引入分解停止准则对其迭代计算进行加强,设计一种基... 详细信息

数控锻床运行速度大幅增加对齿轮箱的运行稳定性提出了更高的要求,分析其故障信号并及时诊断是关键。为弥补经验模态分解EMD方法依然存在的模态混叠、包络过度以及包络不足等问题,筛分引入分解停止准则对其迭代计算进行加强,设计一种基于经验模态分解停止准则的齿轮箱故障诊断方法。数控锻床齿轮箱故障试验验证表明,在30 Hz转频工况下,信号幅值有较大上升,表明太阳轮发生了故障,应用所介绍的方法获得了准确的齿轮箱诊断结果。该研究有助于提高数控锻床齿轮箱故障诊断效率,也可以拓展应用于其他机械传动领域。

关键词：齿轮箱经验模态分解筛分停止准则故障诊断鲁棒性

基于经验模态分解停止准则的振动筛轴承故障诊断

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机械管理开发 2024年第6期39卷 116-118页

作者：刘港熊继芬广西机电职业技术学院交通工程学院广西南宁520007

在数控振动筛运行速度大幅增加对轴承的运行稳定性提出了更高的要求,分析其故障信号并及时诊断是关键。为了弥补经验模态分解EMD方法依然有着模态混叠、包络过度以及包络不足等问题,筛分引入分解停止准则对其迭代计算进行加强,设计了一... 详细信息

在数控振动筛运行速度大幅增加对轴承的运行稳定性提出了更高的要求,分析其故障信号并及时诊断是关键。为了弥补经验模态分解EMD方法依然有着模态混叠、包络过度以及包络不足等问题,筛分引入分解停止准则对其迭代计算进行加强,设计了一种基于经验模态分解停止准则的轴承故障诊断方法。通过仿真信号分析得到,该方法得到较少的本征模态函数(IMF)和均方根差(RMSE)数值,在算法时间层面具有优势性。所提方式在噪声较大的环境下对于分解信号有着较强的鲁棒性。

关键词：轴承经验模态分解筛分停止准则故障诊断鲁棒性

基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量机的边坡位移预测

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江西水利科技 2023年第5期49卷 327-332页

作者：易智文萍乡市山口岩水利枢纽管理中心江西萍乡337000

我国库岸滑坡灾害频发,采用高精度优化算法对边坡位移时间序列进行预测对防灾减灾具有重要意义。边坡位移时间序列通常表现出高度非线性特征,传统模型难以对其进行准确预测。为此,本文提出一种基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量... 详细信息

我国库岸滑坡灾害频发,采用高精度优化算法对边坡位移时间序列进行预测对防灾减灾具有重要意义。边坡位移时间序列通常表现出高度非线性特征,传统模型难以对其进行准确预测。为此,本文提出一种基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量机的边坡位移时间序列预测模型。该模型采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD),可自适应地将边坡位移时间序列分解为多个本征模态分量和1个残余分量。将残余分量定义为趋势项;通过K-means聚类方法对分量进行聚类,将其定义为周期项和随机项。采用最小二乘法对趋势项进行预测;建立最小二乘支持向量机回归(LSSVM)模型对周期项和随机项进行预测。将各预测值累加求和,即得到累计位移预测值。以山口岩大坝为例,采用SSSC-EMD-LSSVM模型对厂址边坡位移时间序列进行预测。结果表明:模型能够有效预测位移时间序列,精度优于传统BP神经网络和LSSVM模型。

关键词：边坡位移预测经验模态分解筛分停止准则最小二乘支持向量机

一种改进筛分停止条件的BEMD算法及其应用

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黑龙江科技信息 2011年第13期 68-68,182页

作者：薛中伟哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

二维经验模式分解(BEMD)已经成为图像信号处理中一个强有力分析方法,本文在原有筛分停止条件的基础上提出了一种新的BEMD筛分停止条件,引入极大值与极小值的数量差阈值T和包络均值阈值e两个参数对筛分过程进行约束,提高分解效率和分解质... 详细信息

二维经验模式分解(BEMD)已经成为图像信号处理中一个强有力分析方法,本文在原有筛分停止条件的基础上提出了一种新的BEMD筛分停止条件,引入极大值与极小值的数量差阈值T和包络均值阈值e两个参数对筛分过程进行约束,提高分解效率和分解质量,最后通过对图像的边缘特征提取来验证该方法的有效性。

关键词：二维经验模式分解(BEMD) 内在模式函数(IMF) 筛分停止准则边缘检测