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基于改进经验模态分解的水电机组振动信号故障特征提取

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水电能源科学 2025年 182-185+162页

作者：潘天航蔡金华高元张冰孟宪宇耿欣冯康康南京南瑞继保电气有限公司

水电机组振动信号包含噪声及多种信号耦合,采用经验模态分解方法进行信号处理会由于极值点丢失而发生模态混叠。为此,提出一种基于改进经验模态分解算法,即首先对振动信号进行微分计算来放大极值点;然而对微分信号进行经验模态分解并计... 详细信息

水电机组振动信号包含噪声及多种信号耦合,采用经验模态分解方法进行信号处理会由于极值点丢失而发生模态混叠。为此,提出一种基于改进经验模态分解算法,即首先对振动信号进行微分计算来放大极值点;然而对微分信号进行经验模态分解并计算各阶信号能量特征占比,由此剔除噪声干扰等无效分量后对信号进行重构;最后计算出信号的频率特性进行故障诊断。使用该算法对国内某水电站振动异常的摆度信号进行分析,能够有效屏蔽掉干扰信号,更准确地判断出故障类型。

关键词：水电机组微分运算经验模态分解故障诊断

基于集成经验模态分解和极限学习机的质子交换膜燃料电池寿命预测

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太阳能学报 2025年第2期46卷 135-141页

作者：陈景文杨淇兰天一华志广赵冬冬陕西科技大学电气与控制工程学院西安710021 西北工业大学自动化学院西安710072

基于数据驱动的预测方法可实现质子交换膜燃料电池(PEMFC)的寿命预测。为提高质子交换膜燃料电池(PEMFC)寿命预测精度,提出将集成经验模态分解(EEMD)和粒子群算法(PSO)优化极限学习机(ELM)相结合的PEMFC剩余使用寿命预测方法。首先,采... 详细信息

基于数据驱动的预测方法可实现质子交换膜燃料电池(PEMFC)的寿命预测。为提高质子交换膜燃料电池(PEMFC)寿命预测精度,提出将集成经验模态分解(EEMD)和粒子群算法(PSO)优化极限学习机(ELM)相结合的PEMFC剩余使用寿命预测方法。首先,采用移动平均滤波法在滤除噪声和尖峰的同时,保留原始数据的主要趋势;其次,通过EEMD对原始数据进行多时间尺度分解,得到不同时间尺度下PEMFC的老化信息;最后,将分解后的本征模函数分别通过PSO优化的ELM模型进行预测,能在保证预测精度的情况下降低运算复杂度。通过与经典的极限学习机模型预测结果进行对比,该方法能更加准确地预测PEMFC的老化趋势。

关键词：质子交换膜燃料电池预测经验模态分解极限学习机

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基于集成经验模态分解算法的舰船噪声特征提取研究

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舰船科学技术 2025年第03期 172-175页

作者：陈志强曹建芳彭存赫山西工程技术学院大数据与智能工程系太原科技大学计算机科学与技术学院

为解决模态混叠问题，提取更为全面的舰船噪声特征，设计了基于集成经验模态分解算法的舰船噪声特征提取方法。利用非线性局部投影滤波方法处理舰船信号，利用集成经验模态分解算法分解滤波后的噪声信号，提取具有关键噪声特征的固有模... 详细信息

为解决模态混叠问题，提取更为全面的舰船噪声特征，设计了基于集成经验模态分解算法的舰船噪声特征提取方法。利用非线性局部投影滤波方法处理舰船信号，利用集成经验模态分解算法分解滤波后的噪声信号，提取具有关键噪声特征的固有模态函数（IMF）分量；利用相关系数法计算各IMF分量和信号间的相关系数，保留相关系数大于设置门限阈值的IMF分量，根据排列熵提取全面的舰船噪声特征。实验证明，该方法可有效分解噪声信号，得到相关系数最高的IMF分量，获得理想舰船噪声特征。

关键词：舰船噪声特征提取局部投影经验模态分解排列熵

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基于经验模态分解的全球股市多尺度联动研究

商学研究 2025年第1期32卷 80-91页

作者：赵军产陈刚王逸思湖南工商大学数学与统计学院湖南长沙410205 吉首大学数学与统计学院湖南吉首416000

本文利用经验模态分解算法将全球主要国家股票指数分解为高频、低频、长期趋势三个子序列,基于分解后数据计算转移熵值,构建了全球股票市场多时间尺度的信息流网络,计算出网络的拓扑指标。结果表明,全球股票市场内部的信息流集聚在低频... 详细信息

本文利用经验模态分解算法将全球主要国家股票指数分解为高频、低频、长期趋势三个子序列,基于分解后数据计算转移熵值,构建了全球股票市场多时间尺度的信息流网络,计算出网络的拓扑指标。结果表明,全球股票市场内部的信息流集聚在低频序列上,欧洲发达国家股票市场在信息流网络中的出、入度最大,与其他地区股票市场联系最为紧密,在整个网络中的主导性更强,也容易受到外部金融风险传染的影响。

关键词：转移熵网络经验模态分解股票市场金融风险

经验模态分解法在近红外无创血红蛋白检测中的应用研究

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光谱学与光谱分析 2013年第2期33卷 349-353页

作者：樊奕辰卢启鹏丁海泉高洪智陈星旦中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室吉林长春130033 中国科学院研究生院北京100049

为提高近红外血红蛋白预测模型的稳健性,分别应用Savitzky-Golay平滑、移动窗口平滑以及经验模态分解(EMD)方法对原始光谱进行去噪处理,以提高数据信噪比。采集了81例临床志愿者的手指指端血流容积脉搏波光谱数据,同时获取相应的血红蛋... 详细信息

为提高近红外血红蛋白预测模型的稳健性,分别应用Savitzky-Golay平滑、移动窗口平滑以及经验模态分解(EMD)方法对原始光谱进行去噪处理,以提高数据信噪比。采集了81例临床志愿者的手指指端血流容积脉搏波光谱数据,同时获取相应的血红蛋白浓度值临床化验结果。剔除异常样品,确定78例样品为研究对象,建立反向传播神经网络(BP-ANN)定量分析模型并预测。结果表明,经EMD处理后的模型预测效果最优,预测相关系数由0.74提高至0.87,误差均方根由12.85g.L-1减小至8.08g.L-1。实验证明应用EMD方法能够获得高信噪比的容积脉搏信号,提高血红蛋白浓度预测模型的准确性,有利于推动近红外无创血红蛋白检测技术的进一步发展。

关键词：近红外光谱血红蛋白浓度经验模态分解无创检测

经验模态分解阈值消噪方法及其在惯性导航系统数据处理中的应用

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测绘学报 2012年第4期41卷 504-509页

作者：甘雨隋立芬王冰信息工程大学测绘学院河南郑州450052

针对惯性元件误差中有色噪声影响远大于白噪声的情况,建立元件误差的分形高斯噪声模型,利用功率谱密度方法估计模型参数。基于噪声模型推导经验模分解(EMD)的各固有模态函数(IMF)分量中噪声的方差,以此估计各分量相应的阈值,建立EMD阈... 详细信息

针对惯性元件误差中有色噪声影响远大于白噪声的情况,建立元件误差的分形高斯噪声模型,利用功率谱密度方法估计模型参数。基于噪声模型推导经验模分解(EMD)的各固有模态函数(IMF)分量中噪声的方差,以此估计各分量相应的阈值,建立EMD阈值消噪方法。将该方法应用于INS中,并与小波阈值法进行比较。结果表明,小波阈值法难以控制元件中有色噪声的影响,EMD阈值法与噪声模型紧密结合,能够更有效地削弱元件中的随机误差,提高INS精度。

关键词：惯性元件惯性导航系统有色噪声分形高斯噪声经验模态分解小波阈值消噪

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经验模态分解对瞬态电化学响应的滤波处理

物理化学学报 2008年第1期24卷 85-90页

作者：赵永韬燕尽尘青岛双瑞防腐防污工程有限公司山东青岛266071 中国船舶重工集团公司第七二五研究所海洋腐蚀与防护国防科技重点实验室山东青岛266071 中国海洋大学电子系山东青岛266071

用经验模态分解(EMD)对恒电量瞬态响应信号进行滤波处理.通过计算机仿真实验评估EMD的滤波效果.为了提高EMD滤波的实用性和减少滤波过程的主观性,仿真实验主要针对混迭了白噪声、高频噪声和市电干扰以及上述混合噪声的恒电量瞬态响应.... 详细信息

用经验模态分解(EMD)对恒电量瞬态响应信号进行滤波处理.通过计算机仿真实验评估EMD的滤波效果.为了提高EMD滤波的实用性和减少滤波过程的主观性,仿真实验主要针对混迭了白噪声、高频噪声和市电干扰以及上述混合噪声的恒电量瞬态响应.在此基础上,阐述了EMD滤波对多个时间常数恒电量瞬态响应的重要性,并利用电化学阻抗谱结果验证了EMD滤波后的恒电量频谱.结果表明,经过EMD滤波的恒电量频谱和EIS有很好的相关性.恒电量瞬态响应的EMD滤波,采用前两项内在模函数(IMF)和IMF4的50Hz成分置零的固定模式,可以获得满意的滤波结果.

关键词：经验模态分解瞬态响应恒电量滤波暂态

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经验模态分解中的频域分辨率及其改进方法

华南理工大学学报（自然科学版） 2007年第5期35卷 15-19页

作者：胡维平莫家玲杜明辉华南理工大学电子与信息学院广东广州510640 广西师范大学物理与电子工程学院广西桂林541004

经验模态分解(EMD)的主要目的是提供满足Hilbert变换要求的单组分或窄带信号.针对EMD中由于模式混淆以及信号间相互作用带来的单个本征模态函数带宽过大的不足,对单次EMD分解结果本征模态函数的带宽进行了研究,计算了其瞬时频率分辨率,... 详细信息

经验模态分解(EMD)的主要目的是提供满足Hilbert变换要求的单组分或窄带信号.针对EMD中由于模式混淆以及信号间相互作用带来的单个本征模态函数带宽过大的不足,对单次EMD分解结果本征模态函数的带宽进行了研究,计算了其瞬时频率分辨率,以此为依据提出了经验模态分解中限制当前信号带宽的改进屏蔽信号方法.此方法完全解决了模式混淆的问题,尽可能地减少了经验模态分解中信号相互作用的不利影响,有效地提高了本征模态函数经H ilbert变换后其瞬时频率表达的频域分辨率.

关键词：经验模态分解模式混淆瞬时频率频域分辨率

经验模态分解和Laplace小波在机车柴油机齿轮系故障诊断中的应用

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机械工程学报 2011年第7期47卷 109-115页

作者：杨江天周培钰北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 北京铁路局机务处北京100860

针对机车柴油机配气齿轮系故障信号呈现时变非平稳特征且信噪比低的特点,提出基于经验模态分解和Laplace小波的机车柴油机声信号分析方法,并成功用于工业现场。简要介绍信号经验模态分解的基本原理与算法,以机车柴油机实际声信号为例,... 详细信息

针对机车柴油机配气齿轮系故障信号呈现时变非平稳特征且信噪比低的特点,提出基于经验模态分解和Laplace小波的机车柴油机声信号分析方法,并成功用于工业现场。简要介绍信号经验模态分解的基本原理与算法,以机车柴油机实际声信号为例,分析其抑制噪声干扰的能力。经验模态分解相当于自适应滤波器组,可将信号分解成不同频带的固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMF)。试验表明对表征齿轮故障的IMF分量进行功率谱分析,能有效检测齿轮故障。根据滚动轴承故障信号表现为单边冲击衰减震荡,故障特征频率包含的能量少且容易受噪声干扰的特点,提出采用基于Laplace小波的相关滤波实现冲击特征波形准确识别,提取故障特征频率的轴承诊断方法。机车柴油机运行测试试验证明,上述方法能准确诊断各种类型的配气齿轮传动装置故障。

关键词：齿轮滚动轴承故障诊断经验模态分解 Laplace小波