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基于固有时间尺度分解的风电机组轴承故障特征提取

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电力系统自动化 2012年第5期36卷 41-44,102页

作者：安学利蒋东翔刘超陈杰电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室清华大学热能工程系北京市100084

针对风电机组调心滚子轴承故障振动信号非平稳、非线性的特点,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)的轴承故障特征提取方法。ITD方法可以将复杂信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和,能准确地展示非平稳信号的动态特性,有较高... 详细信息

针对风电机组调心滚子轴承故障振动信号非平稳、非线性的特点,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)的轴承故障特征提取方法。ITD方法可以将复杂信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和,能准确地展示非平稳信号的动态特性,有较高的拆解效率和频率分辨率。分析结果表明,ITD方法能有效地提取风电机组轴承故障特征,可用于在线故障诊断。

关键词：风电机组调心滚子轴承故障诊断固有时间尺度分解特征提取

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基于固有时间尺度分解的滚动轴承故障诊断

电子测量与仪器学报 2015年第11期29卷 1677-1682页

作者：陈勇旗赵一鸣陈杨宁波大学科学技术学院宁波315212

针对滚动轴承故障振动信号的非线性和非平稳特性的情况,提出了一种基于固有时间尺度分解和样本熵的新型故障特征提取方法,并与Tikhonov支持向量机相结合实现滚动轴承的故障诊断。该研究充分利用了固有时间尺度分解具有提取故障特征明显... 详细信息

针对滚动轴承故障振动信号的非线性和非平稳特性的情况,提出了一种基于固有时间尺度分解和样本熵的新型故障特征提取方法,并与Tikhonov支持向量机相结合实现滚动轴承的故障诊断。该研究充分利用了固有时间尺度分解具有提取故障特征明显、计算简单等优点。首先采用固有时间尺度分解方法将振动信号分解为一序列固有旋转分量和一个基线分量之和,并计算每个固有旋转分量的瞬时幅值和瞬时频率。然后,提取上述瞬时数据的样本熵作为特征向量。最后将其作为Tikhonov支持向量机的输入,实现滚动轴承故障精确分类。经过实验验证,本文方法获取的不同类型故障样本特征差别较大,与小波能谱熵、时间小波能谱熵相比能够更精确和快速的识别轴承故障。

关键词：固有时间尺度分解故障诊断样本熵 Tikhonov支持向量机

基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法

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科学技术与工程 2019年第14期19卷 178-182页

作者：关焦月田晶赵金明富华丰沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室沈阳110136 中国南方航空股份有限公司沈阳维修基地沈阳110169

为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固... 详细信息

为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固有旋转分量(proper rotation,PR);然后,对比各个PR分量与原始信号的相关性;最后,采用多尺度形态滤波算法对相关性较大PR分量进行滤波降噪,并提取滚动轴承故障特征频率。采用所建立方法对轴承外圈故障和内圈故障实验数据进行分析。结果表明,所提出的故障特征提取方法能够有效抑制噪声,清晰准确地提取出滚动轴承故障特征频率。

关键词：固有时间尺度分解形态滤波滚动轴承相关系数故障诊断

基于固有时间尺度分解的能量算子解调法及故障诊断应用

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海军工程大学学报 2013年第1期25卷 27-31页

作者：胥永刚陆明谢志聪北京工业大学机械工程与应用电子技术学院北京100124

针对Teager能量算子包络解调方法主要用于对单分量的调幅调频信号进行解调,而真实机械故障信号多为多分量的调幅调频信号的问题,提出了能量算子与固有时间尺度分解相结合的解调方法。首先,利用固有时间尺度分解法将原始振动信号分解为... 详细信息

针对Teager能量算子包络解调方法主要用于对单分量的调幅调频信号进行解调,而真实机械故障信号多为多分量的调幅调频信号的问题,提出了能量算子与固有时间尺度分解相结合的解调方法。首先,利用固有时间尺度分解法将原始振动信号分解为若干个固有旋转分量和一个单调趋势项,并基于波形匹配算法实现原始数据的自适应端点延拓以解决分解过程中的端点效应;然后再选取合适的固有旋转分量,利用能量算子方法实现调制信号的包络解调;最后,将该方法应用于仿真信号和故障模拟信号。结果表明:该方法能有效地提取机械振动信号的故障特征。

关键词：故障诊断固有时间尺度分解能量算子自适应延拓

一种平滑固有时间尺度分解法在故障诊断中的应用

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组合机床与自动化加工技术 2019年第10期 87-92页

作者：袁哲彭婷婷沈阳建筑大学机械工程学院

为提高滚动轴承振动信号故障信息提取精度,针对故障诊断过程中存在的噪声干扰问题,文章提出了一种平滑固有时间尺度分解法(Smooth Intrinsic Time Decomposition, SITD)的算法,将小波分析法嵌入到ITD分解过程中,采用了一种自适应阈值函... 详细信息

为提高滚动轴承振动信号故障信息提取精度,针对故障诊断过程中存在的噪声干扰问题,文章提出了一种平滑固有时间尺度分解法(Smooth Intrinsic Time Decomposition, SITD)的算法,将小波分析法嵌入到ITD分解过程中,采用了一种自适应阈值函数选取小波系数,使信号重建过程中获得更加精细的有用信号信息。将此方法应用于滚动轴承内圈故障和外圈故障诊断,结果表明与传统ITD方法比较,SITD方法不仅可有效消除背景噪声,同时保留冲击特征,还减少了端点效应,提高了滚动轴承的故障诊断精度。

关键词：固有时间尺度分解小波分析滚动轴承故障诊断

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多维固有时间尺度分解算法

传感器与微系统 2019年第5期38卷 114-116,124页

作者：彭秀艳刘元勋郑潜哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150020

针对控制回路、机械系统实际运行数据复杂多变、非稳定、非线性、信号耦合性强等问题,提出了一种新的多维信号分解方法,多维固有时间尺度分解(MITD)。给出了算法步骤;对所提出的MITD进行一定程度优化,以达到更好的分解效果;对所提出算... 详细信息

针对控制回路、机械系统实际运行数据复杂多变、非稳定、非线性、信号耦合性强等问题,提出了一种新的多维信号分解方法,多维固有时间尺度分解(MITD)。给出了算法步骤;对所提出的MITD进行一定程度优化,以达到更好的分解效果;对所提出算法进行仿真分析和工业实例分析,表明了MITD对多维数据分解的优越性。

关键词：多维信号处理多维固有时间尺度分解多维经验模式分解固有时间尺度分解经验模式分解

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基于固有时间尺度分解的数字调制识别

基于固有时间尺度分解的数字调制识别

作者：李雪西安电子科技大学

学位级别：硕士

调制自动识别就是对未知调制信号提取适当的特征参数，通过适当的分类算法辨别出信号的调制样式。随着通信技术的飞速发展，通信信号的调制样式变得更加复杂多样，信号环境日益密集，调制识别近年来逐渐成为信号处理领域研究的热点问题... 详细信息

调制自动识别就是对未知调制信号提取适当的特征参数，通过适当的分类算法辨别出信号的调制样式。随着通信技术的飞速发展，通信信号的调制样式变得更加复杂多样，信号环境日益密集，调制识别近年来逐渐成为信号处理领域研究的热点问题。本文研究基于固有时间尺度分解算法的数字调制信号识别，取得的主要成果包括： 1.利用固有时间尺度分解进行信号处理，并采用简化算法提取信号的瞬时幅度，瞬时相位和瞬时频率信息，该算法复杂度低，并可得到精确的时间一频率信息;提出了基于固有时间尺度分解的决策树识别算法，利用改进的门限设置，对数字调制信号进行分类识别。仿真表明，在信噪比为10dB的情况下，该算法的平均识别准确率能够达到98.6%。 2.利用可分性测度F比，D比对提取的信号时域、频域、功率谱特征以及分形特征参数进行评价，得到优选特征，组成特征矢量，它具有良好的类内聚集特性和类间分离程度，有利于下一步的分类识别。 3.利用改进的距离测量分类器，通过三组特征矢量，每组仅选择三个优选特征可对数字调制信号进行有效的分类识别，并对不同长度的样本识别率进行了研究。仿真表明，在信噪比为5dB的情况下，该算法的平均识别准确率能够达到94％，充分地验证了可分性测度F比和D比的有效性。

关键词：调制识别固有时间尺度分解特征选择

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基于固有时间尺度分解理论及应用研究

基于固有时间尺度分解理论及应用研究

作者：王晓玲广东工业大学

学位级别：硕士

作为信号处理学科的一个重要研究内容,非线性非平稳信号的时频分析近年来在各个领域得到了飞速发展与广泛应用。固有时间尺度分解是其中一种作用于该类信号的新颖分析工具,在理论与应用研究中得到快速的发展,受到了广大学者的关注。固... 详细信息

作为信号处理学科的一个重要研究内容,非线性非平稳信号的时频分析近年来在各个领域得到了飞速发展与广泛应用。固有时间尺度分解是其中一种作用于该类信号的新颖分析工具,在理论与应用研究中得到快速的发展,受到了广大学者的关注。固有时间尺度分解在机械故障检测的应用较为广泛,但是相对来说该方法应用领域比较局限,理论层面的研究有待发展。如何对固有时间尺度分解分量进行有效的筛选,避免丢失含有用信息的分量,仍是一个重要的研究内容。所以本论文主要是基于固有时间尺度分解的理论及应用研究,并提出基于匹配追踪算法的改进的固有时间尺度分解分量选择方法,主要目的是选择对结果信号有用的分量,最后把该分量选择方法拓展到应用研究上,本论文开展了以下的工作:(1)提出一种基于匹配追踪算法的改进的固有时间尺度分解分量的选择方法,该方法能够有效的对改进的固有时间尺度分量进行筛选。主要解决的问题是如何在有限的分量中选取有效的分量,同时又要求分量的个数尽可能少。由于分量的选择与否是二进制的,同时要求选择的分量的总数尽可能小。所以分量选择问题被表述为L0范数二进制规划问题。另一方面,要求被选择的分量尽可能的保留原信号有用的信息,所以这是一个L无穷规范约束。这意味着该分量选择问题构成一个目标函数为L0范数,约束条件为L无穷范数的二进制稀疏优化问题。由于上述问题非凸非光滑,所以本文运用匹配追踪算法的基本思想进行求解。改进的固有时间尺度分解作为一种新颖的非平稳非线性时频分析方法,其克服了经验模式分解、傅立叶分析和小波分析等经典方法的很多限制性;而匹配追踪则是一种高效的用于求解稀疏优化的贪婪算法,该方法的计算量极低。所以将他们结合起来的分量选择方法是同时兼具了这两种方法的优点,同时,这也是本论文的创新之处。(2)为了验证以上提出的分量选择方法的可行性,本论文将把这个方法应用到信号降噪和信号基本趋势提取上。本论文选取这两种应用作为可行性验证主要是因为这两种应用是较为广泛且基础的信号处理应用。信号降噪中的应用结果中表明该分量选择方法在人为的噪声信号中具有较好的信噪分离,获得的降噪信号具有比较高的信噪比。与其他几种经典的分解方法与稀疏求解方法分别对作用于两种实际信号的基本趋势提取结果表明,本论文的提出的理论方法提取出的基本趋势获得更好的效果,并且能更好的跟踪原信号的变化。以上实验仿真结果充分验证本论文提出的分量选择方法的可行性与实用性。

关键词：固有时间尺度分解匹配追踪算法分量选择信号降噪基本趋势提取

基于固有时间尺度分解的跳频信号侦察与跳频干扰技术研究

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基于固有时间尺度分解的跳频信号侦察与跳频干扰技术研究

作者：刘巍巍西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着现代战争对电子对抗技术提出了更高的要求，通信干扰与抗干扰技术发挥着越来越重要的作用。跳频技术的应用使得抗干扰性能大大增强，因此，研究跳频信号的侦收、处理和干扰，成为近年来通信对抗领域的重要研究课题。本文研究基于... 详细信息

随着现代战争对电子对抗技术提出了更高的要求，通信干扰与抗干扰技术发挥着越来越重要的作用。跳频技术的应用使得抗干扰性能大大增强，因此，研究跳频信号的侦收、处理和干扰，成为近年来通信对抗领域的重要研究课题。本文研究基于固有时间尺度分解算法的跳频周期和跳频频率的估计，干扰机反应时间及跳频干扰技术。主要贡献如下： 1.基于固有时间尺度分解（Intrinsic time-scale decomposition, ITD）算法，分别提出了跳频信号的跳频周期快速估计的改进算法和跳频频率的快速估计算法。仿真结果表明，基于ITD的参数估计算法能够克服传统时频分析的诸多缺点，在低信噪比下也能够较好的进行参数估计，还具有复杂度低，计算速度快，利于实时性分析等优点。 2.研究了基于ITD的跟踪干扰的干扰机反应时间，仿真得到了跳频信号中每一跳内所需的最小时间尺度与最小的跳频频率之间的关系，分析了最小时间尺度的相关参数的鲁棒性;基于这一关系，研究了跳速极限值及电波传播时延极限值。 3.对比仿真了几种干扰样式对跳频通信系统的干扰性能。仿真结果表明，跟踪干扰的干扰效果最好，不同的跟踪干扰信号中，单音干扰和噪声调频干扰效果都比较好。

关键词：跳频信号固有时间尺度分解参数估计干扰机反应时间跟踪干扰