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ACROA优化的自适应最稀疏窄带分解方法

振动工程学报 2016年第6期29卷 1127-1133页

作者：彭延峰程军圣杨宇湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室湖南长沙410082

提出了基于人工化学反应优化算法(artificial chemical reaction optimization algorithm,ACROA)的自适应最稀疏窄带分解(adaptive sparsest narrow-band decomposition,ASNBD)方法,将信号分解转化为对滤波器参数的优化问题,使用ACROA进行优化,以得到信号的最稀疏解为优化目标,在优化过程中将信号自适应地分解成若干个具有物理意义的局部窄带信号。对数值仿真和齿轮故障数据进行分析,结果表明该方法在抑制模态混淆、抗噪声性能、提高分量的正交性和准确性等方面要优于ASTFA方法、基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的ASNBD方法及总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法,并能有效识别出齿轮的典型故障。

关键词：故障诊断齿轮自适应最稀疏窄带分解人工化学反应优化算法局部窄带信号

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自适应最优化窄带分解方法及其应用

振动与冲击 2016年第15期35卷 1-6页

作者：彭延峰程军圣杨宇李宝庆湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082

提出了自适应最优化窄带分解(Adaptive Optimization Narrow-Band Decomposition,AONBD)方法。该方法将信号分解转化为对滤波器参数的优化问题,以得到信号的最优化解为优化目标,在优化过程中将信号自适应的分解成多个内禀窄带分量(Intri... 详细信息

提出了自适应最优化窄带分解(Adaptive Optimization Narrow-Band Decomposition,AONBD)方法。该方法将信号分解转化为对滤波器参数的优化问题,以得到信号的最优化解为优化目标,在优化过程中将信号自适应的分解成多个内禀窄带分量(Intrinsic Narrow-Band Components,INBC)。AONBD分为两步,首先通过优化得到最优的滤波器,然后使用该滤波器对信号进行滤波以得到信号的最优化解。阐述了AONBD的基本原理及分解步骤。采用仿真信号将AONBD方法与自适应最优化时频分析(Adaptive Sparsest Time-Frequency Analysis,ASTFA)方法及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法进行对比。结果表明,AONBD在抑制端点效应和模态混淆、抗噪声性能、提高分量的正交性和准确性等方面具有一定的优越性。对转子振动信号的分析结果表明,AONBD能有效应用于机械故障诊断。

关键词：自适应最优化窄带分解内禀窄带分量局部窄带信号奇异局部线性算子转子故障诊断

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互补集合自适应最稀疏窄带分解及其应用

振动与冲击 2019年第20期38卷 31-37页

作者：陈君航彭延峰李学军韩清凯李鸿光湖南科技大学湖南省机械设备健康维护重点实验室湖南湘潭411201 湖南科技大学先进矿山装备教育部工程研究中心湖南湘潭411201 大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240

自适应最稀疏窄带分解(Adaptive Sparsest Narrow-band Decomposition,ASNBD)是在包含内禀模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)的过完备字典库中搜索信号的最稀疏解,将信号分解转化为优化问题,但在强噪声干扰时计算精度仍有待提高... 详细信息

自适应最稀疏窄带分解(Adaptive Sparsest Narrow-band Decomposition,ASNBD)是在包含内禀模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)的过完备字典库中搜索信号的最稀疏解,将信号分解转化为优化问题,但在强噪声干扰时计算精度仍有待提高。因此在结合了互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)算法,得到了新的互补集合自适应最稀疏窄带分解(Complementary Ensemble Adaptive Sparsest Narrow-band Decomposition,CE-ASNBD)方法。此方法是加入成对符号相反的白噪声到目标信号,从而减小重构误差,在对滤波器参数的优化过程中实现信号的自适应分解。对仿真和实验数据的分析结果表明,该方法在抑制模态混淆、端点效应、性能、提高分量的正交性和准确性等方面要优于CEEMD和ASNBD方法,并能有效应用于滚动轴承故障诊断。

关键词：故障诊断滚动轴承自适应最稀疏窄带分解互补集合经验模态分解局部窄带信号

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希尔伯特黄变换理论和应用的研究

希尔伯特黄变换理论和应用的研究

作者：安怀志哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

Norden E Huang在1998年提出了希尔伯特黄变换(HHT)这一全新的时频分析理论。在这一理论中,通过经验模态分解(EMD)的方法,将信号表示成有限个内在模分量(IMF)和一个残余分量之和的形式,并且提出了通过希尔伯特变换(HT)对各个IMF进行时... 详细信息

Norden E Huang在1998年提出了希尔伯特黄变换(HHT)这一全新的时频分析理论。在这一理论中,通过经验模态分解(EMD)的方法,将信号表示成有限个内在模分量(IMF)和一个残余分量之和的形式,并且提出了通过希尔伯特变换(HT)对各个IMF进行时频分析和求解瞬时频率。希尔伯特黄变换在对非线性非平稳信号的分析处理方面表现出了有效性和自适应特性,成为了一种优秀的、颇具发展潜力的信号分析工具。在现有关于希尔伯特黄变换理论与应用研究的基础上,本文尝试进一步完善和发展希尔伯特黄变换理论。从瞬时频率的概念和信号的数学模型出发,提出了局部窄带信号的概念,并将其作为IMF的本质,将EMD过程描述成一种时变窄带滤波过程。其次,本文对过去研究过的和现在仍然存在的相关问题进行了更加细致深入的思考,重点对希尔伯特黄变换端点延拓、正交性和最小信号周期等问题进行了研究,从数学角度给出了具体的描述和解释,从而巩固了希尔伯特黄变换的理论体系。此外,关于希尔伯特黄变换在二维信号领域的推广,本文总结了迄今为止主要的二维经验模态分解方法,给出了具体实现的改进算法,同时也介绍了二维信号解析分析的有关理论和主要研究。最后,尝试了将二维经验模态分解方法应用于具体的二维图像处理问题,包括对图像的细节提取,边缘检测和DCT图像压缩。实验的结果验证了这种方法的有效性,充实了希尔伯特黄变换在二维信号领域的应用实例。

关键词：希尔伯特黄变换经验模态分解内在模分量局部窄带信号希尔伯特变换

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***自适应分解算法的研究与探讨

计算机与现代化 2011年第1期 32-35页

作者：刘新粟塔山国防科学技术大学理学院湖南长沙410072

介绍***的基于瞬时频率和局部窄带信号的自适应分解方法,对两类局部窄带信号分解方法进行分析与研究。这种算法选取局部窄带信号作为基信号,通过构造奇异线性算子,从其零空间中提取局部窄带信号,从而实现信号的自适应分解,并通过与MP算... 详细信息

介绍***的基于瞬时频率和局部窄带信号的自适应分解方法,对两类局部窄带信号分解方法进行分析与研究。这种算法选取局部窄带信号作为基信号,通过构造奇异线性算子,从其零空间中提取局部窄带信号,从而实现信号的自适应分解,并通过与MP算法的比较,给出这两种算法的内在联系。

关键词：瞬时频率局部窄带信号自适应分解