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经验分数阶小波变换算法研究

经验分数阶小波变换算法研究

作者：王佳玮哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

自适应模式分解作为一种完全由数据驱动的信号分析方法,以经验模态分解为典型代表,在复杂非平稳信号处理中卓有成效,受到许多领域的广泛关注。但经验模态分解算法没有数学理论的支撑,分离出的部分模态无法解释,其实际应用在一定程度上... 详细信息

自适应模式分解作为一种完全由数据驱动的信号分析方法,以经验模态分解为典型代表,在复杂非平稳信号处理中卓有成效,受到许多领域的广泛关注。但经验模态分解算法没有数学理论的支撑,分离出的部分模态无法解释,其实际应用在一定程度上受到了限制。经验小波变换算法基于小波的理论并结合了经验模态分解的适应性,集二者所长,具有严格数学支撑的同时展示出处理的灵活性。然而,经验小波变换依赖于频域的峰值检测,信号需要具有能量聚集的频谱,但对能量在频域并非最佳聚集的信号则无法得到理想结果。基于分数阶不确定性原理,信号能量的最佳聚集在分数域是唯一的,可以通过旋转时频面寻找聚集能量。鉴于此,本文将分数阶信号处理引入经验小波变换,以此构建了更灵活的经验分数阶小波变换算法,主要研究内容可以归纳为以下几点:首先,根据经验小波变换算法的原理结合仿真实验,阐明了其处理非平稳信号的弊端。经验小波变换通过定义自适应小波在频域构建一组滤波器,依据峰值检测进行自适应分割频谱得到信号分量,信号在频域混叠时,该方法即失效。经验小波系统理论给出了构建经验小波的通用框架,奠定了理论分析的基础,非对称滤波器构造的提出也为算法拓展提供了更多可能。其次,结合经验小波与分数阶小波定义给出经验分数阶小波定义,推导了经验分数阶小波变换的形式,并给出信号重构的充分条件。还介绍了分数谱分割以及分数域角度选取的的方法。除了采用传统的局部极大值检测法,通过分析实际中可能出现的问题,给出了依据极大极小值检测以及估计整体趋势的改进,为谱图分割提供了多种选择。经验分数阶小波变换算法需要在分数域寻找最佳角度使信号能量聚集,提出基于最小熵的方法进行分数域角度选择。最后,给出了经验分数阶小波变换算法实现的整体流程并对其进行了仿真验证,与经验小波变换相比更具有普适性。提出了将经验分数阶小波变换算法与时频分析方法相结合应用在ISAR成像中,当目标做复杂运动时,该方法能够获得清晰成像的同时拥有较高的时频分辨率,通过与传统的时频方法比较说明了其优越性。

关键词：经验小波变换分数阶小波变换自适应信号处理模态分解

基于经验小波变换的旋转导向钻井工具故障检测技术

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中国石油和化工标准与质量 2023年第12期43卷 57-59页

作者：王新东宋益周晓龙闫瑾逸张华陈昱汐中国石油集团测井有限公司物资装备公司陕西西安710200

为实现对钻井工具故障的精准检测,引进经验小波变换技术,设计旋转导向钻井工具故障检测方法。根据钻井工具的现场作业条件与实际工况,在其钻头安装传感器,用于实时采集旋转导向钻井工具的作业信号,将信号划分为高频与低频两种信号,按照... 详细信息

为实现对钻井工具故障的精准检测,引进经验小波变换技术,设计旋转导向钻井工具故障检测方法。根据钻井工具的现场作业条件与实际工况,在其钻头安装传感器,用于实时采集旋转导向钻井工具的作业信号,将信号划分为高频与低频两种信号,按照规范对信号去噪处理;引进经验小波变换法,根据信号在空间中的频谱特点,采用自适应划分的方式,构建一组与旋转导向钻井工具作业适配度较高的正交小波滤波器,通过对原始信号调幅、调频的处理,提取钻井工具故障信号特征;采用建立旋转导向钻井工具作业面组合测量模型的方式,辨识钻井工具在作业中的故障状态。设计对比实验证明:设计的检测方法实际应用效果良好,该方法可以精准检测到旋转导向钻井工具在作业中的故障信号。

关键词：经验小波变换状态辨识特征提取故障检测钻井工具旋转导向

经验小波变换和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用研究

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经验小波变换和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用研究

作者：栗蕴琦西南交通大学

学位级别：硕士

滚动轴承是旋转机械的核心,但是由于其工作强度大、所处的工作环境恶劣,极易成为损坏部件。所以,及时对滚动轴承的故障类型进行识别判断,可以有效地确保机械系统安全运行,具有十分重要的意义。本文以滚动轴承为研究对象,将改进的经验小... 详细信息

滚动轴承是旋转机械的核心,但是由于其工作强度大、所处的工作环境恶劣,极易成为损坏部件。所以,及时对滚动轴承的故障类型进行识别判断,可以有效地确保机械系统安全运行,具有十分重要的意义。本文以滚动轴承为研究对象,将改进的经验小波变换和支持向量机结合,共同应用到滚动轴承的故障诊断中。本文的主要研究内容如下:首先回顾了故障诊断技术的发展历程以及对振动信号的处理方法,分析了滚动轴承发生故障的原因,从理论上推导分析了其故障特征频率和典型故障的振动特性。其次介绍了经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)理论,因为其无法精确地实现Fourier谱的自适应分割,因此提出了一种基于能量的尺度空间经验小波变换方法(Energy Space Empirical Wavelet Transform,ESEWT),并且将此方法用于滚动轴承的故障诊断。首先使用尺度空间的方法对Fourier谱进行自适应划分,得到各频带分界点;接着根据各频带能量筛选频带分界点,使其保留能量大于均值的频带,合并小于均值的相邻频带;然后在得到有效的频带分界点后,设计滤波器组,得到分量信号;最后对各分量信号进行Hilbert变换,从中提取滚动轴承的故障特征频率。通过试验验证,ESEWT方法能够减少频带分界点,在一定程度上改善频带破裂现象,并且能够精确提取滚动轴承的故障特征频率,凸显故障频率及其谐波成分,有效地判断轴承故障。最后介绍了统计学理论和支持向量机(Support Vector Machine,SVM),提出了基于ESEWT和SVM的滚动轴承故障诊断方法。该方法对振动信号进行ESEWT分解,分别提取振动信号的峭度、脉冲因子、峰值因子、裕度因子和经ESEWT分解后分量信号的奇异值熵、能量熵、排列熵、样本熵共同做为特征向量,输入到SVM模型中进行训练得到故障分类器,并且对测试样本进行分类识别。经过实验验证,该方法具有较高的分类准确率,证明了其在实际工程应用中的可靠性和实用性。

关键词：滚动轴承故障诊断经验小波变换能量特征向量支持向量机

经验小波变换的理论算法研究及其在语音信号处理中的应用

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经验小波变换的理论算法研究及其在语音信号处理中的应用

作者：薛彪南京理工大学

学位级别：硕士

时频分析方法作为分析时变非平稳信号的有力工具,成为现代信号处理研究的一个热点,经验小波变换算法是一种新型的时频分析方法。该算法打破了传统时频分析算法在自适应方面的局限性,结合了经验模式分解和传统小波变换的优势,可以将复杂... 详细信息

时频分析方法作为分析时变非平稳信号的有力工具,成为现代信号处理研究的一个热点,经验小波变换算法是一种新型的时频分析方法。该算法打破了传统时频分析算法在自适应方面的局限性,结合了经验模式分解和传统小波变换的优势,可以将复杂信号分解为更具有物理意义的模式。本论文深入研究了经验小波变换算法的原理,对算法中存在的问题进行改进和优化,验证了经验小波变换算法作为一种新的时频分析方法在实际应用中的价值。具体而言,针对该算法在处理具有复杂频谱的信号时出现的频谱划分问题,提出了改进方法-—基于Top-Hat变换的经验小波变换算法,通过比较,验证了新方法的有效性;而后,我们把改进的经验小波变换算法应用到语音信号处理中来,针对汉语发音的特点,创新性地提出了一套完整的基于改进的经验小波变换的基频检测算法,通过大量仿真实验,验证该算法能够准确、有效地测出复杂信号的瞬时基频。与传统的基频检测算法相比,新算法具有高准确度,较好的鲁棒性以及高时间分辨率的特点,可以应用到工程领域中。

关键词：时频分析经验小波变换模式分解形态滤波基频检测

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基于调频连续波雷达的人体生命体征检测算法

计算机应用 2024年第6期44卷 1978-1986页

作者：李牧骆宇柯熙政西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048 西安市无线光通信与网络研究重点实验室(西安理工大学) 西安710048

针对现有雷达非接触生命体征检测精度低、实时性差等问题,提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的人体生命体征检测算法。首先,通过毫米波雷达获取生命体征信号;其次,利用改进的经验小波变换(EWT)算法,实现生命体征信号的自适应分解和重构... 详细信息

针对现有雷达非接触生命体征检测精度低、实时性差等问题,提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的人体生命体征检测算法。首先,通过毫米波雷达获取生命体征信号;其次,利用改进的经验小波变换(EWT)算法,实现生命体征信号的自适应分解和重构,通过引入麻雀搜索算法(SSA)和模糊熵(FE)寻找频谱分割线的最优值;最后,通过改进频率插值的估计算法计算心率和呼吸频率。通过与医用重症监护仪进行对比实验验证所提算法的优越性和鲁棒性。实验结果表明,所提算法相较于小波变换(WT)算法、CEEMD(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition)算法和VMD(Variational Mode Decomposition)算法,均方误差(MSE)分别减小了77.65、27.25和21.05,平均绝对百分比(MAPE)分别减小了7.33、4.33和3.42个百分点,实时性分别提高了0.72 s, 16.74 s和1.87 s。同时,利用所提算法也实现了对心率变异性(HRV)的检测。

关键词：毫米波雷达经验小波变换生命体征心率变异性麻雀搜索算法

经验小波变换和零频滤波在发动机故障诊断中的应用研究

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经验小波变换和零频滤波在发动机故障诊断中的应用研究

作者：石川重庆大学

学位级别：硕士

发动机作为机动车的核心构件,内部结构极其复杂,存在多种不平衡旋转和往复式运动的齿轮及轴承。故障信号多表现为非线性、非平稳的脉冲调制信号,并且存在严重的噪声污染,特别是在早期故障中,对有效提取特征频率进而进行故障诊断带来困... 详细信息

发动机作为机动车的核心构件,内部结构极其复杂,存在多种不平衡旋转和往复式运动的齿轮及轴承。故障信号多表现为非线性、非平稳的脉冲调制信号,并且存在严重的噪声污染,特别是在早期故障中,对有效提取特征频率进而进行故障诊断带来困难。为了能够有效提取发动机故障信息,本文确立了分离特征频段和提取特征频率的二级分析思路,对经验小波变换和零频滤波算法进行了研究。首先,为有效分离特征频段,针对非平稳信号的时频分析手段,通过仿真模拟分析比较了经验模态分解(EMD)、小波包变换(WPT)和经验小波变换(EWT)三种自适应分解方法的优势和不足。结果表明,经验模态分解和小波包变换均存在过度分解的现象,分解分量中明显分离出原始信号中不存在的虚假冗余成分,并且存在大量频率重叠。相比经验模态分解和小波包变换,经验小波变换的分辨能力明显更高,在弱噪声下能够准确并且独立地分解出各个分量,既不存在过度分解也避免了频率混叠,但在强噪声下由于噪声峰值干扰,导致频带划分不合理,出现了局部频率混叠的现象,存在一定不足。针对EWT分解的不足,提出基于小波能量谱和Otsu法的改进方法,通过对信号的小波能量谱图作Otsu计算,将图像像素进行二值化阈值分割,确定最佳阈值T,然后对第一次EWT分解分量进行筛选,计算其Otsu值,将能量值大于T的分量所对应的频带保留,将能量值小于T的分量所对应的频带进行合并,得到新的频带划分方案,再次进行EWT分解,完整分离出特征频段。然后,创新地将语音信号处理中新近提出的零频滤波算法应用到故障信号处理中,通过对特征频段时域信号的归一化希尔伯特包络进行连续积分,并计算零频滤波输出与其局部均值的残差,提取并放大信号中由于脉冲激励引起的不连续特征,同时有效削弱噪声,在零频滤波输出的残差信号中,提取特征频率。在此基础上,完整地提出了基于改进EWT分解和零频滤波的二级故障诊断方法。最后,以某款JS110摩托车发动机为研究对象,针对其右曲轴箱异响问题进行基于改进EWT分解和零频滤波的故障诊断方法的声信号处理,完整分离出2000～4000Hz特征频段,并在零频滤波输出的残差信号中准确提取到特征频率27Hz及其二、三倍频,小波能量谱也表明残差信号能量主要集中于27Hz处,进一步证明了分析结果,确定异响来源于机油泵驱动齿轮轴,验证了该方法的有效性。

关键词：故障诊断经验小波变换小波能量谱阈值分割零频滤波

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基于经验小波变换的矿山微震信号识别研究

矿业安全与环保 2020年第4期47卷 39-44页

作者：吴义文程铁栋易其文赵奎江西理工大学江西赣州341000

针对微震信号与爆破震动信号自动识别难的问题,提出了基于经验小波变换(EWT)的矿山微震信号识别方法。运用仿真信号对EWT和经验模态分解(EMD)进行对比检验,表明EWT分解效果要优于EMD,而且可以减少模态混叠问题;对矿山实测的400组爆破震... 详细信息

针对微震信号与爆破震动信号自动识别难的问题,提出了基于经验小波变换(EWT)的矿山微震信号识别方法。运用仿真信号对EWT和经验模态分解(EMD)进行对比检验,表明EWT分解效果要优于EMD,而且可以减少模态混叠问题;对矿山实测的400组爆破震动和微震信号进行EWT分解,得到紧支集频谱的内禀模态分量,借助互信息量筛选得到f1~f7共7个分量,进而分别利用分量f1~f7构建Hankel矩阵,计算每个Hankel矩阵的奇异值平均值、方均根值、标准差,并作为特征量;利用支持向量机(SVM)对微震和爆破震动信号进行分类。结果表明:爆破震动信号分量f1~f7的奇异值方均根值和标准差都要大于微震信号,分量f1~f5的奇异值平均值要大于微震信号;EWT_Hankel_SVD特征提取法识别效果要优于应用较为广泛的EWT_SVD,且基于EWT_Hankel_SVD分类准确率达到92.5%。

关键词：微震信号分类识别特征提取经验小波变换奇异值分解 Hankel矩阵

基于经验小波变换与谱峭度的船舶轴系故障特征提取方法

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中国舰船研究 2020年第S1期15卷 98-106页

作者：何洋洋王馨怡董晶电磁兼容性重点实验室湖北武汉430064 中国舰船研究设计中心湖北武汉430064

[目的]为了解决船舶轴系振动信号的冗余信息过多、故障特征提取率较低等问题,提出一种基于经验小波变换与谱峭度(EWT-SK)的故障特征提取方法。[方法]首先,利用经验小波变换(EWT)对原始信号进行处理,以分离冗余振动成分,从而解决经验模... 详细信息

[目的]为了解决船舶轴系振动信号的冗余信息过多、故障特征提取率较低等问题,提出一种基于经验小波变换与谱峭度(EWT-SK)的故障特征提取方法。[方法]首先,利用经验小波变换(EWT)对原始信号进行处理,以分离冗余振动成分,从而解决经验模态分解(EMD)固有的端点效应和模态混叠问题;然后,基于谱峭度和相关系数,筛选模态函数并进行重构,以突出故障信息,从而提高信噪比;最后,利用谱峭度获得最优带通滤波器的参数,并对滤波之后的信号进行包络解调,从而完成故障诊断。[结果]根据实例分析验证结果:在信号分解方面,EWT方法的特征提取稳定性和效率更高,可以保证轴系故障信息的完整性;在去噪效果方面,采用EWT-SK方法之后,故障信号的峭度值为4.7616,相关系数为0.7088,信噪比为3.7624,其表现优于EMD和变分模态分解(VMD)方法。[结论]EWT-SK方法具有良好的特征提取能力与噪声抑制能力,适用于船舶轴系的故障诊断。

关键词：经验小波变换谱峭度船舶轴系故障诊断

基于EWT-EVO/CDO-GPR模型的三峡入库月径流预测

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三峡大学学报(自然科学版) 2024年

作者：徐荣华崔东文云南省水利水电投资有限公司云南省文山州水务局

为提高三峡入库月径流预测精度,提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量谷优化(EVO)算法、切尔诺贝利灾难优化(CDO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型.首先利用EWT将月径流时间序列分解为趋势项、周期项和波动项;然后介绍EVO、CDO算法... 详细信息

为提高三峡入库月径流预测精度,提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量谷优化(EVO)算法、切尔诺贝利灾难优化(CDO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型.首先利用EWT将月径流时间序列分解为趋势项、周期项和波动项;然后介绍EVO、CDO算法原理,利用EVO、CDO优化GPR超参数;最后利用优化获得的最佳超参数建立EWT-EVO-GPR、EWT-CDO-GPR模型对月径流各分量进行预测,重构后得到最终预测结果,并构建基于粒子群优化(PSO)算法、遗传算法(GA)优化的EWT-PSO-GPR、EWT-GA-GPR模型,基于支持向量机(SVM)、BP神经网络的EWT-EVO-SVM、EWT-CDO-SVM、EWT-EVO-BP、EWT-CDO-BP模型,基于小波变换(WT)的WT-EVO-GPR、WT-CDO-GPR模型,基于经验模态分解(EMD)的EMD-EVO-GPR、EMD-CDOGPR模型和EWT-GPR、EVO-GPR、CDO-GPR模型作对比分析,通过三峡2009—2022年入库月径流时序数据对各模型进行验证.结果表明:EWT-EVO-GPR、EWT-CDO-GPR模型预测的平均绝对百分比误差分别为0.689%、0.699%,决定系数均为0.9999,优于其他对比模型,具有更好的预测效果;EWT兼顾WT、EMD优势,可将月径流时序数据分解为更具规律的子分量,显著提升模型性能,分解效果优于WT、EMD;EVO、CDO对GPR超参数的寻优效果优于PSO、GA,通过超参数寻优,显著提升了GPR性能;在相同情形下,GPR预测性能要优于SVM、BP.

关键词：月径流预测高斯过程回归能量谷优化算法切尔诺贝利灾难优化算法经验小波变换三峡