总体平均经验模式分解相关论文
随着信息化时代的到来,传统身份识别方法的安全性正面临着挑战。生物特征识别是指利用人体本身的生理和行为特征来进行身份鉴别的......
针对行星齿轮式变速箱的齿轮裂纹损伤难以提取特征频率和定位的问题,提出基于总体平均经验模式分解（ensemble empirical mode decom......
针对轴承故障诊断中轴的转速变化影响振动信号提取的特点,将阶比分析法与总体平均经验模式分解方法相结合,提出一种研究轴承非平稳......
针对风力发电机故障早期阶段,故障特征不明显,继电保护装置检测不到相关电气量异常的问题,文章提出了基于AR模型、Hankel矩阵和奇......
总体平均经验模式分解（EEMD）方法是一种先进的时频分析方法,非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理......
针对在总体平均经验模式分解（ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD）的多个内禀模态分量（intrinsic mode function,简称IM......
柴油机发电机组结构复杂，故障类型多样，其动力传动部件兼具往复机械与旋转机械的振动特性。传统的频谱分析主要通过利用傅里叶变换将......
针对总体平均经验模式分解（EEMD）中存在的端点效应问题,考虑到极值延拓只利用端点附近的值、基于数据点的支持向量回归机（SVR）延拓耗时......
分析了EEMD、LMD、ITD的算法、特点及分解不同扰动信号的实现步骤。经过实验模拟,对比分解所得效果图,得到适合各种电能质量扰动信......
提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EE......
电机是工业生产中重要的动力设备,在国家安全、工业生产及国民生活等方面有着举足轻重的地位。近年来,电机因故障问题给国家和人民......
学位
滚动轴承是风力发电机传动装置中的非常关键的零部件之一.当其发生故障时,采集到的信号大多是非平稳和非线性的,传统的时域和频域......
Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang transform,HHT）通过经验模式分解（Empirical mode decomposition,EMD）和Hilbert变换能够自适应地将......
针对非线性、非平稳航空发动机双发差异信号,提出利用瞬时能量密度谱凸显微波动信号这一方法获得双发差异波动值出现的时间。通过......
提出了一种基于总体平均经验模式分解（EEMD）和奇异值分解（SVD）的模糊C均值聚类（FCM）相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承信号进行EEMD......
针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解（EEMD）近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能......
期刊
为解决振动检测方法不能有效识别低速旋转机械滚动轴承故障问题,利用声发射检测方法,建立了滚动轴承低速声发射信号采集试验装置,......
针对"北斗"导航卫星定轨残差中非建模系统误差问题,提出基于总体平均经验模式分解(EEMD)与Hilbert谱分析相结合的定轨残差特征提取......
飞行操控系统的可靠性是飞行器安全飞行的重要保证,其三大主舵面系统——副翼、升降舵和方向舵的故障会直接影响操控系统的性能,因......
根据可用性测试过程中用户皮肤电水平(skin conductance level,SCL)的变化,提出了基于总体平均经验模式分解(ensemble empirical m......
期刊
风力发电机的智能故障诊断是风电产业可持续发展的必然要求。风机齿轮箱是风力发电机的关键传动部件,在长期随机风速工况下容易出......
风力发电机传动系统的故障频发,而滚动轴承是风力发电机传动装置中的非常关键的零部件之一,因此对风力发电机使用轴承的故障诊断研......
针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法......
为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和二代小波变换的sEMG消噪新方法。......
期刊
针对往复机械振动信号的瞬时非线性、非平稳特性,提出一种基于总体平均经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD......
旋转机械设备是工业生产中的关键设备，它的运行状态关系着企业的安全生产和经济效益，因此，对其进行状态监测与故障诊断有重要的意义。......
学位
针对滚动轴承故障诊断中振动信号的熵特征向量维数高的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解、模糊熵、主成分分析、GG（Gath-Geva......
