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| 1 | 齿轮传动系统故障诊断技术的研究进展显示文摘齿轮传动系统是应用最广的运动或动力传递装置,如车辆、机械、航空、航天、冶金、电力、煤炭、石化、核能等许多行业中的关键机械设备。一旦发生故障就将引起机械设备失效。如果对其提前进行诊断就可以有效地避免意外事故发生,消除续发损坏,节约大量维护费用。针对近年来国内外学者在齿轮传动系统故障诊断技术领域的研究成果,重点阐述了其故障特征提取和模式识别方法的研究现状,并对进一步的研究问题进行了展望。 | 王靖岳 王浩天 郭立新 | 2016 | 机械传动2016，40，8： | 16 |
| 2 | 基于EMD和BCS的振动信号数据修复方法显示文摘为改善振动信号修复效果,引入贝叶斯压缩感知(BCS)理论,并提出一种基于经验模态分解(EMD)的贝叶斯压缩感知修复方法,以解决连续缺失信号修复问题。针对随机缺失信号,根据压缩感知修复原理,利用贝叶斯压缩感知算法进行修复;针对连续缺失信号,先对其进行经验模态分解,对分解得到的所有基本模式分量利用多任务贝叶斯压缩感知算法进行修复,最终将所有修复的基本模式分量累加得到整体信号。利用西储大学公开轴承数据进行修复实验,发现所提方法在时频域指标、误差、信噪比、峰值信噪比等方面均优于正交匹配追踪和正则化正交匹配追踪算法。从修复效果角度验证,发现该方法成功还原了外圈故障信号基本模式分量中的故障特征频率,达到了修复的目的。 | 马云飞 贾希胜 胡起伟 郭驰名 王双川 | 2019 | 仪器仪表学报2019，40，3： | 13 |
| 3 | 基于自适应序贯相似性检测波形匹配延拓的EMD端点效应抑制显示文摘针对经验模态分解过程中信号两端出现的严重失真问题,在波形匹配延拓的基础上,提出了一种基于自适应序贯相似性检测波形匹配延拓的端点效应抑制方法。该算法引入基于精度的截止阈值,使算法有了很好的直观性和快速性。再通过对折自适应调节阈值,进一步减少遍历所需时间。通过对模拟信号和实际工程信号分别进行仿真分析,结果表明该算法能够有效的抑制在经验模态分解过程中出现的端点效应问题,改善分解效果。 | 杨剑锋 石戈戈 周天奇 高锋阳 | 2018 | 振动与冲击2018，37，18： | 11 |
| 4 | 改进的经验模式分解在机械故障诊断中的应用显示文摘针对经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)在工程应用中存在的端点效应和模式混叠问题,提出了一种改进的EMD方法。首先,利用遗传支持向量回归对短信号进行延拓;然后,采用改进的包络拟合方法并结合总体经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)处理信号,数值仿真结果验证了该方法能够有效抑制端点效应和模式混叠;最后,利用该方法并结合包络解调对滚动轴承内圈故障信号进行实验与分析。结果表明,与EMD相比,该方法可以更有效地提取故障特征,满足机械设备故障诊断工程实际需求。 | 马文朋 张俊红 马梁 刘昱 贾晓杰 | 2015 | 振动.测试与诊断2015，35，4： | 11 |
| 5 | 基于最大相关波形延拓改进的EEMD方法显示文摘针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)中出现的端点效应和模态混叠现象问题,提出了利用最大相关波形延拓改进聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法。利用最大相关波形法对原始信号的两端进行延拓,实现延拓数据在原信号边界处的平滑过渡,减小端点处包络线的拟合误差。针对EEMD中参数无法自动获取的问题,采用自适应EEMD对新信号进行分解,提高信号的分解精度。通过仿真分析和转子不平衡故障诊断实例研究表明,改进的EEMD方法不仅能够明显减少虚假模态分量、有效抑制模态混叠现象,而且较好地改善了端点效应引起的分解失真问题。同时与基于极值点对称延拓改进方法及基于镜像延拓改进方法相比,所提方法具有较高的分解精度。 | 郭翠娟 李德冲 荣锋 刘晓勇 | 2017 | 重庆邮电大学学报(自然科学版)2017，29，6： | 5 |
| 6 | 经验模式分解端点效应抑制方法的研究显示文摘针对经验模式分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)中的端点效应严重影响算法精度的情况,为了减小端点效应,文中提出一种新的先匹配后镜像延拓方法。该方法借鉴镜像对称延拓与波形特征匹配延拓,将信号先进行波形特征匹配延拓再进行镜像对称延拓。利用仿真数据对先匹配后镜像延拓的方法进行了验证,并与原有几种延拓方法在不同评价指标下进行了对比。结果表明,先匹配再镜像延拓后,信号的包络线发生畸变最小,同时新方法分解得到的IMF精度较高,正交性好。先匹配后镜像延拓方法提高了经验模式分解的精度,能更有效地抑制经验模式分解法中的端点效应。 | 郭迪 沈洋洋 尹兵 | 2016 | 计算机技术与发展2016，26，3： | 4 |
| 7 | LEMD端点延拓方法及其在微震信号降噪中的应用显示文摘针对非平稳的微震信号,采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对其滤波、消噪。但该方法在应用中存在严重的端点效应,会影响分解结果。为了改善端点效应,针对微震信号低频特点,提出了基于LMS自适应滤波器对微震数据端点处进行波形延拓的方法。LMS自适应滤波器经过信号内部的数据训练后从端点处向左右延拓波形,延拓过程中生成符合内部信号趋势的极小值和极大值,波形的延拓长度由延拓算法自适应决定。在EMD对信号分解过程中得到前一层模态分量后均再次对剩余信号进行延拓,进而进行下一层分解,以此修正插值算法带来的误差。最后根据信号频率特点对得到的模态分量有选择的重构,达到降噪的目的。利用仿真数据和煤矿微震监测数据对LMS自适应延拓法进行了验证,结果表明该方法能够明显减小经验模式分解的端点效应,特别对低频的微震信号有很好效果。 | 梁喆 彭苏萍 郑晶 | 2014 | 振动与冲击2014，33，21： | 4 |
| 8 | 基于HLS-SVDR和SPPCS的CEEMD的滚动轴承微故障特征提取显示文摘针对互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理非平稳随机信号时能够有效地消除模态混叠,却仍然存在包络拟合过冲/欠冲和端点效应问题,提出了同伦-最小二乘支持向量双回归(homotopy least squares-support vector double regression,简称HLS-SVDR)的保形分段三次样条(shape-preserving piecewise cubic spline,简称SPPCS)的完备CEEMD改进方法。首先,使用SPPCS插值法消除在构造上、下包络曲线过程中产生的拟合过冲/欠冲问题,获得有效的包络线;其次,使用HLS-SVDR对各层信号极值点的包络均值曲线两端进行左、右预测覆盖以抑制端点效应;最后,将该方法用于滚动轴承的微故障特征提取的实例分析中。实验结果表明,该方法能够更有效地提取滚动轴承微故障特征,实现了一种既保持CEEMD原有特性,同时又能够抑制过冲/欠冲和端点效应的完备CEEMD算法。 | 徐波 周凤星 马娅婕 严保康 黎会鹏 | 2019 | 振动.测试与诊断2019，39，1： | 3 |
| 9 | 局部均值分解的几种改进方法显示文摘局部均值分解方法(Local Mean Decomposition,LMD)是一种性能优越的旋转机械故障诊断的方法,它不仅可以准确地反映非平稳信号的时频分布,而且非常适合处理含有多分量成分的非平稳信号。但是由于LMD方法本身的缺陷,使得该方法存在着诸如端点效应的处理方法、迭代终止条件的确定等问题。在介绍LMD方法的基础上,分别以改进的“自适应延拓法”和“信息熵判据”解决以上两个问题,并结合仿真软件上验证改进结果。 | 骆东松 裴阳 黄涛 | 2019 | 舰船电子工程2019，39，10： | 2 |
| 10 | 基于双重对称延拓的HHT端点效应抑制方法显示文摘经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)存在端点飞翼的固有问题,使信号两端出现扭曲失真。为抑制EMD端点效应,文章提出双重对称延拓法,以端部数据对称延拓作为首次延拓,以极值点对称延拓作为二次延拓,该方法可同时实现EMD分解和Hilbert变换两阶段端点效应的抑制。仿真信号和地震响应的工程算例通过IMF分量对比、瞬时频率对比,以及整体正交性、相关系数等指标的对比,验证了该方法具有良好的端点效应抑制效果,同时还能改善IMF分量之间的正交性,并节约计算时间。 | 项洪 吴琛 杜喜朋 | 2016 | 福建工程学院学报2016，14，4： | 2 |
| 11 | 基于改进EMD与FastICA—样本熵的齿轮故障特征提取方法显示文摘针对齿轮常见故障及信号在传统EMD算法分解中产生的端点效应,提出一种基于改进经验模态分解(EMD)与快速独立分量分析(FastICA)-样本熵的齿轮故障特征提取方法。首先对信号进行EMD分解,得到一系列IMF分量和残余量,在此过程中通过匹配差别最小的极值包络线段确定端点处极值,然后从每个信号中分别选取周期性明显的分量与原始信号组成混合信号作为FastICA的输入,获得ICA计算后的分量,最后分别计算EMD分量与各独立分量的样本熵。实验结果表明,改进后的EMD算法可以有效改善端点效应问题,并通过与EMD-样本熵的对比,表明FastICA-样本熵能更明显、稳定地反映齿轮故障,因此可作为一种有效的故障特征。 | 吕同昕 | 2019 | 软件导刊2019，18，8： | 1 |
| 12 | 基于改进局部均值分解和概率神经网络的电压扰动识别显示文摘随着新能源技术的发展和普及,大量非线性用电设备接入电网对其电能质量产生了严重影响。为解决谐波扰动信号对电力系统带来的影响,提出将改进的局部均值分解LMD(local mean decomposition)和概率神经网络相结合,构造一种电压扰动分类器,对电力系统中的电压扰动信号进行识别分类。通过构造三角波形自适应地延拓扰动信号的方法抑制LMD的端点效应,应用改进LMD算法对扰动信号进行3层分解,得到具有电压信号幅频信息的乘积函数PF(product function)分量,将由PF分量构造的信号能量作为概率神经网络的输入,以识别和分类电压干扰信号。通过建立训练模型对电压扰动信号进行仿真实验,结果表明,该方法可以准确识别电压扰动信号,有助于提高电力系统中电压扰动信号的识别精度。 | 牛健 张志飞 汤铭辉 赵才 王坤 | 2023 | 电源学报2023，21，5： | 1 |
| 13 | 基于ESN延拓与HMM修正的端点效应处理及其应用显示文摘近来年,经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)以其优异的自适应性获得广泛关注,但端点效应影响了信号分解的性能并使结果失真。针对现有的抑制算法受限于延拓准确性或运算效率,难以快速给原序列添加更符合内部信息和端点特征的极值点的问题,提出了基于回声状态网络(Echo State Network,ESN)延拓与隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)修正的端点效应处理方法(ESN-HMM)。首先借用复杂度较小、训练简单且准确性较高的ESN网络对原序列进行初步预测,然后通过经典的统计方法HMM对误差序列进行建模和估计,最后将初步预测值与估计误差相结合得到校正后的延拓序列。仿真和实验结果表明,经过ESN-HMM处理的EMD方法能够有效提取出信号幅值和频率的时变特征,为旋转机械的信号处理和故障诊断提供了前提条件。 | 罗红玲 陈启卷 王卫玉 江文 刘宛莹 席慧 安宇晨 | 2020 | 中国农村水利水电2020，，10： | 1 |
| 14 | 基于波形平均的经验模态分解端点效应抑制方法显示文摘经验模态分解(EMD)作为一种非常灵活的自适应时频分析方法,已广泛用于旋转机械故障诊断中的振动信号分析。但是,经验模态分解存在两个问题:端点效应以及模态混叠。针对EMD中存在的端点效应问题,在积分延拓局部均值分解(IELMD)的基础上,提出了一种利用波形平均来改进IELMD的方法。该方法利用一组相似波形来代替最佳匹配波形与特征波形相匹配,通过对相似波形左边或右边波形取平均得到延拓波形,将其附加在原始信号左端或右端。仿真和应用结果表明,与IELMD方法相比,该方法能够更有效地抑制经验模态分解端点效应。 | 晏飞 杨涛 庞毅飞 叶卫东 | 2017 | 机械设计与制造2017，，5： | 1 |
| 15 | 基于D-CA和R-EEMD的液压系统故障识别显示文摘剖析液压系统故障特征,采用了一种双相关分析(D-CA)和改进的集合经验模态分解(R-EEMD)相结合的液压系统故障提取新方法。该方法首先对原信号进行自相关分析,突出信号中的周期成分和去噪,利用支持向量回归机(SVR)延拓来改进的EEMD对原信号的自相关函数进行分解;得到理论意义上的固有模态函数(IMF)。再通过求取IMF分量与自相关处理的信号的频域而非传统时域上的互相关系数,去除虚假IMF分量。最后对去除虚假分量重构信号进行Hilbert谱分析提取信号的故障特征。该方法提高了信噪比,减少了IMF的数量,抑制了端点效应,成功地提取了液压系统故障特征频率。 | 柴凯 张梅军 黄杰 冯霞 | 2015 | 噪声与振动控制2015，35，1： | 0 |
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