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基于EMD和随机共振的机械故障特征提取方法研究: 随着现代生产设备向着自动化和智能化发展，机械设备状态监测与故障诊断技术成为重要的研究课题。时频分析是处理非线性、非平稳信号的有效方法，已成为现代信号处理方法中的研究热点。本论文针对EMD和随机共振理论中存在的不足与局限性...; 丁雪娟; 关键词：特征提取 EMD 随机共振端点效应; 文献传递

基于延拓与可变余弦窗的经验模态分解改进算法研究被引量：5: 2014年; 针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)中存在的边界效应及边界发散现象随着筛选层次的增加而增加的问题,提出一种利用延拓与可变余弦窗相结合的改进新方法。首先对信号进行延拓处理,增加一定长度的数据,实现延拓数据与原始信号交界处的光滑过度。其次,根据信号边界的发散程度,在逐层提取各阶本征模函数(Intrinsic Model Function,IMF)之前,在信号两端加上宽度可变的余弦窗函数,使得每一个IMF分量边界发散问题最小化,保证信号有效数据的正确分解,实现EMD边界处理算法的改进。仿真和实例信号分析表明,该方法能较好地抑制EMD边界效应,有效地提取故障信号中的特征信息。; 丁雪娟时培明; 关键词：信号处理经验模态分解

基于自适应变尺度频移带通随机共振降噪的EMD多频微弱信号检测被引量：36: 2013年; 针对强噪声背景下多频微弱信号检测的难题,提出一种基于自适应变尺度频移带通随机共振(Adaptive re-scaling frequency-shifted band-pass stochastic resonance,ARFBSR)降噪的经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)多频微弱信号检测方法。对不同频段的信号进行频率尺度变换处理,使其满足随机共振条件,根据噪声强度自适应地优化系统的参数,进而对每个频段信号分别进行随机共振处理,使得待检信号目标频段得到增强,对各个频段的共振输出进行带通滤波再合成,实现多频微弱信号的增强。对处理后的信号进行EMD分解,得到每个频率的信号分量,实现多频微弱信号的检测。仿真分析和滚动轴承内圈故障诊断实例表明,该方法不仅能够增强信号幅值,同时减少虚假分量,提高EMD算法的精度,有效检测出被噪声淹没的多频微弱信号。; 韩东颖丁雪娟时培明; 关键词：随机共振

一种EMD改进方法及其在旋转机械故障诊断中的应用被引量：61: 2013年; 针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)中存在的端点效应问题,提出一种波形特征匹配延拓与余弦窗函数相结合的改进方法。首先对信号进行波形特征匹配延拓,实现延拓数据与原信号交界处的光滑过渡,避免边界处瞬时频率的跳跃;其次针对该延拓方法存在延拓误差的问题,对信号加余弦窗处理,将延拓误差控制在信号两端,使其无法(或以较慢速度)向数据内部发展,保证信号有效数据的正确分解,提高信号的分解精度,实现EMD算法的改进。通过仿真分析和不对中故障诊断实例研究表明,该方法能较好地抑制EMD端点效应,实现旋转机械故障的有效诊断。; 时培明丁雪娟李庚韩东颖; 关键词：EMD 端点效应故障诊断

基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法被引量：5: 2013年; 针对噪声背景下多频微弱信号检测难题，提出一种基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法。首先对信号不同频段进行频率变尺度二次采样压缩处理，使每个频段满足随机共振条件。再经过随机共振系统使多个微弱信号频率成分分别得到增强，各段增强信号在合成前对各个频段的共振输出进行带通滤波处理，只保留增强段的信号成分。最后将得到的分段加强信号进行合成，实现多频微弱信号的检测。仿真和实际信号分析结果表明，所提方法简单易行，很好地实现了多频微弱信号的检测，能有效提高信噪比，具有良好的工程应用前景。; 时培明丁雪娟韩东颖; 关键词：随机共振带通滤波

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丁雪娟