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  1. 提升机供电系统接地故障特征提取及定位研究

  2. 接地故障特征随接地点的不同呈现出多种特性,并且会给矿山生产带来严重危害,所以接地点的定位一直是研究的热点。采用经验模态分解的方法对接地故障电流进行分解,提取接地故障电流的特征。在PSIM下建立了系统仿真模型,并用Dll模块来实现EMD算法,仿真结果表明基于经验模态分解的方法能准确提取两相接地故障特征,实现故障点的定位。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-03
    • 文件大小:229376
    • 提供者:weixin_38621250
  1. 矿井风机振动趋势预测模型的优化

  2. 提出一种新的预测方法-基于EMD分解的时间序列模型,利用EMD分解将采集来的矿井风机振动烈度值分解成若干个固有模态函数(IMF)分量和一个残余项分量,运用恰当的时间序列模型(AR、ARMA)分别对各阶IMF进行预测,将各阶预测值重构,得到振动烈度预测值,并与单独运用时间序列模型的预测结果进行比较。结果证明:运用基于EMD分解的时间序列模型对矿井风机振动烈度进行预测比单独运用时间序列模型的预测精度有明显提高,表明提出方法的可行性、有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-03
    • 文件大小:642048
    • 提供者:weixin_38612909
  1. 平行及行星齿轮箱局部故障诊断方法

  2. 平行齿轮箱及行星齿轮箱是机械设备的重要传动部件,也是故障频发部件。基于实验分析,对比研究平行齿轮箱和行星齿轮箱局部故障的特征提取方法。应用Compact-RIO采集齿轮箱的实时振动信号,运用共振解调技术,成功提取平行齿轮箱齿轮断齿故障的特征频率。对于行星齿轮断齿故障,其振动传递路径复杂,信号非平稳、非线性程度严重,共振解调技术提取不到其故障特征频率。对此,应用EEMD技术对故障信号进行分解,避免了传统的EMD技术带来的模式混叠,成功提取故障的特征频率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-02
    • 文件大小:374784
    • 提供者:weixin_38519763
  1. 基于希尔伯特黄变换的三相短路故障信息检测

  2. 故障诊断及检测的难点在于故障信息的提取。为了克服传统采用傅里叶变换和小波变换时运算量大的缺点,提出将EMD分解和希尔伯特黄变换应用到故障信息检测中。在Matlab/simulink下搭建了三相短路故障信息检测仿真系统,编程验证了希尔伯特变换的故障检测结果,结果证明该算法不仅能准确对故障信息进行检测,而且算法简单,更有实用价值。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-02
    • 文件大小:704512
    • 提供者:weixin_38666300
  1. 经验模态分解在矿井风机振动信号分析中应用

  2. 由于获取矿井风机振动信号的特殊性,致使有效的振动信号被大量干扰信号所淹没,给基于振动信号的矿井风机故障诊断带来很大困难。为此,提出一种EMD-FFT振动信号分析方法,该方法将经验模态分解技术与傅里叶分析相结合。采用EMD对矿井风机振动信号进行分解,用FFT对分量(IMF)分别进行频谱分析,并将其按频率重组,剔除高频干扰,获取真实振动信号。通过将原始信号FFT直接分析与EMD-FFT分析对比研究,证明EMD-FFT较直接FFT在矿井风机振动信号分析中的优越性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-02
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38502762
  1. 基于EEMD的齿轮故障诊断方法研究

  2. 采用基于EMD改进的总体经验模式分解算法(EEMD)对齿轮箱进行故障诊断。首先利用Matlab进行仿真实验,验证了具有自适应特性的EEMD分解方法在消除基本模式分量之间相互混叠现象方面的有效性。然后利用该方法对故障试验台模拟的齿轮点蚀信号进行分解,并对反映故障信息的本征模式分量进行Hilbert包络解调分析。分析结果表明,EEMD方法可以有效地应用于齿轮故障诊断。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-02
    • 文件大小:1008640
    • 提供者:weixin_38670949
  1. 基于改进的HHT边际谱齿轮箱故障诊断

  2. 针对信号经验模态分解(EMD)过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Hilbert边际谱相结合的方法对齿轮箱故障进行故障诊断。首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理,提高EEMD分解的精确度;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对2种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,确定故障信号的故障频率。研究表明该方法在避免EMD分解带来的模态混叠现象方面具有可行性,能提高齿轮箱故障诊断的准确率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-01
    • 文件大小:932864
    • 提供者:weixin_38657835
  1. 滚动轴承组合故障的诊断方法

  2. 机械设备的组合故障由于其故障的多样性、强弱的不平衡、故障间的相互影响等特性,给全面准确的诊断造成困难。根据机械设备中故障诊断机理,将Hilbert-Huang及EMD方法应用于具有组合缺陷的滚动轴承故障诊断实验中。验证了信号边际谱与故障特征之间的联系,辨析出滚动轴承外圈缺陷和滚动体缺陷的特征量,证明了其分析轴承组合故障的可行性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-30
    • 文件大小:485376
    • 提供者:weixin_38700409
  1. 基于非线性时间序列分析经验模态分解和小波分解异同性的研究.pdf

  2. 据龚志强等人的研究认为:(1)EMD方法是波动上、下包络的平均值去确定“瞬时平衡位置”,进而分解IMF分量;WD方法是带通滤波器,分解得到的各个细节分量一般与固定频带相对应,故分解的结果不及EMD精确,但WD方法能够解决EMD各个IMF分量的正交性较差问题。因此,可以将EMD和WD方法结合,更加有效地识别数据的特征信息。(2)EMD方法,既适用于线性序列分析,又适用于非线性序列分析;WD方法对线性序列的分析效果较好,对非线性序列的效果一般,尤其是对高频的分辨率较差,其小波系数方差可能会掩盖一些高
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-30
    • 文件大小:533504
    • 提供者:u010578523
  1. 柴油发动机曲轴轴承振动信号的EEMD降噪方法

  2. 针对经验模式分解(EMD)容易出现模式混叠的缺点,提出了基于辅助白噪声的集成经验模式分解方法(EEMD),实现非平稳振动信号的降噪。对比研究了2种方法的降噪原理与性能。结果表明,EEMD不仅具有更高的信噪比、消除模式混叠,更能充分保留信号本身固有的非平稳特性,而且得到的IMF分量也具有明显的实际物理意义。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-30
    • 文件大小:338944
    • 提供者:weixin_38660051
  1. 基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断

  2. 针对齿轮箱故障振动信号的非平稳特征,提出一种基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断方法。使用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,再对IMF分量进行FFT变换,实现在频域的分析,得到故障特征信号。依据IMF分量的频谱图和时域信号的边际谱图,判别齿轮箱的故障类型。实验证明是一种有效地处理齿轮箱故障诊断方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-29
    • 文件大小:381952
    • 提供者:weixin_38658982
  1. 煤体瓦斯解吸过程温度场测量研究

  2. 为了研究煤体瓦斯解吸过程温度场变化规律,自行设计加工了含有锗单晶的专用瓦斯吸附缸体,研制了瓦斯吸附解吸过程温度场测量实验系统,并应用红外热像仪对不同水分条件下煤体瓦斯解吸过程温度场变化进行了实验测量。应用SAT软件对红外辐射视频信号进行了数据处理,在此基础上应用希尔伯特-黄对红外辐射信号进行EMD分解,有效的去除了红外辐射噪声信号的影响,得到了瓦斯解吸过程煤体表面温度场的变化规律。实验结果表明,煤体对瓦斯的解吸过程是吸热过程,伴随有温度的变化,煤体解吸瓦斯的同时对外吸收热量,从而使煤体的温度下降
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-26
    • 文件大小:438272
    • 提供者:weixin_38608866
  1. 基于HHT变换和改进LMS算法的轴承故障诊断

  2. 通过电动机与滚动轴承之间建立的函数关系将振动信号转变成谐波分量,进而对谐波分量分析。对这种非平稳信号首先进行经验模态分析(EMD),然后通过改进LMS算法自适应滤波器分离噪音,最后再运用希尔伯特变换得到故障轴承频谱图。通过仿真实验证明该方法可以消除大部分的噪音和低频干扰,且易于实现,最终获得符合故障诊断要求的振动信号。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-08
    • 文件大小:451584
    • 提供者:weixin_38657353
  1. 改进的瓦斯突出预测模型

  2. 针对瓦斯突出时间序列的非平稳特性,提出了一种基于经验模态分解和极限学习机的瓦斯突出预测模型。以某矿井工作面实际采集的瓦斯浓度为例,仿真结果表明EMD-ELM模型在训练速度和预测精度上优于ELM和最小二乘支持向量机模型。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-06
    • 文件大小:405504
    • 提供者:weixin_38686924
  1. 基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

  2. 分别用小波分解、小波包分解和EMD分解处理滚动轴承故障数据,并结合Hilbert变换进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。对滚动轴承故障数据进行小波阈值降噪。小波阈值降噪后分别进行小波分解、小波包分解和EMD分解。分别求出小波分解、小波包分解和EMD分解后各个频带的能量谱。再根据能量谱确定故障频带范围并对其进行信号重构。采用Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。通过对滚动轴承内圈故障信号的分析验证了小波分解、小波包分解和EMD分解结合Hilbert变换进行包络谱分析的滚动
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:458752
    • 提供者:weixin_38732519
  1. KPCA-GRNN网络在数控机床复合故障诊断中的应用

  2. 提出了一种将核主元分析法(KPCA)与GRNN网络相结合的数控机床复合故障诊断方法。原始复合信号经过EMD分解,将得到的IMF与其他时频域特征值组成原始信号特征集;运用KPCA方法对原始特征集进行降维处理,构造核主元特征集;将筛选后的特征向量作为GRNN网络的输入,实现了数控机床不同复合故障的模式识别,并与其他3种网络对比,验证了该方法的优越性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:316416
    • 提供者:weixin_38721252
  1. 基于HHT方法的露天矿山爆破振动信号分析

  2. 爆破振动信号分析技术是爆破危害控制的重要环节,结合现场监测,采用HHT分析方法进行分析,首先采用EMD经验模态分解,将信号分解为不同IMF分量,对主要分量进行Hilbert变换,并且提取子信号的包络线,验证了该方法在微差爆破延时间隔识别中的有效性,根据IMF分量经过Hilbert变换后得到的Hilbert能量谱,从时间-频率-能量上研究振动信号不同频率产生的影响,验证了HHT分析方法在非线性及非稳态的爆破信号中的高效性和良好的自适应性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-16
    • 文件大小:212992
    • 提供者:weixin_38731145
  1. 时间序列预测,信号处理,深度学习,SOH和SOC相关代码

  2. 相关cnn、lstm、gru、tcn等等一些优化过后的用于时间序列预测的方法。还有EMD、小波等算法的实现。有需要的可以私聊,可以不用积分。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-15
    • 文件大小:793600
    • 提供者:weixin_43244470
  1. 开关电源电磁兼容研究

  2. 由于开关电源工作频率高,内部产生很快 的电流、电压变化,即dv/dt和di/dt,导致开关电源模块将产生较强的谐波干扰和尖峰干扰,并通过传导、辐射和串扰等耦合途径影响自身电路及其它电 子系统的正常工作,当然其本身也会受到其它电子设备电磁干扰的影响。这就是所讨论的电磁兼容性问题,也是关于开关电源电磁兼容的电磁骚扰EMD与电磁敏感 度EMS设计问题。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-22
    • 文件大小:129024
    • 提供者:weixin_38529293
  1. 基于频域约束独立成分分析的经验模态分解去噪方法

  2. 噪声污染是煤岩动力灾害电磁监测应用中需要解决的重要问题,去噪效果的好坏直接影响灾害预测的准确性。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是目前电磁信号去噪中应用最多的一种方法,但当信号与噪声时频特征相近时,该算法存在严重的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)混叠现象(即部分模态函数仍为信号与噪声的组合)。针对该问题,提出一种基于经验模态分解和频域约束独立成分分析的去噪方法,首先利用EMD将电磁信号分解为多个IMF分量,通过
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-19
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38574132
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