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刊名：中国机械工程
发表时间：2013-11-01
摘要:
针对目前各种机械故障诊断方法的局限性,提出了基于总体平均经验模式分解(EEMD)样本熵和GK模糊聚类的故障特征提取和分类方法,建立了一种机械故障准确识别的有效途径.首先,对机械振动信号进行EEMD分解,得到若干不同时间尺度的固有模态函数(IMF)分量.其次,通过相关性分析和能量相结合的准则对IMF分量进行筛选,并将筛选出的IMF分量的样本熵组成故障特征向量.最后,将构造的特征向量输入到GK模糊聚类分类器中进行聚类识别.实验及工程实例证明了该方法的有效性和优越性.
刊名：中国机械工程
发表时间：2011-01-01
摘要:
针对信号总体平均经验模式分解中的两个参数———所加白噪声标准差和总体平均次数难以设置的问题,通过仿真信号实验分析,给出了这两个参数设置的一般方法。以转子碰摩故障信号为对象,提出了改进的Hilbert-Huang变换（HHT）算法并将其用于提取转子碰摩故障特征。仿真和实验结果表明,改进的HHT算法能较好地提取出转子碰摩故障特征,与传统HHT算法相比,改进的HHT算法效果更好。
刊名：实验流体力学
发表时间：2014-05-01
摘要:
为研究气液两相流流动过程的动态特性，采用V形内锥作为测量装置，通过高频差压变送器获得不同流型下的动态信号，提出了一种基于总体平均经验模式分解（EEMD）的气液两相流时频分析方法。通过对不同流型下的气液两相流的差压信号进行分析，研究了气液两相流的流动机理，为气液两相流流型及流量的准确测量奠定理论基础。分析发现EEMD的抗混分解能力很好，可以准确地提取两相流差压信号的频率成分及其时变情况，为今后两相流的识别提供理论基础，具有较高的工程应用价值。
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