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刊名：航空工程进展
发表时间：2019-02-01
摘要:
系统参数识别分为时不变系统参数识别和时变系统参数识别两大研究方向, 其中时不变系统参数识别的研究已趋于成熟, 而时变系统参数识别的研究则仍然处于起步阶段.对于多自由度时变结构, 提出一种基于时频切片分解的时变系统参数识别方法.该方法采集结构的振动位移响应, 根据时频分解计算得到响应在整个时频段内的时频能量分布图;依据结构的时频分布特性, 选择多个时频切片窗分解响应信号, 再对分解出的信号分别进行逆变换计算完成时域上的信号重构;重构出来的信号对应于结构的各阶模态位移响应信号, 利用Hilbert变换提取信号瞬时频率, 从而识别出结构各阶频率.通过一个三自由度的弹簧阻尼质量仿真实验, 验证了该方法具有良好的识别精度和工程实用价值.
刊名：自动化与仪表
发表时间：2019-04-01
摘要:
滚动轴承安装在机体内部,运行中故障不易被及时发现,致使故障扩大甚至造成严重经济损失.单一运用滚动轴承故障诊断方法,无法精准反映其故障全部特征.以经验模态分解(EMD)方法为基础,提取含有故障特征信息的不同阶本征模函数(IMF);选择较大的峭度值,用于筛选各阶IMF分量;运用Hilbert变换进行包络解调,实现对重构信号的包络谱分析;进行频域变换得到精确的轴承故障特征信息,并将其与它的故障特征频率比对,实现故障判断.试验结果表明,该方法能够对滚动轴承进行准确故障诊断,具备良好的工程应用价值.
刊名：上海海事大学学报
发表时间：2014-03-01
摘要:
为准确地对柴油机进行状态监测和故障诊断,运用基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的Hilbert变换,对船用低速柴油机缸盖振动加速度信号进行分析.改变柴油机的转矩和转速,测量各工况下缸盖的振动信号,并对其进行分析;将柴油机的6个缸分为3组,分别采用3种不同性能的气缸油,让柴油机在额定工况下连续运转,测取活塞环与气缸套在不同间隙时的缸盖振动信号.结果表明,当转矩和转速同时增大时,振动加速度信号特征频带变化不大,但能量相应增加;当转矩和转速保持不变,活塞环与气缸套间隙增大时,振动加速度信号特征频带发生改变,并且能量增大.与快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)法及功率密度谱法的对比表明,基于EMD的Hilbert变换可以有效处理缸盖的振动信号,并可以运用到气缸套磨损故障的诊断中.
刊名：上海海事大学学报
发表时间：2014-03-01
摘要:
为研究通过脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)处理非线性、非稳定性信号问题,针对基于脑磁信号(magnetoencephalography,MEG)的BCI,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Hilbert变换的MEG特征提取和分类方法.该方法首先对MEG数据进行预处理;其次用EMD和Hilbert变换方法提取特征向量;然后用主成分分析法对提取到的特征向量进行降维处理;最后把处理过的特征向量作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的一个输入向量实现MEG的分类.使用该方法对第4届国际BCI竞赛提供的MEG数据进行分类,实验结果表明可以获得较高的分类准确率.
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