Teager能量算法针对伺服电动机滚动轴承故障信号受噪声干扰不易识别的问题,提出一种基于改进SVD-EEMD与Teager能量算法相结合的故障诊断方法.该方法首先用改进SVD方法进行信号降噪,随后利用集合经验模态分解(EEMD)对降噪信号进行故障特征提取,最后利用Teager能量算法对故障信号特征进行增强.实验结果表明,文中提出的方法能够有效...
Combining the excellent nonstationary signal decomposing ability from ensemble empirical model decomposition( EEMD) with the strong noise denoising ability of singular value decomposition( SVD),a new fault detection method for rolling bearing of high speed train is proposed. The vibration signal of axle...
针对矿山微震信号降噪,提出了一种基于EEMD_Hankel_SVD(集合经验模态分解_Hankel矩阵_奇异值分解)的微震信号降噪方法.首先采用EEMD获得多层模态分量,计算各模态分量与原始信号的相关系数,剔除第一个相关系数差值局部最大值前的模态分量.对剩余各模态分量分别构建Hankel矩阵,再计算各Hankel矩阵的奇异值矩阵.根据奇异值曲线划...
entropy Article A Hybrid EEMD-Based SampEn and SVD for Acoustic Signal Processing and Fault Diagnosis Zhi-Xin Yang and Jian-Hua Zhong * Department of Electromechanical Engineering, University of Macau, Macau, China; zxyang@umac.mo * Correspondence: zjheme@gmail.com; Tel.: +853-8822-4456; Fax...
苏美琴目前担任苏州凯艺美净化科技有限公司法定代表人,同时在3家企业担任高管,包括担任苏州凯艺美净化科技有限公司总经理,执行董事,苏州美胜电器科技有限公司监事;二、苏美琴投资情况:苏美琴目前是苏州恒艺控股有限公司直接控股股东,持股比例为51%,是恒讯电器(苏州)有限公司直接控股股东,持股比例为35.7%;苏美琴间接持股...
本发明公开了一种基于SVD分解降噪和相关性EEMD熵特征的齿轮故障诊断方法,利用加速度振动传感器采集实验台齿轮振动信号,得到的信号包括齿轮正常,齿轮断齿,齿轮少齿,齿轮磨损四种故障类型;利用通过相关性分析和信噪比优化的SVD分解降噪方法对包含高斯白噪声的模拟强噪声背景的四种齿轮状态信号进行降噪处理;利用EEMD分解方法分别...
针对轴承初始故障发生的时间点以及退化趋势,提出了基于总体平均经验模式分解和奇异值分解方法(EEMD-SVD)与时域分析的马田系统故障诊断方法.该方法通过提取振动信号时域和时频特征,构建不同特征参数下的基准空间并利用正交表对特征参数进行降维和优化,最终融合成单一特征参数马氏距离.分别用马氏距离监测轴承运行状态,判断...
提出了基于集合经验模态分解(EEMD)和奇异值(SVD)相结合的微弱信号提取方法和高低频部分的判别准则:采用EEMD把信号分解成几部分,将IMF分为高频段与低频段2部分,对2部分分别进行奇异值处理,叠加得到降噪信号,做出其频谱图,得到所需要的有用信号.此方法可以在未知原信号的情况下提取,并且可以提取信噪比为-15 dB的信号...
In order to verify the effectiveness of the proposed method, the proposed method was compared with empirical mode decomposition (EMD), complete ensemble empirical modal decomposition (CEEMDAN), wavelet packet decomposition and EEMD-SVD-lifting wavelet transform (EEMD-SVD-LWT). The results show that ...
文章将EEMD-ICA技术与SVD相结合,提出基于EEMD-SVD-ICA算法的单通道电网电压谐波分离方法,与现有单通道谐波分离方法相比具有无需源信号先验信息,可分离非平稳信号谐波,算法简单等优点;EEMD方法将单通道信号分解为多路互相正交的本征模态函数分量(IMFs),然后采用SVD代替PCA方法进行数据降维,再运用基于负熵的固定点独立成分...