本文将对基于VMD和SVD的信号处理算法进行探讨。 一、VMD算法的研究 VMD(Variational Mode Decomposition)是一种数据分解和提取技术,可以将一个信号分解成多个固有的模式或振动模式。VMD算法的主要思想是将信号分解成不同频率和幅度的成分,同时保持各个成分之间的正交性。通过这种方式,VMD算法可以对混合信号进行分离和降噪...
导致部分有用信号与噪声分量混叠在一起;由于全频带背景噪声的影响,VMD在求解频带中心时,将部分有用信号分到噪声分量中,影响了降噪效果;所提方法将SVD作为VMD的前置滤波环节,用于提升VMD对低频特征频段的分离性能,一定程度上消除了背景噪声干扰,提高了振动信号分析精度。
VMD(Variational Mode Decomposition,变分模态分解)是一种基于变分贝叶斯理论的信号分解方法,能够对非平稳信号进行分解和处理。 VMD方法的主要流程包括: 1. 对信号进行希尔伯特变换,得到模长和相角; 2. 定义一个正则化项和目标函数,不断优化目标函数并使用SVD方法分解得到VMD的一组模态函数; 3. 对模态函数进行希尔伯特...
4.本发明的目的是针对上述问题,提供一种基于svd和vmd的机械件故障诊断方法,对机械件振动信号分解、去噪后重构,对重构信号进行变分模态分解,考虑模态分量与原信号的相关性,比较分解得到的模态分量确定最优的模态分量的数量,再根据最优的模态分量数量对原机械振动信号进行变分模态分解,选出加权峭度指标值较大的模态分量进...
文献[9]提出构建一种传感器优化布置的齿轮箱轴承故障特征提取方法,首先将采集的振动信号进行奇异值(SVD)降噪,然后对降噪后的信号进行基于方差贡献率的信息融合并进行VMD分解,最后选取信息熵最小本征模态分量(IMF)进行Teager能量谱分析,提取滚动轴承的故障特征。
文献[13]为了有效地从柴油机缸盖表面振动信号中提取气门间隙故障特征,首先对所采集的振动信号进行VMD分解,得到不同状态下的的多个尺度模态分量,对得到的IMF分量进行重构得到二维特征矩阵,矩阵的每一行代表一个IMF分量;然后对重构特征矩阵进行SVD分解,获得含有奇异值序列的矩阵,取出奇异值用于构建特征向量;最后将奇异值序列...
SVD分解Python程序 python vmd分解 本文仅对变分模态分解(VMD)的原理简单介绍和重点介绍模型的应用。 1、VMD原理 变分模态分解(VMD)的原理在此不做详细介绍,推荐两个不错的解释参考连接 变分模态分解原理步骤 和VMD算法的介绍官方源码 2、 VMD应用实战 2.1 简介...
摘要:针对轴承微弱故障时冲击信号含有大量噪声且难以提取故障特征频率问题，提出了一种基于 奇异值分解（SVD ）和变分模态分解（VMD ）的轴承故障特征提取方法。该方法先对原始信号进行 SVD 去噪;再对去噪信号进行VMD 分解，得到各个本征模态函数％IMF ），根据最大中心频率原则和 各个本征模态与去噪信号的相关系数差值...
对所述原始含噪声音信号采用VMD得到K个本征模态分量；通过基于峭度和互信息加权融合的模态选择方法划分出最有效模态、次有效模态和无效模态；采用改进奇异值序列有效阶次选取方法对所述最有效模态采取混合阈值SVD降噪、对所述次有效模态采取硬阈值SVD降噪，形成SVD降噪后的数个本征模态分量，并舍去无效模态；将SVD降噪后...
首先以变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)对故障电压进行有效分解,然后利用奇异值分解(singularvalue decomposition,SVD)标定行波波头.采用1种减少线路参数影响的双端测距算法,该算法能够有效确定反射波头的查找区域,且不受两端装置时钟同步误差的影响.在PSCAD/EMTDC中搭建了四端柔性直流电网,仿真结果表明,...