金融界2024年10月24日消息，国家知识产权局信息显示，国家能源集团江苏电力有限公司申请一项名为“基于改进VMD-SVD的滚动轴承声音信号降噪方法”的专利，公开号CN 118797252 A，申请日期为2024年6月。专利摘要显示，本发明涉及一种基于改进VMD‑SVD的滚动轴承声音信号降噪方法，包括：采集原始含噪声音信号；基于中心频率...
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,...
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...
本发明一种基于SVD与VMD模态自相关分析的水电机组振动信号降噪方法,有益效果如下: 1)SVD前置滤波环节能在一定程度上去除背景噪声,提升VMD对低频特征频段的分离性能。 2)计算自相关函数并根据能量集中度进行分量选择,能有效地从VMD的模态分量中筛选出有效信号分量。 3)基于SVD与VMD的二次分解滤波方法与相关分析相结合,...
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...
进行VMD 的方法，验证了 VMD 分解在轴承微弱故障 提取方面的优越性，但是自相关降噪本身也存在端点 效应等问题。张琛等⑶提出了基于奇异值和EEMD 分解的方法，验证了奇异值分解在降噪方面的性能，但 是EEMD 没有严谨的数学理论支撑,存在模态混叠和 端点效应的问题。周洋等⑷提出了关于VMD 和SVD 分解的轴承故障...
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 研究方向是时间序列数据预测,采用的数据都是时间序列数据,本次实验的数据集是海浪高度数据信息。
Study on Fault Diagnosis for Bearing Based on VMD-SVD and Extreme Learning MachineFault diagnosisVariation mode decompositionSingular value decompositionExtreme learning machineBearings are key components in many mechanical facilities, and the research on fault diagnosis for bearing is of great importance ...
【摘要】针对经典K-均值奇异值分解(K-means Singular Value Decomposition,K-SVD)易受噪声干扰产生虚假原子,导致信号稀疏不彻底、故障特征识别困难的问题,提出基于麻雀算法优化变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)参数联合K-SVD的滚动轴承故障诊断方法。首先引入包络熵适应度函数指标并基于麻雀算法优化VMD的模...
基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法 基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法