CN109117784A - 一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法，包括如下步骤：获取船舶电力推进系统故障数据；将故障数据通过改进经验模态分解获取固有模态函数数据；针对不同部位获取固有模态函数数据进行RBF神经网络分析得到故障原因；其中改进经验模态分解流程如下：信号输入；利用余弦窗定义确定初始化参数△T；对原始数据两端通过遗传算法延拓；对数据加窗处理改善端点效应；对数据消除模态混叠的经验模态分解处理；截取固有模态函数数据。本发明所述一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法，其适合船舶推进系统故障非平稳、非线性、和多分量信号特征，从而提高故障信号分析能力。
Description
技术领域
本发明涉及一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊 断方法。
背景技术
随着海运事业的蓬勃发展，电力推进系统在船舶上得到广泛应用。 电力推进系统是现代船舶在孤立无援大海中航行的唯一动力来源，被 誉为船舶生命线。由于电力推进系统的复杂性和其运行海工况环境的 恶劣性，特别是在离靠码头、进出狭窄水道、遇到极端环境、电网波 动等情况下船舶电力推进系统表现出非稳定性和超出正常动态范围 造成不可预期的船舶故障，因此，为了提高船舶运行的安全性，减少 不必要的经济损失，保障船员人生安全，船舶电力推进系统的故障诊 断得到了广大学者的重视和快速发展。
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)是由美 籍华裔科学家Huang在1998年首次提出，它是根据信号自身局部时 间特性自适应地将信号分解成一组具有物理意义的固有模态函数 (intrinsic mode function，IMF)的线性组合，因此在信号滤波、 去噪、信号分析、故障诊断等方面得到了广泛的应用。
传统EMD方法是一种包络的“筛选”过程，其本质是一种滤波器。 其算法流程如图1。
由此，原信号可以表示为：
其中的IMFi(t)即为获得的固有经验模态分量IMF，其可以是线性 的，也可以是非线性的。通常可以用希尔伯特或能量算子变换获得各 模态瞬时幅度和瞬时频率。
由于传统经验模态分解是一种经验算法，目前没有精确的数学推 理，因此存在包络拟合、端点效应、模态混叠、分解准则等关键性缺 陷。这些缺陷是导致传统经验模态分解效果不理想的突出问题，也是 限制传统经验模态分解算法广泛应用的重要障碍。
模态混叠是指在同一个IMF分量中包含着尺度分布范围很宽而 又各不同的信号，或是在不同的IMF分量中包含着尺度相近的信号， 它们彼此交叠。模态混叠造成的后果是使IMF分量不再具有单一的特 征时间尺度，而成为尺度混杂的振荡。在分解过程中，一旦出现模态 混叠将累积影响后续分解的分量，导致固有模态函数分解效果逐次降 低，从而失去应有的物理意义，甚至失去EMD分解的意义。
端点飞翼是指由于信号两端缺少极值点，采用样条插值拟合包络 曲线的时候总是将端点误以为是极值点而进行计算，这样每次分解过 程误差累计，最终导致整个信号序列受到污染，出现两端往上翘的“边 界效应”。
发明内容
本发明的目的在于提供一种改进经验模态分解的船舶电力推进 系统故障诊断方法，其适合船舶推进系统故障非平稳、非线性和多分 量信号特征，从而提高故障信号分析能力。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是：
一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法，其特 征在于包括如下步骤：
1、获取船舶电力推进系统故障数据；
2、将故障数据通过改进经验模态分解获取固有模态函数数据；
3、针对不同部位获取固有模态函数数据进行RBF神经网络分析得 到故障原因；
其中步骤2中改进经验模态分解流程如下：
(1)信号输入；
(2)利用余弦窗函数定义确定初始化参数△T；
(3)对原始数据的两端数据通过遗传算法延拓；
(4)对数据加窗处理改善端点效应；
(5)对数据消除模态混叠的经验模态分解处理，如图3；
(6)截取固有模态函数数据。
步骤(5)中算法流程如下：
A、待测信号x(t)输入；
B、x(t)通过FFT获取幅频Ai(w)和频点fi(w)，并去除能量小于 K的杂波；
C、确定最大频点fm＝max(fi(w))，并将其确定为频率转移载波 fc(即wc)；
D、对x(t)信号构建希尔伯特解析信号X(t)；
E、X(t)与载波信号exp(-jwct)相乘得Y(t)；
F、构建Y(t)的实部X1(t)＝Re[Y(t)]和虚部X2(t)＝Image [Y(t)]函数；
G、利用传统EMD算法确定X1(t)的模态分解Yre(t)、X2(t)的模 态分解Yim(t)；
H、将Yre(t)和Yim(t)通过公式计算得到Y(t)，
Y(t)＝Yre(t)+Yim(t)；
I、Y(t)的每个固有模态与载波信号exp(-jwct)相乘得X(t)的 固有模态；
J、取X(t)每个固有模态的实部。
步骤G中确定X1(t)模态分量Yre(t)为传统模态分解过程， 如图1，包括如下步骤：
a、构建上、下包络线；
b、计算包络线均值h(t)，并计算包络线均值m(t)；
c、计算插值h(t)＝Yre(t)-m(t)，若h(t)未满足固有模态函 数条件，则X1(t)＝h(t)，且再从步骤a开始；若h(t)满足固 有模态函数条件，则获得固有模态函数分量，IMFk-re(t)＝h(t)； d、将IMFk-re(t)＝h(t)代入公式：X1(t)＝X1(t)-IMFk-re(t)， 若未满足单调性，则再从步骤a开始；若满足单调性，则resrp(t)＝ X1(t)，从而获得消除模态混叠的Yre(t)。
步骤G中确定X2(t)模态分解Yim(t)为传统模态分解过程， 如图1，包括如下步骤：
a、构建上、下包络线；
b、计算包络线均值h(t)，并计算包络线均值m(t)；
c、计算插值h(t)＝Yre(t)-m(t)，若h(t)未满足固有模态函 数条件，则X2(t)＝h(t)，且再从步骤a开始；若h(t)满足固 有模态函数条件，则获得固有模态函数分量，IMFk-im(t)＝h(t)；
d、将IMFk-im(t)＝h(t)代入公式：X2(t)＝X2(t)-IMFk-im(t)， 若未满足单调性，则再从步骤a开始；若满足单调性，则resim(t)＝ X2(t)，从而获得消除模态混叠的Yim(t)。
根据船舶电力推进系统不同部位故障原因分析如下：
I、利用改进经验模态分解获得逆变器谐波固有模态函数，由固有模 态函数幅值、相位谱输入RBF神经网络来确定逆变器桥短路或断路；
Ⅱ、利用改进经验模态分解获得电机电流固有模态函数，由固有模态 函数维谱熵输入RBF神经网络来确定单相、双相或三相电机短路或接 地；
Ⅲ、利用改进经验模态分解获得电网扰动固有模态函数，由固有模态 函数能量熵输入RBF神经网络来确定电机突加负荷或突减负荷；
Ⅳ、利用改进经验模态分解获得电机电流固有模态函数，由固有模态 函数附加频率或奇异值输入RBF神经网络来确定电机绕组短路或断 路，或螺旋桨缠绕异物或螺旋桨桨裂。
本发明的有益效果是：
(1)不需要先验知识和基底(函数)，是一种自适应算法；固有模态 函数是根据信号的时间特性提取出来的，不同的时间序列会得到不同 的本征模态函数；
(2)基于改进经验模态分解算法可与希尔伯特变化结合，可以得到 每个模态的瞬时信息，具有清晰的物理意义；
(3)利用该方法可以将非平信号转化为平稳信号，在平稳信号领域 研究，并用稳态方法进行IMF处理；
(4)消除了模态混叠问题，使得特征提取意义更明确、更准确，特 征提取更精确；
(5)改善端点效应可以使得算法中的分解过程端点误差向中间扩散 导致的错误降低。
附图说明
图1是传统经验模态分解流程图；
图2是改进经验模态分解流程图；
图3是消除模态混叠的EMD分解算法流程图；
图4是船舶推进系统故障诊断主要的故障和特征关系映射图；
图5是RBF神经网络图。
具体实施方式
实施例1
如图2所示，一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊 断方法，包括如下步骤：
1、获取船舶电力推进系统故障数据；
2、将故障数据通过改进经验模态分解获取固有模态函数数据；
3、针对不同部位获取固有模态函数数据进行RBF神经网络分析得 到故障原因。
针对端点飞翼问题，目前常用的改进算法有神经网络法、延拓法， 这些方法都还存在一定的问题。本申请提出一种结合遗传算法与余弦 窗的端飞翼改善算法。
因为余弦窗函数用有比较光滑的窗函数代替截取信号样本的矩 形函数，对截断后的时域信号进行特定的不等计权，使被截断后的时 域波形两端突变变得平滑。其“梭形”特性可以保证中心点不影响的 情况下很好地实现端点数据趋近于0，进而使得EMD分解过程中的上 下包络线收敛于端点，抑制发散问题。但是直接进行信号的余弦窗函 数处理，一方面会改变原始信号，另一方面并未真正完成原信号EMD 过程中将端点值当做最值处理而导致误差向中间扩散而误差累计问 题。由此结合遗传算法进行改善。
遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟生物进化论的自然 选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，它适合将每一个数据 作为遗传因子，最后模拟出一个最适合预测结果的子代，大数据的预 测，因此可以将两者结合，利用遗传算法进行波形延拓，改善端点极 值误判问题，同时利用余弦窗函数对延拓数据进行收敛。这种既保留 内部原始数据，又外延变换趋势数据的自适应方式，极大改善端点飞 翼问题。
余弦窗定义如下：
所以，结合消除模态混叠、改善端点飞翼的改进EMD算法流程如 下：
(1)信号输入；
(2)利用余弦窗定义确定初始化参数△T；
(3)对原始数据的两端数据通过遗传算法延拓；
(4)对数据加窗处理；
(5)对数据消除模态混叠的经验模态分解处理；
(6)截取固有模态函数数据。
步骤(2)～(4)进行数据端点效应的改善。
针对模态混叠问题，传统的做法有：加噪法、小波法、滤波法等， 但是这些方法都是基于经验的改进方法，没能从根本上消除模态混叠 问题。据此，提出结合FFT、频移技术消除传统经验模态分解EMD的 模态混叠问题的改进经验模态分解方法。具体原理如下：
因为快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)具有高效、 快速、频率分辨率高的特点，因此首先可以利用FFT将待测信号的所 有频点检测出来；然后利用频率转移技术实现可控定量的掩膜添加信。 在移动通信技术中，低频语音信息可以通过载频调制到高频带发送出 去，而接收方通过解调还原原低频语音信息，该技术称之为频率转移， 简称移频。通过移频扩大相对频率间隔，可将频率间隔较小，可能差 生频率混叠的频率分量转移到高频率的载频上，即可消除传统经验模 态的频率混叠，最后通过反移频手段得到原始的固有模态。根据AFDE 条件之一：一个单分量信号的瞬时频率小于另一个单分量瞬时频率的 2倍，得如下公式：
其中的fc为频率转移载频，f1、f2为向任意两个频点。定量解决 模态混叠问题的过程可由下推导：
因为载频需高于信号最高频点fm，即：
fc＞fm (3)
因为经过FFT以后所有的频率点按大小规律排列，因此可以假设 频率点fk、fk-1为相邻频率点，且fk＞fk-1。所以根据以上分析，如要 需要消除模态混叠，只需要满足如下公式：
由公式(4)可得需要满足：
fc＜2fk (5)
为满足所有的频点fk，则只需要满足
fc＜2fm (6)
综合公式(3)和公式(6)可得fc需满足：
fm＜fc＜2fm (7)
由于频率转移技术本质是以添加信号方式(即载频信号)，根据 频率转移原理，其原理过程如下：
对待分析信号的任何一个频点，假设其形态为： 而载频信号为：因此由 频率转移调制得：
其中由公式(8)经过高通滤波器获得：
在逆频率搬移的时候，同样经过载波sc(t)可得：
再将公式(10)经过低通滤波器可获得原始信号fk、函数，其 中
以上分析为改进方法满足AFDE条件之二：两个单分量信号瞬时 频率与幅度之间满足a1f1≥a2f2，其中a1为频点f1的幅值，a2为频点 f2的幅值。
通过上面的分析可以可知该方法可以避免添加掩膜信号方法的 盲目性和经验性，又满足AFDE条件，彻底解决模态混叠问题，是一 种定量改进法。同时，因为FFT明确了信号所含频点，也就确定了模 态数量。此外，该方法根据以上分析确定的载波信号，可以一次性解 决频率转移问题，避免添加掩膜信号法在经验模态分解时每个模态分 解都需要添加掩膜信号的麻烦，缩短了算法执行时间。
但按照这种改进方式进行的频率转移技术，在算法求解过程中多 次用到高低通滤波器，而这个高低通滤波器的频带是随着fk变换的， 降低了经验模态分解的自适应性。为解决该问题，引入Hilbert变换， 实现该算法的复频域频率转移，其原理如下：
假设待分析信号为sk(t)，对其进行Hilbert变换H[sk(t)]得解析信 号：
对X(t)乘以载频exp(-jwct)，则可以在频率域实现频率转移，得
然后对频率转移后的Y(t)分解得到频率转移后的实部与虚部，并 对实部和虚部分别进行传统经验模态分解，得：
其中IMFk-re(t)、IMFk-im(t)分别表示频点为k的实部、虚部固有模 态，resre、resim分别表示实部、虚部经经验模态分解后残余。
由公式(13)、(14)可得：
其中即为频率转移后信号的模态分 解，res＝resre+resim为频率转移后信号的经过经验模态分解后残余。
再通过对公式(15)进行逆频率转移，即乘以载频exp(jwct)即可 获得原始信号(频率转移前信号)的固有模态，即：
上式表示对每个模态都进行逆频率转移即可获得原信号Hilbert 信号的模态分量，即：
因为X(t)＝sk(t)+jH[sk(t)]，所以sk(t)＝Re[X(t)]即为原始信号，从而 获得sk(t)的固有模态，就是逆频率转移后得到Hilbert信号X(t)的固 有模态再取实部就是原信号的固有模态。
根据以上分析，消除模态混叠经验模态分解算法流程如下：
A、待测信号x(t)输入；
B、x(t)通过FFT获取幅值Ai(w)和频点fi(w)，并去除能量小于 K的杂波；
C、确定最大频点fm＝max(fi(w))，并将其确定为频率转移载波 fc(即wc)；
D、对x(t)信号构建希尔伯特解析信号X(t)；
E、X(t)与载波信号exp(-jwct)相乘得Y(t)；
F、构建Y(t)的实部X1(t)＝Re[Y(t)]和虚部X2(t)＝Image [Y(t)]函数；
G、利用传统EMD方法确定X1(t)的模态分解Yre(t)、X2(t)的模 态分解Yim(t)；
H、将Yre(t)和Yim(t)通过公式计算得到Y(t)，
Y(t)＝Yre(t)+Yim(t)；
I、Y(t)的每个固有模态与载波信号exp(-jwct)相乘得X(t)的 固有模态；
J、取X(t)每个固有模态的实部。
步骤G中确定X1(t)模态分量Yre(t)为传统模态分解过程， 包括如下步骤：
a、构建上、下包络线；
b、计算包络线均值h(t)，并计算包络线均值m(t)；
c、计算插值h(t)＝Yre(t)-m(t)，若h(t)未满足固有模态函 数条件，则X1(t)＝h(t)，且再从步骤a开始；若h(t)满足固 有模态函数条件，则获得固有模态函数分量，IMFk-re(t)＝h(t)；
d、将IMFk-re(t)＝h(t)代入公式：X1(t)＝X1(t)-IMFk-re(t)， 若未满足单调性，则再从步骤a开始；若满足单调性，则resrp(t)＝ X1(t)，从而获得消除模态混叠的Yre(t)。
步骤G中确定X2(t)模态分解Yim(t)为传统模态分解过程， 包括如下步骤：
a、构建上、下包络线；
b、计算包络线均值h(t)，并计算包络线均值m(t)；
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d、将IMFk-im(t)＝h(t)代入公式：X2(t)＝X2(t)-IMFk-im(t)， 若未满足单调性，则再从步骤a开始；若满足单调性，则resim(t)＝ X2(t)，从而获得消除模态混叠的Yim(t)。
通过改进经验模态算法进行特征提取是本方法针对船舶电力推 进系统故障诊断的关键。如何找到切实反映电力推进系统故障对应的 特征参量，并有效提取反映该特征参量的电力推进系统故障的特征直 接关系到后续故障识别与分类的正确。根据电力推进系统故障分析， 电力推进系统的故障主要体现在变频器开关元件的故障、推进电机的 单相/双相/三相短断路、推进电机的绕组短断路、螺旋桨异物缠绕、 螺旋桨断裂等常见故障。这些故障表现的故障特征主要如下表：
电力推进系统常见故障特征
此外，电压、电流、频率、扭矩、转速等些参数构成的特征向量 本身也是一种故障特征的体现。这些故障特征提取通过改进模态分解 获取。
一个完整的故障诊断通常包括故障信号获取、故障特征提取、故 障模式识别与分类、故障评价与决策。对于不同工作状态和扰动类型 的故障信号的固有模态函数的IMF特征具有明显的区别，通过选择的 关键IMF代表了主要故障信息，因此可以将他们作为特征向量，输入 神经网络进行故障识别与分类。
本实例采用径向基RBF(Radial basis function)神经网络，如 图5所示。它是一种前馈型神经网络，可以任意精度逼近任意的非线 性函数，具有全局逼近能力，从根本上解决了BP神经网络由于权值 调节负梯度下降算法导致的局部最优问题，而且具有拓扑结构紧凑， 结构参数可实现分离学习，收敛速度快等优点而得到广泛是使用。
如图5所示，RBF神经网络由三层网络构成，分别是输入层、隐 层以及输出层。
输入层直接连到隐层，隐层节点由像高斯核函数那样的辐射状作 用函数构成，输出层节点一般采用线性函数。因为隐层节点的作用函 数(基函数)会对输入信号产生局部作用，即在输入信号落入基函数 的范围，则隐层节点将产生较大的影响，由此达到局部逼近。其基函 数可以选择以下几种：
f(x)＝e-(x/σ)2 (18)
f(x)＝(σ2+x2)β,α<β<1 (20)
输入层实现从输入层x到隐层Ri(x)的非线性映射，输出层实现从 隐层Ri(x)到yk的线性映射，因此
其中p为输出节点个数。
根据以上分析，根据船舶推进系统不同部位，其故障诊断主要的 故障和特征关系映射如下：
I、利用改进经验模态分解获得逆变器谐波固有模态函数，由固有模 态函数幅值、相位谱输入RBF神经网络来确定逆变器桥短路或断路；
Ⅱ、利用改进经验模态分解获得电机电流固有模态函数，由固有模态 函数维谱熵输入RBF神经网络来确定单相、双相或三相电机短路或接 地；
Ⅲ、利用改进经验模态分解获得电网扰动固有模态函数，由固有模态 函数能量熵输入RBF神经网络来确定电机突加负荷或突减负荷；
Ⅳ、利用改进经验模态分解获得电机电流固有模态函数，由固有模态 函数附加频率或奇异值输入RBF神经网络来确定电机绕组短路或断 路，或螺旋桨缠绕异物或螺旋桨桨裂。
本实例的一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断 方法，其适合船舶推进系统故障非平稳、非线性、和多分量信号特征， 从而提高故障信号分析能力。
Claims (5)
1.一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：
(1)获取船舶电力推进系统故障数据；
(2)将故障数据通过改进经验模态分解获取固有模态函数数据；
(3)针对不同部位获取固有模态函数数据进行RBF神经网络分析得到故障原因；
其中步骤2中改进经验模态分解流程如下：
信号输入；
(1)利用余弦窗定义确定初始化参数△T；
(2)对原始数据两端通过遗传算法延拓；
(3)对数据加窗处理改善端点效应；
(4)对数据消除模态混叠的经验模态分解处理；
(5)截取固有模态函数数据。
2.根据权利要求1所述的一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法，其特征在于：改进经验模态分解流程的步骤4中消除模态混叠的经验模态分解算法流程如下：
A、待测信号x(t)输入；
B、x(t)通过FFT获取Ai(w)和频点fi(w)，并去除能量小于K的杂波；
C、确定最大频点fm＝max(fi(w))，并将其确定为频率转移载波fc(即wc)；
D、对x(t)信号构建希尔伯特解析信号X(t)；
E、X(t)与载波信号exp(-jwct)相乘得Y(t)；
F、构建Y(t)的实部X1(t)＝Re[Y(t)]和虚部X2(t)＝Image[Y(t)]函数；
G、利用传统EMD算法确定X1(t)的模态分解Yre(t)、X2(t)的模态分解Yim(t)；
H、将Yre(t)和Yim(t)通过公式计算得到Y(t)，
Y(t)＝Yre(t)+Yim(t)；
I、Y(t)的每个固有模态与载波信号exp(-jwct)相乘得X(t)的固有模态；
J、取X(t)每个固有模态的实部。
3.根据权利要求2所述的一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法，其特征在于：步骤G中确定X1(t)模态分量Yre(t)为传统模态分解过程包括如下步骤：
a、构建上、下包络线；
b、计算包络线均值h(t)，并计算包络线均值m(t)；
c、计算插值h(t)＝Yre(t)-m(t)，若h(t)未满足固有模态函数条件，则X1(t)＝h(t)，且再从步骤a开始；若h(t)满足固有模态函数条件，则获得固有模态函数分量，IMFk-re(t)＝h(t)；
d、将IMFk-re(t)＝h(t)代入公式：X1(t)＝X1(t)-IMFk-re(t)，若未满足单调性，则再从步骤a开始；若满足单调性，则resrp(t)＝X1(t)，从而获得消除模态混叠的Yre(t)。
4.根据权利要求2所述的一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法，其特征在于：步骤G中确定X2(t)模态分量Yim(t)为传统模态分解过程包括如下步骤：
a、构建上、下包络线；
b、计算包络线均值h(t)，并计算包络线均值m(t)；
c、计算插值h(t)＝Yre(t)-m(t)，若h(t)未满足固有模态函数条件，则X2(t)＝h(t)，且再从步骤a开始；若h(t)满足固有模态函数条件，则获得固有模态函数分量，IMFk-im(t)＝h(t)；
d、将IMFk-im(t)＝h(t)代入公式：X2(t)＝X2(t)-IMFk-im(t)，若未满足单调性，则再从步骤a开始；若满足单调性，则resim(t)＝X2(t)，从而获得消除模态混叠的Yim(t)。
5.根据权利要求1所述的一种改进经验模态分解的船舶电力推进系统故障诊断方法，其特征在于：根据船舶电力推进系统不同部位故障原因分析如下：
I、利用改进经验模态分解获得逆变器谐波固有模态函数，由固有模态函数幅值、相位谱输入RBF神经网络来确定逆变器桥短路或断路；
Ⅱ、利用改进经验模态分解获得电机电流固有模态函数，由固有模态函数维谱熵输入RBF神经网络来确定单相、双相或三相电机短路或接地；
Ⅲ、利用改进经验模态分解获得电网扰动固有模态函数，由固有模态函数能量熵输入RBF神经网络来确定电机突加负荷或突减负荷；
Ⅳ、利用改进经验模态分解获得电机电流固有模态函数，由固有模态函数附加频率或奇异值输入RBF神经网络来确定电机绕组短路或断路，或螺旋桨缠绕异物或螺旋桨桨裂。
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Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110727908A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-24 | 宁夏凯晨电气集团有限公司 | 解决复杂电气故障的模态解析方法 |
| CN110836770A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-02-25 | 荆州市巨鲸传动机械有限公司 | 基于神经网络与特征频段的齿轮箱自动化故障诊断方法 |
| CN111291452A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-06-16 | 威海海洋职业学院 | 一种船舶电力推进系统故障模式风险确定方法及系统 |
| CN111460750A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-07-28 | 华能龙开口水电有限公司 | 一种发电机、变压器保护整定值自动生成系统和方法 |
| CN111650453A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-11 | 武汉大学 | 基于加窗特征希尔伯特图像化的电力设备诊断方法及系统 |
| CN111832353A (zh) * | 2019-04-19 | 2020-10-27 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 基于emd与ba优化svm的汽轮机转子故障诊断方法 |
| CN111982488A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-11-24 | 上海德意达电子电器设备有限公司 | 一种基于gemd包络谱分析的车轴故障的诊断方法 |
| CN112580876A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-30 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 基于改进emd-lstm组合模型的光伏电站发电分频段预测方法 |
| CN112923847A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-06-08 | 广东工业大学 | 一种局部正弦辅助的光栅尺测量误差自适应补偿方法 |
| CN117607804A (zh) * | 2024-01-23 | 2024-02-27 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于f-k变换改进的探地雷达杂波抑制方法 |
Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002065157A2 (en) * | 2001-02-14 | 2002-08-22 | The United States Of America, As Represented By The Aministrator Of The National Aeronautics And Space Administration (Nasa) | Empirical mode decomposition for analyzing acoustical signals |
| EP2081492A2 (en) * | 2006-09-26 | 2009-07-29 | Morpheus Medical | Methods for a movement and vibration analyzer (mva) |
| CN101887407A (zh) * | 2010-07-16 | 2010-11-17 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于希尔伯特-黄变换的设备或系统机内测试信号特征提取方法 |
| CN104007315A (zh) * | 2014-04-29 | 2014-08-27 | 昆明理工大学 | 一种改进的经验模态分解处理方法 |
| CN104483127A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-04-01 | 徐州隆安光电科技有限公司 | 一种行星齿轮微弱故障特征信息提取方法 |
| CN104614628A (zh) * | 2015-01-06 | 2015-05-13 | 南京工程学院 | 基于eemd和fft结合的电机转子断条故障分析方法 |
| US20160011268A1 (en) * | 2014-07-10 | 2016-01-14 | National Cheng Kung University | Motor fault detecting method and motor fault detecting system |
| CN105424366A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-03-23 | 长春工业大学 | 基于eemd自适应消噪的轴承故障诊断方法 |
| CN105699072A (zh) * | 2016-01-11 | 2016-06-22 | 石家庄铁道大学 | 一种基于级联经验模态分解齿轮故障诊断方法 |
| CN105929331A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-09-07 | 上海电机学院 | 一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置及方法 |
| CN106371002A (zh) * | 2015-07-24 | 2017-02-01 | 国网四川省电力公司眉山供电公司 | 一种基于希尔伯特黄变换算法对断路器故障诊断的方法 |
| CN106441888A (zh) * | 2016-09-07 | 2017-02-22 | 广西大学 | 一种高速列车滚动轴承故障诊断方法 |
| CN106664481A (zh) * | 2014-03-19 | 2017-05-10 | 思睿逻辑国际半导体有限公司 | 扬声器的非线性控制 |
| CN107655693A (zh) * | 2017-11-02 | 2018-02-02 | 哈尔滨理工大学 | 一种船舶发动机故障诊断系统及方法 |
| CN107748557A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-03-02 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于LabVIEW的船舶综合电力推进系统智能故障诊断系统 |
| CN108288058A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-07-17 | 大连理工大学 | 一种改进的小波阈值膝关节摆动信号去噪算法 |
-
2018
- 2018-08-08 CN CN201810896226.2A patent/CN109117784B/zh active Active
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002065157A2 (en) * | 2001-02-14 | 2002-08-22 | The United States Of America, As Represented By The Aministrator Of The National Aeronautics And Space Administration (Nasa) | Empirical mode decomposition for analyzing acoustical signals |
| EP2081492A2 (en) * | 2006-09-26 | 2009-07-29 | Morpheus Medical | Methods for a movement and vibration analyzer (mva) |
| CN101887407A (zh) * | 2010-07-16 | 2010-11-17 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于希尔伯特-黄变换的设备或系统机内测试信号特征提取方法 |
| CN106664481A (zh) * | 2014-03-19 | 2017-05-10 | 思睿逻辑国际半导体有限公司 | 扬声器的非线性控制 |
| CN104007315A (zh) * | 2014-04-29 | 2014-08-27 | 昆明理工大学 | 一种改进的经验模态分解处理方法 |
| US20160011268A1 (en) * | 2014-07-10 | 2016-01-14 | National Cheng Kung University | Motor fault detecting method and motor fault detecting system |
| CN104483127A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-04-01 | 徐州隆安光电科技有限公司 | 一种行星齿轮微弱故障特征信息提取方法 |
| CN104614628A (zh) * | 2015-01-06 | 2015-05-13 | 南京工程学院 | 基于eemd和fft结合的电机转子断条故障分析方法 |
| CN106371002A (zh) * | 2015-07-24 | 2017-02-01 | 国网四川省电力公司眉山供电公司 | 一种基于希尔伯特黄变换算法对断路器故障诊断的方法 |
| CN105424366A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-03-23 | 长春工业大学 | 基于eemd自适应消噪的轴承故障诊断方法 |
| CN105699072A (zh) * | 2016-01-11 | 2016-06-22 | 石家庄铁道大学 | 一种基于级联经验模态分解齿轮故障诊断方法 |
| CN105929331A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-09-07 | 上海电机学院 | 一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置及方法 |
| CN106441888A (zh) * | 2016-09-07 | 2017-02-22 | 广西大学 | 一种高速列车滚动轴承故障诊断方法 |
| CN107748557A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-03-02 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于LabVIEW的船舶综合电力推进系统智能故障诊断系统 |
| CN107655693A (zh) * | 2017-11-02 | 2018-02-02 | 哈尔滨理工大学 | 一种船舶发动机故障诊断系统及方法 |
| CN108288058A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-07-17 | 大连理工大学 | 一种改进的小波阈值膝关节摆动信号去噪算法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| CHENGXIN LI等: "A lower sideband EMD and its application in power systems", 《2015 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRIC UTILITY DEREGULATION AND RESTRUCTURING AND POWER TECHNOLOGIES (DRPT)》, pages 757 - 764 * |
| 包艳;施伟锋;: "LNG船电力系统故障检测的仿真研究", 《计算机仿真》, vol. 31, no. 12, pages 446 - 450 * |
| 王行刚: "基于改进EEMD和HMM的采煤机摇臂轴承故障诊断", 《工况自动化》, vol. 42, no. 9, pages 48 - 51 * |
| 邓森等: "基于改进局域均值分解算法的模拟电路故障特征提取方法", 《计算机集成制造系统》, vol. 19, no. 10, pages 2550 - 2556 * |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111832353A (zh) * | 2019-04-19 | 2020-10-27 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 基于emd与ba优化svm的汽轮机转子故障诊断方法 |
| CN111832353B (zh) * | 2019-04-19 | 2023-09-05 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 基于emd与ba优化svm的汽轮机转子故障诊断方法 |
| CN110727908A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-24 | 宁夏凯晨电气集团有限公司 | 解决复杂电气故障的模态解析方法 |
| CN110836770A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-02-25 | 荆州市巨鲸传动机械有限公司 | 基于神经网络与特征频段的齿轮箱自动化故障诊断方法 |
| CN111460750A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-07-28 | 华能龙开口水电有限公司 | 一种发电机、变压器保护整定值自动生成系统和方法 |
| CN111460750B (zh) * | 2019-12-24 | 2023-06-13 | 华能龙开口水电有限公司 | 一种发电机、变压器保护整定值自动生成系统和方法 |
| CN111291452B (zh) * | 2020-03-06 | 2023-05-26 | 威海海洋职业学院 | 一种船舶电力推进系统故障模式风险确定方法及系统 |
| CN111291452A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-06-16 | 威海海洋职业学院 | 一种船舶电力推进系统故障模式风险确定方法及系统 |
| CN111650453A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-11 | 武汉大学 | 基于加窗特征希尔伯特图像化的电力设备诊断方法及系统 |
| CN111650453B (zh) * | 2020-05-25 | 2021-03-30 | 武汉大学 | 基于加窗特征希尔伯特图像化的电力设备诊断方法及系统 |
| CN111982488A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-11-24 | 上海德意达电子电器设备有限公司 | 一种基于gemd包络谱分析的车轴故障的诊断方法 |
| CN112580876A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-30 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 基于改进emd-lstm组合模型的光伏电站发电分频段预测方法 |
| CN112923847A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-06-08 | 广东工业大学 | 一种局部正弦辅助的光栅尺测量误差自适应补偿方法 |
| CN112923847B (zh) * | 2021-01-21 | 2022-03-18 | 广东工业大学 | 一种局部正弦辅助的光栅尺测量误差自适应补偿方法 |
| CN117607804A (zh) * | 2024-01-23 | 2024-02-27 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于f-k变换改进的探地雷达杂波抑制方法 |
| CN117607804B (zh) * | 2024-01-23 | 2024-03-22 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于f-k变换改进的探地雷达杂波抑制方法 |
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