徐波
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
- 供职机构：武汉科技大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于HLS-SVDR和SPPCS的CEEMD的滚动轴承微故障特征提取被引量：3
- 2019年
- 针对互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理非平稳随机信号时能够有效地消除模态混叠,却仍然存在包络拟合过冲/欠冲和端点效应问题,提出了同伦-最小二乘支持向量双回归(homotopy least squares-support vector double regression,简称HLS-SVDR)的保形分段三次样条(shape-preserving piecewise cubic spline,简称SPPCS)的完备CEEMD改进方法。首先,使用SPPCS插值法消除在构造上、下包络曲线过程中产生的拟合过冲/欠冲问题,获得有效的包络线;其次,使用HLS-SVDR对各层信号极值点的包络均值曲线两端进行左、右预测覆盖以抑制端点效应;最后,将该方法用于滚动轴承的微故障特征提取的实例分析中。实验结果表明,该方法能够更有效地提取滚动轴承微故障特征,实现了一种既保持CEEMD原有特性,同时又能够抑制过冲/欠冲和端点效应的完备CEEMD算法。
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- 关键词：端点效应
- 基于VMD和MRVM变负荷工况下的滚动轴承故障诊断被引量：6
- 2019年
- 为了能够对变负荷工况下的轴承早期故障及损伤程度进行准确有效的诊断,提出了基于改进混沌果蝇优化算法的变分模态分解(variable mode decomposition,简称VMD)和基于嵌套一对一算法的多分类相关向量机(multi-class relevance vector machine,简称MRVM)的智能诊断模型。首先,使用改进混沌果蝇优化算法(improved chaotic fruit fly optimization algorithm,简称ICFOA)对VMD的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)个数和惩罚参数进行优化,搜索两个参数的最优组合值;其次,使用最优组合参数值对VMD算法的关键参数进行设定,并对已知的故障信号进行分解获得相应的IMF分量;然后,使用嵌套一对一算法构造高精度的多分类RVM学习模型,将IMF分量的二维边际谱熵值作为MRVM的输入特征向量;最后,使用不同载荷下的实验数据进行验证。实验结果表明,所提出的方法能够准确地对变载荷工况下的轴承故障进行诊断,其中轴承故障类型的诊断精度为100%,轴承故障程度的诊断精度为91.87%,诊断精度较高,鲁棒性强。
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- 一种自适应的机械振动信号变分模态分析方法
- 2025年
- 针对变分模态分解算法在处理多分量、非平稳机械振动信号时,性能受模态数量、二次惩罚参数及更新步长等关键因素严重影响的问题,提出了一种基于二叉树机制的自适应变分模态分解算法。以待分解信号的加权精细多尺度反向散布熵作为二次惩罚参数设定的依据,通过信号噪声程度调节算法更新步长,借助二分法机制持续将原始信号进行分解。不断优化二次惩罚参数与更新步长,将所得到分量之间的最小二乘互信息和重构误差构成作为分解完成评价指标,并对特征相似度较高的模态进行合并。算法综合考虑了模态提取性能所受内嵌参数的共同影响。通过仿真数据及实测机械振动信号验证,所提算法复杂度低,可有效缓解频带相近模态之间的混叠问题,完全自适应地提取振动信号特征模态。
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- 关键词：振动信号
- 基于自适应CEEMD的非平稳信号分析方法被引量：8
- 2020年
- 由于标准的互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理模态混叠问题时缺乏自适应性,其本质是分解信号获得的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)之间产生了一定的信息耦合现象,使IMF分量不能正确地反映信号的真实成分。因此,提出了在使用CEEMD分解信号的过程中嵌入网格搜索算法(grid search algorithm,简称GSA),以最小二乘互信息(least squares mutual information,简称LSMI)为网格搜索算法的适应度函数,构造一个自适应CEEMD方法。该算法通过自适应地搜索最佳的白噪声幅值,修正信号分解过程中产生的少量的耦合频率成分,确保每个IMF分量之间信息的正交性,以进一步抑制模态混叠问题。最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性,并将该方法用于提取滚动轴承微故障的特征频率。实验结果表明,该算法在滚动轴承的微故障特征提取应用中具有更少的迭代数、IMF分量以及相对更小的计算量。
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- 基于LabVIEW的IBA实时数据导出系统被引量：1
- 2017年
- 某冶金企业的精轧机和初轧机的数据采集系统采用IBA数据采集系统所生成的实时数据由于数据容量大,存储时间跨度小,难以满足轧机状态趋势分析需求。且由于其数据的高度封装性,对特定通道数据的综合分析和第三方操作十分困难。该系统通过调用ibaFiles.dll动态链接库,可实时导出指定通道的大容量数据采集文件,并通过设置与轧机状态相关的数据通道,可将日均20 GB左右的大容量数据精简到1 MB左右的空间进行存储,并可实时显示指定通道的数据趋势图。该系统不仅节省了电脑的大量存储空间,还延长了数据存储的时间跨度,同时也方便对采集数据进行深入分析和第三方操作。
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- 关键词：数据导出时间跨度
