包络谱

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基于VMD与包络谱分析的主变压器绕组故障特征识别方法
《电器工业》2025年第5期48-53,共6页俞珍秒 周驰 周鑫 李运动 
由于传统方法在主变压器绕组的复杂振动信号中难以有效提取微弱故障特征,导致故障识别结果误差较大,提出基于VMD与包络谱分析的主变压器绕组故障特征识别方法。利用压电式加速度传感器监测主变压器绕组的振动信号,基于VMD算法分解振动信...
关键词：VMD 包络谱分析 主变压器 绕组故障 故障特征 特征识别 
基于谱特征分析的BPSK信号关键参数估计方法
《信号处理》2025年第3期472-483,共12页朱航 邹晓鋆 谭铭 许旭光 韩立珣 宋伟 
国家自然科学基金(62201579,62201580)。
针对非合作通信中所截获的根升余弦脉冲成形二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)信号,创新性地将其建模为周期调制信号,并对周期调制信号分段观测矩阵的奇异值分解结果进行了必要分析,明确了单分量及多分量情况下奇异值分...
关键词：根升余弦脉冲 二进制相移键控 参数估计 功率谱 包络谱 动态延迟分段观测矩阵 奇异值比谱 
基于CEEMDAN-WTD-DBO的轴承振动信号降噪方法
《现代电子技术》2025年第6期91-98,共8页吴云飞 龙江 魏友 曾信凌 
具有民航维修工程特色的机械专业硕士学位研究生一流培养平台体系建设(MHJY2022031);工程技术训练中心课程思政研究分中心建设(E2024061);国家级民航机务工程实验教学示范中心培育(E2024063)。
针对高噪声环境下难以提取轴承故障频率特征的问题,提出一种结合完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、小波阈值降噪(WTD)和蜣螂优化算法(DBO)的方法。使用CEEMDAN将信号分解成多个固有模态函数(IMFs),并根据综合评价指标对IMFs信号进行选取...
关键词：滚动轴承 振动信号 小波阈值降噪 模态分解 蜣螂优化算法 包络谱 故障特征提取 
基于小波系数包络谱的汽车底盘异响故障诊断方法与解决措施
《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2025年第3期147-150,共4页王毅城 冯修旭 俞熙隆 刘能文 
汽车在行驶过程中产生的噪声会严重影响驾驶人员对汽车质量和耐久性的判断。随着汽车声振动工程技术的不断发展,汽车整体噪声水平逐渐降低,驾驶人员和乘客对车辆的间歇性噪声关注度不断提升。当前,汽车底盘异响已成为体现汽车可靠性和...
关键词：小波系数包络谱 汽车底盘异响 故障诊断方法 解决措施 
基于最优模态分量包络谱的滚动轴承故障诊断
《噪声与振动控制》2025年第1期119-125,共7页钱虹 徐军 祁云杰 
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51906133)。
针对工业领域设备例如泵和风机组中滚动轴承最优模态分量包络谱难以提取导致故障诊断精度低的问题,提出一种基于麻雀优化算法、变分模态分解算法与XGBoost分类器(SSA-VMD-XGBoost)的滚动轴承故障诊断方法。首先,以全局最小包络熵值为目...
关键词：故障诊断 滚动轴承 特征提取 麻雀优化算法 变分模态分解 
基于CEEMD和相关性方法的柴油机振动信号分析
《机械设计与制造》2025年第1期240-244,250,共6页孟源 闫飞 
数字化综合掘进系统集成及示范(20181102027)。
柴油机缸盖振动信号中含有丰富的、与工作状态相关的信息,是进行状态监测和故障诊断的有效手段之一。但是采集的信号中往往伴随着较强的噪声信息。柴油机采用恒定运行工况,转速为2000r/min,扭矩为200N·m,分别在72.6、92.6和112.6 MPa...
关键词：振动特性 信号降噪 CEEMD 相关性 希尔伯特包络谱 PSD 
基于ASMVMD和MOMEDA的齿轮特征提取方法
《机电工程》2024年第12期2174-2184,共11页唐贵基 曾鹏飞 朱爽 
河北省自然科学基金资助项目(E2020502031)。
针对齿轮信号易被强噪声干扰,导致损伤特征难以提取的问题,提出了一种基于自适应逐次多元变分模态分解(ASMVMD)和多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)的齿轮故障特征提取方法。首先,采用加权黑猩猩优化算法对SMVMD分解参数进行了自适应寻优,以...
关键词：齿轮损伤特征 故障特征提取 自适应逐次多元变分模态分解 多点最优最小熵解卷积 多通道 解卷积 包络谱峰值因子 信号重构 
基于时频信息融合驱动的车轮扁疤定量识别研究
《机械》2024年第12期26-35,共10页钱新宇 谢清林 陶功权 
四川省自然科学基金(2022NSFSC1914)。
包络谱分析中,包络时域信号和包络频谱均可有效提取车轮扁疤特征。为结合这两种数据形式的优势,以实现高效准确的车轮扁疤定量识别,提出一种基于时频信息融合驱动的车轮扁疤定量识别方法。首先,通过构建地铁车辆-轨道刚柔耦合动力学模...
关键词：车轮扁疤 定量识别 包络谱 多输入卷积神经网络 
基于参数优化特征模态分解的强背景噪声下滚动轴承故障诊断
《振动与冲击》2024年第21期107-115,共9页施亦非 黄宇峰 王锋 石佳 张洁 
国家自然科学基金项目(51875481);四川省科技计划重点研发项目(2020YFG0124);四川省自然科学基金项目(2023NSFSC0370)。
为准确提取被强背景噪声掩盖的滚动轴承故障信息,提出一种参数优化特征模态分解(parameter-optimized feature mode decomposition,POFMD)方法。首先,为解决特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)方法的输入参数依赖人工经验选...
关键词：特征模态分解(FMD) 包络谱峭度(KSES) 基尼系数 滚动轴承 故障诊断 
基于SVMD-SES的滚动轴承故障诊断
《噪声与振动控制》2024年第5期107-113,共7页陈志刚 姜云龙 王莹莹 王衍学 徐明智 
国家自然科学基金资助项目(51875032);北京建筑大学研究生创新资助项目(PG2023128);贵州省科技支撑资助项目(黔科合支撑[]2021一般526)。
针对在进行复杂工业设备滚动轴承故障诊断时,由于强噪声影响使故障微弱瞬态冲击特征难以识别的问题,提出一种基于平方包络谱逐次变分模态分解的机械故障诊断方法。首先在变分模态分解的基础上进行逐次变分模态分解推导,降低模态混叠现...
关键词：故障诊断 滚动轴承 逐次变分模态分解 平方包络谱 相关峭度 
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