局域均值分解相关论文
针对埋地钢质管道损伤不开挖检测问题,提出一种非接触式谐波磁场检测方法.利用调频载波原理将高频信号叠加到低频信号上构建谐波激......
云探测在监测大气情况、维持大气辐射收支平衡以及分析水汽循环等领域有着相当重要的应用。近年来,大气激光雷达系统的发展为云探......
随着船舶行业技术的迅猛发展,船舶结构安全的重要性也日益突出。船舶结构监测系统可以实时统计监测船体各部位的应力数据,进而得到......
随着电力电子技术的飞速发展，电动机在国民经济的发展中得到了广泛应用。电机转子、滚动轴承以及齿轮是变频调速电动机的重要组成部......
柴油机作为汽车、船舶、飞机等的核心动力部分，是最常见的机械设备，柴油机工作性能的好坏直接影响整个工业系统的正常运行，及时发现、......
气液两相流现象广泛存在于自然界和人们生产生活的各个方面，因此，对两相流动态特性的深入研究具有重要意义。流型作为两相流最重要的......
作为五大主要运输方式之一的管道运输,以经济实用、安全可靠的特点成为原油和成品油运输首选的方式,在我国近80%的原油通过管道运......
现代机械装置随着人类社会的进步,科技含量越来越高,人们对机械装置正常运转的效率和安全的完美追求也在与日俱增。作为机械装置中......
以声发射检测理论为基础,提出了一种基于局域均值分解的燃气管道泄漏定位方法.首先通过声发射检测系统采集管道泄漏信号,对泄漏信......
电解槽作为铝电解生产中的典型设备,其运行状态直接影响经济技术指标、日常生产以及电解槽的使用寿命。但是,电解槽同时受磁场、电......
随着企业管理水平的提高,设备健康管理理念应运而生,并逐渐得到了重视。要保证设备的健康,状态监测与故障诊断技术必不可少。及时......
为提取微弱故障信号特征,开展了局域均值分解(LMD)和1.5维谱提取故障特征的方法研究,提出了一种基于全相位预处理的局域均值分解方......
学位
近些年来，在我国着力推进建设坚强智能电网的大背景环境下，特高压、长距离、大容量的输电线路在电网中日益得到了广泛的应用，输电线路......
配电网是电力系统的重要组成部分,承担着在传输末端分配电能的职责,一旦发生故障,若能够快速定位故障点并排除故障,可以确保电力系......
快速准确的输电线路故障定位对提高供电可靠性,保证电网的稳定性与经济性具有非常重要的意义。与故障分析法相比,行波法不受过渡电......
煤矿主通风机是保证煤矿安全生产的关键设备,是煤矿井下通风的主要动力来源,通风机的正常工作可以向矿井工作面中输送新鲜的空气,......
变形监测与分析是安全监测系统的重要组成部分,分析方法的可靠性以及精度对变形体安全运行具有重要的作用。变形数据的处理、特征......
为消除眼电伪迹( ocular artifact, OA)对脑电信号( electroencephalography, EEG)造成的严重影响,提出一种基于局域均值分解法( l......
为了对变电站瓷支柱绝缘子状态进行有效评估,提出了一种将局域均值分解方法(Local Mean Decomposition,LMD)、主成分分析方法(Prin......
采用局域均值分解(LMD)提取强噪声背景下的滚动轴承的故障特征效果并不理想,针对该问题,将多点优化最小熵解卷积(MOMEDA)与局域均......
为了提高轴承故障诊断准确率,缩短神经网络训练时间,将周期能量特征和优化的局域均值分解（local mean decomposition,简称LMD）特征结......
针对中值滤波性能受滤波窗口长度影响的问题,提出了一种结合局域均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）的多尺度中值滤波方法 ,并......
经验模态分解（EMD）及局域均值分解（LMD）都是转子故障诊断领域时频分析的有效方法。EMD为非平稳信号进行有意义的Hilbert变换起到了桥梁......
针对城市供水管道早期堵塞难以检测的问题,提出了一种基于局部均值分解（LMD）的分量信号特征提取,结合支持向量机（SVM）的堵塞故障识别方......
滚动轴承振动信号是非平稳信号，而且往往是由许多分量的调频调幅信号组成；轴承故障特征频率容易被高频的调频调幅信号淹没；局域均值分......
脉冲宽度调制（PWM）整流电路结构日益复杂，对其可靠运行提出了更高的要求；对局域均值分解（LMD）用于PWM整流电路的故障特征提取进行研究，提......
列车轴承故障诊断是保证铁路运营安全的重要手段,轴承振动信号的处理方法是实现故障诊断的关键。局域均值分解方法是一种自适应的......
针对大坝变形数据的多尺度特征，将局域均值分解、样本熵及高斯过程算法应用于大坝变形预测中，提出了多尺度大坝变形预测新模型。首先......
针对数学形态学滤除白噪声能力不足的问题，提出了奇异值分解（ SVD）、局域均值分解（ LMD）和数学形态学相结合的特征提取方法。将信号进行......
地震预报迄今仍是一个世界性的科学难题,震前地壳内长周期形变前驱波检测的新方法与波形分析研究,可能成为未来地震预测的一个突破......
为了进一步提高输电线路行波故障定位精度,提出了一种基于局域均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）与差分熵（Difference-entropy,......
局域均值分解（LMD）方法采用滑动平均法不断平滑由极值点构成的局部均值线段和局部幅值线段,从而获得连续光滑的局部均值函数和包络估......
针对滚动轴承复合故障特征相近、不易区分的问题,提出了一种基于局域均值分解和多尺度熵能量的滚动轴承复合故障特征提取方法。首......
在轧制生产过程中，轧制力信号是用于轧件厚度控制的基本信号，该信号包含有大量其他信息，这些信息主要通过频率和幅值表示，其中频率信息......
针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点，提出局域均值分解（LMD）和模糊C均值（FCM）聚类相结合的故障诊断方法，对发动机机......
为了消除噪声对轴承诊断效果的影响,提出了一种局域均值分解（Local mean decomposition,LMD）和空域相关相结合的轴承声发射信号特征......
为满足断路器机械状态监测的高可靠性要求,弥补现有方法易将轻微故障及无训练故障样本类型误识别为正常状态的不足,提出一种基于局......
对模拟故障电路进行特征提取与分类是模拟电路诊断的两个重要环节。现有方法多对时域响应信号进行小波变换以提取故障特征，并用神经......
结合局域均值分解（Local mean decomposition,LMD）方法和Wigner高阶矩谱,提出一种基于局域均值分解的Wigner高阶矩谱的机械故障诊断......
为了从非线性非平稳信号中清晰地提取出故障信号的频率特征,研究了局域均值分解（LMD）形态学和总体经验模式分解（EEMD）形态学在故障特征......
结合局域均值分解（Local mean decomposition,LMD）和盲源分离各自的特点,提出一种基于局域均值分解的欠定盲源分离方法。该方法利用L......
为了准确得到机床故障轴承的运行状态,结合双树复小波变换（Daul-Tree Complex Wavelet Transform,DT-CWT）和局域均值方法 （LMD）分解的......
为了准确地提取出故障特征,把局域均值分解算法应用于机械故障振动信号的特征提取中.然而在对信号进行局域均值分解时,由于端点的......
针对弹丸膛内横向摆动产生附加的微多普勒调制项问题,提出了一种基于局域均值分解（Local mean decomposition,LMD）的调制信号分离和......
提出了一种联合小波包分解（WPT）和局域均值分解（LMD）的信号预处理方法,并在此基础上使用改进的STA/LTA方法实现对震动信号的有效辨识。......
局域均值分解是将多分量调频调幅信号分解为一系列单分量调频调幅信号的有效时频分析方法。为提取故障信号的特征,提出了基于局域......
