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公开(公告)号：CN102629243A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210053046.0
申请日：2012-03-02
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络集成和BS-EMD的端点效应抑制方法，包括以下步骤：A、利用速度传感器测量获取振动信号；B、采用神经网络集成对所述信号进行左延拓和右延拓；C、利用B样条均值函数得到所述信号的均值曲线；D、进行经验模式分解，抛弃两端数据，得到与原始信号相对应的若干IMF分量；E、分析各IMF分量，提取故障特征。本发明可以有效抑制端点效应，解决了端点效应对BS-EMD分解结果的影响。
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公开(公告)号：CN102620928A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210053095.4
申请日：2012-03-02
Applicant: 燕山大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明公开了一种基于小波半软阈值和EMD的风电齿轮箱故障诊断方法，包括：A、利用加速度传感器对风电齿轮箱进行测量，获得振动加速度信号；B、对信号进行小波分解，采用小波半软阈值法进行消噪预处理，消除干扰噪声，得到降噪信号；C、对降噪信号进行EMD分解，得到各IMF分量；D、根据各IMF分量与原信号的相关系数，判断IMF分量的真伪，剔除IMF伪分量，对IMF真分量进行分析，选出含有故障特征的分量；E、获取含有故障特征分量的包络谱，从中提取故障特征。本发明采用小波半软阈值降噪与EMD方法相结合，是一种有效的故障特征信息提取方法。
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公开(公告)号：CN102629243B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210053046.0
申请日：2012-03-02
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络集成和BS-EMD的端点效应抑制方法，包括以下步骤：A、利用速度传感器测量获取振动信号；B、采用神经网络集成对所述信号进行左延拓和右延拓；C、利用B样条均值函数得到所述信号的均值曲线；D、进行经验模式分解，抛弃两端数据，得到与原始信号相对应的若干IMF分量；E、分析各IMF分量，提取故障特征。本发明可以有效抑制端点效应，解决了端点效应对BS-EMD分解结果的影响。
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