文档名：基于SVRM极值延拓的EMD端点效应抑制方法
摘要：以满足船舶机械设备故障实时在线快速诊断为牵引,针对经验模态分解(empiricalmodedecomposition,EMD)的端点效应问题,深入研究支持向量回归机(supportvectorregressionmachine,SVRM)延拓参数对延拓性能的影响,提出一种EMD极值快速延拓算法.研究端点效应的产生机理及影响,分析典型端点效应处理方法的优点及局限性;阐述SVRM预测基本原理,提出以信号极值尺度设置延拓长度与样本数量的方法;以信号极值点数值和时刻值为样本,提出一种基于SVRM的极值预测延拓方法.仿真结果表明:该方法可显著提高EMD的分解精度及运算效率,可为拓展EMD技术在舰船装备实时监测与智能诊断中的应用提供支撑.
Abstract：Inordertomeettherequirementsofreal-timeonlinefaultdiagnosisofmarinemachineryandequipment,thesupportvectorregressionmachine(SVRM)isstudiedindepthtosolvetheendeffectproblemofempiricalmodedecomposition(EMD).AnEMDextremumfastcontinuationalgorithmisproposed.Thegenerationmechanismandinfluenceofpointeffectarestudied,andtheadvantagesandlimitationsoftypicalendeffectprocessingmethodsareanalyzed.ThenthebasicprincipleofSVRMpredictionisdescribed,andthemethodofsettingtheextensionlengthandsamplenumberbasedonthesignalextremevaluescaleisproposed.Finally,aSVRM-basedextremevaluepredictionextensionmethodisproposedbytakingthesignalextremevaluepointvalueandtimevalueassamples.ThesimulationresultsshowthatthemethodcansignificantlyimprovethedecompositionaccuracyandoperationefficiencyofEMD,andprovidesupportfortheapplicationofEMDtechnologyinreal-timemonitoringandintelligentdiagnosisofwarshipequipment.
作者：丰少伟 柴凯 杨云生Author：FengShaowei ChaiKai YangYunsheng
作者单位：海军工程大学舰船与海洋学院,武汉430033
刊名：兵工自动化 ISTICPKU
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2024, 43(3)
分类号：TN911.7TH165.3
关键词：故障诊断 支持向量回归机 经验模态分解 端点效应 极值预测
Keywords：faultdiagnosis SVRM empiricalmodedecomposition endeffect extremevalueprediction
机标分类号：TM307.1TN911.7TM712
在线出版日期：2024年5月24日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，湖北省自然科学基金基于SVRM极值延拓的EMD端点效应抑制方法[
期刊论文] 兵工自动化--2024, 43(3)丰少伟 柴凯 杨云生以满足船舶机械设备故障实时在线快速诊断为牵引,针对经验模态分解(empiricalmodedecomposition,EMD)的端点效应问题,深入研究支持向量回归机(supportvectorregressionmachine,SVRM)延拓参数对延拓性能的影响,提出...参考文献和引证文献
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