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- 应用Hilbert-Huang变换方法研究等时小层划分及对比北大核心CSCDCSTPCD摘要:小层对比是油田开发过程中的基础性工作,其对比精度和准确性关系到是否能发现以前漏掉的一些储集层.为了提高小层对比精度.文中提出了应用Hilbert-Huang变换方法提取等时小层的"三瞬"参数响应特征进行等时小层划分及对比的方法:首先用经验模态分解(EMD)方法对测井资料进行处理,得出不同尺度的固有模态函数(IMF);然后根据区域等时小层边界标定的要求,对不同尺度大小的固有模态函数进行Hilbert变换,提取出反映等时小层边界特征的瞬时…查看全部>>
- 基于HHT的涡街流量计脉动流噪声去除方法研究北大核心CSCDCSTPCD摘要:采用了Hilbert-Huang变换(HHT)的方法对去除涡街计脉动流噪声进行了研究.首先运用EMD尺度滤波方式对涡街计脉动流噪声进行滤波去噪.然后,将EMD尺度滤波结果和小波阈值运用于涡街计脉动流噪声去除的结果进行了对比,离线仿真结果表明,EMD尺度滤波去噪和小波阈值去噪都能达到较好的效果,但是前者更加简便,完全是自适应的,这也为涡街信号处理提供了一种新的滤波去噪的有效方法.
- HHT与Elman神经网络在离心泵故障振动信号处理中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要:提出了一种Hilbert-Huang变换(HHT)和Elman神经网络相结合的离心泵振动信号故障诊断新方法.首先,将离心泵振动信号时间序列数据经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD),然后经过Hilbert-Huang变换获得各模态(Intrinsic Mode Functions,简称IMF)的能量,并以"能量比"为元素,构造离心泵振动信号的特征向量,根据Elman神经网络模型能够逼近任意…查看全部>>
- 基于子波能量特征的气液两相流流型辨识方法北大核心CSCDCSTPCD
- 气液两相流差压波动信号的Hilbert-Huang变换特性北大核心CSCD摘要:将Hilbert-Huang(HHT)变换应用于中小管径水平管气液两相流差压波动信号的分析.利用经验模态分解(EMD)方法把信号分解成多个内模函数(IMF),再对各内模函数进行Hilbert变换,得到信号的Hilbert谱,并提取各内模函数的信号能量特征.在此基础上比较了不同管径下信号分析的结果,分析了不同频段的能量分布与流型变迁的关系,并讨论了小波变换和HHT两种信号处理方法各自的特点.实验结果表明,HHT可以用于非线性非平稳…查看全部>>
- 基于Hilbert-Huang变换的ECG消噪北大核心CSCDCSTPCD
- 多喷嘴对置式水煤浆气化炉内火焰声学特性分析北大核心CSCDCSTPCD摘要:气化炉内火焰声学信号是表征水煤浆气化炉内火焰燃烧及流动特性的重要信息.为了更好地了解气流床气化炉内撞击火焰的燃烧特性及其对气化炉的影响,在多喷嘴对置式气流床气化炉中,进行了两喷嘴撞击火焰和四喷嘴撞击火焰的变工况试验.应用统计理论和Hilbert-Huang变换对炉内火焰声学信号分别进行了时域和频域的分析.结果表明,随着燃料或氧气的增大,火焰化学反应速率加快,燃烧越来越剧烈,火焰的稳定性越来越差,其中氧气对火焰的影响大于燃料.四喷嘴工况…查看全部>>
- Hilbert-Huang变换在滚动轴承故障诊断中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要:提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法--基于小波系数包络信号的局部Hilbert边际谱方法,在Hilbert-Huang变换的基础上介绍了局部Hilbert谱和局部Hilbert边际谱,并将它应用于滚动轴承的故障诊断中.用小波基将滚动轴承故障振动信号分解,对高频段的小波系数用Hilbert进行包络分析得到包络信号,再对包络信号进行Hilbert-Huang变换求出局部Hilbert边际谱,从局部Hilbert边际谱中就可以判断滚动轴承的…查看全部>>
- Hilbert能量谱及其在齿轮故障诊断中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要:将Hilbert-Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时建立了一种基于Hilbert-Huang变换的齿轮故障诊断方法:Hilbert能量谱方法.该方法首先采用EMD方法将齿轮故障振动信号分解为若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function, 简称IMF)之和,然后选择包含故障信息的IMF分量进行Hilbert变换得到局部Hilbert能量谱.在局部瞬时能量图中…查看全部>>
- 一种基于模态分解的时频分析方法摘要:阐述了基于模态分解的时频分析方法的基本原理及特点,并与其他时频分析方法相比较,说明了该方法用于信号进行时频分析的可行性和优点,最后指出了该方法亟待解决的几个问题.