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[发明专利]滚动轴承的故障诊断方法、装置及电子设备-CN202210591010.1在审
发明人：赖岳华;李然;刘波;于远征;赵康康;陈荣明;刘明亮 -专利权人：北京天玛智控科技股份有限公司;北京煤科天玛自动化科技有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本申请公开了一种滚动轴承的故障诊断方法、装置及电子设备，该方法包括：获取表征滚动轴承状态信息的振动信号；自适应确定从振动信号中充分分离出故障信息的最优变分模态分解参数；根据最优变分模态分解参数，获取至少两个本征模态函数分量；从本征模态函数分量中选取最优本征模态函数，并获取最优本征模态函数的包络谱；获取振动信号的特征频率，根据特征频率对滚动轴承进行故障诊断。由此，本申请可以自适应、准确、高效地确定最优变分模态分解参数，进而从原始振动信号中充分分离出故障信息，以实现对轴承状态的准确诊断，该方法具有适应性好、故障诊断精度高、故障信息分离效果好等优点，能够对滚动轴承的早期故障进行准确地诊断
滚动轴承故障诊断方法装置电子设备

[发明专利]空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的经验模态分解方法-CN201610018447.0有效
发明人：肖白;姜卓 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2016-01-13 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明是一种空间负荷预测中确定元胞负荷最大值的经验模态分解方法，其特点是，包括：利用经验模态分解技术将各元胞负荷进行分解、对分解得到的一系列本征模态函数建立滤取机制、重构出元胞负荷的主体分量并确定其中的最大值等步骤通过分析元胞历史负荷数据，利用经验模态分解技术将各元胞负荷进行分解；对分解得到的一系列本征模态函数建立滤取机制；把能表征元胞负荷基本信息规律性与趋势性的部分本征模态函数重构为主体分量，把能刻画元胞负荷随机波动性的部分本征模态函数重构为高频分量
空间负荷预测确定最大值经验分解方法

[发明专利]一种变压器声信号降噪处理方法-CN201910631576.0有效
发明人：张立;李昕;柴俊;韩浩江;黄雄健;许思清;孙雷;郭佳田;任浩瀚;王婧 -专利权人：国网上海市电力公司;上海电力实业有限公司
申请日： 2019-07-12 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：其以多路测量信号为基础，通过稀疏分量分析算法分离出变压器运行状态声信号；用变分模态分解将信号分解为四层本征模态函数；通过对本征模态函数分量进行滤波处理，得到新的本征模态函数分量；将其重构可得最终去除噪信号其通过基于势函数的稀疏分量分析算法和变分模态分解对声传感器采集信号进行去噪处理，能够有效分离变电站运行声信号和环境噪声，去噪效果良好。可广泛用于无人值守变电站的运行监控领域。
一种变压器信号处理方法

[发明专利]一种基于带宽傅立叶分解的滚动轴承早期故障诊断方法-CN202010560719.6在审
发明人：邓艾东;邓敏强;朱静;史曜炜;刘洋 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于带宽傅立叶分解的滚动轴承早期故障诊断方法，带宽傅立叶分解算法首先在频域内将原始信号分解为稀疏的窄带子信号，然后通过傅立叶逆变换将各窄带子信号转换为时域的带宽模态函数。原始振动信号被分解为带宽模态函数之后，通过希尔伯特变换求带宽模态函数的包络谱并计算其故障特征频率比。最后，挑选出故障特征频率比最大的带宽模态函数并分析其包络谱特征，以实现滚动轴承早期故障的有效诊断。
一种基于带宽傅立叶分解滚动轴承早期故障诊断方法

[发明专利]异常轮轨关系检测系统及方法-CN202310075734.5在审
发明人：黄龙庭;李政颖;王洪海;王宇枫;桂鑫;傅雪蕾 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01M17/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种异常轮轨关系检测系统，它的行车振动信号获取模块用于获取待测轨道交通沿线的任意一个测区行车振动信号；信号分解模块用于分解出多个本征模态函数；特征提取模块用于计算各个本征模态函数的峰度值；异常信号识别模块用于将各个本征模态函数的峰度值分别与峰度阈值进行比较；故障定位模块用于根据异常本征模态函数的极值在时域上所处的时间点，定位异常测区行车振动信号中异常波动在时域上所处的时间点，从而定位列车中存在异常轮轨关系的转向架的位置。
异常关系检测系统方法

[实用新型]一种肺音信号采集装置-CN201922090554.6有效
发明人：韦海成;冯海青;王生营;何艳茹;肖明霞 -专利权人：北方民族大学
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： A61B7/00 文献下载
摘要：包括依次电连接的肺音传感器、放大器、A/D采集卡、上位机搭载的采集装置，基于该装置采集的肺音信号，并上传至云端对其进行分析：接收原始的肺部声音信号；对原始的肺部声音信号进行分解，从原始的肺部声音信号中提取若干个本征模态函数IMF；获得本征模态函数IMF后，选取与原始肺部声音信号最接近的一个本征模态函数IMF，基于该本征模态函数进行希尔伯特黄变换，得到原始肺部声音信号的Hilbert时频谱图和Hilbert边际谱图；对Hilbert
一种音信采集装置

[发明专利]脑功能成像信号获得方法、装置及电子设备-CN202110178613.4在审
发明人：李小俚;古悦;李雪;张昊 -专利权人：北京师范大学;天津理工大学
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： A61B5/1455 文献下载
摘要：本申请公开了一种脑功能成像信号获得方法、装置及电子设备，该方法包括：获取第一脑功能成像信号和第二脑功能成像信号；对所述第一脑功能成像信号进行经验模态分解，获得第一本征模态函数和残差；通过对所述第一本征模态函数和所述第一脑功能成像信号进行相关性分析，获得去除运动伪影的第二本征模态函数；根据所述第二本征模态函数和所述残差，获得第三脑功能成像信号；根据所述第二脑功能成像信号和所述第三脑功能成像信号，获得目标脑功能成像信号。
功能成像信号获得方法装置电子设备

[发明专利]地球物理信号去噪方法-CN201710682105.3有效
发明人：金彦;周超;叶辉;刘玉;郭俊峰 -专利权人：武汉市工程科学技术研究院
申请日： 2017-08-10 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G01V9/00 文献下载
摘要：得到原始地球物理信号的时频谱；步骤2：将原始地球物理信号的时频谱进行时频滤波；步骤3：将时频滤波后信号进行阈值滤波；步骤4：将阈值滤波的结果进行s逆变换，得到初步去噪信号；步骤5：将初步去噪信号进行经验模态分解，得到初步去噪信号的若干个本征模态函数分量；步骤6：初步去噪信号的所有本征模态函数分量进行希尔伯特变换及行谱分析，选取与原始信号相关联的本征模态函数；步骤7：利用本征模态函数重构信号，得到所需的去噪信号
地球物理信号方法

[发明专利]一种X射线冠脉造影图像血管增强方法-CN201210132164.0无效
发明人：申丽然;陈燕;鲁明羽;尹清波;陈飞;邵欣 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2012-04-28 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种X射线冠脉造影图像血管增强方法，包括以下步骤：对X射线冠脉造影图像I进行二维经验模态分解；分析各层经验模态分解的本征模态函数进行去噪，并利用能够代表冠脉造影图像的特征层来加权重构去除背景噪声的图像；对重构的图像进行Hessian矩阵分解，利用血管测度函数或血管特征拟合函数达到增强血管结构的目的。本发明利用经验模态分解X射线冠脉造影图像为一系列本征模态函数，利用噪声的分布规律达到去除背景噪声的目的，进而选择一些特定层本征模态函数进行加权构造冠状动脉图像，利用基于Hessian矩阵特征值的血管测度函数进一步增强图像中的血管结构
一种射线造影图像血管增强方法

[发明专利]一种基于集合经验模态分解法和功率谱的信号降噪方法-CN202211587362.6有效
发明人：丁丛;冯诗晴;朴钟宇;赵泽宇;乔支照;杨菁宏 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开一种基于集合经验模态分解法和功率谱的信号降噪方法，筛选集合经验模态分解后的本征模态函数进行信号重构，根据本征模态函数的功率谱尖峰部分带宽占总带宽比值和功率谱的极值点数量占第一个本征模态函数极值点数量比值，合理筛选本征模态，最终达到最优降噪的目的。
一种基于集合经验模态分解法功率信号方法

[发明专利]基于改进变分模态分解的风电齿轮箱轴承故障识别方法-CN202111520548.5在审
发明人：傅雷;马泽鹏;张弈坤;胥芳;张立彬 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：一种基于改进变分模态分解的故障识别方法，该方法结合变分模态分解和深度自编码器的混合方法来实现风电齿轮箱轴承故障的识别，首先，利用功率谱熵优化变分模态分解的本征模态函数数目和模态初始中心约束强度；然后，利用样本熵阈值将本征模态函数分为高噪声和低噪声分量，接着用小波阈值对高噪声本征模态函数分量进行降噪重构；之后，利用深度自编码器对故障特征进行提取和降维；最后，利用支持向量机对轴承故障进行识别。
基于改进变分模态分解齿轮箱轴承故障识别方法

[发明专利]基于经验模态分解和分形的表面肌电信号模式识别方法-CN201210337353.1有效
发明人：张启忠;席旭刚;罗志增;佘青山;高云园 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2012-09-13 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于经验模态分解和分形的表面肌电信号模式识别方法。现有的方法大都采用单分形理论，对肌电信号仅做整体的奇异性评价，而没有研究信号的局部奇异性特征。本发明首先从相关肌肉组上采集相应的表面肌电信号，然后用经验模态分解的方法提取肌电信号的多层内在模态函数，利用多重分形分析的方法提取各层内在模态函数上的广义维数谱。最后，以各层模态函数上的广义维数谱作为模式识别的特征向量，以支持向量机为分类器实现多运动模式的分类与识别。本发明提出利用多重分形分析的方法提取各层内在模态函数上的广义维数谱作为表面肌电信号的特征，具有较好的鲁棒性，能从信噪比相对较低的肌电信号中计算出稳定的特征数据。
基于经验分解表面电信号模式识别方法

[发明专利]基于EWT和MFDE的配电网电能质量扰动检测方法-CN202010022709.7有效
发明人：徐艳春;樊士荣;谢莎莎;吕密 -专利权人：三峡大学
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：基于EWT和MFDE的配电网电能质量扰动检测方法，对主动配电网系统中的PQ扰动信号进行提取，并进行预处理；采用经验小波分解EWT，对预处理后的PQ扰动信号进行模态分解，得到包含特征信息的本征模态函数BLIMF；将包含特征信息的本征模态函数BLIMF，作为多尺度振荡散布熵MFDE算法的输入，利用多尺度振荡散布熵MFDE算法，对模态分解得到的本征模态函数BLIMF进行散布熵熵值计算，计算得出PQ扰动信号在各个本征模态函数
基于 ewt mfde 配电网电能质量扰动检测方法

[发明专利]一种基于变分模态分解的锚杆检测方法-CN201711000918.6在审
发明人：许军才;任青文;沈振中;沈心哲 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-10-24 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分模态分解的锚杆检测方法，基于变分模态分解方法原理，结合形态滤波，分解出各特征模态函数，再根据分解的特征模态函数分析锚杆锚固状况，评价锚杆锚固施工质量。本发明有效克服常规变分模态分解方法，出现的分辨率不高，抗干扰性不强等缺点，能有效的对锚杆检测信号进行多尺度分解。
一种基于变分模态分解检测方法

[发明专利]一种肺音信号采集装置与分析方法-CN201911190292.9在审
发明人：韦海成;冯海青;王生营;何艳茹;肖明霞 -专利权人：北方民族大学
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： A61B7/00 文献下载
摘要：包括依次电连接的肺音传感器、放大器、A/D采集卡、上位机搭载的采集装置，基于该装置采集的肺音信号，并上传至云端对其进行分析：接收原始的肺部声音信号；对原始的肺部声音信号进行分解，从原始的肺部声音信号中提取若干个本征模态函数IMF；获得本征模态函数IMF后，选取与原始肺部声音信号最接近的一个本征模态函数IMF，基于该本征模态函数进行希尔伯特黄变换，得到原始肺部声音信号的Hilbert时频谱图和Hilbert边际谱图；对Hilbert
肺部声音本征模态函数瞬时频率肺音放大器信号采集装置肺音传感器采集装置时频谱图分析电连接上位机肺部上传云端采集分解