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[发明专利]多模态信号解析分离方法、装置、设备及存储介质-CN201810297110.7有效
发明人：边杰;邹亚晨;吴桂娇 -专利权人：中国航发湖南动力机械研究所
申请日： 2018-04-04 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态信号解析分离方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对多模态测频信号进行分解，得到第一模态分量信号，多模态测频信号为第一时域信号；判断第一模态分量信号是否为单模态分量信号，若是，则判定第一模态分量信号分解正确，并基于第一时域信号和第一模态分量信号生成用于下次分解的待分解时域信号；若否，则对存在模态混叠的第一模态分量信号进行带通滤波处理后得到更新后的单模态分量信号，并生成用于下次分解的待分解时域信号；判断待分解时域信号是否满足模态分量分解的终止条件，若否则重复以上步骤继续分解，直至完成各模态分量信号的全部分解。其解决了多模态测频信号中单频模态分量的精确分离问题。
多模态信号解析分离方法装置设备存储介质

[发明专利]一种确定变分模态分解中分解模态数的方法、装置及设备-CN202210081537.X在审
发明人：张露;理华;肖灵 -专利权人：中国科学院声学研究所
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种确定变分模态分解中分解模态数的方法、装置及设备。所述方法包括：获取待处理的信号；通过变分模态分解方法，选择依次递增的分解模态数k分别对所述待处理的信号进行若干次分解处理，分别确定所述待处理的信号每次分解处理对应的稀疏指标；其中，分解模态数k为大于1的自然数；当所述若干次分解处理中分解模态数为k+1时分解处理所对应的稀疏指标较分解模态数为k时分解处理所对应的稀疏指标下降，则判定k为最佳分解模态数；根据所述最佳分解模态数对所述待处理的信号进行信号处理。通过本发明提出的方法，可以得到有效的信号分解结果。
一种确定变分模态分解模态数方法装置设备

[发明专利]一种解析-经验模态分解方法-CN201711049787.0有效
发明人：陈中柘;毛自荐;颜小刚;朱圆;王霄 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种解析‑经验模态分解方法，包括以下步骤：S1、通过经验模态分解方法对原始信号进行筛分，得到n个IMF分量以及1个残余量；S2、通过解析模态分解算法对IMF分量进行处理，然后按照一定的规则重构模态本发明针对经验模态分解存在的筛分终止准则问题，提出了基于有效数据段的筛分终止准则，针对模态混淆现象，提出了一种解析‑经验模态分解法，对发生模态混淆的模态再进行解析模式分解，最后重构这些模态。本发明的解析‑经验模态分解方法能够有效地抑制模态混淆现象，并且分解的时间较短，方法执行效率更高。
一种解析经验分解方法

[发明专利]一种物理属性与数据驱动耦合的流声模态分解及预测方法-CN202111500578.X有效
发明人：韩帅斌;李虎;罗勇;王益民;马瑞轩;刘旭亮;武从海;张树海 -专利权人：中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明适用于计算气动声学和计算流体力学领域，提供了一种物理属性与数据驱动耦合的流声模态分解及预测方法，本发明的流声模态分解方法，首先采用动态模态分解DMD方法对初始速度场进行动态模态分解，获得归一化的动态模态，然后对得到的动态模态进行亥姆霍兹分解，获得声模态速度和动力学模态速度；并且基于得到的声模态速度和动力学模态速度可以预测任一时刻的声模态速度和动力学模态速度，以分析声模态和动力学模态的时间发展历程。本发明耦合了基于物理属性的亥姆霍兹分解和基于数据驱动的动态模态分解方法的优势，实现非定常流场中速度场的动力学模态与声学模态的精确高效分解和快速预测，在保证物理属性精确的同时，节约计算时间和成本。
一种物理属性数据驱动耦合流声模态分解预测方法

[发明专利]一种基于模态分解与稀疏时域法的低频振荡模态辨识方法-CN202211314783.1在审
发明人：刘磊;吴铮;杨少杰;董泽;杨振勇;陈振山;邢智炜;尤默 -专利权人：华北电力科学研究院有限责任公司;国家电网有限公司;北京华电杰德科技有限公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明涉及低频振荡模态特征辨识技术领域，且公开了一种基于模态分解与稀疏时域法的低频振荡模态辨识方法，包括利用变分模态分解对低频振荡的量测信号进行分解，改进变分模态分解，采用灰狼优化算法，对变分模态分解进行改进，利用稀疏时域法进行振荡模态及其参数的辨识，本方案，通过改进变分模态分解方法对机组低频震荡信号进行预处理，引入灰狼优化算法优化变分模态分解，求取模型的最佳分解层数和二次惩罚因子值；将降噪处理后的信号作为新的输入信号，利用稀疏时域法进行振荡模态及其参数的辨识，对于低频震荡信号有着良好的辨识精度。
一种基于分解稀疏时域低频振荡辨识方法

[发明专利]一种基于经验模态分解与改进变分模态分解的齿轮箱复合故障诊断方法-CN202010079459.0有效
发明人：王靖岳;李建刚 -专利权人：沈阳理工大学
申请日： 2020-02-04 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：一种基于经验模态分解与改进变分模态分解的齿轮箱复合故障诊断方法，该方法包括以下步骤：获取目标齿轮箱的复合故障振动信号；利用经验模态分解方法对齿轮箱的振动信号进行自适应分解；针对经验模态分解时可能出现的虚假模态分量问题，利用能量法消除虚假模态；计算得到与原始信号相关性较大的模态分量并构成组合模态分量；提出采用包络熵与波形法相结合来对变分模态分解的模态个数k与惩罚因子α进行改进，并对组合模态分量进行分解；最后对变分模态分解得到的有限带宽模态分量进行包络解调分析
一种基于经验分解改进变分模态齿轮箱复合故障诊断方法

[发明专利]一种变分模态分解参数确定方法、装置和存储介质-CN202111172437.X在审
发明人：贾书丽;罗昊;屈崇;张孝双;杨文强;梁雅慧;曹士杰 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一一研究所
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请公开了一种变分模态分解参数确定方法、装置和存储介质。所述变分模态分解参数确定方法包括获取迭代次数和转换概率；在搜索范围内随机选择当前模态分解数和惩罚因子；生成随机数，根据所述随机数和所述转换概率，对所述当前模态分解数和惩罚因子进行个体位置迭代更新，直至达到迭代结束条件，获得最优模态分解数和惩罚因子。所述变分模态分解参数确定方法采用花朵授粉优化算法来对参数考虑模态分解数和惩罚因子进行优化，从而保证变分模态分解的过程具有更高的精度。
一种变分模态分解参数确定方法装置存储介质

[发明专利]基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法-CN202211460835.6有效
发明人：王鹏;张琰祥;文璐;惠鏸;邓彬;薛东;叶安君;陈礼云 -专利权人：中铁第一勘察设计院集团有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法。利用现有变分模态分解方法识别信号射频指纹可能出现模态混叠现象及过分解问题。本方法获取无线通信设备的信号；初始化分解模态数和惩罚因子，设定混淆门限和能量占比门限；对信号进行变分模态分解，得到各模态相关系数的最大值和各模态能量占比的最小值；通过迭代方式获取合格的分解模态数和合格的惩罚因子本方法利用分解后各模态相关系数的最大值判断分解过程中是否出现了模态混叠现象，利用各模态能量占比的最小值判断分解过程是否出现了过分解问题，可有效提取设备的射频指纹。
基于改进变分模态分解射频指纹识别方法

[发明专利]一种基于智能寻优的非线性啁啾模态分解算法的多重振荡检测方法-CN202110880349.9有效
发明人：吴夏来;张宁;林灵 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能寻优的非线性啁啾模态分解算法的多重振荡检测方法，包括：(1)采集待检测工业过程的回路输出信号；(2)使用NCMD方法分解信号，得到多个初始分解模态；(3)计算每个分解模态的适应度，通过智能寻优得到NCMD方法的最优参数对，包括模态数和带宽参数；(4)用优化后的NCMD方法重新分解回路输出信号，得到多个优化后的分解模态；(5)计算每个优化后分解模态的归一化相关系数和稀疏指数，保留满足振荡检测指标的分解模态作为最终模态，从而检测出振荡；(6)利用功率加权平均来估计每个最终模态的振荡频率；(7)研究不同最终模态之间的频率关系，以表征振荡类型。
一种基于智能非线性啁啾分解算法多重振荡检测方法

[发明专利]一种基于麻雀搜索的多元变分模态分解算法的全机组振荡检测方法-CN202210770290.2在审
发明人：张宁;吴夏来;林灵 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于麻雀搜索的多元变分模态分解算法的全机组振荡检测方法，包括：(1)采集待检测工业过程的回路多变量输出信号；(2)使用MVMD方法分解信号，得到多个初始分解模态；(3)计算每个分解模态的适应度值，通过麻雀搜索得到MVMD方法的最优参数对，包括模态数和惩罚因子；(4)用优化后的MVMD方法重新分解回路多变量输出信号，得到多个优化后的分解模态；(5)计算每个优化后分解模态的归一化相关系数和稀疏指数，保留满足振荡检测指标的分解模态作为最终模态，从而检测出振荡；(6)计算两个连续过零点之间的时间间隔来估计每个最终模态的振荡频率；(7)研究不同最终模态之间的频率关系，以表征振荡类型。利用本发明，具有较好的分解性能和适应性。
一种基于麻雀搜索多元变分模态分解算法机组振荡检测方法

[发明专利]一种分解参数自适应确定的互补集成经验模态分解方法-CN201810437764.5在审
发明人：王凤利 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种分解参数自适应确定的互补集成经验模态分解方法，本方法通过采用逐步增加集成平均次数m值和逐步增加幅值比值系数k的方式对原始信号进行互补集成经验模态分解，从而自适应地确定互补集成经验模态分解的最优分解参数，有效抑制模态混叠，可以对不同的原始信号自适应地确定不同的分解参数，保证了互补集成经验模态分解的分解精度和计算效率，使分解得到的内蕴模态分量更加准确、更有效地表征原始信号的物理意义。
经验模态分解分解原始信号参数自适应逐步增加自适应比值系数计算效率模态分量模态混叠物理意义有效抑制地表保证

[发明专利]齿轮箱故障判断方法、装置、存储介质及设备-CN202211160886.7在审
发明人：马天霆;沈立祥;孙振波;秦宁 -专利权人：国能太仓发电有限公司
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：本公开涉及一种齿轮箱故障判断方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：分别针对多个分解个数，通过变分模态分解法将从齿轮箱上采集到的原始信号分解为与所述分解个数对应的多个模态分量；基于每个所述分解个数对应的多个模态分量，确定最优分解个数；从所述最优分解个数对应的多个模态分量中，确定凸平度因子最大的一个模态分量，作为目标模态分量，所述凸平度因子表征所述模态分量的陡峭程度；根据所述目标模态分量的包络谱幅值，确定所述齿轮箱是否存在故障这样能够准确地确定变分模态分解的分解个数，能够避免过高或过低地分解齿轮箱的原始信号，能够有效地用于齿轮箱故障特征频率的提取，从而准确地对齿轮箱的故障进行判断。
齿轮箱故障判断方法装置存储介质设备

[发明专利]一种用于非平稳信号的变分模态分解参数优化的迭代方法-CN202010893128.0在审
发明人：黄沁元;冉茂霞;刘鑫;李强;周颖 -专利权人：四川轻化工大学
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于非平稳信号的变分模态分解参数优化的迭代方法,其采用变分模态迭代分解信号的方式来消除分解层数对变分模态分解效果的影响，而针对惩罚参数对变分模态分解性能影响的问题，其利用操作简单和收敛速度快的灰狼优化算法对该惩罚参数进行全局寻优，从而实现快速地将非平稳信号的各个频段信号有效地分解在不同模态分量中，其不仅能够解决分解层数对变分模态分解的影响，还能有效地对惩罚参数进行寻优，其与传统变分模态分解相比，其在分解效果和对信号的分解速度上具有更好的优势
一种用于平稳信号变分模态分解参数优化方法

[发明专利]一种基于变分模态分解的生物雷达语音增强方法及系统-CN202210993119.8在审
发明人：陈扶明;王健琪 -专利权人：中国人民解放军联勤保障部队第九四〇医院
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G10L21/0216 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分模态分解的生物雷达语音增强方法及系统。包括获取生物雷达语音，得到原始带噪雷达语音信号；对所述原始带噪雷达语音信号进行经验模态分解的本征模态函数特征，根据本征模态函数特征确定变分模态分解层数；根据所述分解层数对原始带噪雷达语音进行变分模态分解VMD得到各阶本征模态分解；对各阶本征模态分解与原始雷达语音信号求解皮尔逊系数，以确定有用的分解重构模态；利用改进的阈值对有用的模态进行去噪处理，重构得到增强后的雷达语音。
一种基于变分模态分解生物雷达语音增强方法系统

[发明专利]一种基于变分模态分解和支持向量回归的信号预测方法-CN201810783956.1有效
发明人：苏文斌;雷竹峰;梁显祺;胡桥;侯秉睿;赵航;郑艳妮;丁明杰;张阳坤;田芮铭 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-07-17 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分模态分解和支持向量回归的信号预测方法，首先对采集的原始信号进行经验模态分解，利用经验模态分解自适应获得关键参数，有效模态分量数K，利用有效模态分量数K实现变分模态分解，能够可以有效消除模态混叠和边界效应相结合，能够对扰动信号实现有效分离，实现信号的自适应分解，从而得到分解成K个的本征模态分量，然后对变分模态分解后的信号进行支持向量回归预测，利用支持向量回归对于非线性、非稳态数据的良好适应进行信号的时间序列预测
一种基于变分模态分解支持向量回归信号预测方法

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