emd是基于极点的，弱信号的极点会被强信号的掩盖 这东西有点象算命，记得以前有个帖子说，有没有程序能帮他把频谱图中的某一频率删掉的．呵呵听起来可笑，不过估计他是要发表什么论文上用．其实zhlong说神经网络等没实际价值，我觉得不能全这么说吧．如果我们能将该故障的尽可能多的信息提取出来，就象男人女人一样，用神经网络分类也是很不错的，关键技术还是在对故障信息的提取．我们用什么算法关键是要考虑它有什么好处，如果傅立叶能分析好的，我用小波做什么？如果小波能做好的我用ＥＭＤ又做什么呢？现在国内还是缺少一个完整的故障知识库，研究研究这方面还是有点实用性的．:lol
回复 #17 wy558558558 的帖子
从故障诊断版一些从事现场工作的朋友发的帖子来看，目前用到最多的还是FFT，而且经验很重要。频谱分析在现场之所以用的那么广泛，一是这个方法出现的早，理论也很成熟；另一个原因就是根据它分析得到的故障信号特征（即频谱上的频率）可以很好的和故障机理研究得到的故障特征对应，因为转子、轴承、齿轮中大部份振动信号都可以看作是正弦形式的。而象别的一些提取故障特征的方法，如AR模型、分形维数等，他们提取的故障特征物理意义不如频谱分析得到的特征频率那么明确，因为频率可以换成转速和某些部件联系起来。如果告诉一个诊断工程师，这台机器现在振动信号的AR模型是什么什么，分形维数是多少多少，诊断工程师会觉得这些信息不如频谱信息来的明确。于是这些信息只好送给一些模式识别工具来分类，但是我们知道同一种故障表现的特征也不尽相同（如设备工作在不同工况下、故障程度不同等），而且我们不可能每种故障都有样本来供这些模式识别工具如ANN来训练。至少目前来讲我还没有发现哪个商业诊断系统能够用ANN、SVM等方法来识别故障的，当然以后的发展就不好说了。 本帖最后由 wdhd 于 2016-9-7 13:30 编辑
原帖由 wy558558558 于 2007-6-13 13:21 发表
现在国内还是缺少一个完整的故障知识库，研究研究这方面还是有点实用性的．:lol
你说的故障知识库指的是哪方面的特征呢？
回复 #17 wy558558558 的帖子
可是要是做HHT的论文，就是HHT效果不好又能怎么办呢？很多东西都是经验性的，否则emd恐怕就换名字了，而且求证是证明不出什么的，如果EMD没一点好处，根本就不会拿出来让大家研究和使用。主要是还没有理论支持出来，这样求证和争论会一直有，不会有什么意义的。
回复 #19 zhlong 的帖子
有很多知识库啊，比如我们常见的信号特征与对应故障之间可以建立联系，此外工厂装配参数与故障程度大小也可以建立联系，环境因素与故障之间的影响等等．然后把与故障有关的所有知识库统一起来．呵呵我就是说说而已，估计要建立起来至少得几百年的时间吧．:lol[ 本帖最后由 zhlong 于 2007-6-13 16:02 编辑 ]
回复 #21 wy558558558 的帖子
这个想法倒是很全面，我想到的知识库太狭隘了！回复 #21 wy558558558 的帖子
呵呵那时候我都不知道在哪里了！别多了一年我们就毕业了，HHT的问题我们到时候也不过是关注了。回复＃9楼zhangnan3509的帖子
你说你看了很多EMD消噪的文章，能不能给我介绍一些呢，我正想研究这个方面，但是找不到相关的 ，谢谢回复 #24 brightfay 的帖子
我说的是看到几个，不是很多，帮你找找先！不过请发一个求助帖到求助区啊。回复 #18 zhlong 的帖子
在行，支持！研究EMD的加我，qq 26682522 我看不适用微弱信号 用随机共振方法看一下吧，不知道分析复杂的信号管用不,可以试一下 我用EMD分解过带噪声的信号，噪声对其影响特别大，同时还有时频谱。真要是实用，还是多来点小波吧。
现在EMD这方面的论文特别多，多是偏应用的，但是理论的突破太难了。
中国的论文一窝蜂，上的特别快，不论好用还是不好用。
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