完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解 被引量：19

1

作者 何刘 丁建明 +1 位作者 林建辉 刘新厂 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期232-242,共11页

经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(C... 经验模态分解(EMD)是一种自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助的EMD方法能克服EMD方法在处理间歇信号时出现的"模态混叠"现象。在这些噪声辅助方法中,互补集总经验模态分解(CEEMD)和完全噪声辅助噪声集总经验模态分解(CEEMDAN)恢复了EMD分解的完整性。在现有分析方法上提出了完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)算法。该算法能用更小的集总数、更少的迭代次数和极小的计算消耗获得更好的光谱分离效果和数目较少的筛选模态。 展开更多

关键词 经验模态分解 集合经验模态分解 噪声辅助 模态混叠 互补集总经验模态分解

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基于噪声辅助多元经验模态分解和多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法 被引量：17

2

作者 武哲 杨绍普 +2 位作者 任彬 马新娜 张建超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期127-133,共7页

为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分... 为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,其克服了集成经验模态分解的模态混淆和运算量大等问题。将NAMEMD与多尺度形态学相结合应用于滚动轴承故障诊断。该方法首先利用NAMEMD将多分量调频调幅故障信号自适应分解为一系列IMF分量;其次,选取能量高的IMF分量求和重构;最后利用多尺度形态学差值滤波器提取信号的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了仿真试验和轴承故障试验,并与EEMD和包络解调进行了比较,结果表明该方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的故障特征频率。 展开更多

关键词 噪声辅助多元经验模态分解 模态混叠 多尺度形态学 滚动轴承 故障诊断

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基于经验模态分解和正弦波参数法的介损角测量算法 被引量：11

3

作者 李天云 王静 +1 位作者 郭跃霞 曹鑫 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第24期77-80,共4页

将基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的新型时空滤波方法应用于介损角的测量中。利用EMD对强噪声背景下的采样信号进行分解,根据所得到的固有模态分量的频谱特性进行选择性滤波,提取其基波分量,并结合正弦波参数法计... 将基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的新型时空滤波方法应用于介损角的测量中。利用EMD对强噪声背景下的采样信号进行分解,根据所得到的固有模态分量的频谱特性进行选择性滤波,提取其基波分量,并结合正弦波参数法计算介损角。探讨了系统频率变化和介损角变化对测量真实值的影响。仿真结果表明该方法可明显减小计算误差,对提高数字化测量δ的精确性具有实际意义。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMD) 时空滤波 固有模态分量 介损角 正弦波参数法

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改进的正弦辅助多元经验模式分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：2

4

作者 吴利锋 吕勇 +2 位作者 袁锐 朱熹 游俊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1336-1344,共9页

正弦辅助多元经验模式分解算法(SA-MEMD)通过在额外的通道中加入正弦辅助信号来减少模式混合,但该算法对噪声敏感,辅助信号的主频率比需要根据经验确定,为此,提出了一种改进的正弦辅助多元经验模式分解算法。首先使用非局部均值降噪对... 正弦辅助多元经验模式分解算法(SA-MEMD)通过在额外的通道中加入正弦辅助信号来减少模式混合,但该算法对噪声敏感,辅助信号的主频率比需要根据经验确定,为此,提出了一种改进的正弦辅助多元经验模式分解算法。首先使用非局部均值降噪对原始信号进行预处理,减少噪声对算法的干扰,其次使用短时傅里叶变换确定信号频谱范围,然后以最小集成EMD能量熵准则选择最优主频率比,最后根据正弦辅助多元经验模式分解算法的步骤进行信号处理。模拟信号和实际信号的对比分析结果证明,改进的方法可以减少传统的多元经验模式分解方法存在的模式混合现象。 展开更多

关键词 故障诊断 正弦辅助多元经验模式分解 模式混合 短时傅里叶变换 能量熵

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经验模态分解方法的小波消失现象 被引量：4

5

作者 冯志华 朱忠奎 +1 位作者 刘刚 伍小燕 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2006年第4期478-481,共4页

在分析经验模态分解(EM D)算法的基础上,通过提取叠加在正弦信号中的瞬态微小波形成分发现EM D分析方法的小波消失现象。以正弦信号中的微小信号的提取为分析对象,根据EM D算法的特点,推出正弦信号中的微小波形提取时的小波消失条件。... 在分析经验模态分解(EM D)算法的基础上,通过提取叠加在正弦信号中的瞬态微小波形成分发现EM D分析方法的小波消失现象。以正弦信号中的微小信号的提取为分析对象,根据EM D算法的特点,推出正弦信号中的微小波形提取时的小波消失条件。通过改变微小波形的时间中心相对于正弦信号的位置提取正弦信号中叠加的微小波形,验证了小波消失条件的正确性。EM D分解方法的小波消失现象的分析丰富了EM D分解方法的适用性研究。 展开更多

关键词 经验模态分解 希尔伯特黄变换 正弦信号 小波消失现象

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经验模态分解效果与信号频率振幅的关系

6

作者 卢珍 《广东工业大学学报》 CAS 2012年第1期43-45,共3页

利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法对由两个正弦线性叠加而成的信号进行分离处理,研究正弦信号的频率和振幅对EMD分离效果的影响.通过多组实验得出,两正弦信号的频率相差越大或振幅相差越小,EMD分离效果越明显.

关键词 经验模态分解 内模函数 信号分离 频率 正弦信号

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融合新闻影响力衰减的碳价格多元分解集成预测

7

作者 张大斌 黄均杰 +1 位作者 凌立文 胡焕玲 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期51-61,M0005,M0006,共13页

新闻数据涵盖了与碳价格密切相关的政策、经济和能源等信息,对碳价格的影响具有时效性。为量化新闻影响力的衰减程度,基于词频统计和指数衰减对新闻数据提取特征,提出了1种新闻影响力衰减时间序列的计算方法,新闻的衰减效应更准确地反... 新闻数据涵盖了与碳价格密切相关的政策、经济和能源等信息,对碳价格的影响具有时效性。为量化新闻影响力的衰减程度,基于词频统计和指数衰减对新闻数据提取特征,提出了1种新闻影响力衰减时间序列的计算方法,新闻的衰减效应更准确地反映新闻对碳价格的影响程度。为提高预测精度,构建了融合新闻影响力衰减的碳价格多元分解集成预测模型,运用噪声辅助多元经验模态分解方法对碳价格和新闻数据进行多元分解,基于样本熵重构分量,使用机器学习方法对分量进行预测,加和集成得到预测结果。以湖北省碳价格为例进行实证分析。结果表明:新闻影响力指数衰减方法能有效刻画新闻与碳价格的相关性,多元分解集成模型表现出优异且稳定的预测性能。 展开更多

关键词 碳价格预测 新闻影响力 指数衰减 噪声辅助多元经验模态分解 样本熵

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基于复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解方法 被引量：11

8

作者 曲建岭 王小飞 +2 位作者 高峰 周玉平 张翔宇 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1-9,共9页

集成经验模态分解(EEMD)在一定程度上减轻了经验模态分解(EMD)中的模态混叠,但集成平均会带来新的模态混叠、频谱丢失和运算量增大等问题,影响到对信号物理特征的分析与提取.因此,本文提出一种基于复数据经验模态分解(CEMD)的噪声辅助... 集成经验模态分解(EEMD)在一定程度上减轻了经验模态分解(EMD)中的模态混叠,但集成平均会带来新的模态混叠、频谱丢失和运算量增大等问题,影响到对信号物理特征的分析与提取.因此,本文提出一种基于复数据经验模态分解(CEMD)的噪声辅助信号分解方法,在CEMD中以白噪声分解的内禀模态函数(IMF)在指定方向上的投影为基函数来辅助观测信号分解过程中的极值选取,从而减小模态混叠,同时利用噪声投影的影响在求包络质心时被消除的特性,减小EEMD因集成平均带来的相关问题.仿真结果表明,本文方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,并且在一定程度上减轻了频谱丢失问题. 展开更多

关键词 集成经验模态分解 复数据经验模态分解 噪声辅助信号分解

原文传递

光通信粗瞄系统莫尔条纹信号正弦性补偿方法 被引量：9

9

作者 刘杨 吕恒毅 +1 位作者 王岩 宋申民 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1735-1740,共6页

为了保证光通信终端的精确对准,抑制编码器莫尔条纹正弦性偏差引入的细分误差,设计了基于经验模态分解(empir-ical mode decomposition,EMD)的正弦性修正方法。首先,介绍了卫星光通信终端跟瞄系统的组成与工作原理。接着,分析了莫尔条... 为了保证光通信终端的精确对准,抑制编码器莫尔条纹正弦性偏差引入的细分误差,设计了基于经验模态分解(empir-ical mode decomposition,EMD)的正弦性修正方法。首先,介绍了卫星光通信终端跟瞄系统的组成与工作原理。接着,分析了莫尔条纹正弦偏差给系统带来的细分误差并给出满足工程需求的正弦性阈值。然后,在阐述EMD分解原理的基础上,给出了基于EMD的正弦性修正方法,该方法利用编码器自身粗码信息计算转速,从而确定精码莫尔条纹信号的基波频率值,并采用EMD分解在原始信号中提取与该值相匹配的基波分量。最后,对该方法进行了原理和转速自适应性仿真,并应用到去掉光学滤波镜片后的粗瞄回路编码器中。仿真及实验结果表明:在光通信终端的各工作转速下,修正后的莫尔条纹正弦性均小于0.85%,满足细分要求;修正后的精码译码结果精确,编码器测角精度维持在1″以内,满足终端对准精度的要求。 展开更多

关键词 卫星光通信 莫尔条纹 正弦偏差 谐波提取 经验模态分解

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基于噪声辅助非均匀采样复数据经验模态分解的混沌信号降噪 被引量：6

10

作者 王小飞 曲建岭 +2 位作者 高峰 周玉平 张翔宇 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第17期18-26,共9页

鉴于非均匀采样复数据经验模态分解(NSBEMD)相对传统分解方法的优势和噪声的NSBEMD特性,提出了一种基于噪声辅助NSBEMD的混沌信号自适应降噪方法.该方法首先以含噪混沌信号和高斯白噪声分别为实、虚部来构造复数据并进行NSBEMD,然后根... 鉴于非均匀采样复数据经验模态分解(NSBEMD)相对传统分解方法的优势和噪声的NSBEMD特性,提出了一种基于噪声辅助NSBEMD的混沌信号自适应降噪方法.该方法首先以含噪混沌信号和高斯白噪声分别为实、虚部来构造复数据并进行NSBEMD,然后根据虚部各IMF的能量来估算实部各IMF中包含的噪声能量,最后根据噪声能量的估计值对实部IMF进行奇异值分解(SVD)降噪.噪声估计实验验证了噪声能量估计方法的可行性,而Lorenz信号和太阳黑子月平均数的降噪实验则表明,相对于现有EMD降噪方法,本文方法能够进一步消除噪声,更清晰地恢复出混沌吸引子的拓扑结构. 展开更多

关键词 非均匀采样复数据经验模态分解 噪声辅助 噪声能量估计

原文传递

内燃动车组辅助机组拍振现象分析 被引量：4

11

作者 贺小龙 张立民 +2 位作者 邱飞力 孙梅云 高峰 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第1期83-87,105,共6页

在内燃机动车组调试过程中,其辅助柴油发电机组产生明显的带节拍的噪声。为解决此问题,引入拍振理论分析柴油机组的振动机理。首先,建立多次谐波的拍振数学模型,通过仿真计算分析拍振信号随不同转速差的变化趋势。然后,联合经验模态分解... 在内燃机动车组调试过程中,其辅助柴油发电机组产生明显的带节拍的噪声。为解决此问题,引入拍振理论分析柴油机组的振动机理。首先,建立多次谐波的拍振数学模型,通过仿真计算分析拍振信号随不同转速差的变化趋势。然后,联合经验模态分解EMD分解法和希尔伯特-黄变换对实测振动信号进行分析,绘制拍振频率与转速差的关系曲线,并以此确定消除拍振的机组转速差范围。最后,设计机组在两种转速差下运行的试验,实测验证理论分析结果:两机组转速差小于8 r/min时,机组拍振现象削弱;联立EMD和HHT方法解决拍振现象具有高效性和工程实用性。 展开更多

关键词 振动与波 辅助机组 转速差 经验模态分解 HHT 拍振

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频率辅助信号结合EMD的旋转机械故障诊断 被引量：5

12

作者 于海祥 赵新杰 张龙 《半导体光电》 北大核心 2017年第2期271-277,共7页

针对旋转机械的故障自动诊断问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和频率辅助信号(FAS)的故障诊断方法。首先,利用滤波器移除非故障分量,通过实验采集各种故障下的特征频率,构建故障模型。然后,在实时故障诊断中,对光电位移传感器采集到... 针对旋转机械的故障自动诊断问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和频率辅助信号(FAS)的故障诊断方法。首先,利用滤波器移除非故障分量,通过实验采集各种故障下的特征频率,构建故障模型。然后,在实时故障诊断中,对光电位移传感器采集到的机械振动信号进行频谱分析,当主频接近一个特定故障的特征频率时,根据该特征频率构建一个FAS,并将其与振动信号进行叠加。接着,对叠加后的信号进行EMD,根据能量准则选择出主固有模态函数(IMF)。最后,通过三次样条插值法获得主IMF信号的包络,并获得包络谱的中心频率,以此对故障进行诊断。实验结果表明,提出的方法能够解决EMD的模态混叠问题,同时对故障的并发情况具有鲁棒性。 展开更多

关键词 旋转机械 移除非故障分量 故障诊断 经验模态分解 频率辅助信号

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光通信终端中编码器信号正弦性的EMD修正 被引量：3

13

作者 郭汉洲 宋延嵩 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2012年第3期59-63,共5页

为了抑制编码器莫尔条纹正弦性偏差引入的细分误差,保证光通信终端的捕获、对准、跟踪(APT)精度,设计了基于经验模态分解(EMD)的正弦性修正方法。首先,分析了莫尔条纹正弦偏差给系统带来的细分误差并给出满足工程需求的正弦性阈值。然后... 为了抑制编码器莫尔条纹正弦性偏差引入的细分误差,保证光通信终端的捕获、对准、跟踪(APT)精度,设计了基于经验模态分解(EMD)的正弦性修正方法。首先,分析了莫尔条纹正弦偏差给系统带来的细分误差并给出满足工程需求的正弦性阈值。然后,在阐述了EMD分解原理的基础上,给出了基于EMD的正弦性修正方法,该方法利用编码器自身粗码信息计算转速,从而确定精码莫尔条纹信号的基波频率值,并采用EMD分解在原始信号中提取与该值相匹配的模态分量。最后,对该方法进行了原理和转速自适应性仿真,并应用在去掉光学滤波光阑后的粗瞄回路编码器中。仿真及实验结果表明:各种转速下,修正后的莫尔条纹正弦性均<0.85%,满足细分要求;修正后精码译码结果光滑,编码器测角精度维持在1"以内,满足终端对准精度要求。 展开更多

关键词 卫星光通信 绝对式光电编码器 莫尔条纹 正弦性 经验模态分解

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基于多模态低秩处理的沙漠地震随机噪声压制 被引量：1

14

作者 张珊 李月 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2020年第2期111-118,共8页

沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题,提出将自适应噪声辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN:Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)与鲁棒标准正交子空间方法(R... 沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题,提出将自适应噪声辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN:Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)与鲁棒标准正交子空间方法(ROSL:Robust Orthonormal Subspace Learning)有效融合。首先利用CEEMDAN算法对沙漠地震数据进行分解,将分解得到的所有模态拼成一幅新记录,并对其进行低秩分解,再将得到的稀疏部分中每道的所有模态重新叠加获得去噪结果。二者相结合,不仅解决了单一的低秩处理对沙漠地震数据效果不明显的问题,同时也规避了要对CEEMDAN算法分解得到的模态进行取舍的难题。模拟实验和实际数据处理表明,该算法压制低频随机噪声具有明显的优势,同时对有效信号的保幅均能保证在85%以上,对实际数据中面波的压制也相对比较彻底。 展开更多

关键词 自适应噪声辅助的集合经验模态分解 鲁棒标准正交子空间 随机噪声 沙漠地震信号

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超声辅助加工系统的刀具状态自感知算法

15

作者 桑汉德 陈爽 +2 位作者 张家豪 赵夙 李荣和 《应用声学》 CSCD 北大核心 2023年第4期746-755,共10页

超声波振动台内含压电材料,可以拾取切削过程产生的振动信号,实现不借助外部传感器刀具工作状态的自感知。为了从刀具振动信号中获取有效信息,该文提出一种基于经验模态分解的时频域重构算法。首先,采用经验模态分解算法将原始信号分解... 超声波振动台内含压电材料,可以拾取切削过程产生的振动信号,实现不借助外部传感器刀具工作状态的自感知。为了从刀具振动信号中获取有效信息,该文提出一种基于经验模态分解的时频域重构算法。首先,采用经验模态分解算法将原始信号分解,得到多个固有模态函数分量和残差分量;其次,计算原始信号与各分量之间的时频域互相关系数;再次,归一化时频域互相关系数作为权重值,将固有模态函数分量和残差进行重构;最后,通过数值仿真和超声辅助加工实验,验证了基于经验模态分解的时频域重构算法的去噪性能,提取了信噪比为5.03 dB的目标信号,从而实现了超声辅助加工系统的自感知功能。 展开更多

关键词 超声辅助加工 自感知技术 经验模态分解 互相关系数 时频域权重

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基于噪声辅助多元经验模态分解的海洋三分量磁测数据去噪方法

16

作者 袁常青 杜劲松 +1 位作者 何水原 胡正旺 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2023年第5期2336-2349,共14页

动态环境下的海洋磁测数据难免会包含复杂多样的噪声干扰,为了便捷有效地恢复真实有效的磁异常信号,提升后续数据处理、反演和解释的可靠性(目的),本文采用了一种完全多元的方法进行多分量数据的同步相关去噪,在考虑各通道间耦合性的同... 动态环境下的海洋磁测数据难免会包含复杂多样的噪声干扰,为了便捷有效地恢复真实有效的磁异常信号,提升后续数据处理、反演和解释的可靠性(目的),本文采用了一种完全多元的方法进行多分量数据的同步相关去噪,在考虑各通道间耦合性的同时避免了传统方法分别对每个分量去噪带来的繁琐计算.首先利用噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)将一维多分量含噪信号同步分解成一系列多元固有模态函数(Multivariate Intrinsic Mode Functions,MIMF),其次根据多元多尺度样本熵(Multivariate Multiscale Sample Entropy,MMSE)特性判断噪声主导与信号主导MIMF的分界阶数,然后利用马氏距离确定特定阶数MIMF的阈值区间,再对多元信号的同阶分量进行同步阈值处理,最后与高阶分量一同重构得到去噪结果(方法).与单分量去噪方法相比,该方法在模拟含有随机噪声、海浪噪声、粗差干扰的磁测数据去噪仿真试验中取得了更为优异的表现,并且在实测海洋三分量数据中的应用效果也较好,内符合精度从±2.49 nT、±8.72 nT、±4.51 nT分别提升到±0.71 nT、±2.25 nT、±1.04 nT(结果).总之,本文提出的基于NAMEMD-MMSE-马氏距离的去噪方法可有效去除三分量磁测数据中包含的噪声,值得在其他多分量数据去噪处理中进行推广与应用(结论). 展开更多

关键词 海洋磁测 噪声辅助多元经验模态分解 多分量 多元多尺度样本熵 马氏距离 数据去噪

原文传递

基于形态学滤波和CEEMDAN-WVD的车轮失圆诊断

17

作者 李大柱 梁树林 +1 位作者 池茂儒 许文天 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第2期8-14,共7页

现有列车车轮失圆监测方法的准确性受车速及线路条件影响较大,为了更准确地监测车轮服役状态,文中提出基于形态学滤波和CEEMDAN-WVD的车轮失圆诊断方法:车辆轴箱垂向振动加速度经数学形态学滤波器滤波降噪后,运用完全噪声辅助聚合经验... 现有列车车轮失圆监测方法的准确性受车速及线路条件影响较大,为了更准确地监测车轮服役状态,文中提出基于形态学滤波和CEEMDAN-WVD的车轮失圆诊断方法:车辆轴箱垂向振动加速度经数学形态学滤波器滤波降噪后,运用完全噪声辅助聚合经验模态分解(CEEMDAN)将其分解为一系列的固有模态函数(IMF),然后选取能量熵增量相对较大的几阶IMF分量进行Wigner-Ville分布(WVD)计算,从而叠加得到轴箱振动加速度的多尺度时频图,最后根据多尺度时频图的分布特征来诊断车轮状态。通过仿真分析和工程实例研究结果表明,运用该方法可有效地识别复杂工况下的车轮服役状态。 展开更多

关键词 车轮失圆 形态学滤波 完全噪声辅助聚合经验模态分解 WIGNER-VILLE分布 多尺度时频图

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基于遗传粒子群优化的热负荷预测方法

18

作者 谢文举 薛贵军 +1 位作者 史彩娟 李水清 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第6期131-138,147,共9页

集中供热系统一次网热负荷预测对于换热站能源合理分配具有重大意义,针对换热站之间存在较强的耦合性,如何保证换热站实现节能减排的同时并保证热用户的舒适性是供热行业的首要任务,提出一种基于遗传粒子群的混合神经网络(GAPSO-CNN-BiL... 集中供热系统一次网热负荷预测对于换热站能源合理分配具有重大意义,针对换热站之间存在较强的耦合性,如何保证换热站实现节能减排的同时并保证热用户的舒适性是供热行业的首要任务,提出一种基于遗传粒子群的混合神经网络(GAPSO-CNN-BiLSTM)预测模型。首先,利用热负荷历史值、供水流量、供水温度以及回水压力构建模型输入;然后,利用完全噪声辅助聚合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将供热负荷分解为不同子序列,以弱化供热负荷数据复杂程度,挖掘数据内部潜在特征;其次,为进一步减少模型计算时间,根据样本熵(sample entropy,SE)对子序列进行合并;最后,利用所提模型对不同子序列进行预测重构。实验表明所提模型相比LSTM、CNN-LSTM以及粒子群优化的混合神经网络(PSO-CNN-LSTM)在供热负荷预测中精度分别提高42%,32%,30%拥有更出色的特征提取能力和精度。 展开更多

关键词 完全噪声辅助聚合经验模态分解 样本熵 遗传粒子群 一次网 热负荷预测

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基于分时段规范变量残差分析的高速自动机动态特性监测 被引量：3

19

作者 王宝祥 潘宏侠 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第20期90-96,共7页

针对高速自动机运动形态的多行程特点,提出一种分时段规范变量残差分析(Phase-partitioned Canonical Variate Dissimilarity Analysis,PCVDA)方法用于高速自动机的动态特性监测。通过建立整个行程与短时瞬态冲击信号的对应关系,将冲击... 针对高速自动机运动形态的多行程特点,提出一种分时段规范变量残差分析(Phase-partitioned Canonical Variate Dissimilarity Analysis,PCVDA)方法用于高速自动机的动态特性监测。通过建立整个行程与短时瞬态冲击信号的对应关系,将冲击信号划分为多个时段;采用正弦波辅助经验模态分解(Sinusoid-assisted Empirical Mode Decomposition,SEMD)将每个时段的冲击信号分解为高频和低频成分,分别计算两种成分的过去和未来数据的规范变量的残差,建立基于高低频成分的PCVDA模型监测高速自动机在不同时段的动态特性。对某12.7 mm高速自动机的监测结果验证了PCVDA模型的有效性。 展开更多

关键词 时段划分 规范变量残差分析 正弦辅助经验模态分解 动态监测 高速自动机

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EMD在变压器介质损耗角检测中的应用 被引量：8

20

作者 李天云 袁明哲 彭文 《中国电力》 CSCD 北大核心 2011年第2期23-26,共4页

介质损耗角检测是判断变压器绝缘状况的有效手段之一,而准确地提取基波电压和电流信号是检测介质损耗因数的关键。引入一种处理非线性、非平稳信号的经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD),分解提取信号的固有模态函数(intr... 介质损耗角检测是判断变压器绝缘状况的有效手段之一,而准确地提取基波电压和电流信号是检测介质损耗因数的关键。引入一种处理非线性、非平稳信号的经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD),分解提取信号的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和基波分量,利用正弦波参数法得出介质损耗角,实现介质损耗因数的准确检测。在分析tanδ的在线监测数据时,利用EMD提取的直流分量可以反映变压器绝缘设备的介质损耗因数变化趋势,因而可以作为故障诊断的依据。仿真结果表明,该算法无需预知原信号的先验信息,受谐波和噪声的影响较小,具有更强的自适应能力,能有效提高介质损耗角检测和趋势提取的准确度。仿真结果还验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 介质损耗角 经验模态分解 固有模态函数 正弦波参数法

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