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基于完全自适应噪声集合经验模态分解和互相关分析的核电厂信号降噪研究 被引量：2
1
作者 刘琳琳 王振宇 +1 位作者 李露 陈嘉翊 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期80-90,共11页
针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分... 针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解,得到全部的本征模态分量。然后,根据互相关系数将上述分量进行筛选,得到有用信号主导的分量,将其叠加、重构成降噪后信号。最后,使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明:与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比,本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好,具有更优的降噪效果。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 集合经验模态分解 完全自适应噪声集合经验模态分解 互相关分析
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一种添加部分自适应噪声的集成经验模态分解方法
2
作者 李昊 陈强 徐一雄 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期227-234,共8页
为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效... 为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效调整信号的极值点分布,提出添加部分自适应噪声的集成经验模态分解(EEMDPAN)。相比于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN),EEMDPAN有2点改进:不使用全部独立的自适应噪声,而使用成对相加为0的互补自适应噪声;不添加全部阶的自适应噪声,而是在中间的某一阶停止,而后使用经典EMD方法。对2个人工信号进行分解,实验证明,EEMDPAN很好地继承了EEMD抑制模态混叠的能力,相比于CEEMDAN,计算量降低至1/3,并且分解结果的低阶成分信号附加噪声更小,高阶成分信号可信度更高。 展开更多
关键词 自适应噪声 集成经验模态分解 白噪声 内涵模态函数 互补噪声 附加噪声 信号可信度
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基于完全自适应噪声集合经验模态分解的短时交通流组合预测
3
作者 熊浩 张丽 郝椿淋 《物流科技》 2024年第19期97-103,共7页
为了提高短时交通流预测的准确性,鉴于短时交通流非平稳、难预测的特征,提出了基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)短时交通流组合预测方法。利用CEEMDAN将原始短时交通流信号进行分解得多个复杂度、频率不同的时间序列分量,... 为了提高短时交通流预测的准确性,鉴于短时交通流非平稳、难预测的特征,提出了基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)短时交通流组合预测方法。利用CEEMDAN将原始短时交通流信号进行分解得多个复杂度、频率不同的时间序列分量,利用排列熵算法(PE算法)计算各分量的复杂度;然后根据复杂度和随机性的不同分为高频和低频,分别使用ATT-TCN-BIGRU模型和ARIMA模型对高频分量和低频分量进行预测,最后叠加高频和低频的每个分量预测结果作为最终短时交通流预测值。仿真分析结果表明:与ARIMA模型、TCN模型、BIGRU模型、ATT-TCN-BIGRU模型相比,此模型的平均绝对误差及平均绝对百分比误差为最小,预测精度更高。 展开更多
关键词 短时交通流预测 完全自适应噪声集合经验模态分解 排列熵 组合预测
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基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法 被引量：17
4
作者 蔡念 黄威威 +2 位作者 谢伟 叶倩 杨志景 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2383-2389,共7页
经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分... 经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。 展开更多
关键词 经验模式分解 集合经验模式分解 自适应噪声集合经验模式分解 模态混叠
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自适应噪声均值优选集成经验模态分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：7
5
作者 童靳于 苏缪涎 +3 位作者 郑近德 潘海洋 潘紫微 包家汉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期41-49,共9页
为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集... 为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集成经验模态分解(mean-optimized ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, MEEMDAN)。MEEMDAN在迭代筛分过程中引入不同的权重,以正交性指标最小为依据,从不同权重下的分解结果中选取最优模态函数(IMF),确保了每一阶的IMF分量都是整体最优。通过仿真分析验证了MEEMDAN方法在分解能力和分解精度方面优于CEEMDAN方法。同时,将MEEMDAN和最大相关峭度反褶积相结合,并应用于滚动轴承仿真数据和实测数据分析,结果表明,与现有方法相比,所提方法能够更为准确地提取出故障特征频率,且在分解能力和抑制干扰频率方面更具有优越性。 展开更多
关键词 自适应噪声完整集成经验模态分解 经验模态分解 最大相关峭度反褶积 滚动轴承 故障诊断
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改进集成噪声重构经验模式分解的微弱时频特征增强方法及应用 被引量：8
6
作者 袁静 訾艳阳 +2 位作者 倪修华 李文杰 周郁 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第19期88-94,共7页
基于噪声利用机制,集成噪声重构经验模式分解方法(Ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition,ENEMD)利用原信号中固有噪声分量改善模式混淆现象,并通过固有噪声分量的相互抵消作用实现信号降噪。然而,该方法中关键噪... 基于噪声利用机制,集成噪声重构经验模式分解方法(Ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition,ENEMD)利用原信号中固有噪声分量改善模式混淆现象,并通过固有噪声分量的相互抵消作用实现信号降噪。然而,该方法中关键噪声估计技术采用类硬阈值处理方式,忽略系数之间相关性。为此,研究基于相邻系数降噪原理的ENEMD噪声估计技术,提高固有噪声分量估计的准确性。在此基础上,将改进ENEMD方法引入Hilbert-Huang变换中,提出改进ENEMD的微弱时频特征增强方法。该方法以无模式混淆的本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)准确表征微弱故障信号的瞬时频率,并以降噪IMF有效提高时频谱信噪比,消除时频谱中噪声杂点,显著提高信号时频表示的分辨率,增强微弱故障的时频表征并突显局部故障征兆,为机械早期和微弱故障识别提供有效手段。工程实例表明该方法有效揭示空气分离压缩机碰撞与摩擦故障征兆,并成功提取重油催化裂化机组早期微弱碰摩故障特征。 展开更多
关键词 集成噪声重构经验模式分解 HILBERT-HUANG变换 微弱特征增强 故障诊断
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基于自适应噪声完全集合经验模态分解算法和Hurst指数的地震数据去噪方法 被引量：5
7
作者 毛世榕 史水平 +5 位作者 玉壮基 苏梅艳 李莎 何嘉 幸符 衡张清 《地震学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期258-270,共13页
在地震观测中,地震数据中普遍包含有噪声信号。由于噪声信号的干扰,地震分析的效率会受到不同程度的影响。传统的去噪方法通常需要噪声的先验知识,并且滤波时会造成部分有效信号丢失。针对这一问题,本文提出一种将自适应噪声完全集合经... 在地震观测中,地震数据中普遍包含有噪声信号。由于噪声信号的干扰,地震分析的效率会受到不同程度的影响。传统的去噪方法通常需要噪声的先验知识,并且滤波时会造成部分有效信号丢失。针对这一问题,本文提出一种将自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法与Hurst指数相结合的地震数据去噪方法。首先通过CEEMDAN方法将信号分解为一系列本征模函数(IMF),然后利用Hurst指数对滤波后的IMF分量进行识别,最后对地震数据IMF分量进行重构,从而实现数据去噪。与传统方法的去噪效果对比表明,本文方法可将低信噪比波形的去噪效果提高32%,将高信噪比波形的去噪效果提高6倍。同时对地磁数据的去噪结果表明,本文方法能够较完整地将地铁噪声从地磁信号波形中滤除。 展开更多
关键词 地震数据去噪 地磁数据去噪 自适应噪声完全集合经验模态分解 HURST指数
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基于完全自适应噪声集合经验模态分解与小波变换相结合的GPS/BDS-3多路径误差削弱研究
8
作者 童润发 《现代信息科技》 2022年第15期45-47,51,共4页
多路径误差是GNSS短基线相对定位过程中主要的误差源,已经影响定位的精度。针对经验模态分解(EMD)存在断点效应和模态混叠问题,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波变换(WT)的提取GNSS多路径的方法。通过两天的... 多路径误差是GNSS短基线相对定位过程中主要的误差源,已经影响定位的精度。针对经验模态分解(EMD)存在断点效应和模态混叠问题,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波变换(WT)的提取GNSS多路径的方法。通过两天的GPS/BDS-3的实测数据处理分析,实验结果表明,采用CEEMDAN-WT提取多路径相关系数高于小波分析、经验模态分解(EMD),实时削弱多路径误差中使用CEEMDAN-WT比其他两者方法效果更好。 展开更多
关键词 GPS BDS-3 完全自适应噪声集合经验模态分解 恒星日滤波
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改进的噪声总体集合经验模式分解方法在轴承故障诊断中的应用 被引量：5
9
作者 阮荣刚 李友荣 +1 位作者 易灿灿 肖涵 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第1期153-157,共5页
在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improv... 在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)轴承故障诊断方法。通过对比分析仿真信号和实测信号可以得知:ICEEMDAN方法可以改善信号重构质量,具有良好的自适应性,能够提高故障信号的信噪比,从而可以有效地识别并提取有用的故障特征信息。 展开更多
关键词 自适应噪声总体集合经验模式分解 本征模态函数 故障诊断 特征提取
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集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法 被引量：38
10
作者 刘友波 吴浩 +3 位作者 刘挺坚 杨智宇 刘俊勇 李秋航 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第24期57-64,共8页
随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先,通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若... 随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先,通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若干个频率、幅值不一的本征模态函数(IMF)。然后,配合机器学习智能算法,使用DBN逐一对各个IMF分量进行特征提取和时序预测。最后,将多个目标预测结果累加得到最终用户侧短期净负荷预测结果。采用某地区实际数据进行算例分析,验证了所提CEEMDAN-DBN独立预测模型与直接预测相比,能够辨识各频率负荷分量特性,提高分布式能源与负荷耦合性增强背景下的负荷预测精度。 展开更多
关键词 净负荷预测 自适应噪声的完全集成经验模态分解 深度信念网络 时序预测
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基于Transformer和ARMA双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测
11
作者 钟子威 祝令凯 +3 位作者 郭俊山 郑威 巩志强 商攀峰 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期191-195,共5页
为更精准地预测抽水蓄能机组劣化趋势,提出了一种基于Transformer和自回归滑动平均(ARMA)双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测方法。该方法先利用完全自适应噪声集成经验模态分解对CatBoost模型构建的劣化序列进行分解,再根... 为更精准地预测抽水蓄能机组劣化趋势,提出了一种基于Transformer和自回归滑动平均(ARMA)双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测方法。该方法先利用完全自适应噪声集成经验模态分解对CatBoost模型构建的劣化序列进行分解,再根据分解所得分量的不同时间尺度特性,利用Transformer模型对非线性分量进行预测,利用ARMA模型对线性分量进行预测,最后将预测值叠加得到最终预测结果。利用某抽水蓄能机组监测数据进行试验,结果表明,所提方法具有较好的预测性能,能够有效提高抽水蓄能机组劣化趋势预测准确性。 展开更多
关键词 劣化趋势预测 完全自适应噪声集成经验模态分解 TRANSFORMER 自回归滑动平均
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基于HOSVD局部重组的利噪抑噪经验模式分解及应用
12
作者 袁静 罗亮洁 +2 位作者 翁艺航 宋志天 许冲 《上海航天（中英文）》 CSCD 2022年第6期51-58,共8页
及时准确地识别航天机构萌生和发展的损伤故障特征信息,可为机构故障诊断评估、科学任务调整以及未来在轨维修提供科学决策依据。集成噪声重构经验模式分解(ENEMD)及其衍生方法都是基于噪声利用机制以原信号中估计噪声改善模式混淆并实... 及时准确地识别航天机构萌生和发展的损伤故障特征信息,可为机构故障诊断评估、科学任务调整以及未来在轨维修提供科学决策依据。集成噪声重构经验模式分解(ENEMD)及其衍生方法都是基于噪声利用机制以原信号中估计噪声改善模式混淆并实现信号降噪。然而,该方法中奇异值拐点难以获取、阈值处理中噪声不连续等带来的噪声估计偏差,将降低微弱特征提取准确性。为此,提出一种基于高阶奇异值分解(HOSVD)局部重组的噪声估计技术。研究基于滑动窗截断和Hankel矩阵相结合的张量构建,然后将奇异值曲率谱上的最大峰值点作为合理奇异阶,最后根据选取的奇异阶重构张量分解模型得到所需的估计噪声分量。在此基础上,将HOSVD局部重组引入ENEMD方法中,提出利噪抑噪经验模式分解方法。该方法可进一步提高微弱噪声估计精确度,实现对航天机构损伤微弱特征的增强提取。仿真分析和某航天轴承试验案例验证了该方法在损伤微弱特征提取和识别上具有实用性与有效性。 展开更多
关键词 集成噪声重构经验模式分解(ENEMD) 张量 高阶奇异值分解(HOSVD) 噪声估计 航天故障诊断
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基于多尺度分解集成组合模型的碳价格预测研究 被引量：6
13
作者 王喜平 于一丁 《分布式能源》 2022年第1期1-11,共11页
准确预测碳价格不仅有助于投资者及监管部门的科学决策,而且有助于碳金融市场的健康发展。考虑碳价格预测的复杂性,基于“分解-重构-预测-集成”的建模原则,构建了多尺度碳价格集成组合预测模型。首先,采用改进型自适应白噪声完备集成... 准确预测碳价格不仅有助于投资者及监管部门的科学决策,而且有助于碳金融市场的健康发展。考虑碳价格预测的复杂性,基于“分解-重构-预测-集成”的建模原则,构建了多尺度碳价格集成组合预测模型。首先,采用改进型自适应白噪声完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)算法对碳价原始序列进行分解,并以综合贡献度指数(comprehensive contribution index,CCI)对分量进行重构,得到短期、长期和趋势分量;然后,采用门限广义自回归条件异方差(threshold generalized auto-regressive conditional heteroscedasticity,TGARCH)模型预测短期分量,以布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法优化超参数的长短期记忆(long-short term memory,LSTM)神经网络预测长期和趋势分量;在此基础上,采用非线性集成算法对各分量预测结果进行集成,得到最终的碳价预测结果。以湖北碳市场为样本数据进行实证分析,结果表明所构建的预测模型性能最优,预测结果更准确,可为监管部门和企业决策提供有效信息。 展开更多
关键词 碳价格预测 长短期记忆(LSTM)模型 门限广义自回归条件异方差(TGARCH)模型 改进型自适应白噪声完备集成经验模态(ICEEMDAN)分解 超参数优化
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基于密度聚类模态分解的卷积神经网络和长短期记忆网络短期风电功率预测 被引量：1
14
作者 崔明勇 董文韬 卢志刚 《现代电力》 北大核心 2024年第4期631-641,共11页
近年来,随着碳达峰和碳中和“双碳”战略目标的提出,风力发电已成为可再生能源发电的关键部分。为提高风电功率短期预测的准确度,提出基于密度聚类与自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition wi... 近年来,随着碳达峰和碳中和“双碳”战略目标的提出,风力发电已成为可再生能源发电的关键部分。为提高风电功率短期预测的准确度,提出基于密度聚类与自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和卷积神经网络与长短期记忆网络结合的短期风电功率预测方法。首先,利用密度聚类将风电功率与天气特征分成不同类别的数据集,通过自适应噪声完备集成经验模态分解算法将不同类别的数据进行频域分解得到子序列分量。以此为基础,将不同的子序列分量与天气特征进行特征选择,输入到卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型。最后,将不同的预测结果进行叠加得到最终的预测结果。整个预测过程通过聚类、分解和特征选择,有效提高了短期风电功率预测的准确度。 展开更多
关键词 风电功率预测 密度聚类 自适应噪声完备集成经验模态分解 卷积神经网络 长短期记忆网络
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数控车床主轴热误差完全自适应经验模态分解与小波阈值变换分离方法
15
作者 陈庚 丁强强 +2 位作者 苏哲 郭世杰 唐术锋 《航空制造技术》 2025年第6期104-114,共11页
数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始... 数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始信号进行分解,将获得的低频模态分量重构后作为EWT算法的输入进行分解,使用离散系数评估EWT算法每次迭代的分解效果。其次,通过对一组仿真信号进行分解,验证该方法的准确性,与ICEEMDAN算法相比,ICEEMDAN-EWT算法的均方根误差(RMSE)降低了5.2%。最后,在CKA6 163A型车床上进行试验,使用五点法辨识热误差,将ICEEMDAN-EWT分离算法与傅里叶变换(FFT)算法进行对比。结果表明,与FFT算法相比,使用ICEEMDAN-EWT算法分离出的5项热变形信号与机床温度的Pearson相关性提高了3.8%,Spearman相关性提高了6.6%,准确度更高。 展开更多
关键词 数控车床 主轴 热误差 完全自适应噪声集合经验模态分解-经验小波变换(ICEEMDAN-EWT) 误差分离
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基于状态划分和集成学习的轴承剩余使用寿命预测模型
16
作者 胡志辉 王绪光 +2 位作者 王贡献 张腾 李帅琦 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第8期1423-1430,共8页
针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定,以及单一寿命预测模型精度比较低的问题,提出了一种基于状态划分和集成学习模型的滚动轴承RUL预测方法。首先,提取了轴承振动信号的特征,利用滑动窗口不断更新3σ准则预警... 针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定,以及单一寿命预测模型精度比较低的问题,提出了一种基于状态划分和集成学习模型的滚动轴承RUL预测方法。首先,提取了轴承振动信号的特征,利用滑动窗口不断更新3σ准则预警范围,结合连续触发机制自适应确定DST;然后,采用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)对退化阶段信号序列进行了自适应分解;最后,构建了集成学习模型,考虑分量的不同特性进行了多步滚动预测,融合预测结果得到了轴承RUL,采用滚动轴承XJTU-SY公开数据集进行了试验验证。研究结果表明:与基于长短时记忆神经网络(LSTM)、反向传播神经网络(BPNN)的预测方法相比,该方法预测结果的平均绝对误差分别降低了11.7%以及5.6%,相对均方根误差分别降低了12.2%以及10.7%,验证了该方法在轴承RUL预测中的有效性和优越性。 展开更多
关键词 滚动轴承剩余使用寿命 退化起始时间 自适应DST状态划分 集成学习模型 退化特征提取 具有自适应噪声的完全集成经验模态分解 长短时记忆神经网络
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基于CEEMDAN与自适应小波阈值的行星减速器振动信号组合降噪方法
17
作者 梅杰 程德成 +1 位作者 周达 陈定方 《起重运输机械》 2024年第23期60-67,共8页
针对行星减速器振动信号易受噪声干扰的问题,文中提出了基于自适应噪声完全集合经验模态分解和自适应小波阈值的组合降噪方法,并通过仿真和实验信号证明该方法的有效性。对振动信号进行自适应噪声完全集合经验模态分解,获得一系列本征... 针对行星减速器振动信号易受噪声干扰的问题,文中提出了基于自适应噪声完全集合经验模态分解和自适应小波阈值的组合降噪方法,并通过仿真和实验信号证明该方法的有效性。对振动信号进行自适应噪声完全集合经验模态分解,获得一系列本征模态函数;计算各本征模态函数的排列熵值,根据排列熵估计不同分量的噪声水平;排除噪声分量,保留有用分量,对含噪分量进行自适应小波阈值去噪,最后将去噪分量和有用分量进行重构得到降噪信号。 展开更多
关键词 行星减速器 自适应噪声完全集合经验模态分解 小波阈值降噪 排列熵 方法
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基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测 被引量：5
18
作者 刘慧鑫 沈晓东 +3 位作者 魏泽涛 刘友波 刘俊勇 白元宝 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1272-1285,I0003,共15页
随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在... 随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在工程应用中可信度偏低。针对上述问题,该文提出一种考虑校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测框架。内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)的择优预测,首先分解原始电价序列,然后应用Lasso估计回归(lassoestimated autoregressive,LEAR)、长期和短期时间序列网络(long-term and short-term time-series networks,LSTNet)、卷积神经网络-长短记忆神经网络(convolutionalneuralnetworks-longshort termmemory,CNN-LSTM)、移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和核极限学习机(kernel extreme learning machines,KELM)模型预测子序列并选择最优预测算法。外层框架为基于贝叶斯模型平均(bayes modelaveraging,BMA)的校准窗口集成预测,针对每个不同校准窗口长度数据集下的预测分配权重并集成得到预测电价。最后,通过可解释方法沙普利加性解释模型(shapley additiveexplanations,SHAP)分析耦合市场特征如何影响预测电价。该文通过北欧电力市场数据集的算例分析证明了所提算法的优越性和校准窗口集成方案的有效性。 展开更多
关键词 校准窗口集成 耦合市场特征 双层预测框架 改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 贝叶斯模型平均(BMA) 沙普利加性解释模型(SHAP)
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基于改进经验模态分解和支持向量机的短期风速组合预测 被引量：8
19
作者 韩世浩 孙树敏 +4 位作者 程艳 王士柏 吕志超 赵志澎 邵泰衡 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第36期172-178,共7页
为更精确地进行风速预测,提出一种利用带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法和蝙蝠算法(bat algorithm,BA)优化支持向量机(support vector machine,S... 为更精确地进行风速预测,提出一种利用带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法和蝙蝠算法(bat algorithm,BA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的组合短期风速预测方法。首先用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解,得到一系列不同频率的子序列;其次,使用BA-SVM组合模型预测对分解后的各个子序列分别进行预测;最后,将各子序列的预测结果叠加得到风速预测值。仿真结果表明,该模型提高了预测精度,减小了误差。 展开更多
关键词 风速预测 带自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN) 蝙蝠算法 支持向量机 组合模型
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基于二次模态分解的LSTM短期电力负荷预测 被引量：6
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作者 张淑娴 江文韬 +3 位作者 陈玉花 杨晓东 金丰 白莉 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第7期2759-2766,共8页
为进一步提高短期电力负荷的预测精度,需要更深层次发掘负荷数据中隐藏的非线性关系。提出一种基于信号分解技术的二次模态分解的长短期记忆神经网络(long short-term memory network, LSTM)用于电力负荷的短期预测。所提算法先对原始... 为进一步提高短期电力负荷的预测精度,需要更深层次发掘负荷数据中隐藏的非线性关系。提出一种基于信号分解技术的二次模态分解的长短期记忆神经网络(long short-term memory network, LSTM)用于电力负荷的短期预测。所提算法先对原始负荷序列进行自适应噪声的完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN),再将CEEMDAN分解后分量中的强非平稳分量进行变分模态分解(variational mode decomposition, VMD),同时用中心频率法对VMD分解个数进行优化,然后将两次分解后得到的负荷子序列送入LSTM中进行预测,并将所得分量预测结果进行叠加。结果表明,本文所提方法对短期电力负荷预测结果精度和模型性能都有较大提升。 展开更多
关键词 短期负荷预测 二次模态分解 自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN) 变分模态分解(VMD) 长短期记忆网络(LSTM)
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