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CEEMD小波包多阈值联合消噪后和变换时窗PAI⁃K/S⁃AIC微震初至波拾取方法研究
1
作者 胡刚 张楚旋 +3 位作者 李夕兵 黄德龙 董陇军 蒲成志 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第3期542-553,共12页
重点分析研究了不同时窗长度对固定时窗PAI‑K/S拾取法拾取结果的影响及规律,提出了变换时窗在高阶统计量拾取法中的应用,进而采用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间。基于国内用沙坝矿的现场监测数据,首先采用CEEMD小波包多阈值联... 重点分析研究了不同时窗长度对固定时窗PAI‑K/S拾取法拾取结果的影响及规律,提出了变换时窗在高阶统计量拾取法中的应用,进而采用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间。基于国内用沙坝矿的现场监测数据,首先采用CEEMD小波包多阈值联合消噪法对微震数据进行消噪。对消噪后的微震信号,使用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取P波初至时间并与其他拾取方法进行横向对比分析。使用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间,避免人为选取STA/LTA阈值和时窗长度对拾取结果的影响,同时也解决了阈值和时窗的选取适用性较差的问题。变换时窗PAI‑K‑AIC联合法对消噪的微震信号拾取误差(≤20 ms)的事件数占90.95%(PAI‑S‑AIC为93%)。研究结果表明变换时窗PAI‑K/S‑AIC方法具有高效性、拾取精度高、适用范围广的特点。 展开更多
关键词 微震信号消噪 P波拾取 互补经验模态分解ceemd 小波包多阈值 最小信息量准则 高阶统计量法PAI‑K/S
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基于CEEMD-SE-PSR-BP的短期风速预测
2
作者 高晟扬 李法社 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期415-422,共8页
为提升预测的准确度,提出一种互补集合经验模态分解(CEEMD)、样本熵(SE)、相空间重构(PSR)以及神经网络(BP)的短期风速预测新模型。首先运用CEEMD技术对风速时间序列进行拆解,化繁为简,分离出多个子序列。随后,计算每个子序列的SE,从SE... 为提升预测的准确度,提出一种互补集合经验模态分解(CEEMD)、样本熵(SE)、相空间重构(PSR)以及神经网络(BP)的短期风速预测新模型。首先运用CEEMD技术对风速时间序列进行拆解,化繁为简,分离出多个子序列。随后,计算每个子序列的SE,从SE的特征中重组风速序列。继而,将各子序列的预测结果进行相空间重构,获取神经网络预测的输入输出样本。最后运用神经网络预测每个样本,并将所有预测结果累加。此外,还对风电场的实际运行数据进行试验,并将模型的预测结果与其他预测方法进行对比,实验结果显示出此模型在提高风速预测精度方面的显著优势。 展开更多
关键词 风速预测 样本熵 互补集合经验模态分解 相空间重构 神经网络 时间序列
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基于CEEMDAN-LSTM的管道输送稀饲料浓度研究
3
作者 于慧泽 刘玉健 +1 位作者 刘涛 许少鹏 《饲料工业》 北大核心 2025年第10期8-18,共11页
为解决管道输送稀饲料过程中稀饲料浓度难以检测的问题,提出一种基于完全自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与长短期记忆神经网络(LSTM)相组合的分类预测方法。该方法先通过CEEMDAN分解算法,将采集到的声音信号和振动信号分解为... 为解决管道输送稀饲料过程中稀饲料浓度难以检测的问题,提出一种基于完全自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与长短期记忆神经网络(LSTM)相组合的分类预测方法。该方法先通过CEEMDAN分解算法,将采集到的声音信号和振动信号分解为多层具有不同特征的子序列分量本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后分别建立LSTM网络模型进行单步预测,最后通过叠加预测结果得出管道输送稀饲料浓度最终预测值。结果表明:CEEMDAN分解算法优于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)算法,可克服EMD模态混叠现象和EEMD带来的冗余噪声影响。CEEMDAN-LSTM模型分类预测振动信号的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)指标为0.001、均方根误差(root mean square error,RMSE)指标为0.001,分类预测声音信号的MAE指标为0.036、RMSE指标为0.044。相较神经网络(back propagation,BP)、长短期记忆网络、支持向量回归(support vector machines,SVM)等分类预测模型具有更高的准确性。该方法可在管道输送稀饲料时精确预测其浓度提供理论依据,具有一定的实际应用意义。 展开更多
关键词 管道输送 浓度 完全自适应噪声完备集合经验模态分解(ceemdAN) 长短期记忆神经网络(LSTM) 分类预测
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基于CEEMDAN与小波阈值自适应协同滤波的干气密封声发射信号降噪方法
4
作者 刘晓金 《流体机械》 北大核心 2025年第5期110-118,共9页
针对干气密封声发射信号易受背景噪声干扰的特点,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与小波阈值自适应协同滤波的干气密封声发射信号降噪方法。采用CEEMDAN对干气密封声发射信号进行分解,得到一系列本征模态函数(IMF)分... 针对干气密封声发射信号易受背景噪声干扰的特点,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与小波阈值自适应协同滤波的干气密封声发射信号降噪方法。采用CEEMDAN对干气密封声发射信号进行分解,得到一系列本征模态函数(IMF)分量;根据含噪声较高的IMF分量关联性较弱的特点,通过构建自相关衰减指标,实现对含噪IMF分量的自动筛选;使用小波阈值去噪处理含噪分量,并与剩余分量重构,得到降噪后的信号。使用仿真信号和试验采集真实干气密封声发射信号进行验证,结果表明,与常规小波阈值降噪方法相比,信噪比(RSN)平均提升4.91 dB,均方根误差(ERMS)平均降低44%;与未使用自相关衰减指标筛选IMF分量的方法相比,RSN平均提升了0.45 dB,ERMS平均降低了4.8%;实采干气密封声发射信号降噪后频谱的峰值特征频率更为清晰,去除背景噪声效果显著。研究可为干气密封故障预测与健康管理技术提供支撑。 展开更多
关键词 干气密封 声发射信号降噪 自适应噪声完备经验模态分解 小波阈值降噪 自适应协同滤波
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强噪声背景下基于CEEMDAN与BRECAN的船舶电机故障诊断
5
作者 朱仁杰 宋恩哲 +1 位作者 姚崇 柯赟 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期20-29,共10页
[目的]针对船舶航行中机舱背景噪声导致故障诊断方法在实际使用时精度差的问题,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN)的船舶电机故障诊断方法。[方法]首先,通过CEEMDAN将含噪声电... [目的]针对船舶航行中机舱背景噪声导致故障诊断方法在实际使用时精度差的问题,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN)的船舶电机故障诊断方法。[方法]首先,通过CEEMDAN将含噪声电机故障信号分解为多个本征模态函数(IMF)分量,并基于去趋势波动分析(DFA)划分IMF中噪声和信息的主导信号,对于噪声主导信号使用经验小波变化(EWT)予以降噪;然后,构建BRECAN网络,基于变分贝叶斯理论,使用网络参数代替传统网络点估计的训练方式,使用参数建模,拟合噪声对模型训练的干扰,并通过残差高效通道注意力(RECA)模块引导网络提取故障差异特征;最后,通过电机故障模拟实验台,验证所提方法的有效性。[结果]结果表明,所提方法在强噪声下能够实现船舶电机故障的精确诊断,在信噪比为-12dB的条件下仍能保持90%以上的诊断精度。[结论]研究成果可为强噪声下船舶电机故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 电动机 故障分析 故障诊断 人工智能 完全集合经验模态分解(ceemdAN) 贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN)
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基于CEEMD-SE的CNN&LSTM-GRU短期风电功率预测 被引量：9
6
作者 杨国华 祁鑫 +4 位作者 贾睿 刘一峰 蒙飞 马鑫 邢潇文 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第2期55-61,共7页
为进一步提升短期风电功率的预测精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解-样本熵(complementary ensemble empirical mode decomposition-sample entropy,CEEMD-SE)的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆-门... 为进一步提升短期风电功率的预测精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解-样本熵(complementary ensemble empirical mode decomposition-sample entropy,CEEMD-SE)的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆-门控循环单元(longshorttermmemory-gatedrecurrentunit,LSTM-GRU)的短期风电功率预测模型。首先,利用互补集合经验模态分解将原始风电功率序列分解为若干本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量和一个残差(residual,RES)分量,利用样本熵算法将相近的分量进行重构;其次,搭建卷积神经网络和长短期记忆网络的并行网络结构,提取数据的局部特征和时序特征,并将特征融合后输入门控循环单元网络中进行学习预测;最后,通过算例进行验证,结果表明采用该模型后预测精度得到了有效提升,其均方根误差降低了15.06%、平均绝对误差降低了15.22%、决定系数提高了1.91%。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 互补集合经验模态分解 样本熵 长短期记忆网络 门控循环单元
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基于CEEMD和统计参数的斜拉桥损伤识别方法研究 被引量：1
7
作者 刘杰 丁雪 +2 位作者 刘庆宽 王海龙 卜建清 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第19期326-336,共11页
为解决仅使用互补集成经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)方法的斜拉桥信号分解存在含噪固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量且不能进行损伤定量的问题,提出了一种基于CEEMD与统计参... 为解决仅使用互补集成经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)方法的斜拉桥信号分解存在含噪固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量且不能进行损伤定量的问题,提出了一种基于CEEMD与统计参数方法相结合的斜拉桥损伤识别方法。该方法基于CEEMD方法对斜拉桥动力响应信号进行自适应性分解,确定适用的白噪声幅值标准差并推导CEEMD方法的集成次数,得到各阶IMF分量;采用欧氏距离对分解的IMF分量进行谱系聚类分析以避免模态混叠现象;采用峰度统计参数的有效权重峰度指标方法滤除含噪IMF分量,提取有效IMF分量并重构为有效IMF分量和;利用变异系数统计参数、二阶中心差分法和泰勒展开式推导损伤定位指标,根据四阶统计矩峰度统计参数推导损伤定量指标。用所提方法对某斜拉桥进行损伤识别研究,结果表明:仿真分析的损伤定位识别精度为100%,损伤定量最大误差为1.80%;在高斯白噪声干扰下,损伤定位不受影响,损伤定量最大误差为1.88%;进行实桥的损伤识别,结果表明实桥主梁无损伤。 展开更多
关键词 斜拉桥 损伤识别方法 互补集成经验模态分解(ceemd) 统计参数 损伤定量 噪声干扰
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基于CEEMD-IDWT的受载煤岩微震电压去噪算法 被引量：2
8
作者 李鑫 刘志勇 +4 位作者 杨桢 李昊 周婧 卜婧然 王艺儒 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期124-136,共13页
受载复合煤岩变形破裂过程中产生的微小震动信号包含煤岩内部结构破裂信息,传统设备采集的微震信号存在大量环境噪声而无法直接进行分析。为有效提取受载煤岩变形破裂过程微震信号的变化特征,采用互补集合经验模态分解算法(CEEMD)与改进... 受载复合煤岩变形破裂过程中产生的微小震动信号包含煤岩内部结构破裂信息,传统设备采集的微震信号存在大量环境噪声而无法直接进行分析。为有效提取受载煤岩变形破裂过程微震信号的变化特征,采用互补集合经验模态分解算法(CEEMD)与改进dmey小波(IDWT)算法相融合,提出一种新型CEEMD-IDWT联合去噪算法。该算法首先利用CEEMD算法对原始信号进行分解,然后对分解得到的IMF分量应用IDWT算法进行去噪处理,最终将处理过的分量进行重构得到去噪信号。利用仿真分析和单轴压缩实验对该算法的有效性进行验证,结果表明:CEEMD-IDWT联合算法在仿真分析中,相比传统算法信噪比最大提高204.5%,对于其他改进去噪算法信噪比最少提高11.8%,去噪能力具有明显优势;将该算法嵌入自研微震电压采集设备,在复合煤岩单轴压缩实验中得到的微震电压信号噪噪比仅为0.08975,实际去噪效果明显;经CEEMD-IDWT联合算法去噪之后的微震电压具有明显的变化特征,显著提升了信号去噪效果,有效避免了微震电压信号的失真,可以作为受载煤岩变形破裂微震电压信号去噪处理的理想算法,为煤岩动力灾害的准确预判提供了一种可靠且先进的技术参考。 展开更多
关键词 受载煤岩 微震电压 互补集合经验模态分解 改进dmey小波 去噪算法
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CEEMD-FastICA-CWT联合瞬态响应阶次的电驱总成噪声源识别 被引量：2
9
作者 张威 景国玺 +2 位作者 武一民 杨征睿 高辉 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第4期144-152,共9页
以某增程式电驱动总成为研究对象,提出基于联合算法的噪声分离识别模型。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)联合快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastI... 以某增程式电驱动总成为研究对象,提出基于联合算法的噪声分离识别模型。首先,采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)联合快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)方法提取纯电模式稳态工况下单一通道噪声信号特征,利用复Morlet小波变换及FFT对各分量信号时频特性进行识别。其次,采用阶次分析法和声能叠加法对稳态分量信号对应的各瞬态响应阶次能量进行对比分析,并结合皮尔逊积矩相关系数(Pearson product moment correlation coefficient,PPMCC)相似性识别确定不同噪声激励源贡献度。结果表明:减速齿副啮合噪声对该增程式电驱总成纯电模式运行噪声整体贡献度最大。 展开更多
关键词 电驱动总成 噪声源识别 互补集合经验模态分解 快速独立分量分析 连续小波变换 阶次分析
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CEEMDAN-SE-WT降噪方法在航空发动机燃油流量信号中的应用 被引量：2
10
作者 曲春刚 朱胜翔 冯正兴 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第15期6525-6533,共9页
燃油流量信号是反映发动机状态和计算飞机排放物排放量的重要信号,但飞机飞行过程中传感器采集信号时不可避免地会受到外界环境以及内部因素干扰。提出一种结合样本熵(sample entropy,SE)的完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ens... 燃油流量信号是反映发动机状态和计算飞机排放物排放量的重要信号,但飞机飞行过程中传感器采集信号时不可避免地会受到外界环境以及内部因素干扰。提出一种结合样本熵(sample entropy,SE)的完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与小波变换(wavelet transform,WT)的联合降噪方法。首先使用CEEMDAN对燃油流量信号进行分解得到本征模态分量,利用样本熵筛选含噪分量,并用相关系数与方差贡献率进行复核。对于含噪分量使用小波阈值降噪进行处理。最后将未处理的模态分量和完成降噪的模态分量重构得到最终燃油流量信号。通过与其他方法比较,CEEMDAN-SE-WT方法拥有最高信噪比为85.287,降噪后燃油消耗总量与飞机总重变化最为接近,可以认为该方法较大程度保留了燃油流量信号中的有效特征,为后续计算民机排放物排放总量提供了良好的数据支持。 展开更多
关键词 降噪 燃油流量信号 完全自适应噪声集合经验模态分解 小波阈值降噪 样本熵
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基于CEEMD联合TGSCSO-LSTM算法的变压器油中气体浓度预测方法 被引量：1
11
作者 彭继慎 夏玲云 王燚增 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期407-415,共9页
油中溶解气体浓度的预测可为电力变压器状态评估与早期故障诊断提供重要的数据依据。由此,针对长短期记忆网络(Long short-term memory network,LSTM)预测模型参数选择困难的问题,同时为提高变压器油中溶解气体浓度预测的精度,提出一种... 油中溶解气体浓度的预测可为电力变压器状态评估与早期故障诊断提供重要的数据依据。由此,针对长短期记忆网络(Long short-term memory network,LSTM)预测模型参数选择困难的问题,同时为提高变压器油中溶解气体浓度预测的精度,提出一种基于CEEMD联合TGSCSO-LSTM算法的变压器油中气体浓度预测方法。利用互补集合经验模态分解算法(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)将原始气体浓度序列分解为一系列具有一定频率特征的分量,以提高原始序列的可预测性能;针对各分量分别建立LSTM预测模型,同时利用经Tent映射随机初始化种群与高斯扰动改进的沙丘猫群优化算法(Sand cat swarm optimization,SCSO)对LSTM网络参数进行优化选取,以提高算法的预测精度;最后重构各个分量的预测结果以获取最终的油中溶解气体浓度预测结果。利用某500 kV变压器实际气体浓度数据对所提方法进行对比试验,试验结果表明,所提方法油中溶解气体浓度预测性能优良,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 油中溶解气体 互补集合经验模态分解 沙丘猫群优化算法 长短时记忆神经网络
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CEEMDAN和盲源分离在轴承复合故障诊断中的应用
12
作者 古莹奎 林忠海 刘平 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第3期148-152,共5页
滚动轴承的复合故障信号中往往含有多个特征信息及背景噪声,为更高效实现故障信息的提取,提出一种基于具有自适应白噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)和盲源分离的滚动轴承复合故障特征提取方法。对实验所获取的故障数据进行CEEMDAN... 滚动轴承的复合故障信号中往往含有多个特征信息及背景噪声,为更高效实现故障信息的提取,提出一种基于具有自适应白噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)和盲源分离的滚动轴承复合故障特征提取方法。对实验所获取的故障数据进行CEEMDAN分解,得出一组固有模态函数(IMF),利用加权峭度因子选取其中有效IMF重构信号,再将重构的信号进行BSS分离。对分离出的信号做解调包络分析,从其解调谱中提取故障信号的特征频率。结果证明了此方法可以有效地分离轴承的内外圈故障,使故障特征更易被提取。 展开更多
关键词 滚动轴承 自适应白噪声的完备集成经验模态分解 盲源分离 加权峭度因子 特征提取
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基于CEEMD-BiLSTM-RFR的短期光伏功率预测 被引量：6
13
作者 冯沛儒 江桂芬 +2 位作者 徐加银 叶剑桥 李生虎 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第5期1955-1962,共8页
由于短期光伏预测中气象因素的时间尺度不同,直接分析其对光伏功率的相关性,易忽略时间尺度的影响,进而导致预测模型误差。为提高光伏功率预测精度,构建了预测模型。首先,利用互补集合经验模态分解(complementary empirical mode decomp... 由于短期光伏预测中气象因素的时间尺度不同,直接分析其对光伏功率的相关性,易忽略时间尺度的影响,进而导致预测模型误差。为提高光伏功率预测精度,构建了预测模型。首先,利用互补集合经验模态分解(complementary empirical mode decomposition,CEEMD)将光伏序列进行分解,得到在不同时间尺度上的光伏分量;然后,通过Pearson相关系数分析各光伏分量与空气温度、太阳辐射度、风速、风向和空气湿度的关系,对于强相关分量建立关于气象因素的随机森林回归(random forest regression,RFR)预测模型,弱相关分量直接通过双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory neural network,BiLSTM)进行预测;并将预测求和输出。通过安徽省蚌埠市光伏电站7月实测数据进行验证,实验结果表明,所提预测模型CEEMD-BiLSTM-RFR相比传统预测模型有较好的预测精度。 展开更多
关键词 光伏功率预测 互补集合经验模态分解 相关性分析 BiLSTM 随机森林回归
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改进CEEMDAN结合新型小波变换的激光雷达去噪算法 被引量：4
14
作者 冯帅 曹茹茹 +1 位作者 马愈昭 丁超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4054-4061,共8页
针对激光雷达远距离探测时回波信号背景噪声大问题,将自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis,DFA)和新型小... 针对激光雷达远距离探测时回波信号背景噪声大问题,将自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis,DFA)和新型小波变换相结合,提出一种激光雷达去噪算法。首先,激光雷达回波信号通过CEEMDAN进行分解,获得多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)。其次,引入DFA算法计算各IMF分量与原始回波信号的标度指数,自适应地将IMF分量划分为信息主导分量和噪声主导分量。再次,采用新型小波变换对噪声主导分量进行去噪处理。最后,将信息主导分量和去噪后的噪声主导分量进行信号合并重建。激光雷达仿真信号在-10 dB的去噪结果表明,与改进的CEEMDAN结合小波软硬阈值相比,所提算法的均方根误差分别降低了52.13%和96.49%,信噪比分别提高了3.9323 dB和3.7542 dB。实测信号的去噪结果也表明,所提算法在低信噪比条件下稳健性好且去噪性能更佳。 展开更多
关键词 激光雷达 去噪 自适应噪声完备集合经验模态分解 小波阈值函数
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CEEMD与AO-SVM结合的风机轴承故障诊断 被引量：1
15
作者 孙润发 汤占军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期962-966,共5页
由于风机的运行环境恶劣,当轴承发生故障时,其振动信号往往受到环境噪声的干扰,导致对于振动信号的故障信息提取困难。针对这一问题,本文提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和样本熵(SE)结合的特征提取方法,并将天鹰优化算法(AO... 由于风机的运行环境恶劣,当轴承发生故障时,其振动信号往往受到环境噪声的干扰,导致对于振动信号的故障信息提取困难。针对这一问题,本文提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和样本熵(SE)结合的特征提取方法,并将天鹰优化算法(AO)与支持向量机(SVM)结合进行故障分类,实现对风机轴承的故障诊断。本文采用凯斯西储大学轴承数据进行实验,并采用真实风机轴承数据进行进一步的验证。实验结果表明本文所提出方法具有很高的故障识别准确率。 展开更多
关键词 特征提取 互补集合经验模态分解 样本熵 天鹰优化算法 支持向量机
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基于改进CEEMD和RF的低压串联故障电弧识别方法 被引量：9
16
作者 江永鑫 陈丽安 +1 位作者 郭梦倩 徐子萌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期97-108,共12页
为了解决完整集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)得到的固有模态函数分量数目及其频段不固定,以及故障电弧特征难以准确提取导致故障识别准确率低的不足,引入T检验和方差贡献率形成了一种改进CEEM... 为了解决完整集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)得到的固有模态函数分量数目及其频段不固定,以及故障电弧特征难以准确提取导致故障识别准确率低的不足,引入T检验和方差贡献率形成了一种改进CEEMD方法,进一步提出一种基于改进CEEMD和随机森林(random forest,RF)的串联故障电弧识别方法。首先,依托串联电弧故障试验平台,采集不同负载的电流信号。然后,采用改进CEEMD对信号进行分析并提取故障特征量,以TreeBagger函数进行特征降维,形成特征向量样本集。最后,结合RF构建故障电弧诊断模型,对样本集进行分类识别。结果表明:改进CEEMD能有效地提取不同负载电流的故障特征,所提故障电弧识别方法的识别准确率达到97.50%。通过进行不同特征提取方法和不同分类模型对诊断结果影响的消融实验,进一步证明了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 故障识别 串联故障电弧 改进ceemd T检验 方差贡献率 随机森林
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PCA优化CEEMD的DSQ水管倾斜仪信号随机噪声压制方法
17
作者 郭晓菲 欧同庚 刘天龙 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第9期978-984,共7页
提出一种基于主成分分析(PCA)优化完备集合经验模态分解(CEEMD)的DSQ水管倾斜仪信号随机噪声压制方法CEEMD-PCA。该方法融合了相关系数、分布熵、MSE、R^(2)、SSE、RMSE、MAE、MAPE等8个IMF分量质量评价指标,借助PCA实施指标值矩阵的降... 提出一种基于主成分分析(PCA)优化完备集合经验模态分解(CEEMD)的DSQ水管倾斜仪信号随机噪声压制方法CEEMD-PCA。该方法融合了相关系数、分布熵、MSE、R^(2)、SSE、RMSE、MAE、MAPE等8个IMF分量质量评价指标,借助PCA实施指标值矩阵的降维压缩,将其转化为一个能代表全部不同类型指标特点的新参数,并构建IMF分量质量综合评价函数,根据分数排名结果完成原始含噪信号的线性重构。仿真信号和实测信号去噪实验结果皆表明,CEEMD-PCA模型优于卡尔曼滤波、70阶低通FIR滤波等经典模型,能提高原始信号的信噪比,精准完成信号重构,更好地保留有效成分。 展开更多
关键词 DSQ水管倾斜仪 随机噪声压制 完备集合经验模态分解 主成分分析 特征融合
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基于CEEMD的云贵高原降水序列周期性特征分析
18
作者 郝海宁 王新鹏 +1 位作者 袁荣才 赵庆志 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第36期15362-15374,共13页
对云贵高原的降水量序列进行多尺度分析,可为喀斯特地区流域的综合治理、水资源的合理利用及地区的可持续发展提供保证。利用互补集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合快速傅里叶变换分析(f... 对云贵高原的降水量序列进行多尺度分析,可为喀斯特地区流域的综合治理、水资源的合理利用及地区的可持续发展提供保证。利用互补集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合快速傅里叶变换分析(fast Fourier transform,FFT)的特征提取方法。选取云贵高原60个站点20年、时间间隔为12 h的降水量观测数据进行周期识别。结果表明:CEEMD算法能够有效提取序列中的月、半周年、周年等特征分量,结合各气象站点位置,发现地理位置上临近站点的周期变化趋势数相似。与云贵高原的柯本-盖革气候分类指数图相对比,符合地区的气候特征,证明该分解方法可有效应用于气候统计;探讨在不同周期性特征影响下,实际降水序列如何响应于各种气候驱动因素,利用自相关函数(autocorrelation function,ACF)分析降水序列与准两年振荡(quasi biennial oscillation,QBO)、Nino3.4指数、热带气旋之间的时滞和相关性。发现区域的降水序列受厄尔尼诺南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)以及准两年期振荡的影响。区域48.3%站点固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)呈现双峰年周期,使用极端降水事件与热带气旋降水事件对比,发现云贵高原降水序列双峰值周期的产生受热带气旋影响。 展开更多
关键词 降水量序列 周期性特征 互补集合经验模态分解(ceemd)算法 热带气旋
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一种适用于风储微电网的混合储能系统的功率分配策略 被引量：2
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作者 李艳波 杨凯 +3 位作者 陈俊硕 姚博彬 刘维宇 武奇生 《电测与仪表》 北大核心 2025年第2期43-50,共8页
混合储能系统是微电网的重要组成部分之一,研究其功率分配策略对电池的保护具有重要意义。在由超级电容-蓄电池组成的混合储能系统的基础上,提出互补集合经验模态分解的方法来平抑风力发电不稳定性而引起的功率波动。针对风力发电的波... 混合储能系统是微电网的重要组成部分之一,研究其功率分配策略对电池的保护具有重要意义。在由超级电容-蓄电池组成的混合储能系统的基础上,提出互补集合经验模态分解的方法来平抑风力发电不稳定性而引起的功率波动。针对风力发电的波动性及不确定性,互补集合经验模态分解法能够把风电原始能量信号分解为固有模态分量和余量,通过能量熵理论求出功率一次分配分界点,即初始功率分配;提出利用模糊控制对混合储能系统的荷电状态进行优化约束,自适应调整并修正混合储能系统功率分配指令。利用MATLAB程序及Simulink仿真模型并结合算例分析,结果说明了提出的策略可以使蓄电池SOC波动不超过8%,超级电容SOC波动不超过10%,有效提高了整个系统的工作效率和使用寿命。 展开更多
关键词 互补集合经验模态分解法 模糊控制 荷电状态 能量熵
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基于泊松噪声和优化极限学习机的多因素混合学习方法及应用
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作者 蒋锋 路畅 王辉 《统计与决策》 北大核心 2025年第1期52-57,共6页
针对风电功率数据高波动性和间歇性的特点,文章提出了一种基于泊松噪声的互补集合经验模态分解(CEEMDPN)和改进的蛇优化算法(MSO)优化极限学习机的多因素混合学习方法。首先,利用CEEMDPN将风电功率序列分解为子序列;然后,引入曲线自适... 针对风电功率数据高波动性和间歇性的特点,文章提出了一种基于泊松噪声的互补集合经验模态分解(CEEMDPN)和改进的蛇优化算法(MSO)优化极限学习机的多因素混合学习方法。首先,利用CEEMDPN将风电功率序列分解为子序列;然后,引入曲线自适应调整参数改进蛇优化算法;最后,运用MSO优化的极限学习机(ELM)对每个子序列进行预测并集成。为了验证CEEMDPN-MSO-ELM模型的有效性,采用龙源电力集团的风电功率数据进行超短期预测,实证结果表明,CEEMDPN算法能够加强风电功率序列的主频率部分并提高分解精度,MSO算法能够很好地平衡算法的寻优速度与收敛精度,从而有效提升ELM模型的预测性能,所提模型的预测精度和稳健性均优于其他对比模型。 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 互补集合经验模态分解 蛇优化算法 极限学习机
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