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Multi-scale and multi-fractal analysis of pressure fluctuation in slurry bubble column bed reactor 被引量:1
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作者 王兴军 胡立舜 +3 位作者 沈军杰 余志楠 王辅臣 于遵宏 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2007年第5期696-700,共5页
The Daubechies second order wavelet was applied to decompose pressure fluctuation signals with the gas flux varying from 0.18 to 0.90 m3/h and the solid mass fraction from 0 to 20% and scales 1?9 detail signals and th... The Daubechies second order wavelet was applied to decompose pressure fluctuation signals with the gas flux varying from 0.18 to 0.90 m3/h and the solid mass fraction from 0 to 20% and scales 1?9 detail signals and the 9th scale approximation signals. The pressure signals were studied by multi-scale and R/S analysis method. Hurst analysis method was applied to analyze multi-fractal characteristics of different scale signals. The results show that the characteristics of mono-fractal under scale 1 and scale 2, and bi-fractal under scale 3?9 are effective in deducing the hydrodynamics in slurry bubbling flow system. The measured pressure signals are decomposed to micro-scale signals, meso-scale signals and macro-scale signals. Micro-scale and macro-scale signals are of mono-fractal characteristics, and meso-scale signals are of bi-fractal characteristics. By analyzing energy distribution of different scale signals,it is shown that pressure fluctuations mainly reflects meso-scale interaction between the particles and the bubble. 展开更多
关键词 pressure fluctuation R/S analysis MULTI-SCALE multi-fractal bubble column bed reactor
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基于CEEMDAN与自适应双阈值小波分析的心音去噪
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作者 卢官明 唐瑭 +2 位作者 戚继荣 王洋 赵宇航 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期36-47,共12页
针对现有基于经验模态分解的心音去噪算法在进行模态分解后存在心脏杂音与噪声模态混叠的问题,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与自适应... 针对现有基于经验模态分解的心音去噪算法在进行模态分解后存在心脏杂音与噪声模态混叠的问题,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与自适应双阈值小波分析的心音去噪算法。首先,通过CEEMDAN方法,将含噪心音信号分解为不同时间尺度上的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;然后,采用去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)方法将不同的IMF分量判定为含噪的心脏杂音IMF分量或心音IMF分量;接着,利用小波分析技术,滤除含噪心脏杂音IMF分量中的噪声,保留含有病理特征的心脏杂音;最后,将保留下来的心脏杂音与心音IMF分量进行重构,得到去噪后的心音信号。在Khan数据集上的实验结果表明,在不同噪声强度下,所提出的心音去噪算法均能明显提高心音信号的信噪比,降低均方根误差,优于其他现有方法。对临床采集的新生儿心音信号进行去噪的实验结果表明,所提算法具有良好的抑制噪声能力,并保留了含有病理特征的心脏杂音。 展开更多
关键词 心音去噪 自适应噪声完全集合经验模态分解 去趋势波动分析 小波分析 心脏杂音
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基于声发射信号多重分形特征的榉木损伤断裂过程
3
作者 赵家龙 李明 +5 位作者 方赛银 张鑫 沈志辉 陈楚敏 杨龙飞 朱代根 《森林工程》 北大核心 2025年第4期788-799,共12页
针对木材损伤断裂过程发出的声发射(acoustic emission,AE)信号,采用多重分形去趋势波动分析方法(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)提取AE信号的特征参数,进而研究木材微观和宏观破坏行为的分形特征。首先,采集榉... 针对木材损伤断裂过程发出的声发射(acoustic emission,AE)信号,采用多重分形去趋势波动分析方法(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)提取AE信号的特征参数,进而研究木材微观和宏观破坏行为的分形特征。首先,采集榉木试件三点弯曲试验过程中产生的AE信号。然后,通过滑动时间窗截取AE信号并将其视为一段时间序列,依据MF-DFA方法计算广义Hurst指数、谱宽Δα、奇异指数α_(max)和α_(min),描述AE信号的长程相关性和时变多重分形特征。最后,依据Δα的变化趋势将整个过程分为弹性、弹塑性和塑性3个阶段。结果表明,断裂过程释放的AE信号具有长程相关性,其波动是一个多重分形过程;并且弹性阶段α_(max)出现数值的大幅减小,意味着破坏初期的多源特性;弹塑性阶段α_(max)在小范围内变化表明试件具有一定的刚度;而塑性阶段α_(min)发生突降的时刻则可以预测宏观断裂行为。 展开更多
关键词 木材 声发射 多重分形 去趋势波动分析
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一种新的工业过程振荡数据去噪技术 被引量:2
4
作者 郎煜民 郎恂 +2 位作者 吴建德 刘燕 李鹏 《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期307-318,共12页
振荡现象是工业过程控制回路性能恶化的重要表现,因此有效的振荡监控机制对于保证过程的安全稳定运行至关重要。然而,过程振荡数据中普遍存在随机噪声和外部扰动等因素,导致信噪比较低,严重影响振荡检测与诊断的准确性。为此,提出一种... 振荡现象是工业过程控制回路性能恶化的重要表现,因此有效的振荡监控机制对于保证过程的安全稳定运行至关重要。然而,过程振荡数据中普遍存在随机噪声和外部扰动等因素,导致信噪比较低,严重影响振荡检测与诊断的准确性。为此,提出一种新的工业过程数据去噪技术,结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、去趋势波动分析(DFA)与典型相关分析(CCA)。首先,利用CEEMDAN对信号进行分解,得到一系列固有模态函数(IMFs);接着,通过DFA将IMF分量划分为信息主导和噪声主导两类;然后,对噪声主导的IMF分量应用CCA以去除噪声;最后,将CCA输出的结果与信息主导的IMF分量叠加,得到去噪后的振荡信号。仿真和实际工业振荡数据的实验结果表明,与现有的去噪技术相比,方法在去噪后的信号相对均方根误差最低,相关性最高,展示出卓越的去噪精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 去趋势波动分析 典型相关分析 工业振荡 去噪
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MF-DFA在大坝安全监测序列分析和整体性态识别中的应用 被引量:18
5
作者 胡江 苏怀智 +1 位作者 马福恒 李子阳 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2014年第3期50-55,共6页
为更好地分析监测序列的波动特征进而识别大坝整体性态演变规律,将多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法应用到大坝监测序列分析,并以一混凝土坝垂线监测序列为例,通过单个测点、环境量的长程相关性和多重分形特征分析及3个不同坝段测... 为更好地分析监测序列的波动特征进而识别大坝整体性态演变规律,将多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法应用到大坝监测序列分析,并以一混凝土坝垂线监测序列为例,通过单个测点、环境量的长程相关性和多重分形特征分析及3个不同坝段测点比较,结果表明:坝体变形序列具有较强的多重分形特征,大波动受温度和库水位的周期性变化影响,小波动则受水位的频繁涨落控制;同时,溢流坝段和挡水坝段又因其环境荷载条件和工作机理不同波动特征略有差异;总体看,变形序列受环境量控制,大坝整体性态正常。实例分析结果表明MF-DFA可以从局部和整体两个层面评价大坝的工作性态及其演变规律。 展开更多
关键词 大坝监测 多重分形 消除趋势波动分析 变形 时间序列
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用去趋势涨落分析研究北京气候的长程变化特征 被引量:14
6
作者 郑祚芳 张秀丽 +2 位作者 曹鸿兴 谢庄 潘家华 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期420-424,共5页
无标度性广泛存在于自然界系统包括气候系统中,其特征之一是可观测量存在幂函数关系,它揭示了气候系统的复杂性.为探索气候可预测性的客观基础,运用去趋势涨落分析(DFA)方法对北京1870~2003年平均气温和1725~2003年降水序列进... 无标度性广泛存在于自然界系统包括气候系统中,其特征之一是可观测量存在幂函数关系,它揭示了气候系统的复杂性.为探索气候可预测性的客观基础,运用去趋势涨落分析(DFA)方法对北京1870~2003年平均气温和1725~2003年降水序列进行了分析.结果表明,北京年平均气温和降水量均可划分为多个标度不变区域.在特定的标度域内,它们都表现出正长程相关的性质,为制作年际与年代际气候预测提供了理论基础. 展开更多
关键词 北京 气候变化 无标度性 去趋势涨落分析
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近60a丹东极端温度和降水事件变化特征 被引量:25
7
作者 杜海波 吴正方 +2 位作者 张娜 宗盛伟 孟祥君 《地理科学》 CSCD 北大核心 2013年第4期473-480,共8页
利用丹东1951~2010年逐日温度和降水资料,以多重分形去趋势波动分析法定义极端事件的阈值,分析了该地区极端最高温度、极端最低温度和极端降水的变化特征。结果表明:近60 a丹东极端最低温度事件比极端最高温度和极端降水事件发生次数多... 利用丹东1951~2010年逐日温度和降水资料,以多重分形去趋势波动分析法定义极端事件的阈值,分析了该地区极端最高温度、极端最低温度和极端降水的变化特征。结果表明:近60 a丹东极端最低温度事件比极端最高温度和极端降水事件发生次数多,极端最高温度强度比极端最低温度大,平均超出了1.5℃,而极端降水平均强度为30.3 mm,都在20世纪70年代最小,70年代是转折期;50年代的极端气候事件(温度和降水)最为严重,其次是90年代,70年代的严重度最轻;极端降水频次变化不明显,极端最高温度事件可以由夏季平均最高温度的变化预测,有不显著的增多趋势,而极端最低温度事件可以用冬季平均日较差温度的变化预测,在今后一段时间内有显著减少的趋势。 展开更多
关键词 极端温度 极端降水 多重分形去趋势波动分析
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基于DFA法的江苏省极端降水时空分布特征研究 被引量:21
8
作者 郑腾飞 郭建茂 +2 位作者 尹继福 王琦 吴玮 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期76-83,共8页
为进一步掌握江苏省极端降水的时空分布特征,基于该省1961-2010年均一性较好的逐日降水数据,利用去趋势波动分析法确定了全省13个站点的极端降水阈值,并通过Morlet小波及Mann-Kendall法分析了江苏省极端降水频数的振荡周期及其突变。结... 为进一步掌握江苏省极端降水的时空分布特征,基于该省1961-2010年均一性较好的逐日降水数据,利用去趋势波动分析法确定了全省13个站点的极端降水阈值,并通过Morlet小波及Mann-Kendall法分析了江苏省极端降水频数的振荡周期及其突变。结果表明,江苏省极端降水年频数和夏季极端降水均呈现8~10 a的变化周期,且1998年和2006年分别为其突变增加年,而秋季极端降水主要呈2~3 a与5~7 a的变化周期;极端降水与降水总量的空间分布具有较好的一致性,均呈南部大、北部小的特征。 展开更多
关键词 去趋势波动分析 极端降水 时空分布
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实测海杂波数据空间相关性研究 被引量:18
9
作者 关键 丁昊 +2 位作者 黄勇 王国庆 何友 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期943-953,1062,共12页
针对海杂波背景下目标检测问题的实际需要,从幅度和谱两个层面研究了实测海杂波数据的空间相关性。幅度的空间相关性主要采用相关系数和消除趋势波动分析方法,重点研究了非相参条件下空间相关性随雷达距离分辨率、海况、采样率和积累四... 针对海杂波背景下目标检测问题的实际需要,从幅度和谱两个层面研究了实测海杂波数据的空间相关性。幅度的空间相关性主要采用相关系数和消除趋势波动分析方法,重点研究了非相参条件下空间相关性随雷达距离分辨率、海况、采样率和积累四个因素的变化趋势,相参条件下空间相关系数实部、虚部和模值的特性以及不同海况时的长程空间相关性。谱的空间相关性采用相关系数和互相关系数进行表征,主要对单一频率成分的空间相关性、谱的质心和带宽与海杂波功率水平的互相关特性两个问题进行了研究。通过研究掌握了海杂波空间相关性的一般趋势及部分特性与雷达参数、环境参数间的依赖关系,为进一步理解海表面散射机理、优化目标检测算法以及海杂波仿真提供先验信息和理论指导。 展开更多
关键词 海杂波 空间相关性 相关系数 消除趋势波动分析
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成都市一次重雾霾期间PM_(10)自组织演化的分形特征及DFA分析 被引量:14
10
作者 吴生虎 史凯 +3 位作者 刘春琼 李思川 黄毅 尹慧 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期285-291,共7页
运用计盒维数法和消除趋势波动分析方法,研究了成都市2013年1月8—20日一次重度雾霾期间,草堂寺、金牛坝、三道堰和十里店4个监测站点连续PM10小时平均质量浓度序列的时间演化规律。雾霾期间4个监测站点的PM10质量浓度序列在某一临界质... 运用计盒维数法和消除趋势波动分析方法,研究了成都市2013年1月8—20日一次重度雾霾期间,草堂寺、金牛坝、三道堰和十里店4个监测站点连续PM10小时平均质量浓度序列的时间演化规律。雾霾期间4个监测站点的PM10质量浓度序列在某一临界质量浓度以下均表现出标度不变分形结构和长期持续性非线性特征,且这两种物理特征具有很好的动力学同步性;但一旦超过临界质量浓度,PM10演化的长期持续性特征就会消失,PM10演化的标度不变分形结构也随之消失。进一步根据自组织临界(SOC)理论,探讨了导致此次成都重度雾霾期间PM10污染演化呈现分形结构和长期持续性特征的内在动力学机制,并将雾霾天气大气污染系统的动态特征与自组织临界性的判断标准进行了对比分析。结果表明,大气PM10污染演化具有自组织临界性复杂系统的基本特征,此次成都重度雾霾期间PM10在临界质量浓度以下的波动演化主要受系统自组织内禀动力机制主导控制。在该机制的影响下,即使在雾霾期间,污染源排放相对平稳,城市大气系统也相对稳定,但PM10污染演化仍会出现非线性波动,从而导致极高PM10质量浓度的涌现。这一特征可能是由SOC特有的内禀敏感性和不可预测性决定的,也正是由于SOC系统的稳定性使得此次成都重度雾霾污染持续时间很长。 展开更多
关键词 环境学 雾霾 消除趋势波动分析 分形 自组织临界 成都市
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标度无关性计算及其在股市波动中的应用 被引量:9
11
作者 黄小原 庄新田 张泉 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期335-338,共4页
标度无关性是广泛存在于自然界系统甚至于经济金融系统可观测量的幂函数关系 ,它揭示了股票市场波动的金融复杂性·在分析股市波动标度无关性及其非趋势波动分析DFA算法基础上进行了应用研究 ,对中国上海、深圳两地股市和东大阿派... 标度无关性是广泛存在于自然界系统甚至于经济金融系统可观测量的幂函数关系 ,它揭示了股票市场波动的金融复杂性·在分析股市波动标度无关性及其非趋势波动分析DFA算法基础上进行了应用研究 ,对中国上海、深圳两地股市和东大阿派股价指数进行了标度无关性分析 ,实际计算了这些股指DNA游走位移、均方值和标度无关性指数 。 展开更多
关键词 金融复杂性 股市波动 标度无关性 DNA 非趋势波动分析 股指持久性
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成都市典型灰霾消散前后PM_(2.5)演化的长期持续性特征 被引量:7
12
作者 吴生虎 史凯 +3 位作者 刘春琼 李思川 黄毅 尹慧 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期9-14,20,共7页
运用消除趋势波动分析方法,对比分析了成都市2013年2月1-14日一次重度灰霾消散前后(其中,2013年2月1-7日为重度灰霾时段,2月8-14日为灰霾消散时段)8个监测站点(十里店、人民公园、梁家巷、金泉两河、三瓦窑、草堂寺、灵岩寺、沙河铺)大... 运用消除趋势波动分析方法,对比分析了成都市2013年2月1-14日一次重度灰霾消散前后(其中,2013年2月1-7日为重度灰霾时段,2月8-14日为灰霾消散时段)8个监测站点(十里店、人民公园、梁家巷、金泉两河、三瓦窑、草堂寺、灵岩寺、沙河铺)大气PM2.5时空演化的长期持续性特征。研究显示,灰霾时段和灰霾消散时段PM2.5浓度演化均呈现出很强的长期持续性非线性特征。统计分析表明,在时空尺度上,灰霾时段和灰霾消散时段PM2.5浓度具有显著性差异,但定量表征PM2.5演化动力学特征的DFA指数却变化不大。进一步结合成都市气象资料分析认为,长期持续性是控制此次成都重度灰霾消散前后大气PM2.5浓度时空演化的内在动力学机制之一,也正是在该机制的主导控制下使得此次灰霾持续时间较长。该研究有助于进一步加深对灰霾期间PM2.5演化动力学过程的认识。 展开更多
关键词 灰霾 PM2.5 长期持续性 消除趋势波动分析 成都市
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滑动去趋势波动分析在电能质量暂态扰动检测中的应用 被引量:6
13
作者 张淑清 翟欣沛 +2 位作者 刘永富 唐佰文 赵玉春 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期52-57,共6页
针对电能质量暂态扰动信号的不规则性和突变性特点,提出了一种基于滑动去趋势波动分析的电能质量扰动检测新方法。扰动的发生使原信号的相关性特征发生变化,而去趋势波动分析的波动参数对这种变化反应敏感。通过滑动窗构建波动参数曲线... 针对电能质量暂态扰动信号的不规则性和突变性特点,提出了一种基于滑动去趋势波动分析的电能质量扰动检测新方法。扰动的发生使原信号的相关性特征发生变化,而去趋势波动分析的波动参数对这种变化反应敏感。通过滑动窗构建波动参数曲线,不仅能够对扰动时刻进行准确定位,而且可以确定电压暂升、暂降等典型暂态扰动的电压波动幅值。试验结果证明了该方法的有效性,与基于小波变换的检测方法相比,所述方法在抵御噪声干扰方面更具优越性。 展开更多
关键词 电能质量 暂态扰动检测 滑动去趋势波动分析 波动参数
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齿轮振动信号的去趋势波动分析及其在故障分类中的应用 被引量:17
14
作者 肖涵 吕勇 王涛 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期331-336,共6页
针对齿轮振动信号具有非线性和非平稳性的特点,采用去趋势波动分析对振动信号特征进行提取。应用该方法对采自实验台的齿轮振动信号进行分析,获得对数尺度-波动函数图。发现齿轮振动信号在不同时间尺度上具有不同的幂率关系,信号具有双... 针对齿轮振动信号具有非线性和非平稳性的特点,采用去趋势波动分析对振动信号特征进行提取。应用该方法对采自实验台的齿轮振动信号进行分析,获得对数尺度-波动函数图。发现齿轮振动信号在不同时间尺度上具有不同的幂率关系,信号具有双标度性。分析了双标度产生的原因,提出将去趋势波动分析双对数图中小尺度下的尺度指数与截距组成齿轮振动信号的特征向量。应用高斯混合模型对100组不同故障模式的齿轮振动信号进行特征描述,然后采用最大贝叶斯分类器对50组齿轮测试信号进行分类,结果表明:应用该特征提取方法可获得较高的故障识别率。 展开更多
关键词 故障诊断 信号分析 去趋势波动分析 特征提取 高斯混合模型
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灰霾消散前后PM_(10)浓度大幅波动的多重分形分析 被引量:9
15
作者 黄毅 刘春琼 +3 位作者 史凯 谢志辉 吴生虎 尹慧 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期140-146,共7页
该研究采用多重分形消除趋势波动分析法,对成都一次灰霾污染过程中,PM10浓度在灰霾消散前后的多重分形特征进行分析,研究表明灰霾消散前后PM10浓度均具有多重分形特征。进一步运用相位随机替代法与随机重构法,对导致PM10浓度多重分形特... 该研究采用多重分形消除趋势波动分析法,对成都一次灰霾污染过程中,PM10浓度在灰霾消散前后的多重分形特征进行分析,研究表明灰霾消散前后PM10浓度均具有多重分形特征。进一步运用相位随机替代法与随机重构法,对导致PM10浓度多重分形特征的动力原因进行分析。结果表明重度灰霾期间,长期记忆机制在PM10演化中均占据了主导控制作用;灰霾消散期间,虽然降水过程使得PM10多重分形特征的动力来源有所变化,但长期持续机制仍是多重分形特征的主要动力来源。尽管从表观上来看,大气降水过程显著降低了大气PM10浓度,但由于其内在动力机制并未得到本质的破坏,长期记忆机制仍是PM10演化的内在动力机制,从而可能导致未来特定气象条件下出现高浓度PM10污染,形成灰霾,后续监测数据证实了该论断。研究结果对于PM10浓度演化动力特征的研究以及灰霾预测预警机制的建立具有实际的参考意义。 展开更多
关键词 复杂系统 长期持续性 多重分形消除趋势波动分析法 PM10 多重分形
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基于多重分形去趋势波动分析的齿轮箱故障特征提取方法 被引量:42
16
作者 林近山 陈前 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期97-101,共5页
齿轮箱故障信号通常是具有多标度行为的非平稳信号,去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)不能准确揭示隐藏在这类信号中的动力学行为。多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analy-sis,MF-DFA)是... 齿轮箱故障信号通常是具有多标度行为的非平稳信号,去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)不能准确揭示隐藏在这类信号中的动力学行为。多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analy-sis,MF-DFA)是DFA方法的拓展,能够有效地揭示隐藏在多标度非平稳信号中的动力学行为。利用MF-DFA计算齿轮箱故障信号的多重分形奇异谱,而多重分形奇异谱的宽度、最大奇异指数、最小奇异指数和极值点对应的奇异指数都具有明确的物理意义,能够表征齿轮箱故障信号的内在动力学机制,适合作为齿轮箱振动信号的故障特征。提出一种基于MF-DFA的齿轮箱故障特征提取方法,将该方法用于包含正常、轻度磨损、中度磨损和断齿故障齿轮箱的故障诊断,并与DFA方法的结果进行了对比。结果表明,提出的方法对齿轮箱故障状态的变化非常敏感,能够完全分离相近的故障模式,有效地克服了传统DFA方法存在的缺陷,为齿轮箱的故障特征提取提供了一种新方法。 展开更多
关键词 多重分形 去趋势波动分析 齿轮箱 特征提取
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基于改进MF-DFA和SSM-FCM的液压泵退化状态识别方法 被引量:12
17
作者 田再克 李洪儒 +1 位作者 孙健 李宝晨 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1851-1860,共10页
针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)和半监督马氏距离模糊C均值(SSM-FCM)的液压泵退化状态识别方法。该方法首先引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方法在时间序列数... 针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)和半监督马氏距离模糊C均值(SSM-FCM)的液压泵退化状态识别方法。该方法首先引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方法在时间序列数据分割过程中存在的不足,提高MF-DFA方法的计算精度;然后利用改进MF-DFA方法计算液压泵多重分形谱参数,并分析了不同分形谱参数对液压泵退化状态的反映能力,选取奇异指数α_0和广义Hurst指数波动均值Δh(q)作为退化特征量;最后利用半监督马氏距离模糊C均值方法实现了液压泵退化状态识别,并以液压泵实测数据为例验证本文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 液压泵 退化状态识别 去趋势波动分析 模糊C均值
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基于EMD与多重分形去趋势法的轴承智能诊断方法 被引量:9
18
作者 贾峰 武兵 +1 位作者 熊晓燕 熊诗波 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期491-497,共7页
引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的... 引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的多重分形特征向量作为训练集,利用混合遗传算法搜索全局最优的能力优化支持向量机(SVM)模型参数,建立电机滚动轴承的智能诊断模型。最后,通过对电机滚动轴承不同状态的振动信号进行分析。研究结果表明:EMD-MFDFA方法能很好地揭示滚动轴承的振动信号多重分形特性,对滚动轴承正常状态、单一故障与多故障耦合等状态具有很强的辨识能力;所建立的智能诊断模型可以有效地诊断滚动轴承不同的故障状态,能够作为滚动轴承故障在线监测的有效工具。 展开更多
关键词 多重分形 去趋势波分析 经验模态分解 遗传算法 支持向量机
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股市波动的标度无关性算法及应用研究 被引量:10
19
作者 黄小原 庄新田 张泉 《管理科学学报》 CSSCI 2001年第6期55-59,共5页
标度无关性是广泛存在于自然界系统甚至于经济金融系统可观测量的幂函数关系 ,它揭示了股票市场波动的金融复杂性 .在分析股市波动标度无关性及其非趋势波动分析 DFA算法基础上进行了应用研究 ,( i)将 DFA推广为动态递推算法 ;( ii)对... 标度无关性是广泛存在于自然界系统甚至于经济金融系统可观测量的幂函数关系 ,它揭示了股票市场波动的金融复杂性 .在分析股市波动标度无关性及其非趋势波动分析 DFA算法基础上进行了应用研究 ,( i)将 DFA推广为动态递推算法 ;( ii)对国内若干股价指数进行标度指数实际计算 .结果表明 ,递推 DFA算法与 DFA算法、重标极差 R/S分析方法相比具有计算速度快、内存容量小的优点 ,更能适应股市波动分析的实际需要 .国内股市波动的标度无关性分析表明 ,沪深股市具有持久性 ,在重大金融事件的作用下 。 展开更多
关键词 复杂性 股市波动 标度无关性 DNA 非趋势波动分析
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改进的人工神经网络模型在水文序列预测中的应用研究 被引量:15
20
作者 刘星才 许有鹏 唐郑亮 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期85-90,共6页
目前人工神经网络(ANN)技术在水文序列模拟预测中有较多应用.由于径流时间序列往往呈现出复杂的变化过程,直接使用径流序列建立的ANN单变量预测模型大多精度较差而难以满足需要.本文拟从两个方面进行改进,以提高ANN径流量预测模型的精度... 目前人工神经网络(ANN)技术在水文序列模拟预测中有较多应用.由于径流时间序列往往呈现出复杂的变化过程,直接使用径流序列建立的ANN单变量预测模型大多精度较差而难以满足需要.本文拟从两个方面进行改进,以提高ANN径流量预测模型的精度.首先,根据径流序列的变化规律,滤去序列中的季节性变化趋势,并采用局部多项式拟合求残差方法消除局部波动成分后得到新序列作为ANN模型训练样本,结果表明由此训练得到的ANN模型比未作处理的样本训练得到的ANN模型预测精度明显改善.另一方面,通过消除趋势波动分析(DFA)方法检测径流序列的分形特征并估算其标度区间;选取不同数量的训练样本进行训练得到多个ANN模型,确定模型预测精度最高时的训练样本数,并与标度区间比较,结果表明在标度区间内选取训练样本数可明显提高ANN模型预测精度.这对ANN模型训练样本数的选取有指导意义. 展开更多
关键词 人工神经网络 径流预测 标度区间 消除趋势波动分析
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