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基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法
1
作者 岳新博 高旭 +2 位作者 高阳 王海涛 鲁秀娥 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期134-148,共15页
为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)... 为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)算法筛选后,通过改进的小波阈值算法进行去噪,并设计采用多元宇宙优化(MVO)算法对参数进行优化。实际搭建了外差式Φ-OTDR系统,经仿真和实际测试验证文中算法有效性。最后,将设计算法与以往的经验模态分解-皮尔逊相关系数(EMD-PCC)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)及变分模态分解-改进小波阈值(VMD-NWT)去噪方法进行了对比。结果表明,在10.14 km的传感光纤位置上,该方法对于低频10 Hz、中频200 Hz以及高频1 200 Hz的振动事件,其位置信息信噪比分别可达8.88、30.26、11.90 dB,对不同频率段的振动信号均具备有效的去噪能力,且系统定位精度更高。该方法在提高系统信噪比的同时,成功地对振动信号进行了解调,且解调效果比其他三种算法效果更好,为Φ-OTDR系统降噪研究提供了新思路。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射仪 互补集合经验模态分解算法 多尺度排列熵 改进的小波阈值算法 多元宇宙优化算法
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基于互补集合经验模态分解和支持向量回归机的城市轨道交通线路轨距劣化预测 被引量：1
2
作者 贾清天 林海剑 金忠 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期50-55,共6页
[目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),... [目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),对提取数据进行训练,标定预测模型最优参数后进行测试集验证,构建CEEMD-PSO-SVR预测模型。通过上海轨道交通16号线上行轨道区间K12+134—K15+743内的1128组轨检样本数据对预测模型进行了试验。[结果及结论]CEEMD-PSO-SVR预测模型同PSO-SVR模型、ARIMA(自回归移动平均模型)相比,在均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差绝对值等3项性能评价指标上具有优势。 展开更多
关键词 城市轨道交通线路 轨距劣化 互补集合经验模态分解 支持向量回归机
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基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型 被引量：5
3
作者 殷礼胜 刘攀 +3 位作者 孙双晨 吴洋洋 施成 何怡刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4499-4508,共10页
该文针对短时交通流预测过程呈现的非线性、非平稳性及时序相关性特征,为提升预测的精度及收敛速度,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化双向门控循环单元(BiGRU)的组合预测模型。首先,考虑到端点飞... 该文针对短时交通流预测过程呈现的非线性、非平稳性及时序相关性特征,为提升预测的精度及收敛速度,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化双向门控循环单元(BiGRU)的组合预测模型。首先,考虑到端点飞翼问题,通过改进CEEMD算法将交通流量序列分解为体现路网交通趋势性、周期性及随机性的本征模态函数(IMF)分量,有效提取了其中的先验特征;随后,利用BiGRU网络挖掘交通流量序列中的时序相关性特征,为避免局部最优,并提高麻雀搜索算法(SSA)全局搜索及局部开发能力,采用ISSA对BiGRU网络权值参数迭代择优。实验结果表明,该组合预测模型中各组件对提高预测精度均起到正向作用,同时在不同交通流量数据集下的预测性能较对比算法均更优,展现了精准、快速的预测表现以及良好的泛化能力。 展开更多
关键词 短时交通流预测 互补集合经验模态分解 麻雀搜索算法 双向门控循环单元 边界局部特征延拓
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基于改进互补集合经验模态分解的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法 被引量：8
4
作者 孟娟 韩智明 李亚南 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第30期52-61,共10页
针对互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后不易有效区分有用信号和噪声的问题,以及传统小波去噪阈值选取的不足,提出基于改进CEEMD的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法。将地震信号... 针对互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后不易有效区分有用信号和噪声的问题,以及传统小波去噪阈值选取的不足,提出基于改进CEEMD的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法。将地震信号进行CEEMD后,基于互信息熵和互相关系数获取高频含噪本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);对含噪IMF进行多尺度小波分解,将高频小波系数等分为若干区间计算各区间小波熵,在此基础上得到不同尺度的自适应阈值,同时设计了改进阈值函数进行小波阈值去噪。仿真实验中,去噪残差和频谱分析表明,算法能在保留有用信号的同时有效去除随机噪声,实现保幅去噪。实际地震资料处理表明,相比其他去噪算法,算法能有效提高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)1 dB以上,降低均方误差(root mean square error,RMSE),具有良好的去噪能力。 展开更多
关键词 去噪 随机噪声 经验模态分解 互补集合经验模态分解 小波熵 保幅 残差分析
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融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法 被引量：2
5
作者 胡永旭 乔长录 +1 位作者 刘延雪 李旭 《水电能源科学》 北大核心 2024年第10期6-10,共5页
为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)... 为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)。并以玛纳斯河1957~2014年的月径流序列为例,首先,利用ASEEMD对原始月径流序列自适应分解,得到若干子序列;其次,将各子序列分别输入到结合BES算法和网格搜索优化后的ELM模型中预测;最后,累加各子序列预测结果,得到最终月径流预测值。与ELM^(*)、BES-LEM^(*)、BES-ELM、EEMD-BES-ELM(传统“捆绑分解”)模型对比结果表明,ASEEMD-BES-ELM模型的纳什效率系数为0.971、平均绝对误差为5.173m^(3)/s、均方根误差为8.282m^(3)/s、平均绝对百分比误差为16.033%,在符合实际应用中预测精度最高。结果可为干旱区月径流预测研究提供参考。 展开更多
关键词 月径流预测 自适应分解 集合经验模态分解 秃鹰搜索算法 极限学习机 玛纳斯河
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基于集合经验模态分解和人工蜂群算法的工厂化养殖pH值预测 被引量：24
6
作者 徐龙琴 李乾川 +1 位作者 刘双印 李道亮 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期202-209,共8页
针对单一预测模型预测养殖pH值精度低等问题,提出集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和改进人工蜂群算法(improve artificial bee colony,IABC)相结合的南美白对虾工厂化养殖pH值组合预测模型。在建模过程中... 针对单一预测模型预测养殖pH值精度低等问题,提出集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和改进人工蜂群算法(improve artificial bee colony,IABC)相结合的南美白对虾工厂化养殖pH值组合预测模型。在建模过程中,利用EEMD算法对原始pH值时间序列进行多尺度分解,得到一组平稳、互不耦合的子序列;根据各子序列变化特征选择适宜的单项预测方法并建模,通过改进人工蜂群(IABC)算法优化复杂非线性组合预测模型目标函数权重系数,构建了工厂化养殖pH值非线性组合预测模型。利用该模型对广东省湛江市2014年9月8日-2014年9月15日期间工厂化养殖pH值进行预测,结果表明,该预测模型取得了较好的预测效果,与模拟退火优化BP神经网络(simulated Annealing-BP neural network,SA-BPNN)和遗传算法优化最小二乘支持向量回归机(genetic algorithm-least square support vector regression,GA-LSSVR)对比分析,模型评价指标平均绝对百分比误差MAPE、均方根误差、平均绝对误差MAE和相关系数R2分别为0.0035、0.0274、0.0224和0.9923,均表明该文提出的组合预测模型具有更高预测精度,能够满足实际南美白对虾工厂化养殖pH值精细化管理需要,也为其他领域pH值预测提供参考。 展开更多
关键词 算法 pH值 水产养殖 组合预测 集合经验模态分解 人工蜂群算法 南美白对虾
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基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究 被引量：13
7
作者 杨磊 黄元生 +2 位作者 张向荣 董玉琳 高冲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期81-90,共10页
准确的风速预测对风电场实现平稳出力具有重要意义。为提高短期风速预测精度,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)、遗传算... 准确的风速预测对风电场实现平稳出力具有重要意义。为提高短期风速预测精度,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和长短期记忆模型(Long Short-Term Memory,LSTM)的短期风速变权组合预测模型(Variable Weighted Hybrid Model, VWHM)。首先运用集合经验模态分解技术,将原始风速时间序列分解成多个不同的子序列。然后运用套索算法对各个子序列的数据变量进行筛选,提取代表性变量作为预测输入。最后利用GA的全局优化能力,对由GRNN和LSTM构成的组合预测模型的权重系数进行移动样本自适应变权求解,并加权得到最终预测结果。仿真结果表明,所提的变权组合模型比单一模型以及传统组合模型具有更高的预测精度,且在风速预测中具有优越性。 展开更多
关键词 短期风速预测 集合经验模态分解 套索算法 广义回归神经网络 长短期记忆 遗传算法
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基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测 被引量：52
8
作者 赵会茹 赵一航 郭森 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第6期48-55,共8页
随着电力行业的不断发展,负荷预测的重要性也不断彰显,作为负荷预测的重要组成部分,短期负荷预测对于电力系统的调度运行、市场交易都有着重要的意义,精确的负荷预测有助于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。由于影响负荷数据的... 随着电力行业的不断发展,负荷预测的重要性也不断彰显,作为负荷预测的重要组成部分,短期负荷预测对于电力系统的调度运行、市场交易都有着重要的意义,精确的负荷预测有助于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。由于影响负荷数据的随机因素太多且具有较强非线性的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测方法。通过对某市负荷数据进行仿真,将仿真结果与其他传统预测方法结果相对比,最终证明长短期记忆神经网络模型的误差更低,具有较高的预测精度。同时将互补集合经验模态分解下的长短期记忆神经网络方法与其他分解方法下的长短期记忆神经网络模型预测结果进行对比,验证互补集合经验模态分解方法对提升预测精度的有效性。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 长短期记忆网络 互补集合经验模态分解 深度学习
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中值互补集合经验模态分解 被引量：3
9
作者 刘淞华 何冰冰 +3 位作者 郎恂 陈启明 张榆锋 苏宏业 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2544-2556,共13页
针对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)系列方法存在的模态分裂(Mode splitting,MS)问题,提出中值互补集合经验模态分解(Median complementary ensemble EMD,MCEEMD)算法.通过概率模型量化互补集合经验模态分解(Complemen... 针对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)系列方法存在的模态分裂(Mode splitting,MS)问题,提出中值互补集合经验模态分解(Median complementary ensemble EMD,MCEEMD)算法.通过概率模型量化互补集合经验模态分解(Complementary ensemble EMD,CEEMD)的MS问题,证明了使用中值算子替代算术平均算子对抑制MS的有效性.为了兼具抑制MS和残留噪声的性能,MCEEMD算法首次在集合过程中结合了中值和平均算子.具体地,所提方法首先添加N对互补的白噪声至原信号中,并经过EMD分解得到2N组固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),然后分别对其中互补相关的IMFs两两取平均得到N组IMFs,最后使用中值算子处理上述N组IMFs得到输出结果.对仿真信号与两个真实案例的分析结果表明,本文提出的MCEEMD方法不仅有效抑制了CEEMD的MS问题,而且避免了单一使用中值算子的两个缺点:分解完备性差和IMFs中存在的毛刺现象. 展开更多
关键词 模态分裂 中值算子 互补白噪声 互补集合经验模式分解
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基于互补集合经验模态分解与支持向量回归的PM_(2.5)质量浓度预测 被引量：8
10
作者 李建更 罗奥荣 李晓理 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1494-1502,共9页
针对大气PM_(2.5)质量浓度的非线性和非平稳性的特点,为了提高PM_(2.5)质量浓度的预测精度,采用"分解与整合"的预测方法,建立了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和支持... 针对大气PM_(2.5)质量浓度的非线性和非平稳性的特点,为了提高PM_(2.5)质量浓度的预测精度,采用"分解与整合"的预测方法,建立了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的混合预测模型(CEEMD-SVR).该模型首先采用CEEMD对PM_(2.5)质量浓度的原始时间序列进行分解,得到若干具有不同时间尺度的相对平稳分量;然后采用SVR算法对各个分量分别进行预测;最后求出各个分量的预测值之和,作为原始PM_(2.5)质量浓度的预测结果.选取北京市海淀区万柳监测站点2014年3月1日—2015年4月30日的PM_(2.5)日均质量浓度以及北京市怀柔监测站点2014年5月1日—2015年4月30日的PM_(2.5)日均质量浓度作为实验样本集.研究结果与EEMD-SVR、EMD-SVR和单一SVR模型进行对比,表明CEEMD-SVR模型有效提高了PM_(2.5)质量浓度的预测精度. 展开更多
关键词 PM2.5 非线性 分解与整合 互补集合经验模态分解(ceemd) 支持向量回归(SVR) 混合预测模型
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基于互补集合经验模态分解法的变压器局部放电信号去噪方法 被引量：4
11
作者 潘云 张晓星 +1 位作者 张英 张倩 《广东电力》 2017年第10期93-98,共6页
提出一种针对特高频(ultra-high frequency,UHF)局部放电(partial discharge,PD)信号的去噪方法。首先利用互补集合经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)将PD信号分解为一系列本征模态函数(intrinsic ... 提出一种针对特高频(ultra-high frequency,UHF)局部放电(partial discharge,PD)信号的去噪方法。首先利用互补集合经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)将PD信号分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后通过峭度值判定规则找出含有效PD成分的多组IMF,最终采用小波阈值法对重构信号进一步去噪。仿真和实测算例的处理结果表明,该方法能够有效去除UHF PD信号中的多种噪声,且去噪性能优于单纯的小波自适应阈值法和基于集合经验模态分解法。 展开更多
关键词 变压器 局部放电 超高频监测系统 互补集合经验模态分解 去噪
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基于集合经验模态分解和奇异谱分析的曲线光顺算法 被引量：7
12
作者 吴易泽 张旭 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期3258-3267,共10页
针对曲线光顺问题,提出了集合经验模态分解、游程检测法重构以及奇异谱分析降噪三者相结合的一种曲线光顺算法。算法首先将空间离散数字曲线上的x,y,z三个变量视为3个一维数字信号;然后对每个变量的数字信号序列分别进行集合经验模态分... 针对曲线光顺问题,提出了集合经验模态分解、游程检测法重构以及奇异谱分析降噪三者相结合的一种曲线光顺算法。算法首先将空间离散数字曲线上的x,y,z三个变量视为3个一维数字信号;然后对每个变量的数字信号序列分别进行集合经验模态分解;进而分别对每个变量分解后的所有分量使用游程检测法,将其重构为高频、低频分量;随后通过使用奇异谱分析对重构后的高频分量进行降噪;最终将降噪后的高频分量与低频分量重构,得到光顺后的曲线。通过试验表明,所提算法的光顺效果优于EMD法和曲率法,所提算法、EMD法和曲率法的平均曲率分别为0.0893,0.0919,0.1112。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 游程检测法 奇异谱分析 曲线光顺算法
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基于小波包分析与互补集合经验模态分解的轴承故障诊断应用 被引量：5
13
作者 余忠潇 郝如江 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第6期544-549,共6页
针对滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取的问题,提出结合小波包分析与互补集合经验模态分解的故障诊断方法;凭借小波包在分解时能处理噪声的功能,通过预处理振动信号初步消除噪声,然后利用互补集合经验模态分解得到各本征模态函数... 针对滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取的问题,提出结合小波包分析与互补集合经验模态分解的故障诊断方法;凭借小波包在分解时能处理噪声的功能,通过预处理振动信号初步消除噪声,然后利用互补集合经验模态分解得到各本征模态函数分量,并结合快速谱峭度的频带范围和相关系数计算,从而筛选出真实分量用以重构获得有效的故障特征信号。结果表明,该方法能较好地识别并提取目标轴承的故障特征信息,具有一定的可行性和有效性。 展开更多
关键词 小波包 互补集合经验模态分解 轴承 故障诊断
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完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解 被引量：19
14
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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基于集合经验模态的随钻脉冲信号优良降噪算法 被引量：26
15
作者 郑一 孙晓峰 +1 位作者 陈健 岳军 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期750-753,共4页
为了准确提取原始随钻钻井液脉冲信号,采用集合经验模态分解方法,基于固有模态分量构建不同的低通滤波算法,进一步采取方波整形处理,建立脉冲信号的降噪整形算法,并依据算法逼近度指标、相关度指标建立优良降噪算法的判断准则。利用单... 为了准确提取原始随钻钻井液脉冲信号,采用集合经验模态分解方法,基于固有模态分量构建不同的低通滤波算法,进一步采取方波整形处理,建立脉冲信号的降噪整形算法,并依据算法逼近度指标、相关度指标建立优良降噪算法的判断准则。利用单位脉冲信号、周期性杂波信号和高斯白噪声信号合成数值模拟钻井液信号,分析钻井液信号的降噪效果,所得优良降噪低通滤波算法由去掉前4个固有模态分量的其余模态分量及余项构成,其降噪结果能清晰描述单位脉冲信号,算法的逼近度达到0.7719,相关度高达0.8929。利用选定的优良降噪算法分析了实测的随钻测量钻井液信号,所得结果合理、有效。 展开更多
关键词 脉冲信号 集合经验模态分解(EEMD) 低通滤波 优良降噪算法
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基于集合经验模态分解和支持向量机的短期风速预测模型 被引量：9
16
作者 祝晓燕 张金会 +1 位作者 付士鹏 朱霄珣 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第5期60-64,共5页
针对风电场对短期风速的准确预测的要求,建立了一种基于集合模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的预测模型。该模型首先... 针对风电场对短期风速的准确预测的要求,建立了一种基于集合模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的预测模型。该模型首先对非平稳的风速时间序列进行EEMD分解,分解为一系列的相对平稳的分量;然后SVM对各个分量进行预测,针对各个分量的特点利用PSO对SVM进行参数的优化,对各个分量的SVM预测模型选取最佳的参数组合;最后将分量的预测结果叠加输出最后的风速预测结果。结果表明该预测模型比SVM直接预测模型精度高,达到了预测要求。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 支持向量机 粒子群算法 预测模型
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基于ICEEMDAN算法的高速双圆弧斜齿轮泵振动试验特性分析
17
作者 董庆伟 李博 +2 位作者 李阁强 韩帅康 皇甫科维 《机床与液压》 北大核心 2025年第4期151-157,共7页
针对双圆弧斜齿轮泵高速工况下引起的振动问题,以过渡曲线为正弦曲线的双圆弧斜齿轮泵为研究对象,搭建液压工作站,以转速与压力负载为变量,采集不同转速与压力负载下泵的进油口、出油口与泵体上侧的振动信号,然后对数据进行时、频域分... 针对双圆弧斜齿轮泵高速工况下引起的振动问题,以过渡曲线为正弦曲线的双圆弧斜齿轮泵为研究对象,搭建液压工作站,以转速与压力负载为变量,采集不同转速与压力负载下泵的进油口、出油口与泵体上侧的振动信号,然后对数据进行时、频域分析。在此基础上,基于增强型完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法对数据进行特征提取,通过模糊熵与峭度构建的综合指标选取内在模态函数分量(IMF)进行分析,得到双圆弧斜齿轮泵在不同转速和压力负载工况下的振动特性。结果表明:在所测工况下,出油口区域的振动幅度普遍高于进油口和泵体上侧区域,而且压力负载对泵的振动分布具有一定影响;在恒定压力负载下,泵的振动幅值随转速的提高而增加,且这种增长随转速的提高而加剧;在恒定转速下,泵的振动幅度整体趋势随着压力负载的增加而上升,但在特定压力负载点出现下降。 展开更多
关键词 斜齿轮泵 高速工况 振动特性 增强型完全集合经验模态分解(IceemdAN)算法
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融合集合经验模态分解与宽度学习的齿轮箱故障预警方法 被引量：9
18
作者 杨锡运 邓子琦 康宁 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1835-1843,共9页
为实现风力发电机齿轮箱的预测性维护,针对齿轮箱油温超温故障,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和宽度学习算法的融合预警模型。以健康状态下的齿轮箱数据为判别基准,首先对齿轮箱油温时序信号进行EEMD分解得到时频特性,再采用宽度... 为实现风力发电机齿轮箱的预测性维护,针对齿轮箱油温超温故障,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和宽度学习算法的融合预警模型。以健康状态下的齿轮箱数据为判别基准,首先对齿轮箱油温时序信号进行EEMD分解得到时频特性,再采用宽度学习算法,利用数据采集与监视控制系统数据对齿轮箱进行建模,分别以马氏距离和重构油温曲线与真实油温曲线的关联度为指标,从时间维度和相关变量维度评价齿轮箱的健康程度。通过计算两种算法的交叉熵将二者的预警结果融合,从而兼顾预警方法的准确性和快速性。对实际风场中齿轮箱油温超温故障发生前后记录的数据进行仿真分析,验证了EEMD变点与宽度学习算法的融合方法在齿轮箱油温超温早期故障预警上的可行性。 展开更多
关键词 风电机组 宽度学习算法 集合经验模态分解 交叉熵
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基于模态分解和RIME-CNN-BiLSTM-AM的风速预测方法
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作者 朱婷 颜七笙 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第20期8514-8525,共12页
作为一种清洁的可再生能源,风能在缓解日益严重的能源危机方面充当着重要作用。然而,风速的波动性和随机性给电力系统的稳定运行带来了严峻的挑战。针对该问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical... 作为一种清洁的可再生能源,风能在缓解日益严重的能源危机方面充当着重要作用。然而,风速的波动性和随机性给电力系统的稳定运行带来了严峻的挑战。针对该问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)-卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)-注意力机制(attention mechanism,AM)的短期风速预测组合模型CEEMDAN-RIME-CNN-BiLSTM-AM。首先,对初始风速序列采用CEEMDAN算法,得到一系列较平稳的子模态,以降低风速序列的波动性;然后,采用RIME霜冰优化算法优化CNN超参数,建立CNN-RIME模型,对风速数据进行自适应提取和挖掘;接着,采用BiLSTM-AM模型对处理后的数据进行预测;最后,将各子序列的预测结果叠加,得到最终预测结果。以某地实际风速数据集进行对比试验,该模型在单步与多步预测中均展现出良好的预测性能,可以为制定调度计划提供参考,以最大程度地提高能源利用率和供电。 展开更多
关键词 风速预测 自适应噪声完备集合经验模态分解(ceemdAN) 霜冰优化算法(RIME) 卷积神经网络(CNN) 双向长短期记忆网络(BiLSTM) 注意力机制(AM)
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基于集合经验模态分解的交直流混合微电网混合储能容量优化配置 被引量：87
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作者 郭玲娟 魏斌 +1 位作者 韩肖清 李雯 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期527-537,共11页
针对交直流混合微电网并网联络线功率的波动性带来的新能源消纳瓶颈问题和交、直流子网之间交互功率的优化问题,提出了一种混合储能系统容量优化配置方法。首先,考虑系统净负荷功率和分时电价,确定联络线协议功率和混合储能系统需平抑... 针对交直流混合微电网并网联络线功率的波动性带来的新能源消纳瓶颈问题和交、直流子网之间交互功率的优化问题,提出了一种混合储能系统容量优化配置方法。首先,考虑系统净负荷功率和分时电价,确定联络线协议功率和混合储能系统需平抑的总功率;然后,利用集合经验模态分解对混合储能系统总功率进行分析,根据不同滤波阶数下锂电池和超级电容器的充放电功率指令,采用自适应惯性权重的粒子群算法对以锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量为优化变量的混合储能容量优化配置模型进行求解;最后,对不同滤波阶数所对应的系统年综合成本进行排序,确定系统年综合成本最小的滤波阶数和对应的储能配置方案。基于某交直流混合微电网进行了算例分析,验证了采用所提方法配置混合储能系统可有效平抑交直流混合微电网并网联络线功率的波动,降低交、直流子网间的换流损耗,提高交直流混合微电网的经济性。 展开更多
关键词 交直流混合微电网 联络线功率 混合储能系统 容量优化配置 集合经验模态分解 自适应惯性权重粒子群算法
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