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基于互补集总经验模态分解和局部异常因子的有载分接开关状态特征提取及异常状态诊断 被引量:25
1
作者 张知先 陈伟根 +2 位作者 汤思蕊 王有元 万福 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第21期4508-4518,共11页
为了及时发现和诊断有载分接开关(OLTC)的异常状态,在特征提取方面,结合驱动电机电流信号选取OLTC振动信号的特定时段,以突出状态特征;利用互补集总经验模态分解(CEEMD)得到振动信号的固有模态函数(IMF),针对OLTC振动信号的特点,提出基... 为了及时发现和诊断有载分接开关(OLTC)的异常状态,在特征提取方面,结合驱动电机电流信号选取OLTC振动信号的特定时段,以突出状态特征;利用互补集总经验模态分解(CEEMD)得到振动信号的固有模态函数(IMF),针对OLTC振动信号的特点,提出基于IMF能量特征的降噪算法;设计了时频矩阵划分算法,提取划分线、峭度、包络谱熵、时频矩阵能量密度、时频矩阵变异系数等特征参量。在异常状态诊断方面,通过多个振动测点,同时实现OLTC本体和传动机构的异常状态诊断;建立了以局部异常因子(LOF)为诊断参量的OLTC异常状态诊断方法,通过待测样本与正常样本集的比较来发现和诊断OLTC的异常状态,具有较好的普适性。仿真和实验结果表明,基于该文提出的方法能有效发现和诊断OLTC的异常状态。 展开更多
关键词 有载分接开关 振动信号降噪 时频分析 互补集总经验模态分解 局部异常因子
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采用改进互补集总经验模态分解的电能质量扰动检测方法 被引量:7
2
作者 吴新忠 邢强 +2 位作者 陈明 成江洋 杨春雨 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1834-1843,共10页
针对集总经验模态分解(EEMD)方法加噪参数(噪声幅值、集总次数)需人为确定、分解残余噪声大以及计算耗时长的缺点,提出一种自适应快速互补集总经验模态分解(AFCEEMD)方法.该方法分析不同频率形式噪声对极值点分布的影响,确定加噪频率采... 针对集总经验模态分解(EEMD)方法加噪参数(噪声幅值、集总次数)需人为确定、分解残余噪声大以及计算耗时长的缺点,提出一种自适应快速互补集总经验模态分解(AFCEEMD)方法.该方法分析不同频率形式噪声对极值点分布的影响,确定加噪频率采用高频辅助分解的优势,并以极值点分布特性作为评价指标自适应选择最优加噪频率.通过对EEMD加噪准则的研究,推导出加噪幅值和分解次数采取固定值:0.01SD和2次,且以正负成对的形式加入到原始信号中.通过仿真实验和搭建的电能质量扰动平台的实测数据验证了所提方法的自适应性和计算性能,而且适用于电能质量扰动检测与分析. 展开更多
关键词 经验模态分解(EEMD) 自适应快速互补EEMD(AFCEEMD) 极值点分布 加噪频率参数优化 电能质量扰动
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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 被引量:1
3
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
4
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 互补经验模态分解 支持向量回归机
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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
5
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 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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基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型 被引量:3
6
作者 唐非 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期735-744,共10页
针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后... 针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后,利用信息熵和近似熵来判定各分量的复杂度,高复杂度分量选择最小二乘支持向量机、低复杂度分量选择随机配置网络作为对应的预测模型。利用Stacking算法对每个模型的预测值进行融合,使预测精度得到提升。最后,通过一组实际的短期风速数据作为研究对象,将提出的预测模型应用于其预测。对比结果表明,所提预测模型可提高短期风速的预测精度。 展开更多
关键词 风能 短期风速 组合预测 互补经验模态分解 多模型 Stacking融合
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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 被引量:1
7
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 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:54
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 互补经验模态分解 深度学习
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采用改进的集总平均经验模态分解法的内燃机气门拍击激励与燃烧激励分离的研究 被引量:3
9
作者 郑旭 郝志勇 +1 位作者 金阳 卢兆刚 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期930-936,共7页
提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实... 提出了一种改进的集总平均经验模态分解(M-EEMD)方法,并阐述了其基本原理。通过仿真试验,证实了M-EEMD不仅能够很好地解决经验模态分解(EMD)中模态混叠问题,而且能够抑制集总平均经验模态分解(EEMD)的噪声残余和模态分裂等问题。作为实例,对一个4缸4冲程内燃机气缸盖罩的振动信号进行M-EEMD分解,并对分解得到的IMF分量进行时频分析。结果表明M-EEMD能够成功地将内燃机气门拍击引起的机械激励成分与燃烧激励成分分离。 展开更多
关键词 内燃机 气门拍击 燃烧 激励分离 改进的平均经验模态分解
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基于集总经验模态分解和极坐标表示的瞬时转速诊断方法 被引量:4
10
作者 王帅 向阳 王磊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第15期1848-1853,1861,共7页
为解决瞬时转速方法在诊断多缸中高速V型机发生失火故障时,存在的特征参数难以提取、诊断精度不高等问题,以发火间隔角不均匀的某V12柴油机为对象,进行了基于集总经验模态分解(EEMD)和极坐标表示的诊断方法研究。结果表明:构成本征模态... 为解决瞬时转速方法在诊断多缸中高速V型机发生失火故障时,存在的特征参数难以提取、诊断精度不高等问题,以发火间隔角不均匀的某V12柴油机为对象,进行了基于集总经验模态分解(EEMD)和极坐标表示的诊断方法研究。结果表明:构成本征模态函数IMF6分量的主频率为8.3Hz(0.5谐次),经过EEMD分解提取了0.5谐次成分,其幅值可作为判别单缸失火故障的特征值;将0.5谐次相位及其变化规律与极坐标表示结合,能够直观准确地定位故障。 展开更多
关键词 经验模态分解 瞬时转速 单缸失火 极坐标表示 故障定位
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互补集成经验模态分解在MOA监测中的应用 被引量:3
11
作者 何贵先 行鸿彦 +1 位作者 徐伟 季鑫源 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期225-231,共7页
针对金属氧化物避雷器在线监测中提取持续电流信号含噪声的问题,提出了基于互补集成经验模态分解(CEEMDAN)的避雷器持续电流去噪方法。将含噪电流信号分解成一系列固有模态函数(IMF),对分解后的IMF进行自相关分析,选出有用信号和含噪分... 针对金属氧化物避雷器在线监测中提取持续电流信号含噪声的问题,提出了基于互补集成经验模态分解(CEEMDAN)的避雷器持续电流去噪方法。将含噪电流信号分解成一系列固有模态函数(IMF),对分解后的IMF进行自相关分析,选出有用信号和含噪分量,对含噪的IMF进行SG (savitzky-golay)滤波去噪,将滤波后的模态分量与剩余的分量进行重构得到消噪后的持续电流信号。MATLAB仿真结果表明:正常情况和老化情况下的MOA去噪后的持续电流均方根误差(正常:3.209 8×10-5,老化:0.002 5)比去噪前的(正常:2.450 9×10-4,老化:0.017 3)均降低了一个数量级,说明该方法有效消除了噪声对避雷器持续电流信号提取的影响,保证了MOA进一步监测分析的准确性。 展开更多
关键词 互补经验模态分解 金属氧化物避雷器 持续电流 自相关函数 SG滤波
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一种结合互补集合经验模态分解和小波核极限学习机的短期电力负荷预测模型 被引量:6
12
作者 郭瑞 樊亚敏 潘玉民 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第12期243-247,263,共6页
电力系统的管理和调度对精确的负荷预测模型有着极高的要求。为全面提高负荷预测模型的性能,提出一种新型的结合互补集成经验模态分解(CEEMD)和小波核函数极限学习机(WKELM)的短期电力负荷组合预测模型。首先通过CEEMD将历史电力负荷数... 电力系统的管理和调度对精确的负荷预测模型有着极高的要求。为全面提高负荷预测模型的性能,提出一种新型的结合互补集成经验模态分解(CEEMD)和小波核函数极限学习机(WKELM)的短期电力负荷组合预测模型。首先通过CEEMD将历史电力负荷数据自适应地分解为一系列相对平稳的子序列,对各分量建立小波核极限学习机的预测模型,预测各分量的负荷值并对其进行求和得到最终预测结果。用四种预测模型对真实的负荷数据进行训练预测,算例表明新模型在预测精度和效率上都具有一定优势,同时克服了传统EMD中容易出现的模态混叠问题以及ELM中存在的过拟合等缺陷,具有一定的实际应用潜力。 展开更多
关键词 短期负荷预测 互补经验模态分解 小波核极限学习机 组合预测模型
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基于互补集合经验模态分解-模糊熵-深度信念网络的短期风速预测 被引量:5
13
作者 赵辉 华海增 +1 位作者 岳有军 王红君 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第29期137-143,共7页
针对原始风速序列具有非线性、非平稳性和不可控性的问题,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-模糊熵(fuzzy entropy,FE)-深度信念网络(deep belief network,DBN)的短期风速预... 针对原始风速序列具有非线性、非平稳性和不可控性的问题,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-模糊熵(fuzzy entropy,FE)-深度信念网络(deep belief network,DBN)的短期风速预测模型。首先,利用CEEMD方法将原始风速序列分解为一系列不同尺度的本征模态分量(IMF)以降低其非平稳性;其次,利用模糊熵方法将多个IMF分量进行重组以避免分量数目过多给预测精度造成的影响;最后,利用深度信念网络其强大的深度特征提取能力和非线性映射学习能力的优点,分别对新的分量进行预测和叠加获得最终预测值。实验表明,较BP神经网络模型和DBN模型,组合模型提高了预测精度,具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 短期风速预测 互补经验模态分解 模糊熵 深度信念网络 组合模型
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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:7
14
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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基于集总平均经验模态分解法(EEMD)的星箭解锁分离机构冲击响应分析 被引量:8
15
作者 汪国元 徐洋 +2 位作者 胡晓楠 盛晓伟 蒋青飞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期47-52,共6页
基于集总平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),提出一种星箭解锁分离机构冲击响应信号分析新方法。通过EEMD,将星箭解锁分离机构解锁过程的冲击信号分解成不同模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。结果... 基于集总平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),提出一种星箭解锁分离机构冲击响应信号分析新方法。通过EEMD,将星箭解锁分离机构解锁过程的冲击信号分解成不同模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。结果表明前两阶模态分量IMF主要为冲击引起的高频振动,而IMF3之后为冲击激励引起的不同阶固有模态振动和局部振动,并通过模态实验验证了分析的正确性。 展开更多
关键词 星箭解锁分离机构 平均经验模态分解法(EEMD) 模态分量IMF 冲击响应
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中值互补集合经验模态分解 被引量:5
16
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
17
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
18
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 互补经验模态分解 去噪
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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
19
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 互补经验模态分解 小波熵 保幅 残差分析
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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
20
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 互补经验模态分解 轴承 故障诊断
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