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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
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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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
3
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》 北大核心 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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电阻抗断层成像技术的心肺信号降维集合经验模态分解方法研究
4
作者 李坤 李蔚琛 +4 位作者 郭奕彤 王伟策 王煜 闫孝姮 史学涛 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期539-549,共11页
心脏射血与肺通气活动信息的实时获取具有重要临床意义。本研究提出了一种基于胸部电阻抗断层成像(EIT)的心肺信号降维集合经验模态分解方法,以同时分离胸部EIT数据中的心脏射血和肺通气活动信号。招募9名志愿者进行了EIT胸部数据采集... 心脏射血与肺通气活动信息的实时获取具有重要临床意义。本研究提出了一种基于胸部电阻抗断层成像(EIT)的心肺信号降维集合经验模态分解方法,以同时分离胸部EIT数据中的心脏射血和肺通气活动信号。招募9名志愿者进行了EIT胸部数据采集。首先,根据屏息状态下胸部EIT数据中心脏活动信号的强弱对测量通道分类;随后,使用集合经验模态分解方法对自主呼吸状态下的EIT数据进行分解,并根据频谱特性对分解出的各分量归类,以得到肺通气EIT信号;然后,结合带通滤波方法,同时依据前述通道分类对心脏活动信号降维,得到心脏活动EIT信号;最后,重构得到通气相和心搏相EIT图像序列。结果表明,该方法可在通气相图像的肺区能够获得最高的肺通气功率谱峰(52.71±1.39)dB,在心搏相图像的心脏区域能够获得最高的心脏活动功率谱峰(43.05±3.26)dB,表明保留的通气信息和心脏活动信息非常丰富,同时在通气相图像心脏区域获得了最低心脏活动相关功率谱峰(10.02±2.65)dB,表明心脏活动的抑制效果更佳,相较于参考方法均有显著性差异(P<0.05)。研究表明,该方法可以有效分离肺通气与心脏活动相关信号,分别保留各自活动信息并抑制心脏对肺区成像的影响,同时实现对干扰信号的有效抑制,为临床上提供更加准确的治疗策略指导奠定基础。 展开更多
关键词 电阻抗断层成像 集合经验模态分解 心脏活动相关信号 肺通气
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基于集合经验模态分解和指数能量法的水泵水轮机尾水管压力脉动信号特征提取 被引量：1
5
作者 田毓龙 郑祥豪 +2 位作者 李浩 张宇宁 李金伟 《力学与实践》 2024年第2期290-297,共8页
提取水泵水轮机尾水管压力脉动信号中的动态特征信息,准确识别涡带强度,是近年来水泵水轮机工程领域的研究重点。本文基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和模态指数能量法,对某水泵水轮机发电工况不同... 提取水泵水轮机尾水管压力脉动信号中的动态特征信息,准确识别涡带强度,是近年来水泵水轮机工程领域的研究重点。本文基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和模态指数能量法,对某水泵水轮机发电工况不同负荷下的尾水管压力脉动信号进行特征提取,得到如下结论。首先,基于EEMD的模态指数能量能够有效地反映信号中的能量分布规律。其次,在涡带增强过程中,基于EEMD的最大模态指数能量不断升高,表明尾水管内的流动状况变得更加复杂,涡带特征信息也更加丰富。最后,使用最大与平均指数能量构建的特征向量能够准确反映不同的尾水管涡带强度,并且能够作为智能分类器的输入特征向量,有利于后续进一步的识别与诊断,具有重要的工程意义。 展开更多
关键词 水泵水轮机 尾水管 集合经验模态分解 指数能量 特征提取
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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：1
6
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
7
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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基于完备集合经验模态分解的含抽蓄微电网混合储能容量优化配置 被引量：7
8
作者 魏震波 姚怡欣 +3 位作者 张雯雯 罗紫航 李银江 任语杰 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期3414-3424,共11页
为减缓微电网并网联络线功率波动,拓展混合储能参与系统调节的能力边界,提出一种含抽蓄的微电网混合储能系统结构及基于完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMDAN)的容量优化配置方法。首先,考虑... 为减缓微电网并网联络线功率波动,拓展混合储能参与系统调节的能力边界,提出一种含抽蓄的微电网混合储能系统结构及基于完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMDAN)的容量优化配置方法。首先,考虑抽水蓄能、蓄电池的能量型储能特性与超级电容器的功率型储能特性,在微电网中搭建混合储能系统结构模型;其次,根据负荷出力确定联络线协议功率及混合储能总功率,并采用完备集合经验模态分解法对混储系统总功率进行分解;最后,建立以储能年综合成本最小为优化目标的混合储能系统容量优化配置模型,并给出相应求解方法。算例结果表明:较不含抽蓄的混储系统,该结构模型的调控能力得到提升,在有效平抑联络线功率波动的同时提高系统经济性,且蓄电池设备动作频次有所减少,提升了其使用寿命,验证了所提混合储能结构的合理性及优化模型的有效性。 展开更多
关键词 微电网 混合储能系统 完备集合经验模态分解 容量配置 抽水蓄能
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基于集合经验模态分解和排列熵的核电厂信号降噪研究 被引量：1
9
作者 王雨辰 李鼎 +1 位作者 胡玥 孙晨雨 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期98-107,共10页
本文提出了一种基于集合经验模态分解和排列熵的电站信号降噪方法。该方法流程如下,首先,采用集合经验模态分解对电站典型实测信号进行了分解,获得对应的本征模态分量。其次,采用排列熵对本征模态分量进行混沌度的定量评价,从而实现实... 本文提出了一种基于集合经验模态分解和排列熵的电站信号降噪方法。该方法流程如下,首先,采用集合经验模态分解对电站典型实测信号进行了分解,获得对应的本征模态分量。其次,采用排列熵对本征模态分量进行混沌度的定量评价,从而实现实测信号中的有用信号和噪声信号的区分。对于后者,采用改进的小波软阈值降噪法进行降噪。最后,根据排列熵筛分后的有用信号和改进的小波软阈值降噪后的噪声信号进行重构,得到降噪后的信号。另外,本文也采用了主流的经验模态分解和局部均值分解对该信号进行了处理,并将分析结果进行对比。对比结果表明,基于本文所提方法得到的降噪后信号排列熵较小,表明降噪效果要优于以上两种方法。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 局部均值分解 集合经验模态分解 排列熵
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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：3
10
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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基于集合经验模态分解的微电网混合储能优化配置 被引量：12
11
作者 贾东卫 任永峰 +3 位作者 李莉美 云平平 薛宇 米玥 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期239-246,共8页
为了平抑微电网联络线功率,该文采用磷酸铁锂电池与超级电容组合的方式进行微电网混合储能优化配置。首先,根据电网调度安排,将微电网净负荷分解为联络线功率与混合储能系统总功率。其次,通过集合经验模态分解将混合储能总功率分解为锂... 为了平抑微电网联络线功率,该文采用磷酸铁锂电池与超级电容组合的方式进行微电网混合储能优化配置。首先,根据电网调度安排,将微电网净负荷分解为联络线功率与混合储能系统总功率。其次,通过集合经验模态分解将混合储能总功率分解为锂电池平抑的低频分量与超级电容平抑的高频分量,并建立混合储能的等年值成本、平抑联络线功率、能量供需平衡目标函数,采用自适应粒子群算法求解混合储能容量。根据储能的荷电状态,采用模糊控制算法对锂电池、超级电容的充放电功率进行二次修正,保证储能系统的长期运行。基于某并网型微电网进行算例分析,仿真验证该方法的经济性与有效性。 展开更多
关键词 储能 微电网 粒子群优化 集合经验模态分解 联络线功率 模糊控制
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基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法 被引量：33
12
作者 王玉静 康守强 +3 位作者 张云 刘学 姜义成 Mikulovich V I 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期595-600,共6页
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,... 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。 展开更多
关键词 信号处理 状态识别 非平稳信号 集合经验模态分解(EEMD) 敏感固有模态函数(IMF)
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应用优化限制带宽经验模态分解法识别电力变压器绕组模态参数 被引量：8
13
作者 周求宽 王丰华 +2 位作者 万军彪 耿超 段若晨 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第13期169-175,共7页
电力变压器绕组的模态参数识别与绕组结构振动特性及其优化设计、绕组振动故障诊断密切相关,因此,准确识别电力变压器绕组的模态参数意义重大。根据某10 kV实体变压器绕组的轴向模态实验结果,提出一种基于粒子群的优化带宽限制经验模态... 电力变压器绕组的模态参数识别与绕组结构振动特性及其优化设计、绕组振动故障诊断密切相关,因此,准确识别电力变压器绕组的模态参数意义重大。根据某10 kV实体变压器绕组的轴向模态实验结果,提出一种基于粒子群的优化带宽限制经验模态分解算法对变压器绕组的模态参数进行识别。该方法首先在实测振动信号的经验模态分解中引入屏蔽信号,然后使用粒子群优化算法确定最佳的屏蔽信号频率,从而有效地抑制了现有经验模态分解算法中的模态混叠现象,提高了绕组模态参数的准确率。与目前通用的频域识别方法 PolyMax法的识别结果的对比结果表明:该方法能够准确地识别出变压器绕组的前四阶固有频率和阻尼比,且具有较强的抗干扰能力,适合于识别变压器绕组这类结构复杂的模态参数。 展开更多
关键词 变压器 绕组 模态参数 经验模态分解 粒子群优化
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基于集合经验模态分解的舰船辐射噪声能量分析 被引量：15
14
作者 杨宏 李亚安 李国辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第16期55-59,共5页
利用集合经验模态分解方法研究舰船辐射噪声的特征参数提取及分类,对预处理后三种不同类别舰船辐射噪声进行能量分析,讨论其高低频能量差特征参数。计算不同类别、一定样本数量的舰船辐射噪声高低频能量差发现,同类舰船高低频能量差基... 利用集合经验模态分解方法研究舰船辐射噪声的特征参数提取及分类,对预处理后三种不同类别舰船辐射噪声进行能量分析,讨论其高低频能量差特征参数。计算不同类别、一定样本数量的舰船辐射噪声高低频能量差发现,同类舰船高低频能量差基本处于同一水平,不同类型舰船高低频能量差存在明显差异。结果表明,利用集合经验模态分解方法提取的舰船辐射噪声特征参数对舰船类别具有较好的可分性。可为水下目标信号探测及识别提供参考。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 舰船辐射噪声 高低频能量差 特征提取
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基于改进的集合经验模态方法振动信号分解 被引量：8
15
作者 刘涛 杜世昌 +2 位作者 黄德林 任斐 梁鑫光 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1452-1459,共8页
针对集合经验模态分解(EEMD)中2个重要参数白噪声幅值系数和集合平均次数的优化问题,提出了一种基于变步长模式搜索的集合经验模态方法.该方法以EEMD期望的分解误差设定值为目标,利用自适应EEMD得到的白噪声幅值系数为初值,对不同振动... 针对集合经验模态分解(EEMD)中2个重要参数白噪声幅值系数和集合平均次数的优化问题,提出了一种基于变步长模式搜索的集合经验模态方法.该方法以EEMD期望的分解误差设定值为目标,利用自适应EEMD得到的白噪声幅值系数为初值,对不同振动信号能够自动获取合适的EEMD参数,解决模态混叠问题.仿真实验和工程案例验证结果表明:与传统EEMD和自适应EEMD相比,基于变步长模式搜索的EEMD方法具有更高的分解精度及更快的运算效率. 展开更多
关键词 集合经验模态分解 变步长模式搜索 振动信号 模态混叠
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基于集成经验模态分解和量子细菌觅食优化的风速预测模型 被引量：6
16
作者 章国勇 伍永刚 张洋 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2930-2936,共7页
基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型... 基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型完成参数寻优。4种算法的参数优化结果表明,改进算法具有更好的全局寻优性能并能提高模型泛化能力。将其应用于组合预测模型中,仿真表明,基于EEMD预测模型能较好地消除EMD的模态混叠现象,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 风速预测模型 模态混叠 总体经验模态分解 细菌觅食优化
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基于经验模态分解的属性优化方法 被引量：8
17
作者 陈伟 王尚旭 啜晓宇 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期121-127,1,共7页
本文提出了一种基于经验模态分解的属性优化新方法,其具体步骤为:首先对某一种地震属性的各个列向量分别进行经验模态分解,得到各个列向量的固有模态分量组;其次分别对每一组固有模态分量的各个分量的权重进行归一化,并将前若干分量分... 本文提出了一种基于经验模态分解的属性优化新方法,其具体步骤为:首先对某一种地震属性的各个列向量分别进行经验模态分解,得到各个列向量的固有模态分量组;其次分别对每一组固有模态分量的各个分量的权重进行归一化,并将前若干分量分别乘以相应的归一化权重系数后再线性相加得到新的列向量,进而构成优化后的属性矩阵;然后对其他几种参与优化的属性也实行前面两个步骤,分别得到相应的新的地震属性矩阵;最后将得到的新地震属性矩阵进行线性叠加,得到优化后的地震属性矩阵。将经验模态分解方法和主成分分析方法分别应用于相同的实际资料,试验证明前者在保证运行效率的情况下能用更少的主成分(固有模态分量)刻画出更多的原始属性信息,并且提高了原始属性剖面的分辨率。 展开更多
关键词 主成分分析(PCA) 经验模态分解(EMD) 属性优化 固有模态分量(IMF)
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基于集合经验模态分解和相关向量机的风电功率实时预测研究 被引量：8
18
作者 杨茂 张强 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1093-1099,共7页
由于风电功率时间序列的非线性非平稳性特征,将一种基于集合经验模态分解(EEMD)和相关向量机(RVM)的预测模型引入到风电功率实时预测中。首先对风电功率时间序列采用集合经验模态分解,降低序列的非平稳性;其次对各子序列建立相关向量机... 由于风电功率时间序列的非线性非平稳性特征,将一种基于集合经验模态分解(EEMD)和相关向量机(RVM)的预测模型引入到风电功率实时预测中。首先对风电功率时间序列采用集合经验模态分解,降低序列的非平稳性;其次对各子序列建立相关向量机预测模型;最后将得到的各子序列预测结果叠加就得到最终的功率预测值。利用该方法对吉林省某风电场进行功率预测,研究表明,该文所提出的预测模型能有效地提高预测精度,对工程有较高的利用价值。 展开更多
关键词 风电功率 功率预测 集合经验模态分解 相关向量机
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基于集合经验模态分解和信号结构分析的心电信号R波识别算法 被引量：9
19
作者 林金朝 李必禄 +2 位作者 李国权 黄正文 庞宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2352-2360,共9页
R波作为确定心电信号各波段的重要参考,是心电自动分析的前提。针对大多数R波识别算法的预处理过程影响识别准确度和耗时问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和信号结构分析的算法对带噪心电信号(ECG)的R波直接进行识别。首先... R波作为确定心电信号各波段的重要参考,是心电自动分析的前提。针对大多数R波识别算法的预处理过程影响识别准确度和耗时问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和信号结构分析的算法对带噪心电信号(ECG)的R波直接进行识别。首先通过EEMD将带噪声的心电信号分解成一系列本征模态分量,然后对分解后的各模态分量作独立成分分析以提取出R波特征最明显的成分,对该成分进行结构分析,从而实现对R波的准确定位。仿真结果表明,该文算法对带噪声心电信号的R波识别具有更优性能,对异常心电信号的R波识别也具有明显效果。 展开更多
关键词 心电信号 R波识别 集合经验模态分解 信号结构分析
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基于参数优化时变滤波经验模态分解的转子故障诊断 被引量：13
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作者 唐贵基 周翀 +1 位作者 庞彬 李楠楠 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期162-168,共7页
针对应用时变滤波经验模态分解(TVFEMD)诊断转子故障时需人为指定带宽阈值和B样条阶数两个参数,存在较大主观性和盲目性的不足,提出一种基于参数优化TVFEMD和希尔伯特变换(HT)诊断转子故障的方法。采用粒子群算法搜索最佳参数组合;并使... 针对应用时变滤波经验模态分解(TVFEMD)诊断转子故障时需人为指定带宽阈值和B样条阶数两个参数,存在较大主观性和盲目性的不足,提出一种基于参数优化TVFEMD和希尔伯特变换(HT)诊断转子故障的方法。采用粒子群算法搜索最佳参数组合;并使用最优参数组合进行TVFEMD,得到一系列的本征模态函数(IMF);最后,对IMF进行HT,得到信号的希尔伯特时频图和边际谱,从而诊断出转子的故障类型;分别应用该方法诊断恒定转速的转子不平衡、变转速的油膜涡动两种典型转子故障。结果表明:基于参数优化时变经验模态分解和希尔伯特变换的方法不仅能够实现参数的自动选择,获得良好的分解效果,且能准确识别转子的不平衡、油膜涡动等典型故障;与原始经验模态分解和现有方法相比,具有明显的优越性。 展开更多
关键词 转子 故障诊断 时变滤波 经验模态分解(EMD) 参数优化 希尔伯特变换(HT)
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