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基于经验模态分解的加权呼吸波形重构算法
1
作者 郭林林 姚敏 +2 位作者 张文清 张佳 孙建德 《图学学报》 北大核心 2025年第4期847-854,共8页
基于Wi-Fi信号的呼吸速率估计技术凭借其非接触式的优势吸引了学术界和工业界的广泛关注。然而,如何提取高质量呼吸波形确保呼吸速率估计的精度是一直困扰研究人员的难题。提出了一种基于经验模态分解(EMD)的加权呼吸波形重构算法(WEMD)... 基于Wi-Fi信号的呼吸速率估计技术凭借其非接触式的优势吸引了学术界和工业界的广泛关注。然而,如何提取高质量呼吸波形确保呼吸速率估计的精度是一直困扰研究人员的难题。提出了一种基于经验模态分解(EMD)的加权呼吸波形重构算法(WEMD),旨在提高不同环境下个体呼吸速率估计的精准度和鲁棒性。首先,利用呼吸信噪比(BNR)和I/O分解及投影方法,筛选出周期性较好的子载波并生成多条呼吸波形。其次,通过主成分分析(PCA)技术校准呼吸波形、经验模态分解方法分解和估计不同频率分量与原始呼吸模式的相关性。最后,通过设计的自适应加权算法对不同呼吸波形进行重构融合实现高精准的个体呼吸速率估计。实验结果表明,WEMD算法在4个室内环境下获得平均94%以上的人体呼吸速率估计精准度。该方法不仅有效地解决低质量Wi-Fi数据对呼吸速率估计精度的影响,而且也能够精准估计不均匀呼吸的速率,实现在不同环境下高精度地监测人体呼吸,以保证估计误差在10%以内。 展开更多
关键词 无线感知 信道状态信息 经验模态分解 呼吸波形重构 呼吸速率估计
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针对非平稳信号和高频噪声的自适应噪声完整集成经验模态分解-双向长短期记忆风功率预测模型
2
作者 万思洋 杨苹 +3 位作者 崔嘉雁 李丰能 隗知初 陈文皓 《电网技术》 北大核心 2025年第3期1176-1184,I0085,共10页
提出了一种基于改进的自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的组合预测模型,以提高... 提出了一种基于改进的自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的组合预测模型,以提高风电功率预测的准确性和鲁棒性。当前风电功率预测面临非平稳信号和高频噪声的问题,影响了预测的准确性。针对这一问题,通过CEEMDAN分解,将复杂的非平稳信号分解为多个固有模态函数分量(intrinsic mode function,IMF),在此基础上创新性地通过平均波动幅度(average fluctuation range,AFR)计算IMF的平均波动幅度进行高低频划分,应用经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)对高频分量进行滤波,显著降低信号中的高频噪声,提高数据准确性。随后,分别对高频和低频分量建立Bi-LSTM模型,选取最优参数进行训练和预测,将各分量的预测结果叠加得到最终的风电功率预测值。模型经过不同季节和数据集的验证,展示了其在风电功率预测中的通用性和鲁棒性。研究证明,结合CEEMDAN分解、AFR划分和EWT滤波,通过有效的噪声抑制和数据分解,能够显著提升风电功率预测的准确性和稳定性,弥补了传统方法在处理非平稳信号和高频噪声方面的不足。 展开更多
关键词 风电功率预测 双向长短期记忆神经网络 完全集成经验模态分解 经验小波变换 深度学习
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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
3
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 互补集成经验模态分解 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
4
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 集成经验模态分解 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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基于经验模态分解和固有模态函数重构的局部放电去噪方法 被引量：28
5
作者 贾嵘 徐其惠 +2 位作者 田录林 李辉 刘伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期13-18,共6页
为了提取局部放电信号的特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)和固有模态函数(IMF)重构算法的局部放电噪声抑制方法。首先对含有噪声的局部放电信号进行经验模态分解,得到含特征频率的固有模态函数,然后对所得的固有模态函数分量进行自... 为了提取局部放电信号的特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)和固有模态函数(IMF)重构算法的局部放电噪声抑制方法。首先对含有噪声的局部放电信号进行经验模态分解,得到含特征频率的固有模态函数,然后对所得的固有模态函数分量进行自适应阈值处理后重构,从而抑制噪声干扰。相比于常规的小波去噪算法,该方法具有自适应性强,不受小波函数和最佳小波分解层数选取的限制等优点,而且实现了阈值和固有模态函数阈值处理层数的自动选取。分别以仿真信号和实际信号为例,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 局部放电 经验模态分解 固有模态函数 重构 自适应阈值算法
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集成经验模态分解中加入白噪声的自适应准则 被引量：25
6
作者 蔡艳平 李艾华 +2 位作者 徐斌 许平 何艳萍 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期709-714,811,共6页
现有集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)算法中加入白噪声的大小与集成的次数都需要人为按照经验设定,缺乏可靠性。针对此问题,提出了自适应集成经验模态分解(adaptive ensemble empirical mode decompo... 现有集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)算法中加入白噪声的大小与集成的次数都需要人为按照经验设定,缺乏可靠性。针对此问题,提出了自适应集成经验模态分解(adaptive ensemble empirical mode decomposition,简称AEEMD)算法,并给出了一种在EEMD方法中有效加入白噪声的可依据准则。首先,计算出输入信号的幅值标准差;然后,采用高通滤波方法对输入信号进行分解,通过计算高通滤波分解后的高频分量幅值标准差和输入信号幅值标准差来确定加入白噪声的幅值标准差,在此基础之上,EEMD集成次数根据期望的信号分解相对误差和加入白噪声的幅值标准差惟一确定;最后,为了进一步提高相邻模态函数的正交性,对AEEMD分解结果进行二次处理。仿真试验验证了AEEMD方法的抗混分解能力,将AEEMD方法应用于转子油膜涡动的故障监测诊断中,提取出转子油膜涡动的故障特征,并与基本EMD算法进行了对比,结果表明,AEEMD更加精确地提取了油膜涡动信号的故障特征。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 集成经验模态分解 模态混叠
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基于集成经验模态分解和峭度准则的滚动轴承故障特征提取方法 被引量：206
7
作者 胡爱军 马万里 唐贵基 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期106-111,153,共6页
为实现滚动轴承故障的精确诊断,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与峭度准则的包络解调方法。该方法首先利用EEMD将振动信号分解,然后利用峭度最大准则选取EEMD分解后的本征模函数(intrinsic ... 为实现滚动轴承故障的精确诊断,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与峭度准则的包络解调方法。该方法首先利用EEMD将振动信号分解,然后利用峭度最大准则选取EEMD分解后的本征模函数(intrinsic mode function,IMF),将该本征模函数进行包络解调从而获得滚动轴承的故障特征信息。该方法可以有效抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)中的模态混叠问题,同时还避免了共振解调方法中中心频率及滤波频带的选取,具有良好的自适应性。利用该包络解调方法对实际滚动轴承发生内圈、外圈故障进行了分析,证明了该方法可以有效地提取滚动轴承故障特征信息,能够实现滚动轴承故障的精确诊断。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 峭度 滚动轴承 包络解调 故障诊断
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集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法 被引量：51
8
作者 刘友波 吴浩 +3 位作者 刘挺坚 杨智宇 刘俊勇 李秋航 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第24期57-64,共8页
随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先,通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若... 随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先,通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若干个频率、幅值不一的本征模态函数(IMF)。然后,配合机器学习智能算法,使用DBN逐一对各个IMF分量进行特征提取和时序预测。最后,将多个目标预测结果累加得到最终用户侧短期净负荷预测结果。采用某地区实际数据进行算例分析,验证了所提CEEMDAN-DBN独立预测模型与直接预测相比,能够辨识各频率负荷分量特性,提高分布式能源与负荷耦合性增强背景下的负荷预测精度。 展开更多
关键词 净负荷预测 自适应噪声的完全集成经验模态分解 深度信念网络 时序预测
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自适应噪声均值优选集成经验模态分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：7
9
作者 童靳于 苏缪涎 +3 位作者 郑近德 潘海洋 潘紫微 包家汉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期41-49,共9页
为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集... 为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集成经验模态分解(mean-optimized ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, MEEMDAN)。MEEMDAN在迭代筛分过程中引入不同的权重,以正交性指标最小为依据,从不同权重下的分解结果中选取最优模态函数(IMF),确保了每一阶的IMF分量都是整体最优。通过仿真分析验证了MEEMDAN方法在分解能力和分解精度方面优于CEEMDAN方法。同时,将MEEMDAN和最大相关峭度反褶积相结合,并应用于滚动轴承仿真数据和实测数据分析,结果表明,与现有方法相比,所提方法能够更为准确地提取出故障特征频率,且在分解能力和抑制干扰频率方面更具有优越性。 展开更多
关键词 自适应噪声完整集成经验模态分解 经验模态分解 最大相关峭度反褶积 滚动轴承 故障诊断
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基于经验模态分解和加权最小二乘支持向量机的采空区地面塌陷预测 被引量：9
10
作者 佴磊 彭文 +1 位作者 袁明哲 周能娟 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期799-804,共6页
根据采空区路面塌陷数据的特性,提出了基于经验模态分解(EMD)和加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)预测采空区地面塌陷的新方法,并将其应用于吉林省长平高速公路因刘房子煤矿开采而引起的塌陷预测中。对实测的塌陷数据首先利用三次样条插... 根据采空区路面塌陷数据的特性,提出了基于经验模态分解(EMD)和加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)预测采空区地面塌陷的新方法,并将其应用于吉林省长平高速公路因刘房子煤矿开采而引起的塌陷预测中。对实测的塌陷数据首先利用三次样条插值得到平滑的信号曲线,然后用EMD对插值后的信号进行时空滤波降噪处理,得到反映塌陷趋势的剩余分量,最后将其馈入到WLS-SVM模型完成预测。预测给出了采空区塌陷的中长期预测结果,得到塌陷区的最终塌陷值为174.34 cm,预测结果与实际监测数据平均偏差约1.06%。对长平高速公路下伏采空区段的实测数据进行分析,并与最小二乘支持向量机(LS-SVM)和BP神经网络预测结果进行了对比。结果表明:基于EMD和WLS-SRM的采空区地面塌陷预测方法具有更高的预测精度和广泛的适用性。 展开更多
关键词 三次样条插值 经验模态分解 加权最小二乘支持向量机 采空区 塌陷
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基于集成经验模态分解的高压直流输电线路行波故障测距 被引量：7
11
作者 杨立红 杨明玉 +1 位作者 彭志峰 杨雨昂 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第6期33-39,共7页
直流输电线路两端的边界元件会造成行波波头畸变,且过渡电阻和线路色散等因素会进一步增加对波头到达母线时刻进行准确标定的难度。基于行波原理,采用集成经验模态分解(EEMD)算法分解出行波高频分量从而获取测距所需的时间参数,提出一... 直流输电线路两端的边界元件会造成行波波头畸变,且过渡电阻和线路色散等因素会进一步增加对波头到达母线时刻进行准确标定的难度。基于行波原理,采用集成经验模态分解(EEMD)算法分解出行波高频分量从而获取测距所需的时间参数,提出一种高压直流输电线路新型故障测距算法。该算法无需识别行波波头和计算行波波速,不受输电线路弧垂的影响,具有较高的测距精度和可靠性。通过PSCAD和MATLAB联合仿真,结果表明,该测距算法准确可靠,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 故障测距 行波 波速 集成经验模态分解 高压直流
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基于集成经验模态分解的海杂波去噪 被引量：17
12
作者 行鸿彦 朱清清 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期1-7,共7页
针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占... 针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占主导作用的IMF选用Savitzky Golay(SG)滤波方法进行消噪,将滤波后的模态分量和剩余的分量进行重构得到削噪后的信号.结合最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测淹没在海杂波背景中的微弱信号,比较去噪前和去噪后的均方根误差,利用均方根误差评价去噪效果.实验结果表明,EEMD算法对海杂波数据去噪是有效的,去噪后所得的均方根误差0.0028比去噪前所得的均方根误差0.0119降低了一个数量级. 展开更多
关键词 海杂波 集成经验模态分解 自相关函数 Savitzky Golay滤波
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基于集成经验模态分解和极端梯度提升的雷电预警方法 被引量：21
13
作者 徐伟 夏志祥 行鸿彦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期235-243,共9页
地面大气电场的观测和研究对减少雷电灾害、保障航空航天活动具有重要的意义。传统雷电预警方法忽略了大气电场信号的振荡尺度特性导致检测概率低。从大气电场信号的非线性非平稳特征出发,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)和极端梯... 地面大气电场的观测和研究对减少雷电灾害、保障航空航天活动具有重要的意义。传统雷电预警方法忽略了大气电场信号的振荡尺度特性导致检测概率低。从大气电场信号的非线性非平稳特征出发,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)和极端梯度提升(XGBoost)的雷电预警方法。该方法采用EEMD分解大气电场仪观测的电场信号,计算原始数据和各固有模态函数的样本熵,按随机分量、细节分量、趋势分量进行分类重构,分别提取重构分量的统计和自编码器特征,采用XGBoost算法建立雷电预警模型,并对各分量的分类器进行融合。利用大气电场仪和闪电定位系统观测数据进行了实验研究,分析了算法的性能,相对于普通投票决策方法,检测概率最高提高了4.8%,且虚警率降低5.2%~6.4%。 展开更多
关键词 大气电场 集成经验模态分解 极端梯度提升 检测概率 虚警率
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基于互补型集成经验模态分解-模糊熵和回声状态网络的短期电力负荷预测 被引量：8
14
作者 李青 李军 马昊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3651-3655,3659,共6页
为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种噪声互补型集成经验模态分解(CEEMD)-模糊熵和泄漏积分型ESN(Li ESN)的组合预测方法。为降低对负荷序列进行局部分析的计算规模以及提高负荷预测的准确性,首先采用CEEMD-模糊熵将负荷时间序列... 为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种噪声互补型集成经验模态分解(CEEMD)-模糊熵和泄漏积分型ESN(Li ESN)的组合预测方法。为降低对负荷序列进行局部分析的计算规模以及提高负荷预测的准确性,首先采用CEEMD-模糊熵将负荷时间序列分解为具有明显复杂度差异的负荷子序列;然后,通过对各子序列进行特性分析,分别构建相应的子Li ESN预测模型;最后将各子序列的预测结果叠加得到最终预测值。将CEEMD-模糊熵结合Li ESN的组合预测方法应用于美国新英格兰地区短期电力负荷实例中,仿真结果表明,所提出的组合预测方法具有很高的预测精度。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 回声状态网络 组合模型 负荷预测
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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
15
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 互补集成经验模态分解 金属氧化物避雷器 持续电流 自相关函数 SG滤波
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基于近似熵和集成经验模态分解的转子多故障诊断方法研究 被引量：3
16
作者 韩中合 徐搏超 +1 位作者 朱霄珣 焦宏超 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第16期2186-2189,2248,共5页
为了提高汽轮机转子多故障分类的准确率,提出一种集成经验模态分解(EEMD)、近似熵和支持向量机相结合的多状态分类方法。首先进行EEMD得到各频段的单分量信号;再求出熵值作为故障信号的特征向量输入到基于二叉树的支持向量机中实现多状... 为了提高汽轮机转子多故障分类的准确率,提出一种集成经验模态分解(EEMD)、近似熵和支持向量机相结合的多状态分类方法。首先进行EEMD得到各频段的单分量信号;再求出熵值作为故障信号的特征向量输入到基于二叉树的支持向量机中实现多状态分类。对比近似熵、模糊熵和能量法这三种方法,实验结果验证了利用EEMD和熵理论相结合的方法量化故障信号非线性特征的正确性。同时也表明在欧氏空间中,近似熵值组成的特征向量彼此间的距离最远,分类效果也最好。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 近似熵 支持向量机 多故障诊断
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基于改进完备集成经验模态分解的钢丝绳缺陷漏磁检测方法 被引量：5
17
作者 钟小勇 陈科安 张小红 《工矿自动化》 北大核心 2022年第7期118-124,共7页
钢丝绳小缺陷信号往往被淹没在股波噪声中,存在钢丝绳小缺陷检测困难、易漏检等问题。针对该问题,提出了一种基于改进完备集成经验模态分解(ICEEMD)的钢丝绳缺陷漏磁检测方法。为了避免钢丝绳表面润滑剂或尘埃对检测信号造成影响,采用... 钢丝绳小缺陷信号往往被淹没在股波噪声中,存在钢丝绳小缺陷检测困难、易漏检等问题。针对该问题,提出了一种基于改进完备集成经验模态分解(ICEEMD)的钢丝绳缺陷漏磁检测方法。为了避免钢丝绳表面润滑剂或尘埃对检测信号造成影响,采用电磁检测法。将ICEEMD、小波阈值滤波(WTF)、维纳滤波(WF)相结合,得到ICEEMD-WTF-WF多级降噪方法:通过ICEEMD分解钢丝绳漏磁信号,得到本征模态函数(IMF)分量;计算IMF分量的能量比、排列熵、互相关系数,取出IMF趋势分量和IMF股波噪声分量,并对股波噪声分量进行WTF,筛选有用的IMF分量重构信号;对重构后的信号进行WF,去除随机噪声。提取降噪后的缺陷特征值,输入BP神经网络并进行训练,识别钢丝绳缺陷漏磁信号。实验结果表明:ICEEMD-WTF-WF多级降噪方法对钢丝绳漏磁信号具有良好的降噪效果,信噪比、峭度指标优于WTF、移动平均滤波和WF;基于ICEEMD-WTF-WF的BP神经网络模型检测耗时短,对小缺陷的平均准判率达到98.13%,能较好地满足钢丝绳缺陷检测要求。 展开更多
关键词 钢丝绳 小缺陷检测 漏磁检测 改进完备集成经验模态分解 小波阈值滤波 维纳滤波 多级降噪
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加权特征参数信息重构方法及其在主轴承故障诊断中的应用
18
作者 赵俊豪 栾孝驰 沙云东 《推进技术》 北大核心 2025年第1期253-263,共11页
为解决航空发动机内滚动轴承微弱故障识别受到环境噪声干扰和重要信息易被忽略的问题,提出一种新的加权特征参数信息重构方法,并将其运用到航空发动机的主轴承故障检测中。该方法首先采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)... 为解决航空发动机内滚动轴承微弱故障识别受到环境噪声干扰和重要信息易被忽略的问题,提出一种新的加权特征参数信息重构方法,并将其运用到航空发动机的主轴承故障检测中。该方法首先采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化变分模态分解(Variational mode decomposi-tion,VMD)中的参数,得到K0个模态分量;然后提出一种新的加权特征参数信息重构公式,将所有模态分量按照该公式进行加权重构,过滤噪声成分,并更大程度地保留有效信息;最后对重构信号进行包络分析提取出轴承故障特征信息。通过对航空发动机中介轴承试验故障数据进行分析,得到结论:该方法可降低噪声成分对整体信号的干扰,有效突显出故障特征信息,诊断强背景噪声强干扰工况下的轴承微弱故障,因此是一种有效的用于航空发动机主轴轴承故障特征提取与诊断的方法之一。经仿真信号计算,降噪后的信号峰值因子提升1.62 d B,有效增强了冲击性成分。 展开更多
关键词 航空发动机 滚动轴承 加权特征参数信息重构 故障诊断 变分模态分解
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基于局部加权回归及经验模态分解的地心运动降噪方法 被引量：3
19
作者 柯能 朱新慧 +3 位作者 王刃 肖凯 贾彦锋 黄俊迦 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2023年第9期904-908,共5页
针对目前地心运动序列包含复杂噪声、真实信号难以有效提取等问题,提出一种结合局部加权回归(locally weighted regression, LOESS)和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的降噪方法LOESS-EMD。该方法首先对地心运动序列... 针对目前地心运动序列包含复杂噪声、真实信号难以有效提取等问题,提出一种结合局部加权回归(locally weighted regression, LOESS)和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的降噪方法LOESS-EMD。该方法首先对地心运动序列进行局部加权回归拟合,得到拟合后的时间序列和残差序列;然后对残差序列进行经验模态分解,从中提取出低频信号;最后将拟合的时间序列和残差中的低频信号进行重构,得到降噪后的时间序列。在仿真实验中,相比于LOESS方法,LOESS-EMD方法降噪结果的均方根误差减小31%,信噪比和剩余能量百分比分别提高16%和0.16百分点。利用该方法对国际GNSS服务IGS第三次重处理(3rd reprocessing campaign, Repro3)提供的地心运动序列进行降噪分析,结果表明,LOESS-EMD方法能够有效减少地心运动序列的噪声。 展开更多
关键词 地心运动 局部加权回归 经验模态分解 降噪 信噪比
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基于集成经验模态分解与集成机器学习的锂离子电池剩余使用寿命预测方法 被引量：20
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作者 张朝龙 赵筛筛 何怡刚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第13期177-186,共10页
准确预测储能锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)对于电力系统的安全性与可靠性至关重要。针对锂离子电池老化轨迹呈现非线性变化的问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和... 准确预测储能锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)对于电力系统的安全性与可靠性至关重要。针对锂离子电池老化轨迹呈现非线性变化的问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和集成机器学习的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。首先,利用集成经验模态分解算法分解锂离子电池老化数据。其次,分别利用集成的长短时记忆神经网络与相关向量机对分解得到的残差数据序列和本征模态数据序列建模预测。最后,融合预测的残差数据序列和本征模态数据序列,综合计算锂离子电池未来寿命老化轨迹。采用储能锂离子电池老化数据进行验证,结果显示所提出的锂离子电池RUL预测方法具有更好的鲁棒性与非线性跟踪能力。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 集成经验模态分解 相关向量机算法 长短时记忆神经网络
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