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基于去趋势分析的大规模双馈风电场送出变压器差动保护 被引量:4
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作者 徐艳春 范钟耀 +1 位作者 孙思涵 MI Lu 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第7期186-197,共12页
由于双馈风电场输出的故障电流具有频偏特性且含有较大的谐波分量,当双馈风电场送出变压器发生内部故障时,变压器差动电流中二次谐波与基波的比值增大,使得变压器差动保护面临延时动作的风险;且系统发生故障时,双馈风电场输出的故障电... 由于双馈风电场输出的故障电流具有频偏特性且含有较大的谐波分量,当双馈风电场送出变压器发生内部故障时,变压器差动电流中二次谐波与基波的比值增大,使得变压器差动保护面临延时动作的风险;且系统发生故障时,双馈风电场输出的故障电流中存在大量非周期分量,会使得送出变压器中的电流互感器更易发生饱和现象,致使传统变压器差动保护的可靠性降低。提出了基于去趋势分析的大规模风电场送出变压器的差动保护方案。首先,将采样电流通过滑动数据窗进行去趋势分析得到去趋势残差函数,然后,结合电流波形斜率特征完成对变压器励磁涌流及故障差流(包含电流互感器饱和状态下)的有效区分。最后,在PSCAD中搭建了双馈风电场送出系统,在不同工况下验证且分析了所提保护方案的适用性。 展开更多
关键词 变压器差动保护 双馈风电场 二次谐波 电流互感器饱和 去趋势分析
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滑动去趋势分析在机械故障诊断中的应用 被引量:2
2
作者 郭玉秀 张金敏 袁静 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2011年第5期137-141,共5页
研究滑动去趋势波动分析(Moving Detrended Fluctuation Analysis,MDFA)方法,得到信号时间序列的标度指数。在信号的突变点处,标度指数大幅度的波动,而在无故障处,标度指数只是在一个小范围内上下波动,因而MDFA方法可以检测工程信号中... 研究滑动去趋势波动分析(Moving Detrended Fluctuation Analysis,MDFA)方法,得到信号时间序列的标度指数。在信号的突变点处,标度指数大幅度的波动,而在无故障处,标度指数只是在一个小范围内上下波动,因而MDFA方法可以检测工程信号中的突变。本文采用MDFA方法对齿轮和轴承因突变故障得到的信号进行仿真试验,分析结果证明了MDFA方法在旋转机械突变故障诊断中的有效性。 展开更多
关键词 振动与波 机械动力学 突变故障诊断 滑动去趋势波动分析 标度指数
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轴承振动信号的去趋势分析和故障特征提取方法研究 被引量:4
3
作者 田锐 《机械设计与制造》 北大核心 2018年第12期100-104,共5页
针对传统经验模式分解(EMD)确定含噪模式分量缺乏具体评价指标的问题,首先利用互补集合经验模式分解(CEEMD)将故障信号分解,然后利用去趋势波动分析(DFA)计算每一个模式分量对应的标度指数,有用分量和含噪分量通过标度指数的幅值阈值进... 针对传统经验模式分解(EMD)确定含噪模式分量缺乏具体评价指标的问题,首先利用互补集合经验模式分解(CEEMD)将故障信号分解,然后利用去趋势波动分析(DFA)计算每一个模式分量对应的标度指数,有用分量和含噪分量通过标度指数的幅值阈值进行区分,最后小波分析用于对识别出的高频含噪分量进行降噪处理,其目的是最大程度地保留高频模式分量中的故障信息,实现信号的自适应降噪。通过对轴承故障信号和数值仿真信号的分析结果表明:提出的方法能够更好地识别和提取轴承的故障特征。 展开更多
关键词 互补集合经验模式分解 去趋势波动分析 小波分析 故障诊断
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基于CEEMDAN与自适应双阈值小波分析的心音去噪
4
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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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
5
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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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
6
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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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
7
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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基于随机重排去趋势波动分析的极端高温事件研究及其综合指标的建立 被引量:9
8
作者 侯威 章大全 +1 位作者 钱忠华 封国林 《高原气象》 CSCD 北大核心 2012年第2期329-341,共13页
基于中国气象局公布的1961-2006年中国165个国际交换站无缺测的逐日平均气温资料,利用随机重排去趋势波动分析(S-DFA)方法,计算并分析了中国极端高温事件阈值的空间分布特征,并对S-DFA方法在实际资料中的应用进行了检验。从可预报性的... 基于中国气象局公布的1961-2006年中国165个国际交换站无缺测的逐日平均气温资料,利用随机重排去趋势波动分析(S-DFA)方法,计算并分析了中国极端高温事件阈值的空间分布特征,并对S-DFA方法在实际资料中的应用进行了检验。从可预报性的角度给出了极端高温事件强度综合指标的定义。该综合指标将极端高温事件的发生频次和强度综合起来,兼顾不同地区各自特有的区域气候背景,进一步说明综合指标定义的合理性。基于极端高温事件综合指标的空间分布规律,将1961-2006年间中国极端高温事件分为4个不同等级的地区。极端高温事件综合指标在20世纪90年代初期之前一直保持平稳的波动变化,之后则一直处于上升之中,尤其是在90年代中后期开始迅速上升。 展开更多
关键词 随机重排去趋势波动分析 极端高温事件 阈值 综合指标
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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
9
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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基于谐波小波和去趋势波动分析的摩擦振动信号研究 被引量:5
10
作者 李精明 魏海军 +3 位作者 魏立队 杨智远 刘冲 刘竑 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第15期235-239,264,共6页
为实现摩擦振动信号的降噪和摩擦振动信号特征提取,在往复式摩擦磨损试验机上进行了摩擦副摩合磨损试验。应用谐波小波对获得的非线性、非平稳的摩擦振动信号进行分解,实现摩擦振动信号的降噪。应用去趋势波动分析算法对摩擦振动信号进... 为实现摩擦振动信号的降噪和摩擦振动信号特征提取,在往复式摩擦磨损试验机上进行了摩擦副摩合磨损试验。应用谐波小波对获得的非线性、非平稳的摩擦振动信号进行分解,实现摩擦振动信号的降噪。应用去趋势波动分析算法对摩擦振动信号进行分析,获得不同阶数下的Hurst指数,判别数据序列的属性及其趋势增强的程度。研究结果表明,随着磨合磨损试验的进行,摩擦振动信号的标度指数呈现逐渐增大的变化趋势,去趋势波动分析算法能够实现摩擦振动信号特征提取,摩擦振动信号的标度指数变化能够用于摩擦副的磨合磨损状态监测和识别。 展开更多
关键词 谐波小波 去趋势波动分析 标度指数 摩擦振动
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利用心率的去趋势波动分析提取睡眠呼吸暂停低通气综合症患者的睡眠结构信息 被引量:6
11
作者 郑慧君 王海涛 +3 位作者 曹征涛 朱莹莹 姬超 俞梦孙 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期647-651,共5页
以经基于心率变异性的睡眠分期大都是针对健康人进行的,拟利用心率变异性分析睡眠呼吸暂停低通气综合症(SAHS)病人的睡眠结构。根据微动敏感式床垫式睡眠监测系统(MSMSMS)所得10名健康者的心率和30名不同程度SAHS患者的心率,利用去趋势... 以经基于心率变异性的睡眠分期大都是针对健康人进行的,拟利用心率变异性分析睡眠呼吸暂停低通气综合症(SAHS)病人的睡眠结构。根据微动敏感式床垫式睡眠监测系统(MSMSMS)所得10名健康者的心率和30名不同程度SAHS患者的心率,利用去趋势波动分析(DFA)方法,计算他们在各睡眠阶段的标度指数。实验结果显示,SAHS患者各个睡眠阶段的标度指数具有明显差异,与健康者也有不同,为基于心率变异性对SAHS患者进行睡眠分期以及SAHS患者的判定提供了依据。 展开更多
关键词 心率 睡眠呼吸暂停低通气综合症 睡眠分期 去趋势波动分析 标度指数
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摩擦振动信号的EEMD和多重分形去趋势波动分析 被引量:5
12
作者 李精明 魏海军 +3 位作者 魏立队 孙迪 杨智远 梅立强 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1204-1208,1214,共6页
为了研究摩擦副磨合磨损过程中摩擦振动变化规律,实现通过摩擦振动识别摩擦副的磨合磨损状态,在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套—活塞环摩擦副摩擦磨损试验。应用总体经验模式分解对摩擦振动信号进行分解,获得若干个无模式混叠... 为了研究摩擦副磨合磨损过程中摩擦振动变化规律,实现通过摩擦振动识别摩擦副的磨合磨损状态,在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套—活塞环摩擦副摩擦磨损试验。应用总体经验模式分解对摩擦振动信号进行分解,获得若干个无模式混叠的本征模式分量。利用多重分形去趋势波动分析(Multifractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)对重构获得的摩擦振动特征信号进行分析,得到摩擦振动信号的MFDFA谱图,并根据谱图求取摩擦振动信号的多重分形谱参数。研究结果表明,总体经验模式分解能够实现微弱摩擦振动特征信号的提取,MFDFA谱图及其参数可以表征摩擦振动信号的特征。 展开更多
关键词 总体经验模式分解 多重分形去趋势波动分析 谱参数 摩擦振动 HURST指数 特征提取
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基于去趋势波动分析(DFA)的脑卒中后抑郁症静息脑电特征提取与识别 被引量:9
13
作者 王春方 张力新 +8 位作者 刘爽 孙长城 王勇军 赵欣 綦宏志 周鹏 万柏坤 杜金刚 明东 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期520-525,共6页
为考察脑卒中后抑郁症(PSD)患者静息态脑电(EEG)特异性,通过去趋势波动分析(DFA),提取16导联EEG信号波动函数F(s)和区间长度s函数关系在双对数坐标中线性拟合斜率之标度指数α值,作为EEG信号的长程幂函数相关性特征参数。将3类人群(健... 为考察脑卒中后抑郁症(PSD)患者静息态脑电(EEG)特异性,通过去趋势波动分析(DFA),提取16导联EEG信号波动函数F(s)和区间长度s函数关系在双对数坐标中线性拟合斜率之标度指数α值,作为EEG信号的长程幂函数相关性特征参数。将3类人群(健康正常组10人、脑卒中后无抑郁症组4人、脑卒中后抑郁症组7人)的16导联EEG信号α值作为样本进行独立样本t检验,结果显示,健康人与脑卒中患者在顶叶、颞叶以及枕叶处α值存在显著性差异(P<0.05);利用支持向量机(SVM)分类器,将EEG信号DFA的α值放入16维特征空间在脑卒中患者组(含抑郁症与无抑郁症)内进行模式识别,可获得最高90.9%的分类正确率,有望为临床PSD提供客观有效的辅助诊断新手段。 展开更多
关键词 脑卒中后抑郁症(PSD) 脑电(EEG) 去趋势波动分析(DFA) 标度指数α值 支持向量机(SVM)
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风电场风速时间序列的多重分形去趋势波动分析 被引量:20
14
作者 孙斌 姚海涛 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期204-210,共7页
为探索风电场风速时间序列的标度不变性,采用多重分形去趋势波动分析方法(MF-DFA)对风速时间序列进行分析。通过计算广义Hurst指数、尺度函数、多重分形谱,细致量化了风速序列的局部和不同层次的波动奇异性,并考察了多重分形参数对风速... 为探索风电场风速时间序列的标度不变性,采用多重分形去趋势波动分析方法(MF-DFA)对风速时间序列进行分析。通过计算广义Hurst指数、尺度函数、多重分形谱,细致量化了风速序列的局部和不同层次的波动奇异性,并考察了多重分形参数对风速预测的影响。研究结果表明:风速时间序列的波动具有长程相关性,且呈现显著多重分形特征;多重分形参数与风速变化存在一定的关联性,采用多重分形谱可在一定程度上对风速的变化趋势进行预测,且风速波动量越大,预测的结果越准确。 展开更多
关键词 风电场 风速 去趋势波动分析 多重分形
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基于去趋势波动分析的降雨演变特性研究 被引量:7
15
作者 莫淑红 吕继强 +1 位作者 沈冰 李文娟 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2010年第2期148-151,共4页
降雨是地区水资源的主要来源,研究其长期的演变特性,对于水文水资源系统的预报、模拟具有十分重要的意义。运用去趋势波动分析法,对宝鸡市51年月降雨量序列分析,得到了定量描述降雨时间序列长期变化行为的参数——标度指数,并探讨了降... 降雨是地区水资源的主要来源,研究其长期的演变特性,对于水文水资源系统的预报、模拟具有十分重要的意义。运用去趋势波动分析法,对宝鸡市51年月降雨量序列分析,得到了定量描述降雨时间序列长期变化行为的参数——标度指数,并探讨了降雨序列的长程相关性及其内在规律性。结果表明:对应不同研究尺度,月序列波动的标度指数分别为0.268 5和0.809 7,即在大于88个月时间尺度上原序列是正相关的,在小于88个月的时间尺度上降雨序列是反相关的,体现了半干旱区降雨系统演变机理的复杂性。 展开更多
关键词 降雨 去趋势波动分析 长程相关性
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基于去趋势波动分析法的土壤含水量变化特性研究 被引量:7
16
作者 高雄飞 刘元会 +2 位作者 郭建青 郝立瑛 王媛英 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期188-191,共4页
为探讨栾城站农田土壤含水量的长期演变规律和机理。运用去趋势波动分析法,对栾城站2002—2008年土壤含水量时间序列进行了分析,得到了土壤含水量长期演变规律的参数标度指数,探讨了不同层次含水量序列的长程相关性及其内在的演变规律,... 为探讨栾城站农田土壤含水量的长期演变规律和机理。运用去趋势波动分析法,对栾城站2002—2008年土壤含水量时间序列进行了分析,得到了土壤含水量长期演变规律的参数标度指数,探讨了不同层次含水量序列的长程相关性及其内在的演变规律,并用分形维数定量描述了土壤含水量动态变化过程的分形特征。结果表明:不同层次序列的标度指数均大于0.5,即序列具有长程相关性,含水量变化存在着趋势性成分。随着深度的增加,标度指数逐渐增大,揭示了含水量变化的长程相关性越来越强;另一方面,随着深度的增加,分形维数逐渐减小,表征了含水量的波动幅度越来越稳定,这也与实际相符。 展开更多
关键词 去趋势波动分析 土壤含水量 时间序列 分形维数
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基于EMD去趋势波动的脑疲劳模糊熵分析 被引量:7
17
作者 杨硕 李润泽 +1 位作者 丁建清 徐桂芝 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期33-39,共7页
脑疲劳是由于人们长时间地从事重复单一或高负荷的认知活动所引起的,短时间的脑疲劳会引起注意力下降、工作效率降低,而长时间的脑疲劳则会造成脑功能损伤。提取脑疲劳特征有助于脑疲劳的检测,预防脑疲劳带来的危害。熵能够反映脑疲劳... 脑疲劳是由于人们长时间地从事重复单一或高负荷的认知活动所引起的,短时间的脑疲劳会引起注意力下降、工作效率降低,而长时间的脑疲劳则会造成脑功能损伤。提取脑疲劳特征有助于脑疲劳的检测,预防脑疲劳带来的危害。熵能够反映脑疲劳状态下大脑复杂度的变化情况,有望成为评价脑疲劳的指标。但是,熵对脑电信号特征的提取受趋势重叠的影响,无法实现信号动态特性的准确描述,造成不同时间段得到的熵特征不一致。为解决趋势重叠对脑电信号熵特征的影响,将基于经验模式分解(EMD)的去趋势波动分析同熵值计算相结合,以4 h英语科技论文翻译作为脑疲劳诱发任务,记录14名本科生志愿者在正常安静和脑疲劳状态下的脑电信号,对比分析两种状态及3个时间段脑电信号的近似熵、模糊熵和去趋势模糊熵。结果表明,相比传统的近似熵和模糊熵,脑疲劳状态下去趋势模糊熵在左半球脑区的熵值较正常安静状态下显著降低(FC3,P=0.022;P5,P=0.007),且3个时间段有显著性差异的导联基本相同(3个时间段FC3导联P值分别为0.025、0.017、0.012,P5导联P值分别为0.011、0.006、0.017)。结果表明,去趋势模糊熵可以更好地表达两种状态下大脑复杂度的差异,且具有很好的时间稳定性。因此基于EMD的去趋势模糊熵可以更加快速有效地评价脑疲劳对大脑活动复杂度的影响。 展开更多
关键词 脑疲劳 模糊熵 经验模式分解 去趋势波动分析
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基于多重分形去趋势波动分析的电力负荷风险预警阈值 被引量:7
18
作者 李存斌 李庆良 +1 位作者 王庆林 宋易阳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1437-1441,共5页
针对传统电力风险预警研究带有主观性、缺乏动态性以及设定风险阈值缺乏理论依据等问题,基于历史负荷数据,提出了一种基于替代数据法与多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)确定电力负荷风险预... 针对传统电力风险预警研究带有主观性、缺乏动态性以及设定风险阈值缺乏理论依据等问题,基于历史负荷数据,提出了一种基于替代数据法与多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)确定电力负荷风险预警阈值的方法,简称SMF-DFA。该方法首先利用替代数据法对原始数据进行替换和重新排列,消除非线性自相关性,然后根据长程相关性指数的收敛情况,甄别对原始序列整体波动没有影响的异常数值,判定当前序列达到极端事件的临界点,为实时风险预警提供参考阈值。最后,以Lorenz方程与电网历史负荷为样本进行算例分析,结果证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 电力负荷 风险预警 阈值 多重分形去趋势波动分析 替代数据法
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多重分形去趋势波动分析在滚动轴承损伤程度识别中的应用 被引量:6
19
作者 林近山 陈前 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第13期1760-1765,共6页
为了评估多重分形去趋势波动分析(MFDFA)在滚动轴承损伤程度识别中的性能,采用MFDFA计算了轴承故障信号的多重分形谱,多重分形谱的左右端点和极值点可以近似描述多重分形谱的形状和位置,提取这三个特征点的坐标作为刻画轴承动力学行为... 为了评估多重分形去趋势波动分析(MFDFA)在滚动轴承损伤程度识别中的性能,采用MFDFA计算了轴承故障信号的多重分形谱,多重分形谱的左右端点和极值点可以近似描述多重分形谱的形状和位置,提取这三个特征点的坐标作为刻画轴承动力学行为的特征参数。将MFDFA、4个常用的时域统计参数、小波变换(WT)方法和经验模态分解(EMD)方法分别用于识别轴承滚动体和外圈损伤的严重程度,然后分别采用马氏距离判别法、BP神经网络和支持向量机对WT、EMD和MFDFA所提取的特征参数进行分类,并比较了这些方法在故障分类中的效果。结果表明,马氏距离判别法与MFDFA的组合以及支持向量机与WT或EMD的组合可以获得较好的轴承损伤程度识别结果。研究结果进一步验证了早期工作的结论。 展开更多
关键词 多重分形去趋势波动分析 滚动轴承 损伤 程度识别
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去趋势波动分析在齿轮故障诊断中的应用研究 被引量:11
20
作者 李力 彭中笑 彭书志 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第19期2311-2314,共4页
探讨了一种检测非平稳信号中长程相关信息的方法——利用去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis,DFA)方法来诊断机械故障,着重研究DFA的尺度范围选择、趋势拟合阶数选择等关键问题,提取尺度指数作为诊断的特征参数,应用于齿轮... 探讨了一种检测非平稳信号中长程相关信息的方法——利用去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis,DFA)方法来诊断机械故障,着重研究DFA的尺度范围选择、趋势拟合阶数选择等关键问题,提取尺度指数作为诊断的特征参数,应用于齿轮的正常、剥落、断齿、磨损、裂纹等五种状态诊断,正确率达96%以上。通过与常用的统计指标——峭度的诊断结果相比较,证明DFA是一种有效的故障诊断方法。 展开更多
关键词 去趋势波动分析 尺度指数 齿轮 故障诊断
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