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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
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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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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
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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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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
3
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
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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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摩擦振动信号的EEMD和多重分形去趋势波动分析 被引量:5
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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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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
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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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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
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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
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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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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
9
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
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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
11
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
12
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
13
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
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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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基于情感心电信号的去趋势波动分析研究 被引量:2
15
作者 程静 刘光远 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期169-175,共7页
心电信号作为一种重要的生理信号,已证明其中包含可靠情感信息.在实验室诱发情感心电信号过程中,采用2遍情感视频播放机制,在第二遍观看视频过程中获取了记录被试主观情绪体验的情感重评按键文件,据此截取可靠的情感心电信号.通过比较... 心电信号作为一种重要的生理信号,已证明其中包含可靠情感信息.在实验室诱发情感心电信号过程中,采用2遍情感视频播放机制,在第二遍观看视频过程中获取了记录被试主观情绪体验的情感重评按键文件,据此截取可靠的情感心电信号.通过比较多种去趋势波动分析算法,结果显示CMA算法的性能最为稳定.因此,采用CMA算法来计算情感心电信号的标度指数.结果显示,高兴、悲伤、愤怒和恐惧的心电信号均具有长程相关性.以标度指数作为情感特征,采用Fisher分类器进行二分类的情感识别,高兴、悲伤、愤怒和恐惧4种情感的正确识别率分别为89.56%,90.10%,70.43%,83.18%,说明情感心电信号的非线性特征对于识别目标情感具有很好的区分度. 展开更多
关键词 情感心电信号 情感重评按键文件 去趋势波动分析 标度指数
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多重分形去趋势波动分析及改进决策树在电能质量分析中的应用 被引量:8
16
作者 张淑清 张赟 +5 位作者 刘海涛 胡皓 李华 姚玉永 刘勇 王涛 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期424-431,共8页
通过多重分形去趋势波动分析方法分析了6种常见的电能质量信号,证明了电能质量信号具有多重分形特征。据此提出基于多重分形去趋势波动分析的电能质量特征提取方法,选取多重分形谱参数(hq max、αmin、α0)和信号能量E作为特征向量矩阵... 通过多重分形去趋势波动分析方法分析了6种常见的电能质量信号,证明了电能质量信号具有多重分形特征。据此提出基于多重分形去趋势波动分析的电能质量特征提取方法,选取多重分形谱参数(hq max、αmin、α0)和信号能量E作为特征向量矩阵,结合改进决策树分类,进行电能质量分析和识别。该方法与DTCWT、HHT和EEMD方法进行对比实验,结果表明,该方法表现出更好的识别结果,为电能质量信号的特征提取提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 计量学 多重分形去趋势波动分析 特征提取 改进决策树 电能质量分析
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基于LCD和多重分形去趋势波动分析的故障诊断方法 被引量:4
17
作者 杨乐 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期559-564,共6页
针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)和多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)的故障... 针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)和多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)的故障诊断方法。该方法首先利用LCD将振动信号分解成不同尺度下的内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC)。其次,对包含主要信息的前几个ISC分量进行MF-DFA分析,并选取每个ISC分量的Hurst指数作为故障特征。然后,采用线性局部切空间排列(liner local tangent space alignment,LLTSA)对故障特征进行降维以获得对故障敏感的低维特征。最后,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对提取特征进行分类识别。滚动轴承的故障诊断实验表明,所提方法能够有效地识别滚动轴承的典型故障,具有一定的优势。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 多重分形去趋势波动分析 特征提取 滚动轴承 故障诊断
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基于EMD‑LS的非平稳时间序列多重分形去趋势波动分析方法 被引量:9
18
作者 罗远兴 李志红 +2 位作者 梁兴 李超 胡凤城 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2323-2329,共7页
多重分形去趋势波动分析(Multi‑Fractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA)处理非平稳时间序列存在趋势项难以准确移除的问题,为此本文引入经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)并通过趋势项自动判定方法提取趋势项,再... 多重分形去趋势波动分析(Multi‑Fractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA)处理非平稳时间序列存在趋势项难以准确移除的问题,为此本文引入经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)并通过趋势项自动判定方法提取趋势项,再利用最小二乘(Least Squares,LS)法对趋势项再拟合(EMD‑LS),进而提出新的多重分形分析方法(EMD‑LS‑MFDFA),并针对具有理论值的二项式多重分形序列(Binomial Multifractal Sequence,BMS),验证了EMD‑LS‑MFDFA法的有效性和稳定性,然后进行仿真分析.研究表明:相较于MFDFA方法,EMD‑LS‑MFDFA移除趋势精度更高,计算的广义Hurst指数和质量指数的均方根误差较小,其中2阶的EMD‑LS‑MFDFA具有更高的计算精度,是1阶的1.8倍,分析不同参数的BMS序列,其多重标度曲线与理论曲线相吻合,证明了该算法具有较好的稳定性和精准的分析能力. 展开更多
关键词 多重分形 去趋势波动分析 非平稳时间序列 经验模态分解 最小二乘 BMS信号
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基于多重分形去趋势波动分析的高速列车运行状态识别方法 被引量:2
19
作者 张美兰 金炜东 +1 位作者 孙永奎 王江丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期2978-2980,共3页
针对高速列车运行中的状态识别问题,提出基于多重分形去趋势波动分析的高速列车状态识别新方法。通过分析发现,高速列车在不同运行状态下的多重分形奇异谱和广义Hurst指数谱均有明显的区别,因此提取多重分形奇异谱参数和广义Hurst指数... 针对高速列车运行中的状态识别问题,提出基于多重分形去趋势波动分析的高速列车状态识别新方法。通过分析发现,高速列车在不同运行状态下的多重分形奇异谱和广义Hurst指数谱均有明显的区别,因此提取多重分形奇异谱参数和广义Hurst指数谱参数作为高速列车运行状态的特征,并使用支持向量机对其状态进行识别。实验结果表明,高速列车在运行速度200 km/h及以上时,状态识别率达到100%。多重分形奇异谱参数和广义Hurst指数谱参数能够有效地描述高速列车的运行状态,为高速列车运行状态的识别提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 高速列车 状态识别 多重分形去趋势波动分析 多重分形奇异谱 广义Hurst指数谱 支持向量机
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基于多重分形去趋势波动分析的风力机轴承故障诊断 被引量:5
20
作者 李洋 李春 杨阳 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3235-3243,共9页
风力机传动轴轴承振动信号具有典型的非平稳和非线性特征,传统状态监测及故障诊断方法难以同时满足故障程度识别及部位诊断的需求。为此,针对定速轴承故障数据及变速的风力机轴承故障数据,采用多重分形去趋势波动分析方法,分析轴承在正... 风力机传动轴轴承振动信号具有典型的非平稳和非线性特征,传统状态监测及故障诊断方法难以同时满足故障程度识别及部位诊断的需求。为此,针对定速轴承故障数据及变速的风力机轴承故障数据,采用多重分形去趋势波动分析方法,分析轴承在正常和不同故障状态下振动信号的多重分形特征,采用3种多重分形谱参数以表征振动信号的分形特征,结果表明:多重分形去趋势波动分析方法对于定速轴承和变速轴承均能进行有效的故障状态识别;轴承振动信号具有典型的多重分形特性,且较之正常状态,故障状态下多重分形特性更为明显,多重分形谱函数峰值对应的奇异指数更小,且当轴承处于内环故障时最小时,说明该参数可有效判断轴承运行状态及故障位置。因此,通过多重分形去趋势波动方法可获取故障特征参数,为风力机轴承故障诊断提供理论基础和实现途径。 展开更多
关键词 风力机 轴承 多重分形 去趋势波动分析 故障诊断
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