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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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矿产勘查市场周期性波动与我国矿产勘查趋势分析 被引量:5
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作者 杨建锋 余韵 +2 位作者 马腾 张翠光 左力艳 《中国矿业》 北大核心 2024年第2期10-19,共10页
在社会经济发展的驱动下,矿产勘查市场具有明显的周期性波动,包括长周期变化、中短周期变化和随机性变化。澳大利亚50年矿产勘查市场变化表明,经济发展的长周期变化决定了矿产资源供需关系基本面,矿产资源供需关系基本面决定了矿产勘查... 在社会经济发展的驱动下,矿产勘查市场具有明显的周期性波动,包括长周期变化、中短周期变化和随机性变化。澳大利亚50年矿产勘查市场变化表明,经济发展的长周期变化决定了矿产资源供需关系基本面,矿产资源供需关系基本面决定了矿产勘查投入的长周期变化;经济发展中短周期变化决定了矿产品价格周期性变化,矿产品价格周期性变化决定了矿产勘查投入的中短周期变化。在国家新一轮找矿突破战略行动驱动下,我国矿产勘查活动进入新一轮增长周期,并呈现出与全球不同的变化特征。2020年以来,我国矿产勘查投入连续4年实现增长,且增速逐年扩大,2023年同比增长25.4%,矿产勘查市场内生回升动力不断增强。2016年之后,主要受国内政策环境的影响,我国矿产勘查投入变化偏离了全球勘查市场走势。综合判断,我国矿产勘查市场正处在长中短周期叠加、政策环境发生明显改善的特殊阶段。经济发展长周期变化和中短周期变化对矿产勘查投入形成较大的下行压力,而政策环境改善对市场形成了较强的上行拉力,未来2~3 a将是政策红利集中释放的时间,本轮矿产勘查增长周期可能将延续2~3 a时间。 展开更多
关键词 经济增长 矿产勘查 周期性波动 趋势分析 矿产资源
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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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新疆和田降雨小波分析和非趋势波动分析 被引量:8
5
作者 吕继强 莫淑红 +1 位作者 沈冰 张忠英 《水电能源科学》 2008年第5期7-9,共3页
运用小波变换和非趋势波动分析得到了降水量的波动变化特性,探讨了降水量序列的长程相关性及其内在规律性。结合小波分析方法提取了主要的周期和趋势变化特性。采用两种方法在不同时间尺度上对降水序列分析,结果表明和田降水量近几年将... 运用小波变换和非趋势波动分析得到了降水量的波动变化特性,探讨了降水量序列的长程相关性及其内在规律性。结合小波分析方法提取了主要的周期和趋势变化特性。采用两种方法在不同时间尺度上对降水序列分析,结果表明和田降水量近几年将持续减少,减少趋势至少将持续21个月。 展开更多
关键词 降水 趋势波动分析 小波分析
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非平稳海杂波的消除趋势波动分析 被引量:4
6
作者 丁昊 关键 +2 位作者 黄勇 于仕财 何友 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期116-123,189,共9页
根据消除趋势波动分析(DFA)的基本原理,研究了非平稳条件下两种不同波段实测海杂波数据的分形标度特性以及海洋环境参数对分析结果的影响.采用分段数据均值/方差的差异、随机游走模型和对数方差-尺度法等对海杂波的非平稳性、分形特性... 根据消除趋势波动分析(DFA)的基本原理,研究了非平稳条件下两种不同波段实测海杂波数据的分形标度特性以及海洋环境参数对分析结果的影响.采用分段数据均值/方差的差异、随机游走模型和对数方差-尺度法等对海杂波的非平稳性、分形特性和长程相关性进行定性判定.利用DFA得到的波动函数-尺度的双对数坐标曲线,分析了不同尺度范围内海杂波和目标单元的标度指数特性.对交叉标度现象的研究结果表明:它由海杂波本身的相关性在不同尺度范围存在差异导致的,且在VV极化时差异性更加显著.当海况改变时,不同尺度范围内标度指数的变化趋势与极化方式密切相关.最后,以拟合误差为检验统计量,对分析结果在目标检测算法中的应用进行了验证性分析. 展开更多
关键词 海杂波 非平稳性 消除趋势波动分析 交叉标度 标度指数
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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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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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砂壤质褐土水力特性与物理性质的空间尺度效应——消除趋势波动分析法 被引量:2
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作者 舒乔生 刘作新 +1 位作者 张自坤 王振营 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1040-1045,共6页
土壤水力特性与物理性质的空间异质性及其之间的关系在不同尺度上会有不同表现。采用消除趋势波动分析法对土壤水力特性(田间持水量、萎蔫系数和饱和导水率)和物理性质(机械组成、容重和有机碳含量)进行尺度分析。结果表明,只有在... 土壤水力特性与物理性质的空间异质性及其之间的关系在不同尺度上会有不同表现。采用消除趋势波动分析法对土壤水力特性(田间持水量、萎蔫系数和饱和导水率)和物理性质(机械组成、容重和有机碳含量)进行尺度分析。结果表明,只有在一定尺度范围内才能进行土壤水力特性空间变异分析和尺度转换(外推)。过小的尺度范围内不能摆脱空间相关的束缚,尺度太大时不能抓住主要控制因子,因此无法进行尺度外推。所研究砂壤质褐土田间持水量、饱和导水率、容重和有机碳含量可外推尺度范围较大,分别为55~155、50~125、50~125和50~135m;砂粒、粉粒和黏粒含量的可外推尺度范围较小,为50~85m,因此在进行空间尺度转换前应先确定其尺度外推范围。 展开更多
关键词 土壤水力特性 空间异质性 尺度分析 消除趋势波动分析
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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:6
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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
11
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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西安市降雨和气温的非趋势性波动分析 被引量:5
12
作者 赵静 吕继强 +1 位作者 宁有丰 沈冰 《水资源与水工程学报》 2011年第2期74-76,81,共4页
为研究西安市降雨和气温的长程相关规律,首先用K-S法对西安市近58年月降雨及月平均气温序列进行正态检验,在此基础上应用非趋势波动(DFA)分析方法,对其非趋势波动性加以分析。结果表明:标度指数存在变点;月降雨序列在分割长度S(24时和... 为研究西安市降雨和气温的长程相关规律,首先用K-S法对西安市近58年月降雨及月平均气温序列进行正态检验,在此基础上应用非趋势波动(DFA)分析方法,对其非趋势波动性加以分析。结果表明:标度指数存在变点;月降雨序列在分割长度S(24时和月平均气温序列在S(22时,标度指数分别为0.26和0.20,均小于0.5,说明序列仅呈现短期的记忆特征。 展开更多
关键词 时间序列 正态检验 趋势波动分析 标度指数
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基于消除趋势波动分析的上海世博会场馆排队分析 被引量:2
13
作者 郭伟 顾基发 +2 位作者 徐山鹰 张毅 李力 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第4期307-312,共6页
2010年,上海市举办了第41届世界博览会,愈7 300万的参观人次也创下了历届之最.如此巨大的参观人次势必造成大量场馆特别是热门场馆的排队和等待现象。研究排队和等待现象的时间关联性,有助于引导参观人群合理选择场馆、提高参观效率,同... 2010年,上海市举办了第41届世界博览会,愈7 300万的参观人次也创下了历届之最.如此巨大的参观人次势必造成大量场馆特别是热门场馆的排队和等待现象。研究排队和等待现象的时间关联性,有助于引导参观人群合理选择场馆、提高参观效率,同时避免过度拥挤酿成事故.为此,引入消除趋势波动分析法,利用各场馆日平均排队长度和日平均等待时间数据,分析其长时程关联性.测试表明,大部分场馆的排队和等待现象呈现长时程正相关性,部分热门场馆呈现长时程反相关性. 展开更多
关键词 上海世博会 消除趋势波动分析 长时程关联性
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逐段非趋势波动分析方法及我国证券市场的实证研究 被引量:2
14
作者 黄超 龚惠群 仲伟俊 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2009年第6期126-130,145,共6页
为了研究金融时间序列在不同时段波动的持久性特征,本文提出了一种逐段非趋势波动分析方法。该方法首先建立多阶段分割动态规划模型对时间序列进行分割,随后对各子序列逐段进行非趋势波动分析。对我国证券市场的七个主要指数的实证研究... 为了研究金融时间序列在不同时段波动的持久性特征,本文提出了一种逐段非趋势波动分析方法。该方法首先建立多阶段分割动态规划模型对时间序列进行分割,随后对各子序列逐段进行非趋势波动分析。对我国证券市场的七个主要指数的实证研究结果表明,本文提出的逐段非趋势波动分析方法能够有效揭示股票指数持久性特征随时间变化的现象,也有助于更深入的比较不同指数间持久性特征的相似程度。 展开更多
关键词 金融学 标度无关性 趋势波动分析 动态规划 股票指数
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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:7
15
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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基于去趋势波动分析的多普勒域海杂波分形分析 被引量:2
16
作者 张令波 《中国电子科学研究院学报》 2014年第6期619-623,共5页
相对于粗糙海洋表面,海面小目标的后向散射比较微弱,导致了海杂波背景下的微弱目标很难检测。由于海面目标和海面波浪在速度上的差异,多普勒频率成为海面微弱目标检测可以利用的一个有效线索。近年来分形几何在海杂波分析方面有了比较... 相对于粗糙海洋表面,海面小目标的后向散射比较微弱,导致了海杂波背景下的微弱目标很难检测。由于海面目标和海面波浪在速度上的差异,多普勒频率成为海面微弱目标检测可以利用的一个有效线索。近年来分形几何在海杂波分析方面有了比较深入的研究。将多普勒频率和分形几何概念相结合,将有助于对海面杂波背景下的微弱目标进行检测。去趋势波动分析是提取分形对象分形参数的有效工具。通过去趋势波动分析,对多普勒域海杂波进行分形参数提取,利用不同距离单元分形参数的不同可以有效地判断微弱目标存在。最后,利用IPIX实测雷达数据对所提算法进行仿真实验,实验结果表明,该方法能够有效判断海面微弱目标存在。 展开更多
关键词 海杂波 目标探测 去趋势波动分析
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Logistic满映射混沌序列的趋势波动分析
17
作者 牛彦 孟竟实 +1 位作者 鲍俊呈 王磊 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第4期813-816,共4页
目的研究实际计算中不同初始值迭代之后产生的序列具有的标度指数,解决初始值的选择问题和以Logistic满映射为基础的伪随机数产生的长程相关性影响.方法针对Logistic满映射,采用了检验伪随机数序列的长程相关性的趋势波动分析(DFA)方法... 目的研究实际计算中不同初始值迭代之后产生的序列具有的标度指数,解决初始值的选择问题和以Logistic满映射为基础的伪随机数产生的长程相关性影响.方法针对Logistic满映射,采用了检验伪随机数序列的长程相关性的趋势波动分析(DFA)方法,实现了以Logis-tic满映射的混沌加密实际应用中可以选取的初值迭代产生的序列.结果不同的初值和序列的起始位置可以对Logistic满映射迭代产生的混沌序列的长程相关性有较大影响.以Logistic满映射为基础的实际应用可以选取初值在区间(0.349,0.440)和(0.544,0.570)迭代产生的序列.结论Logistic满映射混沌序列具有比较好的独立性,序列前后之间存在较小的相关性,能提高混沌序列的伪随机性. 展开更多
关键词 Logistic满映射 趋势波动分析 标度指数 伪随机数 密码编制
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非趋势波动分析及其在齿轮故障识别中的应用
18
作者 肖涵 李友荣 吕勇 《煤矿机械》 北大核心 2008年第7期202-204,共3页
对时间序列的长程相关性用于设备故障识别进行了可行性研究。提出将非趋势波动分析方法用于设备故障识别,对齿轮振动信号进行分类实验,结果表明非趋势波动分析能成功地对常见齿轮故障模式进行识别,与盒维数计算结果相比,非趋势波动分析... 对时间序列的长程相关性用于设备故障识别进行了可行性研究。提出将非趋势波动分析方法用于设备故障识别,对齿轮振动信号进行分类实验,结果表明非趋势波动分析能成功地对常见齿轮故障模式进行识别,与盒维数计算结果相比,非趋势波动分析具有更好的抗干扰性。 展开更多
关键词 趋势波动分析 长程相关性 故障识别
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除趋势交叉波动分析函数的统计特征
19
作者 董科强 商朋见 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期64-67,共4页
除趋势波动分析(DFA)是测量非平稳时间序列相关性的方法之一,对DFA方法适当改进,可推广到在二维时间序列中研究数据之间的交叉相关性.为了得到这种改进方法与DFA方法之间的数量关系,本文分别就两列时间序列具有线性相关性与不具有线性... 除趋势波动分析(DFA)是测量非平稳时间序列相关性的方法之一,对DFA方法适当改进,可推广到在二维时间序列中研究数据之间的交叉相关性.为了得到这种改进方法与DFA方法之间的数量关系,本文分别就两列时间序列具有线性相关性与不具有线性相关性的情况进行讨论,并对它们的交叉相关指数与DFA指数之间的关系进行分析.最后,用改进方法对交通时间序列进行研究,结果表明:交通速度与交通流量数据之间具有较强的交叉相关性. 展开更多
关键词 趋势波动分析 线性相关 交叉相关 交通流量
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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
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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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