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基于遗传算法参数优化的变分模态分解结合1.5维谱的轴承故障诊断 被引量：48
1
作者 边杰 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1618-1624,共7页
为了准确提取轴承的故障特征,提出了一种遗传算法(GA)参数优化的变分模态分解(VMD)结合1.5维谱的轴承故障诊断方法。首先以VMD方法中模态分量的包络熵值最小为优化目标,利用遗传算法对模态分量个数和二次惩罚因子进行优化,确定这两个能... 为了准确提取轴承的故障特征,提出了一种遗传算法(GA)参数优化的变分模态分解(VMD)结合1.5维谱的轴承故障诊断方法。首先以VMD方法中模态分量的包络熵值最小为优化目标,利用遗传算法对模态分量个数和二次惩罚因子进行优化,确定这两个能使VMD实现最优分解的输入参数。然后利用参数优化的VMD方法对仿真信号和轴承内环故障信号进行分解,并做各模态分量的1.5维谱图。参数优化的VMD分解得到了与仿真信号原始分量相符的4个模态分量,1.5维谱剔除了未参与二次相位耦合的10Hz频率分量。同时在1k Hz频率以下,运用本文方法提取了轴承内环故障特征频率的1至6倍频频率成分以及电机转频对它们的调制频率。由此表明,遗传算法参数优化的VMD可实现复杂信号的正确分解,1.5维谱可有效检测信号的二次相位耦合。同时,遗传算法参数优化的VMD结合1.5维谱能有效提取轴承内环故障特征,从而验证了本文方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 变分模态分解 遗传算法 轴承 故障诊断 1.5维谱
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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法
2
作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页
针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多
关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 IMF分量 小波阈值降噪 肌电干扰
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基于参数优化变分模态分解和马田系统的工业缝纫机故障诊断方法
3
作者 周中华 刘祖斌 《高技术通讯》 北大核心 2025年第1期73-84,共12页
针对工业缝纫机出厂质检的人耳听音传统方式准确率不高、耗时耗力的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和马田系统(Mahalanobis-Taguchi system,MTS)的工业缝纫机故障诊断方法。首先,通过樽... 针对工业缝纫机出厂质检的人耳听音传统方式准确率不高、耗时耗力的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和马田系统(Mahalanobis-Taguchi system,MTS)的工业缝纫机故障诊断方法。首先,通过樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)对变分模态分解的相关参数进行迭代寻优,并利用获得最优参数的VMD对工业缝纫机声信号进行分解得到不同中心频率的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后,分别对IMF分量进行多域特征融合,并且采用正常样本构建了MTS的基准空间,进一步利用了少量故障样本来验证和优化基准空间;最后,结合马氏距离的阈值实现了准确的故障识别分类。通过仿真信号的对比分析,证明了SSA-VMD算法分解信号的可行性和优越性;实验数据和实测数据的研究结果表明了所提出的故障诊断方法具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 工业缝纫机 故障诊断 变分模态分解 马田系统 多域特征融合
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考虑不确定变量变分模态分解及绿证-碳联合交易的综合能源系统经济优化调度
4
作者 刘晓军 熊健 +2 位作者 王艺博 刘闯 徐粤洋 《电工技术学报》 北大核心 2025年第13期4276-4291,共16页
为了挖掘热电联产、储能设备等多元设备的差异化响应能力以实现综合能源系统(IES)中不确定变量的有效应对,该文提出一种考虑不确定变量变分模态分解(VMD)和绿证-碳联合交易的综合能源系统经济优化调度方法。首先,在IES运行框架下,提出... 为了挖掘热电联产、储能设备等多元设备的差异化响应能力以实现综合能源系统(IES)中不确定变量的有效应对,该文提出一种考虑不确定变量变分模态分解(VMD)和绿证-碳联合交易的综合能源系统经济优化调度方法。首先,在IES运行框架下,提出了面向电/热/气负荷等不确定变量VMD低/中/高频分量的设备差异化响应方法流程;其次,在绿证和碳交易机制基础上,考虑绿证碳减排机理,构建了绿证-碳联合交易机制;再次,考虑IES内多元设备的差异化幅/频响应能力,建立了一种以综合成本最小为目标的IES经济优化调度模型,并将模型依据VMD低/中/高频分量顺序进行逐层传递、迭代求解;最后,算例结果表明所提模型能够较好地提高IES的新能源消纳能力和碳减排能力,验证了模型的合理性与有效性。 展开更多
关键词 变分模态分解 绿证交易机制 碳交易机制 风电消纳 综合能源系统
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基于金豺优化变分模态分解与时间卷积网络的过热汽温特性建模
5
作者 金秀章 赵术善 +2 位作者 畅晗 赵大勇 仲轩正 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第12期4759-4767,I0019,共10页
针对火电机组装机容量增大且调峰频繁导致过热汽温的大惯性、大时延和高度非线性等特征愈加明显,火电机组传统比例-积分-微分控制器(proportional-integral-derivative,PID)控制效果下降的问题,提出一种基于金豺算法(golden jackal opti... 针对火电机组装机容量增大且调峰频繁导致过热汽温的大惯性、大时延和高度非线性等特征愈加明显,火电机组传统比例-积分-微分控制器(proportional-integral-derivative,PID)控制效果下降的问题,提出一种基于金豺算法(golden jackal optimization,GJO)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法与GJO优化时间卷积神经网络(temporal convolutional network,TCN)的过热汽温系统特性模型。使用互信息(mutual information,MI)将机理分析得到的13个过热汽温特征变量进行排序并去除冗余变量;对筛选后的7个特征变量使用GJO-VMD算法进行分解,选择相关性较大的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量进行重构作为最终模型输入;最后,使用GJO-TCN建立过热汽温特性模型,并使用某660 MW燃煤电厂历史运行数据进行仿真实验。实验结果表明,基于GJO-VMD与GJO-TCN的过热汽温特性模型相较于TCN、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、GJO-LSTM,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 过热汽温 金豺算法 变分模态分解 时间卷积神经网络
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基于沙丘猫优化变分模态分解和蜣螂优化算法同步优化特征选择的齿轮泵磨损故障诊断
6
作者 问亚鹏 张佳奇 +3 位作者 郭锐 杨锦昌 何丝丝 张浩 《液压与气动》 北大核心 2025年第8期65-78,共14页
数据驱动的外啮合齿轮泵(以下简称齿轮泵)故障诊断中,存在实际作业中易受噪声干扰、故障特征冗余以及故障特征选择与分类器参数寻优繁琐问题,为此提出一种基于沙丘猫优化变分模态分解和蜣螂优化算法同步优化特征选择的齿轮泵磨损故障诊... 数据驱动的外啮合齿轮泵(以下简称齿轮泵)故障诊断中,存在实际作业中易受噪声干扰、故障特征冗余以及故障特征选择与分类器参数寻优繁琐问题,为此提出一种基于沙丘猫优化变分模态分解和蜣螂优化算法同步优化特征选择的齿轮泵磨损故障诊断方法。首先,搭建齿轮泵故障试验台获取原始故障数据,采用沙丘猫优化变分模态分解方法对齿轮泵4种磨损故障的振动信号进行降噪重构;然后,提取故障磨损4种重构信号的时域、频域和时频域统计特征共26种,并组成特征层;最后,基于蜣螂优化算法同步优化特征选择对故障特征集进行特征选择,同时优化支持向量机分类器参数,实现齿轮泵的磨损故障类型识别。结果显示,该齿轮泵故障诊断方法准确率高达99.6%,耗时仅49.8 s,具有较高的诊断精度和运算效率。 展开更多
关键词 齿轮泵 故障诊断 同步优化特征选择 蜣螂优化算法 沙丘猫优化变分模态分解
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模态分解与参数优化结合的LSTM光伏发电功率预测
7
作者 陈庆明 梁奇峰 +1 位作者 孙颖楷 蔡继翔 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期305-310,315,共7页
针对传统LSTM模型在复杂非平稳的光伏发电功率预测时精准度低的问题,提出了基于VMD-GWO-LSTM的光伏发电功率预测模型,通过对发电功率时间序列变分模态分解(VMD)得到模态分量子序列,经灰狼算法(GWO)优化长短期记忆神经网络(LSTM)参数后... 针对传统LSTM模型在复杂非平稳的光伏发电功率预测时精准度低的问题,提出了基于VMD-GWO-LSTM的光伏发电功率预测模型,通过对发电功率时间序列变分模态分解(VMD)得到模态分量子序列,经灰狼算法(GWO)优化长短期记忆神经网络(LSTM)参数后建立子序列的LSTM模型,各子序列模型预测结果叠加得到发电功率预测值。VMDGWO-LSTM模型的拟合系数相比改进前的LSTM模型提高了1.97%;不同季节的预测结果验证了GWO算法通过优化超参数而提高模型准确性,验证了VMD算法能够提高复杂非平稳时序的预测精准度;在不同季节,VMD-GWO-LSTM模型的拟合系数至少提高了0.96%,预测的平均绝对误差至少减少了2.62%,具有较高的稳定性和普遍适用性。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 长短期记忆神经网络 变分模态分解 灰狼算法
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基于变分模态分解的宽频信号估计算法 被引量：1
8
作者 符玲 郭颖 +2 位作者 李红艳 熊思宇 李小鹏 《电网技术》 北大核心 2025年第2期748-758,共11页
随着新能源并网的发展,电网宽频振荡频发,且具有频率范围宽、模态分量多等特点。而现有的宽频信号估计方法由于存在忽略各基波动态变化、未能很好降低分量间的相互干扰等情况而无法提供准确的宽频振荡相关参数信息。因此,该文提出一种... 随着新能源并网的发展,电网宽频振荡频发,且具有频率范围宽、模态分量多等特点。而现有的宽频信号估计方法由于存在忽略各基波动态变化、未能很好降低分量间的相互干扰等情况而无法提供准确的宽频振荡相关参数信息。因此,该文提出一种考虑基波动态、降低相互干扰的宽频信号估计方法,以实现信号参数的高精度辨识,为宽频振荡分析、扰动溯源定位等应用提供数据支撑。首先,利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)提取宽频信号中多种模态分量的波形信息以及对应的中心频率;其次,考虑到实际电力系统中基波频率的动态变化,利用离散傅里叶变换(discrete fourier transform,DFT)跟踪基波分量的实际频率,并以此修正基波中心频率;最后,将中心频率、模态分量波形等信息代入动态相量模型,实现宽频信号参数估计。在频率线性变化、频率动态调制、噪声等工况下验证算法性能,仿真结果表明,所提算法能更准确地获取宽频信号的参数信息,保持总相量误差(total vector error,TVE)低于3%。 展开更多
关键词 宽频振荡 参数估计 变分模态分解(VMD) 基波动态
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基于变分模态分解的地面磁共振谐波消噪方法
9
作者 王琦 刘钊闻 +2 位作者 杜海龙 玄玉波 刁庶 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期559-566,共8页
针对地面磁共振信号非常弱,极易受电磁噪声干扰的问题,提出一种基于变分模态分解的地面磁共振谐波消噪方法.该方法采用基于改进变分模态分解的工频谐波消除方式,并根据频谱分析设定模态分量数与初始中心频率,解决了常规谐波建模消噪方... 针对地面磁共振信号非常弱,极易受电磁噪声干扰的问题,提出一种基于变分模态分解的地面磁共振谐波消噪方法.该方法采用基于改进变分模态分解的工频谐波消除方式,并根据频谱分析设定模态分量数与初始中心频率,解决了常规谐波建模消噪方法仅能处理单次采集数据而导致的运算效率慢等问题.实验结果表明,该方法在多基频或基频随时间变化等复杂噪声场景中,得到了良好的谐波分量估计效果,并可快速、有效地消除工频谐波干扰,大幅度提升了地面磁共振探测数据信噪比. 展开更多
关键词 变分模态分解 地面磁共振 谐波干扰 基频变化
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基于改进变分模态分解的飞轮储能辅助火电二次调频控制策略
10
作者 王玮 赵俊杰 +1 位作者 高嵩 房方 《动力工程学报》 北大核心 2025年第7期1052-1062,共11页
飞轮储能辅助调频是改善火电机组调频性能和运行稳定性的有效方案之一。为提升飞轮储能参与二次调频的综合性能,提出了一种基于变模态分解改进鲸群优化算法的飞轮辅助火电机组二次调频协同控制策略。首先,基于飞轮储能单元机侧和网侧控... 飞轮储能辅助调频是改善火电机组调频性能和运行稳定性的有效方案之一。为提升飞轮储能参与二次调频的综合性能,提出了一种基于变模态分解改进鲸群优化算法的飞轮辅助火电机组二次调频协同控制策略。首先,基于飞轮储能单元机侧和网侧控制机理,建立了适配1 000 MW超超临界火电机组的飞轮储能阵列控制系统模型,以及飞轮储能系统与超超临界机组协同控制的二次调频模型;其次,提出了基于鲸群优化算法的改进变模态分解方法,实现了火电机组和飞轮系统响应自动发电控制(AGC)指令的优化分配;最后,针对分配结果设计了一种提升飞轮系统荷电状态(SOC)充放电裕度的控制策略,发展了综合考虑调频性能和飞轮可靠性的飞轮辅助火电二次调频控制策略。结果表明:所提控制策略在减弱飞轮储能SOC和火电机组主蒸汽压力波动的同时,可使机组的AGC性能考核指标提升16.72%。 展开更多
关键词 火电机组 飞轮储能 二次调频 AGC指令 鲸鱼优化算法 变分模态分解
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变分模态分解融合特征熵的直流微电网电弧检测
11
作者 李欣 李奎秀 +2 位作者 李新宇 陈德秋 郭攀锋 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第3期47-58,共12页
针对直流微电网不同单元发生的串联电弧故障和易被误判问题,提出一种变分模态分解融合多特征熵值的故障电弧检测方法。首先,通过麻雀搜索算法优化变分模态分解参数,将各单元电压和电流信号分解为若干本征模态函数,并结合多尺度排列熵的... 针对直流微电网不同单元发生的串联电弧故障和易被误判问题,提出一种变分模态分解融合多特征熵值的故障电弧检测方法。首先,通过麻雀搜索算法优化变分模态分解参数,将各单元电压和电流信号分解为若干本征模态函数,并结合多尺度排列熵的绝对差值确定故障特征模态分量;其次,融合能量熵、近似熵、样本熵、模糊熵将选定的模态函数量化为熵值,并据此设定检测阈值;最后,通过对比实验和抗干扰实验对所提方法进行验证。结果表明该方法电弧识别率达到98%以上且具备良好的抗干扰性。 展开更多
关键词 直流微电网 串联电弧故障 变分模态分解 对比试验 电弧识别率
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基于射流瞬态流速变分模态分解法的纬纱波动幅度预测
12
作者 沈敏 欧阳灿 +4 位作者 熊小双 王真 杨学正 吕永法 余联庆 《纺织学报》 北大核心 2025年第1期187-196,共10页
为降低柔性纬纱在引纬过程中因辅助喷嘴高速气流曳力而产生过大形变,使用基于分解层数优化的变分模态分解(VMD)方法,获得辅助喷嘴射流瞬时速度信号的本征模态分量(IMF),利用IMF预测柔性纬纱运动形变,降低断纬率。首先采用大涡模拟(LES)... 为降低柔性纬纱在引纬过程中因辅助喷嘴高速气流曳力而产生过大形变,使用基于分解层数优化的变分模态分解(VMD)方法,获得辅助喷嘴射流瞬时速度信号的本征模态分量(IMF),利用IMF预测柔性纬纱运动形变,降低断纬率。首先采用大涡模拟(LES)方法数值模拟了圆锥形、圆弧形及圆柱形入口辅助喷嘴射流的瞬态流场分布,监测了辅助喷嘴射流在势核与势尾区域瞬态速度信号;继而,通过VMD方法,得到监测点速度的本征模态分量,讨论了各本征模态信号波动的方差,最后通过双向流固耦合法得到纬纱的径向偏移来验证预测的准确性。结果发现:3种辅助喷嘴势核与势尾处主模态IMF1速度幅值稳定,为辅助喷嘴的主速度模态;次模态IMF2波动大且与纬纱径向偏移具有同步性,可用于预测纬纱波动;第3模态IMF3为高频振荡信号,可视为流场高频噪声信号去除。 展开更多
关键词 喷气织机 辅助喷嘴射流 瞬态流场 大涡模拟 变分模态分解 纬纱波动
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参数优化变分模态分解与LSTM的电力物资需求预测 被引量：6
13
作者 向洪伟 曹馨雨 +5 位作者 张丽娟 周楚婷 张迪 邓晨凤 谢鸿鹏 王楷 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期127-138,共12页
国家电网物资采购管理水平不断提高,线上采购流程逐步完善,但仍存在由于采购计划预估不准导致招投标过程中,供应商利用招投标总标包机制进行价格博弈而造成电网公司采购成本增加,因此,建立准确有效的电力物资需求预测模型具有重要意义... 国家电网物资采购管理水平不断提高,线上采购流程逐步完善,但仍存在由于采购计划预估不准导致招投标过程中,供应商利用招投标总标包机制进行价格博弈而造成电网公司采购成本增加,因此,建立准确有效的电力物资需求预测模型具有重要意义。针对电力物资序列的非稳定性、波动性和间歇性特点,提出一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的电力物资需求预测方法,选取国网电商专区平台的典型电力物资,采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)参数优化的VMD对原始序列进行模态分解,将分解获得的各模态分量分别构建LSTM模型,最后将各模态的预测值叠加重构为电力物资的预测值。实验结果表明:所提电力物资需求预测方法较LSTM、EMD-LSTM、VMD-LSTM、PSO-VMD-LSTM、SSA-VMD-LSTM有更高的准确率,对电网物资采购预测具有一定实际意义。 展开更多
关键词 电力物资 长短期记忆神经网络 变分模态分解 鲸鱼优化算法 时间序列
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自适应变分模态分解算法在高温高压水空化特性分析中的应用 被引量：1
14
作者 许博 胡鸿飞 王海军 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期56-67,共12页
针对高温高压流动工况下,空化状态判断困难、传统分析方法难以有效提取压力脉动信号中的有效信息的问题,以孔板为对象,开展了高温高压水的空化实验,并提出了一种基于遗传算法的自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法通过结合中心频率法... 针对高温高压流动工况下,空化状态判断困难、传统分析方法难以有效提取压力脉动信号中的有效信息的问题,以孔板为对象,开展了高温高压水的空化实验,并提出了一种基于遗传算法的自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法通过结合中心频率法、遗传算法、功率谱熵和相对能量等技术,自适应地确定变分模态分解算法中的超参数并有效去除信号中的噪声成分,提高了空化特征的提取精度。结果表明:AVMD算法能够精确捕捉到高温高压水流经孔板时空化现象的发生和发展,识别空化起始点、转捩点以及空化强度的变化;当高温高压水流经孔板后,压力脉动的无量纲频率在0.04~0.35、压力脉动的无量纲幅值在0.014~0.067时,空化现象开始出现;随着空化强度增加,管内压力脉动幅值和频率整体呈增大趋势;空化起始转捩点及空化严重转捩点与入口压力和工质入口过冷度密切相关。AVMD算法能够有效提高空化特性分析的精度,尤其是在复杂流动条件下的空化预测,为压水堆核电站冷却剂系统和高压蒸汽系统的稳定运行提供理论依据和参考。 展开更多
关键词 高温高压水 空化特性 自适应变分模态分解 孔板
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基于变分模态分解的自适应交叉融合模型及其在月径流预测中的应用 被引量：1
15
作者 孙瑜辉 王庆杰 岳春芳 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期1-6,共6页
基于“分解—集成”策略的径流预测模型是现有研究中提高预测精度的主流方式之一。分解—集成建模方式主要有后验试验(HE)、预测试验(FE)和自适应预测试验(AFE)3种方式,已有研究主要聚焦于HE的改进,忽视了各建模方式的实用性研究。基于... 基于“分解—集成”策略的径流预测模型是现有研究中提高预测精度的主流方式之一。分解—集成建模方式主要有后验试验(HE)、预测试验(FE)和自适应预测试验(AFE)3种方式,已有研究主要聚焦于HE的改进,忽视了各建模方式的实用性研究。基于此,在梳理各类建模方式特性的基础上,以天山山系中两条典型的内陆河为例,选用BP神经网络(BP)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)为基准预测模型,基于变分模态分解(VMD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)分别构建多种分解—集成预测模型,并探索了AFE与基准模型交叉融合后的预测能力。仿真结果表明,HE建立时提前使用了测试数据信息,与预测实际不符;FE在测试数据分解时受端点效应影响严重,预测精度极低;AEF符合逐时段观测—滚动分解—实时建模预测的实际,基于VMD和CEEMD的AFE模型对径流极大值的预测精度较高。在AFE类模型中,VMD的适应性更强,可实现流域汛期月径流的高精度预报。基于VMD分解的自适应交叉融合模型能够取得与HE模型相当甚至更高的预测精度,对径流预测精度的提高具有实际意义。 展开更多
关键词 径流预测 端点效应 变分模态分解 后验试验 预测试验 自适应预测试验
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基于变分模态分解和分段多项式截断奇异值分解的桥梁影响线识别 被引量：1
16
作者 万桂军 黎剑安 冯东明 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期460-468,共9页
为了提高桥梁影响线的识别精度,提出基于变分模态分解(VMD)和分段多项式截断奇异值分解(PPTS-VD)的桥梁影响线识别方法.该方法应用VMD技术将桥梁位移分解成若干固有模态函数(IMF),通过融合多个低阶IMF提取桥梁响应的准静态成分,利用PPT... 为了提高桥梁影响线的识别精度,提出基于变分模态分解(VMD)和分段多项式截断奇异值分解(PPTS-VD)的桥梁影响线识别方法.该方法应用VMD技术将桥梁位移分解成若干固有模态函数(IMF),通过融合多个低阶IMF提取桥梁响应的准静态成分,利用PPTSVD从准静态成分中识别桥梁影响线.为了验证所提方法的准确性,建立三跨连续梁桥和四轴车数值仿真模型,模拟不同车速、路面不平度和噪声水平,并针对500组数值仿真结果进行测试.将所提方法与经典方法进行对比,并全面讨论车速、路面不平度和噪声对识别结果的影响.进行验证试验,测试实验室环境下所提方法的准确性和适用性.研究结果表明,所提方法能从桥梁响应中准确识别出桥梁影响线,最大误差仅为1.38%;相比传统方法,所提方法显著减少了车速、路面不平度和噪声对识别结果的干扰,提高了识别的鲁棒性和精度. 展开更多
关键词 桥梁健康监测 桥梁动力分析 车桥耦合系统 影响线识别 变分模态分解
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基于改进变分模态分解和优化堆叠降噪自编码器的轴承故障诊断 被引量：6
17
作者 张彬桥 舒勇 江雨 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1408-1421,共14页
针对滚动轴承在噪声干扰下故障特征难以提取的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)和复合缩放排列熵(CZPE)的特征提取新方法,并利用优化堆叠降噪自编码器(SDAE)进行故障分类。首先,提出由“余弦相似度—峭度—包络熵”新综合评价指标自... 针对滚动轴承在噪声干扰下故障特征难以提取的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)和复合缩放排列熵(CZPE)的特征提取新方法,并利用优化堆叠降噪自编码器(SDAE)进行故障分类。首先,提出由“余弦相似度—峭度—包络熵”新综合评价指标自适应优化分解参数的改进VMD方法,并通过该指标筛选分解后的本征模态函数(IMF)分量;然后,为提取更全面的故障特征,引入新的复合缩放排列熵对各有效IMF的故障特征进行量化;最后,提出一种基于鼠群优化算法(RSO)与麻雀搜索算法(SSA)的混合算法优化SDAE网络超参数,将故障特征输入优化后SDAE网络中得到分类结果。采用美国CWRU轴承数据集进行验证,实验结果表明该方法能全面稳定地提取背景噪声下的故障特征,且与其他方法相比具有更好的抗噪性能和更高的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 变分模态分解 综合评价指标 复合缩放排列熵 混合算法 堆叠降噪自编码器
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基于逐次变分模态分解的液压轴向柱塞泵故障特征提取方法
18
作者 马景涛 汤胜楠 +2 位作者 朱勇 周涛 郑智剑 《液压与气动》 北大核心 2025年第3期100-110,共11页
当液压轴向柱塞泵关键摩擦副出现故障时,其振动信号会出现调制现象,振动信号中的故障调制特征与特定的故障类型形成对应关系,通过信号分解可以从振动信号中提取出故障特征,进而用于故障诊断。以液压轴向柱塞泵为研究对象,利用变分模态... 当液压轴向柱塞泵关键摩擦副出现故障时,其振动信号会出现调制现象,振动信号中的故障调制特征与特定的故障类型形成对应关系,通过信号分解可以从振动信号中提取出故障特征,进而用于故障诊断。以液压轴向柱塞泵为研究对象,利用变分模态分解和逐次变分模态分解分别对不同的仿真信号在含噪的情况下进行分解重构,综合对比了两种算法在分解性能方面的差异;最后将两种算法用于实测振动信号的故障特征提取中。结果表明:两种算法均适用于液压轴向柱塞泵的故障特征提取;逐次变分模态分解能更精确地重构出与柱塞泵故障高度相关的有效分量;变分模态分解提取到的有效分量幅值衰减更小,对微弱故障特征更加敏感。 展开更多
关键词 液压轴向柱塞泵 故障诊断 故障特征提取 变分模态分解 逐次变分模态分解
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基于优化变分模态分解的混凝土浅层空洞病害识别 被引量：2
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作者 赵维刚 石壮 +3 位作者 杨勇 田秀淑 鞠景会 李一凡 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第14期91-102,共12页
针对开放环境下混凝土空洞病害检测的病害特征识别中噪声干扰、成分识别问题进行了研究,提出了基于优化变分模态分解(improved variational mode decomposition,IVMD)与自由振动衰减速度的混凝土浅层病害声振信号识别方法。该研究建立... 针对开放环境下混凝土空洞病害检测的病害特征识别中噪声干扰、成分识别问题进行了研究,提出了基于优化变分模态分解(improved variational mode decomposition,IVMD)与自由振动衰减速度的混凝土浅层病害声振信号识别方法。该研究建立了混凝土浅层空洞病害的理论模型,仿真了不同工况下的病害特征频率及其变化规律;提出了基于IVMD的信号分解方法,设计了基于Tent混沌与柯西变异优化的麻雀搜索算法联合搜索变分模态分解的关键参数k和α,在最佳分解的基础上提出了基于自相关函数图形、相关系数、衰减系数与频域分布情况的浅层空洞病害本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)识别方法;选取幅值衰减评估了特征IMF的衰减速度,得出了基于振动衰减特征的空洞病害识别方法;通过预埋病害模型试验对比分析,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,基于IVMD的分解方法能够有效降低噪声及其他成分的干扰,提高空洞病害识别精度和准确度。 展开更多
关键词 病害检测 优化麻雀搜索算法 优化变分模态分解(IVMD) 时域衰减速度 声振法
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基于变分模态分解的RV减速器扭转振动分析
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作者 张捷艇 余东 +3 位作者 娄军强 罗利敏 贡林欢 李国平 《机械强度》 北大核心 2025年第3期75-81,共7页
为研究RV减速器的振动性能及对其故障识别分析,搭建了无线式RV减速器扭转振动测试台。根据RV减速器的构成和传动原理,对不同工况下的RV减速器的振动频率进行了计算。对优等品和劣等品RV减速器进行振动信号的采集,采集其在不同转速、转... 为研究RV减速器的振动性能及对其故障识别分析,搭建了无线式RV减速器扭转振动测试台。根据RV减速器的构成和传动原理,对不同工况下的RV减速器的振动频率进行了计算。对优等品和劣等品RV减速器进行振动信号的采集,采集其在不同转速、转向下扭转振动的加速度信号。通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)对扭转振动信号进行分解,得到该信号的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。结果表明,通过VMD后得到的IMF特征与RV减速器运行时的振动频率高度吻合。进一步地,通过对比IMF的频谱,鉴别出劣等品减速器振动异常的原因。最终确定劣等品RV减速器的异常振动由行星轮与曲柄轴自转或摆线轮公转激发所导致。该研究为企业提高RV减速器传动精度和产品质量提供有益参考。 展开更多
关键词 变分模态分解 RV减速器 扭转振动 振动频率
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