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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
1
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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基于变分模态分解的宽频信号估计算法 被引量：1
2
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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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法
3
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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基于变分模态分解的地面磁共振谐波消噪方法
4
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
5
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
6
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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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
7
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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基于射流瞬态流速变分模态分解法的纬纱波动幅度预测
8
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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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
9
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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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
10
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
11
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
12
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
13
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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基于变分模态分解的RV减速器扭转振动分析
14
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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多变分模态分解下的湿地植被高光谱识别特征波长优选与模型研究
15
作者 李璇 袁希平 +3 位作者 甘淑 杨敏 龚伟圳 彭翔 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第3期601-607,共7页
高光谱数据以其高维度为特征,拥有更丰富的地物信息。在植被分类中,这种高维度数据为提升分类准确性和精度提供了更多机会。传统的特征波长建模往往因输入变量过多而导致分类精度不佳。为了克服这一问题并提高模型对湿地植被细微光谱差... 高光谱数据以其高维度为特征,拥有更丰富的地物信息。在植被分类中,这种高维度数据为提升分类准确性和精度提供了更多机会。传统的特征波长建模往往因输入变量过多而导致分类精度不佳。为了克服这一问题并提高模型对湿地植被细微光谱差异的捕捉能力,以洱海东岸海滨作为研究区域展开探索,测取了3种典型湿地植被(菰、芦、槐叶蘋)的高光谱数据作为目标样本。对样本光谱曲线进行SG平滑后作为原始光谱(OS)、对原始光谱进行包络线去除变换(CR)、一阶微分(FD)并分析其光谱特征;再将原始光谱通过变分模态分解(VMD)为8个尺度。接着,用竞争性自适应重加权(CARS)算法选择出的波长作为特征波长。最后,利用寻找出的最佳参数组合放入经贝叶斯算法优化的支持向量机(Bayes-SVM)进行建模。结果表明:CARS算法提取的特征波长数量减少,且大都分布于植被的吸收特征区间内,降维效果显著;经过分解后的第4模态构建的模型(S_(4)-CARS-Bayes-SVM)分类效果最好,其精确率PR为0.9333,召回率RR为0.8889、F1分数为0.8963、AUC值为0.9286,即此模型具有很强的鲁棒性以及识别性能。 展开更多
关键词 光谱学 湿地植被 变分模态分解 特征波长 支持向量机 贝叶斯算法
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基于多元变分模态分解与改进小波阈值的矿用电缆局放去噪方法
16
作者 曹继元 王彦文 +4 位作者 陈鹏 周暄 朱伟雄 张一赫 王乐 《煤炭学报》 北大核心 2025年第4期2293-2309,共17页
矿用电缆的绝缘状态对矿井供电系统的稳定运行起着重要作用,局部放电在线监测是电缆绝缘状态监测的重要手段。针对矿用电缆局放信号极易淹没于现场白噪声与周期性窄带干扰中,以及降噪方法适应性普遍不强等问题,提出了基于多元变分模态... 矿用电缆的绝缘状态对矿井供电系统的稳定运行起着重要作用,局部放电在线监测是电缆绝缘状态监测的重要手段。针对矿用电缆局放信号极易淹没于现场白噪声与周期性窄带干扰中,以及降噪方法适应性普遍不强等问题,提出了基于多元变分模态分解与改进小波阈值的局放去噪方法。首先,以最小平均包络熵作为适应度函数,采用麻雀搜索算法实现多元变分模态分解模态数和惩罚因子的自动寻优,从而以分解出最大确定性程度的局放特征信号为目标,准确分解局放含噪信号。其次,计算各本征模态函数的峭度值,区分局放主导分量与噪声主导分量,利用维纳滤波可通过局部方差自适应调节滤波效果的特性,准确提取局放主导分量中的局放特征信号,通过3σ准则归类局放特征信号为粗大误差,反向抑制噪声主导分量中的高斯白噪声与窄带干扰信号,将局放主导分量与噪声主导分量进行重构得到局放重构信号。最后,构建指数衰减型小波阈值函数,该阈值函数在克服硬阈值函数的不连续性与软阈值函数的恒定偏差的基础上,能够快速逼近硬阈值函数,利用新型改进小波阈值算法对局放重构信号进行去噪,得到局放去噪信号。将该方法与常见的几种方法进行比较,结果表明,该方法对仿真局放信号与实测局放信号均具有较好的降噪效果,且算法运行效率表现良好。 展开更多
关键词 局放去噪 多元变分模态分解 小波阈值 峭度 麻雀搜索算法
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变分模态分解下融合时序InSAR沉降监测的HPO-LSTM预测模型
17
作者 陈兰兰 范永超 +1 位作者 肖海平 夏益强 《有色金属科学与工程》 北大核心 2025年第2期297-305,共9页
InSAR技术是实现大范围矿区地表沉降分析的重要手段和方法,准确预测地表沉降对预防地质灾害具有重要意义。考虑到InSAR技术提取的矿区地表沉降数据存在较强的波动性和非线性,以及长短期时间记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型... InSAR技术是实现大范围矿区地表沉降分析的重要手段和方法,准确预测地表沉降对预防地质灾害具有重要意义。考虑到InSAR技术提取的矿区地表沉降数据存在较强的波动性和非线性,以及长短期时间记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型的超参数难以确定的问题,本文提出一种变分模态分解(VMD)结合猎食者算法(Hunter-Prey Optimizer,HPO)优化LSTM的地表沉降预测模型,以某矿为研究对象,通过VMD算法将矿区沉降信息分解为多个模态分量,然后使用HPOLSTM模型对这些模态分量进行预测,并与InSAR监测结果进行对比分析。结果表明:与VMD-BP和VMD-ELM模型相比,该方法的预测效果更好,平均绝对误差最少降低85.41%,均方根误差最少降低85.02%,平均绝对百分比误差最少降低87.05%,表明该方法具有更强的可靠性和可行性。 展开更多
关键词 时序InSAR 沉降监测 变分模态分解 HPO-LSTM预测模型
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基于改进变分模态分解与深度学习的多因素电力负荷预测 被引量：1
18
作者 赖小玲 贺嫚嫚 +5 位作者 胡伟 张艺 杜璞良 刘蕊 宋晓彤 郑婷婷 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期375-386,共12页
针对传统电力负荷预测方法存在精度较低、负荷数据噪声大等问题,提出一种基于改进变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和形变长短期记忆(Mogrifier LSTM)网络的多因素电力负荷预测方法。首先,运用麻雀搜索算法(SSA)对变分模态分解进... 针对传统电力负荷预测方法存在精度较低、负荷数据噪声大等问题,提出一种基于改进变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和形变长短期记忆(Mogrifier LSTM)网络的多因素电力负荷预测方法。首先,运用麻雀搜索算法(SSA)对变分模态分解进行优化,得到最佳效果的分解子序列,有效减轻负荷数据噪声对预测精度的影响;其次,分析各因素对负荷预测的影响机理,利用皮尔逊相关系数推导各影响因素与负荷之间的相关性,剔除冗余特征,大幅降低模型失准的发生概率;最后,采用CNN提取特征向量,将分解后的负荷数据及温度、湿度等特征数据输入到CNN-Mogrifier LSTM深度网络模型中,通过CNN-Mogrifier LSTM深度网络模型对特征数据进行多维分析,提高短期负荷预测精度。算例分析结果表明,所提出的多因素电力负荷预测模型具有较好的适配性和预测效果,与次优VMD-CNN-Mogrifier LSTM模型相比,在两份所用真实数据集上的预测精度分别提升0.5和2.4百分点,为短期电力负荷预测提供一种可行的解决思路。 展开更多
关键词 负荷预测 麻雀搜索算法 变分模态分解 长短期记忆网络 相关分析
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基于变分模态分解和双向门控循环单元的偏导射流伺服阀故障诊断
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作者 张帅印 陶建峰 +2 位作者 吴兆宇 陈方飞扬 谭浩洋 《液压与气动》 北大核心 2025年第8期1-11,共11页
在复杂工况下,偏导射流伺服阀可采集的故障信号有限且易受噪声干扰,导致其特征提取困难。针对该问题,提出了一种基于海星优化变分模态分解、时域卷积网络、引入自注意力机制的双向门控循环单元的故障诊断方法。首先,利用海星优化算法自... 在复杂工况下,偏导射流伺服阀可采集的故障信号有限且易受噪声干扰,导致其特征提取困难。针对该问题,提出了一种基于海星优化变分模态分解、时域卷积网络、引入自注意力机制的双向门控循环单元的故障诊断方法。首先,利用海星优化算法自适应确定变分模态分解参数,提高信号分解的准确性与鲁棒性;随后结合最小包络熵原则选取关键固有模态函数,从中提取主要特征;最后,将提取的特征融入时域卷积网络与自注意力机制增强的双向门控循环单元网络,提高故障特征的表达能力与分类性能。为验证所提方法的有效性,构建了偏导射流伺服阀故障仿真平台和开展了多种典型故障工况试验;结果表明,所提模型的故障识别准确率达到97.33%,具有较强的鲁棒性和诊断精度。 展开更多
关键词 偏导射流伺服阀 变分模态分解 双向门控循环单元 故障诊断
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基于改进变分模态分解SSA-VMD的喷水推进泵空化振动特性试验研究
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作者 冯超 梁珺 +2 位作者 陶金 朱华伦 王哲恺 《振动与冲击》 北大核心 2025年第12期212-219,共8页
空化作为喷水推进泵运行失稳因素之一,不仅诱导水力性能陡降,还引发振动噪声,为提升空化致振信号解析精度,在变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)基础上,以最小排列熵系数为适应度函数,改进模态个数及惩罚参数确定方式,提... 空化作为喷水推进泵运行失稳因素之一,不仅诱导水力性能陡降,还引发振动噪声,为提升空化致振信号解析精度,在变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)基础上,以最小排列熵系数为适应度函数,改进模态个数及惩罚参数确定方式,提出SSA-VMD集成算法,其次开展空化可视化与多源振动信号同步采集试验,对空化过程中泵体振动信号进行SSA-VMD分解,计算信号总能量、分量能量、相关性,从而获取空化过程中泵体振动能量变化规律,及扬程即将与开始下降状态,特征测点及其轴向的振动频谱能量分布特性,该结果为喷水推进泵空化预报及振动机理试验研究,提供参考以及一种收敛速度较快、有效突出特征的振动信号解析方法,对保障喷水推进舰船的高效稳定航行具有实际意义。 展开更多
关键词 空化 振动 喷水推进泵 变分模态分解(VMD) 高速摄像
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