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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 模态分解(vmd) 高速摄像
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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
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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 模态分解(vmd) 基波动态
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基于调和分析及VMD-LSTM混合模型的甬江河口水位预报方法
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作者 陈永平 韩韬 +3 位作者 邱超 甘敏 谭亚 王瑾琪 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期1-10,共10页
为解决甬江感潮河段潮位预报总体精度偏低的问题,构建了一种基于经典调和分析(T_TIDE)、变分模态分解(VMD)和长短时记忆神经网络(LSTM)的混合模型(VMD-LSTM混合模型)。VMD-LSTM混合模型采用T_TIDE程序包对甬江河口逐时水位数据进行回报... 为解决甬江感潮河段潮位预报总体精度偏低的问题,构建了一种基于经典调和分析(T_TIDE)、变分模态分解(VMD)和长短时记忆神经网络(LSTM)的混合模型(VMD-LSTM混合模型)。VMD-LSTM混合模型采用T_TIDE程序包对甬江河口逐时水位数据进行回报(即潮位),用实测水位减去潮位得到相应余水位,并采用VMD模型将余水位分解为13个本征模函数(IMF),依次对应D0~D12潮族,采用LSTM模型分别训练余水位的各个IMF分量和潮位并分别向后预报12~48h,各个IMF分量和潮位的预报值之和即为河口水位的预测值。结果表明:VMD模型可对甬江河口余水位中D0~D12潮族波动进行完全分离;VMD-LSTM混合模型12、24、36、48h短期水位预报的均方根误差(RMSE)比LSTM模型最多分别降低了0.15、0.13、0.16、0.16m;VMD-LSTM混合模型在D0、D2潮族频带的误差修正最明显,相比LSTM模型,可分别将D0、D2潮族的谱峰预报误差最多降低0.05、0.04m·d^(0.5)。 展开更多
关键词 甬江口 河口潮汐 模态分解 LSTM模型 调和分析 水位预报
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基于容量增量分析与VMD-GWO-KELM的锂电池健康状态估计
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作者 陈峥 多功东 +3 位作者 申江卫 沈世全 刘昱 魏福星 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第6期2476-2487,共12页
为克服传统健康状态估计方法中的特征提取质量不足、非线性特性复杂及模型参数优化困难等问题,本工作提出一种基于容量增量分析与VMD-GWO-KELM的健康状态估计方法。首先,本工作通过改进的基于洛伦兹函数的电压容量模型,对电池恒流充电... 为克服传统健康状态估计方法中的特征提取质量不足、非线性特性复杂及模型参数优化困难等问题,本工作提出一种基于容量增量分析与VMD-GWO-KELM的健康状态估计方法。首先,本工作通过改进的基于洛伦兹函数的电压容量模型,对电池恒流充电过程中的电压-容量数据进行拟合,提取峰电压、峰值和峰面积等健康特征,并利用灰狼优化算法完成模型参数识别,从而有效提升了特征提取质量和鲁棒性。其次,采用变分模态分解技术对健康状态信号进行多尺度分解,将模态分量作为独立子模型的输入,捕捉不同频域的关键特性,降低了信号混叠和噪声影响。然后,结合灰狼优化算法对核极限学习机模型的关键参数进行优化,显著提高了非线性拟合能力和估计精度。最后,通过不同训练量、不同估计模型对比和多电池数据的验证,全面评估模型性能。实验结果表明,本工作提出的算法在仅使用100次循环数据的情况下,即可实现高精度健康状态估计,平均绝对误差为0.9751%,最大误差为1.9340%,同时表现出良好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 容量增量分析 模态分解 灰狼优化 核极限学习机
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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
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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 模态分解
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基于变分模态分解的多缸柴油机缸套振动差异分析 被引量:2
6
作者 李林涛 曹恒超 +4 位作者 朱桂香 李国兴 刘东 刘培毓 史威威 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期233-240,共8页
多缸柴油机缸套振动噪声响应的差异导致缸套润滑、磨损及穴蚀现象不同,引起缸套可靠性差异并缩短整机使用寿命,研究差异的产生原因有助于柴油机的维护与设计优化。内燃机振动噪声的主要来源是燃烧冲击与活塞二阶运动引起的缸套敲击,而... 多缸柴油机缸套振动噪声响应的差异导致缸套润滑、磨损及穴蚀现象不同,引起缸套可靠性差异并缩短整机使用寿命,研究差异的产生原因有助于柴油机的维护与设计优化。内燃机振动噪声的主要来源是燃烧冲击与活塞二阶运动引起的缸套敲击,而多缸柴油机缸套振动噪声的差异主要来源于活塞敲缸。以某重型六缸柴油机为研究对象,基于变分模态分解技术对多缸振动响应差异开展了溯源分析。建立了活塞敲缸动力学计算模型并通过试验验证了参数设置的合理性,通过变分模态分解从振动响应中提取了主要频率成分与相关模态。结果表明:多缸柴油机各缸振动幅值分布趋势一致,缸套中上部的振动最剧烈;各缸振动差异与机体模态特性有关,缸套间振动差异与机体第7阶模态振型趋势一致,体现为第6缸振动最强,第2缸振动最弱。 展开更多
关键词 柴油机 缸套振动 动力学模型 模态分析
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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
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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 模态分解 长短期记忆网络 相关分析
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基于能量聚焦和改进变分模态分解的人体生命体征检测算法
8
作者 孙绪杰 黄晓红 邓振淼 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期735-741,共7页
针对调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)雷达生命体征检测在存在大规模的随机人体运动场景中检测准确性过低的问题,提出了一种高精度的人体生命体征检测算法。该算法首先通过能量聚焦选取胸部最佳距离窗,消除运动伪... 针对调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)雷达生命体征检测在存在大规模的随机人体运动场景中检测准确性过低的问题,提出了一种高精度的人体生命体征检测算法。该算法首先通过能量聚焦选取胸部最佳距离窗,消除运动伪影的干扰;然后利用多项式拟合距离窗序列,消除距离窗的剧烈跳变,准确提取相位信号;最后,通过基于自相关功率谱密度与加权排列熵的改进变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法去除相位信号中的大规模随机人体运动成分,进而可以精确估计出生命体征信号的呼吸速率(RR)和心率(HR)。使用77 GHz雷达模拟生活场景中存在大规模随机人体运动时的生命体征检测实验,尽管人体前后晃动的幅度达到20 cm,RR和HR的估计精度依然可以达到97.7%和96.9%,与RETF-TVF-EMD算法对比,精度分别提高了5.2和2.7百分点,与IAP-VMD算法对比,精度分别提升了14.3和7.9百分点,实验结果证明该算法能够精确估计大规模随机人体运动场景下的生命体征参数。 展开更多
关键词 调频连续波(FMCW)雷达 大规模随机人体运动 模态分解(vmd) 最佳距离窗选择
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变分模态分解与时间序列模型相结合的结构损伤识别方法研究
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作者 姚小俊 孙守鹏 +1 位作者 王强 杨小梅 《振动与冲击》 北大核心 2025年第5期131-139,217,共10页
针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先... 针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先,利用自回归模型功率谱确定初始频率及需要分解的模态数量,接着通过VMD方法将振动非平稳信号初步分解为多个平稳的分量信号;然后,利用ARIMA模型来拟合各阶信号分量,获取模型残差,再利用ARIMA拟合模型信号分量得到的模型残差确定损伤的具体时刻;最后,利用主成分分析法获取结构的模态振型,构造一个基于频率与振型的损伤指标,结合损伤阈值定位出损伤位置。该方法通过地震激励下十自由度框架模拟算例以及实际简支钢桁梁桥数据进行分析。结果证实,该方法能够用于平稳及非平稳激励下的结构损伤时刻和损伤位置的定位。 展开更多
关键词 损伤识别 模态分解(vmd) 差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型 自回归模型功率谱 模型残差
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燃料电池系统噪声源变分模态分解及偏相干分析识别研究 被引量:1
10
作者 叶遥立 毛正松 +3 位作者 倪俪文 李嫣然 周东凯 陈涛 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期20-27,共8页
综合运用预处理、变分模态分析、偏相干分析等手段,对一款燃料电池系统不同运行工况下进行噪声测试及综合分析。结合不同工况下燃料电池系统零部件的工作特性,识别不同工况下主要噪声源零件及其贡献。在低负载工况下,主要噪声源零件是... 综合运用预处理、变分模态分析、偏相干分析等手段,对一款燃料电池系统不同运行工况下进行噪声测试及综合分析。结合不同工况下燃料电池系统零部件的工作特性,识别不同工况下主要噪声源零件及其贡献。在低负载工况下,主要噪声源零件是氢气循环泵、水泵,其特征频率分别为200、1280 Hz,贡献量分别为0.42、0.77;在高负载工况下,主要噪声源零件是空压机,其特征频率为8920 Hz,贡献量为0.24。该文分析得到不同工况燃料电池系统的噪声特性,并提出适合非消声室测试噪声数据的分析方法。 展开更多
关键词 燃料电池 声学噪声测试 模态分解 信号处理 偏相干分析
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基于变分模态分解和奇异谱分析的激光雷达信号去噪方法
11
作者 牛克金 邓文彬 《现代电子技术》 北大核心 2024年第17期53-57,共5页
激光雷达信号中往往含有较多的噪声,这些噪声不仅降低了信号质量,还影响后续的云-气溶胶层检测、气溶胶光学厚度反演等。文中改进了一种基于变分模态分解的激光雷达信号降噪方法,该方法首先考虑模态分量与激光雷达信号的相关性,通过皮... 激光雷达信号中往往含有较多的噪声,这些噪声不仅降低了信号质量,还影响后续的云-气溶胶层检测、气溶胶光学厚度反演等。文中改进了一种基于变分模态分解的激光雷达信号降噪方法,该方法首先考虑模态分量与激光雷达信号的相关性,通过皮尔逊相关系数法提取模态分量中的有效信号;其次,针对变分模态分解后的中低频振荡现象,使用奇异谱分析法进行二次滤波,进一步提高信噪比。为了验证该方法的有效性,文中模拟了晴朗天气下、有云天气下不同信噪比的星载激光雷达含噪声信号,分别采用小波变换、局部经验模态分解、传统的变分模态分解方法和所提方法进行降噪处理,并对其降噪性能进行比较。实验结果表明,改进的变分模态分解方法能够有效提高激光雷达信号的信噪比。 展开更多
关键词 激光雷达 模态分解 奇异谱分析 经验模态分解 小波 去噪
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利用变分模态提取法滤除浅剖信号噪声
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作者 李正元 李邵波 +1 位作者 谢安远 汪诗奇 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期29-33,共5页
为了解决浅剖信号易受复杂噪声影响、常用的图像去噪方法难以保留信号域原始回波信息的问题,提出了一种利用变分模态提取法滤除浅剖信号噪声的方法。首先,通过联合增强滤波和阈值法提取了海底线;其次对海底线以上的水体回波进行频谱分析... 为了解决浅剖信号易受复杂噪声影响、常用的图像去噪方法难以保留信号域原始回波信息的问题,提出了一种利用变分模态提取法滤除浅剖信号噪声的方法。首先,通过联合增强滤波和阈值法提取了海底线;其次对海底线以上的水体回波进行频谱分析,实现了噪声频谱的主要中心频率的提取;最后基于变分模态提取方法,提取原始浅剖回波中对应于这些中心频率的各模态,并将之作为噪声模态予以去除,实现了去噪。结果表明:该方法在去噪模拟实验上取得了73.75和0.721的PSNR及SSIM,较好实现了噪声去除和有效信号保真。研究工作表明变分模态提取方法和噪声先验频率信息获取是浅剖信号域去噪的关键,并可应用至其他声纳去噪领域。 展开更多
关键词 浅剖数据处理 信号去噪 模态提取 层界提取 频谱分析
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基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法 被引量:1
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作者 栾孝驰 张振鹏 +2 位作者 沙云东 高翔 王李成 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期179-191,共13页
针对航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题,提出了基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法。该方法将转速信号进行积分得到角位移信号,通过等角位移重采样将非平稳的振动时域... 针对航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题,提出了基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法。该方法将转速信号进行积分得到角位移信号,通过等角位移重采样将非平稳的振动时域信号转化为振动角域稳态信号。为了更好地分离信号中的高背景噪声,提取微弱故障信息,通过人工蜂鸟算法对变分模态分解(VMD)的惩罚因子和分解层数进行优化,使用优化后的VMD方法分解振动角域稳态信号;以故障特征能量比(FCER)作为指标对变分模态分解后的各信号分量进行评价,选择FCER大于所有分量均值的分量重构,实现振动角域信号降噪;对重构的振动角域信号进行包络谱分析,得到阶次谱并与理论故障特征阶次进行对比,实现故障诊断。通过仿真数据以及开展整机试车条件下获得的航空发动机主轴承外圈压坑故障实验数据对本文所提方法的有效性进行验证。结果表明:与局部均值分解-故障特征能量比(LMD-FCER)、小波包分解-峭度值指标-希尔伯特变换(WPD-KVI-Hilbert)分析方法相比,本文所提方法可以有效增强主轴承外圈故障特征阶次,实现了高转速、高背景噪声和变转速工况下航空发动机主轴承微弱故障的有效诊断。 展开更多
关键词 主轴承 优化模态分解 计算阶次分析 故障特征增强 高背景噪声 故障诊断
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侵彻过载信号自适应变分模态分解时频分析方法
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作者 谢雨岑 郜王鑫 +2 位作者 邵志豪 房安琪 张珂 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期69-78,共10页
传统过载信号时频分析方法广泛应用于超高速侵彻引信层间粘连机理研究和信号处理方法优化中,但模态混叠效应已成为其应用时的瓶颈。针对该问题,提出一种基于自适应优化变分模态分解(OVMD)的侵彻过载信号时频分析方法。考虑到侵彻过载信... 传统过载信号时频分析方法广泛应用于超高速侵彻引信层间粘连机理研究和信号处理方法优化中,但模态混叠效应已成为其应用时的瓶颈。针对该问题,提出一种基于自适应优化变分模态分解(OVMD)的侵彻过载信号时频分析方法。考虑到侵彻过载信号频率成分复杂且具有的非平稳性、随机性特点,该方法以模态的混叠效应和稀疏性作为信号的分解约束,采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)搜索获取变分模态分解算法的分解个数和二次惩罚因子,再基于参数优化的变分模型,确定各模态函数的中心频率和带宽,完成过载信号各频率成分的自适应分解。通过对实测侵彻过载信号分析可见,相比于通用经验模态分解算法,该方法可以有效抑制模态混叠现象,且在时域和频域上均具有更好的分辨率,能为引信系统的信号处理、仿真模型验证、结构设计提供有效信息支撑。 展开更多
关键词 侵彻过载信号 时频分析 模态混叠 自适应优化模态分解
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基于变分模态分解和奇异谱分析的GPR信号去噪 被引量:15
15
作者 戴前伟 丁浩 +1 位作者 张华 张豪 《吉林大学学报(地球科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期701-712,共12页
受设备及环境等因素的主要影响,采集的探地雷达(GPR)信号中存在不同程度的噪声干扰.传统变分模态分解(VMD)通过搜寻变分模型最优解分离出不同中心频率的分量实现噪声压制,但最优模态数的选择具有一定主观性,致使重构数据存在不同程度的... 受设备及环境等因素的主要影响,采集的探地雷达(GPR)信号中存在不同程度的噪声干扰.传统变分模态分解(VMD)通过搜寻变分模型最优解分离出不同中心频率的分量实现噪声压制,但最优模态数的选择具有一定主观性,致使重构数据存在不同程度的信号振荡.为优化模态数的选择,并改善信号振荡问题,本文提出基于自适应VMD和奇异谱分析(SSA)的GPR信号去噪方法.首先,引入能量损失比,实施最优模态数的自适应选择,并利用皮尔逊相关系数法提取有效信号;其次,针对变分模态分解后的中低频振荡现象,引入SSA进行二次滤波,进一步提高信噪比.合成Ricker子波实验、合成雷达剖面模拟实验和实测资料验证了变分模态分解奇异谱分析(VMD SSA)方法的有效性.合成Ricker子波实验中,与集成经验模态分解(EEMD)和传统VMD方法相比,经VMD SSA方法处理后的信噪比最大提升13.5878dB;合成雷达剖面模拟实验中,基于VMD SSA方法处理后剖面的信噪比较EEMD和传统VMD方法分别提高3.7659dB和2.6557dB;实测资料处理中也较好地压制了背景噪声及随机噪声,使异常体的信号特征更加突出. 展开更多
关键词 探地雷达(GPR) 模态分解(vmd) 能量损失比 奇异谱分析(SSA) 信号去噪
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基于变分模态分解的采空区“三带”微震信号能量衰减规律 被引量:1
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作者 贾宝新 郑克楠 周琳力 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期991-1002,共12页
为探明微震信号能量在采空区“三带”结构中的衰减规律,拟开展采空区覆岩相似模型试验,采集人工激发微震波经由采空区结构传播的微震信号,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)处理微震信号,获取各频率下模态分量。针... 为探明微震信号能量在采空区“三带”结构中的衰减规律,拟开展采空区覆岩相似模型试验,采集人工激发微震波经由采空区结构传播的微震信号,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)处理微震信号,获取各频率下模态分量。针对采空区微震信号在VMD下各模态分量中心频率与能量之间的关系展开分析。根据中心频率法确定微震信号最佳模态数量,并计算微震信号欠分解状态、最佳分解状态、过分解状态下各分量能量;对各震源下信号最佳分解状态时各模态分量能量与中心频率分布关系进行拟合,分析在“三带”结构中,微震信号不同传播状态下各结构层对信号能量影响作用。研究结果表明:(1)在VMD过程中,人工激发震动信号有效模态数量在6~11范围内,微震信号能量随模态数量变化明显。(2)采用幂函数可实现对微震信号模态能量与频率关系的拟合,且拟合状态良好(决定系数大于0.9),其中低频模态分量包含能量占信号总能量近50%;采用高斯函数可以拟合震源各分量能量在频域上的分布表现,拟合状态较好,且表现出高斯单峰特征。(3)微震信号穿越采空区“三带”结构,微震信号能量随震源位置与传感器距离增加而减小,同时信号能量随震源位置到达传感器穿越岩层数量增加而减小,信号能量在经由垮落带时,能量变化明显,相较于裂隙带和弯曲下沉带,垮落带对信号能量衰减作用明显。 展开更多
关键词 模态分解(vmd) 微震信号 信号频率特征 信号能量衰减 采空区“三带”结构
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变模态倍压型LLC谐振变换器多目标参数优化 被引量:1
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作者 赵永秀 刘泽伟 +2 位作者 王崇杰 雷鸣 晏铭 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期7139-7153,共15页
传统LLC变换器采用基波分析法,忽略高次谐波的影响,在远离谐振频率点误差较大,宽输出电压场合下变换器精度低。对此,该文深入分析变模态倍压型LLC谐振变换器工作模式,确立PO模式是其最佳工作模式,建立PO模式下状态时域方程,求解状态方... 传统LLC变换器采用基波分析法,忽略高次谐波的影响,在远离谐振频率点误差较大,宽输出电压场合下变换器精度低。对此,该文深入分析变模态倍压型LLC谐振变换器工作模式,确立PO模式是其最佳工作模式,建立PO模式下状态时域方程,求解状态方程相关系数,得到负载约束、系数约束和角度约束条件,推导谐振电容Cr、电感比系数K和P阶段导通角θ等参数。基于模式边界、谐振电容最值和ZVS多目标约束条件,提出一种多目标参数优化方法,对变换器主电路参数进行优化设计,制作504 W变模态倍压型LLC谐振变换器样机。实验结果表明,基于时域分析的多目标参数优化设计的变换器能够实现全范围内软开关,以满足增益和高效率要求。 展开更多
关键词 模态倍压型 PO模式 时域分析 约束条件 多目标参数优化
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用锤击法和变时基技术进行黄河铁路桥的模态试验分析 被引量:43
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作者 沈松 应怀樵 +1 位作者 雷速华 赵增欣 《振动工程学报》 EI CSCD 2000年第3期492-495,共4页
介绍了用力锤激励铁路运行实际桥梁模态分析的特别试验。试验采用了新技术 ,一、弹性聚能力锤延长了力的激励时间 ,使激励力的能量聚集在低频处 ;二、使用了变时基 (Varied-Tim e- Base)传递函数模态分析方法 ,极大提高了大型结构的传... 介绍了用力锤激励铁路运行实际桥梁模态分析的特别试验。试验采用了新技术 ,一、弹性聚能力锤延长了力的激励时间 ,使激励力的能量聚集在低频处 ;二、使用了变时基 (Varied-Tim e- Base)传递函数模态分析方法 ,极大提高了大型结构的传递函数的分析精度 ,从而使锤击法进行大型土木结构的模态试验成为可能。本文是国内外首次利用锤击激励进行的铁路运行实际桥梁模态分析的成功试验 。 展开更多
关键词 模态分析 模态试验 桥梁 锤击法 时基技术
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基于变分模态分解和独立成分分析的矿山微震信号降噪 被引量:9
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作者 黄维新 刘敦文 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期56-63,共8页
微震信号降噪对P波、S波初至拾取、震源定位和震源机制反演等具有重要意义,为此提出一种基于变分模态分解和独立成分分析的微震信号降噪方法。采用变分模态分解将微震信号分解为特定数目的模态分量,再根据模态分量与原微震信号的相关系... 微震信号降噪对P波、S波初至拾取、震源定位和震源机制反演等具有重要意义,为此提出一种基于变分模态分解和独立成分分析的微震信号降噪方法。采用变分模态分解将微震信号分解为特定数目的模态分量,再根据模态分量与原微震信号的相关系数剔除噪音特别大的模态分量。针对噪音与有用信号混合的模态分量,采用独立成分分析提取有用信号,再与剩余的低频模态分量相加得到VMD_ICA降噪信号。此外,采用正弦函数拟合的方法去除VMD_ICA降噪信号存在的工频噪音。信号测试表明:VMD_ICA法和VMD_ICA_Sine法降噪均能有效保留微震信号的局部特征,且其信噪比大于直接去除部分模态分量。矿山微震信号应用进一步表明:VMD_ICA法和VMD_ICA_Sine法均能提高微震信号的信噪比,有效地提高了PAI-K法P波初至拾取效果,且VMD_ICA_Sine法优于VMD_ICA法降噪效果。综上所述,VMD_ICA_Sine法能为矿山微震信号降噪提供一种较好的分析方法。 展开更多
关键词 微震信号降噪 模态分解(vmd) 独立成分分析(ICA) 正弦函数去噪 信噪比(SNR) P波初至拾取
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变分模态分解在地铁车辆熔断器非短路损坏故障分析 被引量:5
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作者 靳行 林建辉 邓韬 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第3期146-150,共5页
非短路损坏故障不但增加车辆运营经济成本,而且影响运营线路的运营计划。该文针对熔断器非短路故障频发的地铁车辆,基于NI作为检测硬件设计一套故障诊断测试系统,并应用Dasylab软件搭建系统的采集部分,通过对列车运营时段的测试数据进... 非短路损坏故障不但增加车辆运营经济成本,而且影响运营线路的运营计划。该文针对熔断器非短路故障频发的地铁车辆,基于NI作为检测硬件设计一套故障诊断测试系统,并应用Dasylab软件搭建系统的采集部分,通过对列车运营时段的测试数据进行整体统计分析,应用VMD剔除趋势项,对偏离均值的异常数据应用VMD分析,最终找到熔断器非短路故障频发原因。结果表明,该文所设计的故障诊断测试系统与分析方法是有效并可靠的,可为工程实用提供参考。 展开更多
关键词 模态分解 瞬时频率 熔断器 故障分析
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