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基于改进经验模态分解法的地铁列车轮轨应变信号降噪
1
作者 张绪景 雷晓燕 刘庆杰 《城市轨道交通研究》 北大核心 2018年第3期44-47,共4页
地铁列车轮轨应变信号的采集受到诸多因素影响,存在随机白噪声,准确性较差。对此,提出一种改进的经验模态分解法用以降噪,可提高局部均值求解精度,抑制模态混叠现象。运用该法对地铁列车轮轨应变实测信号进行分析,结果表明:改进经验模... 地铁列车轮轨应变信号的采集受到诸多因素影响,存在随机白噪声,准确性较差。对此,提出一种改进的经验模态分解法用以降噪,可提高局部均值求解精度,抑制模态混叠现象。运用该法对地铁列车轮轨应变实测信号进行分析,结果表明:改进经验模态分解法能有效消除轮轨应变信号中随机白噪声的干扰和影响,对有效识别轮轨力真实信号具有重要意义。 展开更多
关键词 地铁轮轨力 经验模态分解法 降噪 白噪声
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基于经验模态分解的核磁共振去噪方法研究 被引量：6
2
作者 李海涛 邓少贵 +1 位作者 王跃祥 何绪全 《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期51-59,共9页
核磁共振(NMR)在孔隙结构评估和流体识别方面具有独特的优势,但NMR信号很容易受到噪声影响。根据NMR噪声的时域和频域特征,提出了基于一种经验模态分解(EMD)的NMR去噪方法。首先,利用EMD将信号由高频到低频分解为一系列的本征模态函数,... 核磁共振(NMR)在孔隙结构评估和流体识别方面具有独特的优势,但NMR信号很容易受到噪声影响。根据NMR噪声的时域和频域特征,提出了基于一种经验模态分解(EMD)的NMR去噪方法。首先,利用EMD将信号由高频到低频分解为一系列的本征模态函数,以此分解噪声和噪声NMR信号,然后,使用曲线趋势法和改进的过零点率曲线确定信号噪声分离准则,将有用信号叠加到剩余项以获得去噪信号。通过岩芯数据和测井数据对比发现,基于EMD的去噪方法可以提高信噪比的同时保留孔隙结构信息,其去噪效果优于小波阈值和EMD小波阈值法,计算得到的孔隙度接近实际孔隙度。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 核磁噪声特性 曲线趋势法 过零点率曲线法 分离准则
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基于CRITIC-CEEMDAN-CM的河流生态治理后环境影响评价方法
3
作者 陈东 《陕西水利》 2025年第5期74-77,共4页
为提升河流生态治理后的环境影响评价水平,提出一种基于CRITIC-CEEMDAN-CM的河流生态治理后环境影响评价方法。以浙江省衢州市马金溪河为研究对象,构建河流生态治理后环境影响评价指标体系;基于Criteria赋权法(Criteria Importance Thou... 为提升河流生态治理后的环境影响评价水平,提出一种基于CRITIC-CEEMDAN-CM的河流生态治理后环境影响评价方法。以浙江省衢州市马金溪河为研究对象,构建河流生态治理后环境影响评价指标体系;基于Criteria赋权法(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation,CRITIC)和完全自适应噪声集合经验模态分解(Complete EEMD with Adaptive Noise,CEEMDAN)法计算指标综合权重;采用云模型(Cloud Model,CM)完成马金溪河生态治理后对环境影响效果的评价。结果表明:该方法能有效评价河道治理后对环境影响的整体效果。研究结果对河道治理具有指导意义。 展开更多
关键词 河流生态治理 环境影响后评价 Criteria赋权法 完全自适应噪声集合经验模态分解法 云模型
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深孔台阶爆破近区振动信号预处理与时频特征分析
4
作者 张文涛 汪海波 +4 位作者 高朋飞 王梦想 杨帆 吕闹 宗琦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期178-189,共12页
深孔台阶爆破近区振动信号中常含有趋势项和高频噪声导致信号畸变失真,严重影响时频特征分析。针对此问题,构建了改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,... 深孔台阶爆破近区振动信号中常含有趋势项和高频噪声导致信号畸变失真,严重影响时频特征分析。针对此问题,构建了改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMDAN)算法结合基于广义最小最大非凸(generalized minimax concave, GMC)惩罚项的稀疏降噪法与稀疏化基线估计消噪(baseline estimation and de-noising with sparsity, BEADS)算法的联合预处理方法。通过仿真信号验证该方法的可行性。将其应用于实际深孔台阶爆破近区振动信号的处理,并提取重构信号的时频特征,结果表明:在仿真信号试验中,该文构建的预处理方法能在有效保留信号真实成分的前提下消除高频噪声和低频趋势项的影响,相较于其他5种方法重构信号信噪比更高、均方根误差更小。在实测信号分析中,预处理后信号波形恢复正常,高频噪声成分被抑制,低频段频谱更清晰。时频特征分析发现,深孔台阶爆破近区振动信号主频较低,能量主要集中在25~150 Hz范围内,极低频和高频能量占比较少。根据时频特征分析结果结合爆破安全规程对爆破参数设计给出了建议。研究结果对爆破振动信号精确分析及制定爆破振动控制措施具有重要意义。 展开更多
关键词 爆破近区振动信号 预处理 时频分析 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 基于广义最小最大非凸(GMC)惩罚项的稀疏降噪法 稀疏化基线估计消噪(BEADS)
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基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型研究 被引量：4
5
作者 程小龙 张斌 +1 位作者 刘相杰 刘陶胜 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第1期146-150,共5页
为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形数据的复杂性和非线性等特征,基于自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)、数据处理群集法(GMDH)和差分自回归移动平均模型算法(ARIMA)进行大坝变形预测研究。采用CEEMDAN将大坝变形原始数据分... 为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形数据的复杂性和非线性等特征,基于自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)、数据处理群集法(GMDH)和差分自回归移动平均模型算法(ARIMA)进行大坝变形预测研究。采用CEEMDAN将大坝变形原始数据分解为高频随机分量、中频周期分量和低频趋势分量,再分别采用GMDH模型、ARIMA模型对高中频分量、低频分量进行预测,建立基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型。以江西上犹江水电站为例,将该模型预测结果与反向传播(BP)、径向基函数(RBF)、GMDH和CEEMDAN-GMDH模型的预测结果进行对比分析。结果表明:CEEMDAN-GMDH-ARIMA模型的均方根误差(E_(RMS))、平均绝对误差(E_(MA))、相关系数(r)分别为0.048 mm、0.035 mm、0.994,均优于BP、RBF、GMDH、CEEMDAN-GMDH模型,模型预测效果最好,能够很好地体现监测点水平位移变化趋势。 展开更多
关键词 自适应噪声完备集成经验模态分解 数据处理群集法 差分自回归移动平均模型算法 大坝 变形预测 江西上犹江水电站
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基于NACEMD-Elman神经网络的风功率组合预测 被引量：5
6
作者 杨楠 叶迪 +3 位作者 周峥 鄢晶 黄禹 董邦天 《水电能源科学》 北大核心 2018年第9期209-211,171,共4页
在电力系统中风电装机容量增长的背景下,高精度的超短期风功率预测是保证系统可靠运行的重要基础。为此,提出一种以复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法(NACEMD)和Elman神经网络为基础的超短期风功率组合预测方法。在风功率序列中... 在电力系统中风电装机容量增长的背景下,高精度的超短期风功率预测是保证系统可靠运行的重要基础。为此,提出一种以复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法(NACEMD)和Elman神经网络为基础的超短期风功率组合预测方法。在风功率序列中添加白噪声,使用NACEMD将其按照不同波动尺度逐级分解,得到不同时频特性的分量,然后利用Elman神经网络对各分量建立预测模型,以各分量的不同时频特性为基准对预测结果进行叠加,得到风功率预测值。实例分析表明,提出的组合预测法既可进一步减轻现有方法中存在的模态混叠现象,具备较高的预测精度。研究成果可为风功率预测提供参考。 展开更多
关键词 超短期风功率预测 复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法 神经网络 组合预测 误差分析
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基于MS-EEMD的滚动轴承微弱故障提取研究 被引量：2
7
作者 王志坚 吴文轩 +2 位作者 张纪平 王日俊 寇彦飞 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第3期152-156,共5页
在实际工况下,轴承的早期故障信号与强噪声信号相比属于微弱信号,而轴承的早期故障特征从强噪声环境中提取出来一直是故障诊断课题的一大难点。基于上述问题,提出一种基于MS(Mask Signal)和EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition... 在实际工况下,轴承的早期故障信号与强噪声信号相比属于微弱信号,而轴承的早期故障特征从强噪声环境中提取出来一直是故障诊断课题的一大难点。基于上述问题,提出一种基于MS(Mask Signal)和EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)方法的滚动轴承微弱故障提取方法。由于EEMD方法在噪声背景下分解出的IMF分量存在模态混叠现象,很难辨别故障频率的真伪,所以引入掩膜信号法对分解出的IMF分量进行处理,抑制虚假频率,将故障频率提取出来。通过将掩膜信号法与EEMD方法相结合的方式,对存在噪声的故障信号进行处理,提取出故障特征。 展开更多
关键词 振动与波 强噪声 掩膜法 总体平均经验模态分解 故障诊断
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计及补偿风电预测误差和平抑波动的混合储能分区优化控制策略 被引量：8
8
作者 张琦 谢丽蓉 +3 位作者 王威 王贺佳 刘昕 包洪印 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期7-13,共7页
在“双碳”背景下,为实现补偿风电预测误差和平抑波动,提出一种计及补偿风电预测误差和平抑波动的控制策略。首先,制定比国家规定更严格的混合储能综合目标域,将目标域分为内、外两部分,采用自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和逼... 在“双碳”背景下,为实现补偿风电预测误差和平抑波动,提出一种计及补偿风电预测误差和平抑波动的控制策略。首先,制定比国家规定更严格的混合储能综合目标域,将目标域分为内、外两部分,采用自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和逼近理想解排序法(TOPSIS)求得超级电容作用域和蓄电池作用域,超级电容承担变化率较大的部分,蓄电池承担平滑部分。然后,将作用于目标域的混合储能电池组分为4组,根据充/放电参考功率进行状态切换。最后,以新疆某风电场为例进行仿真分析,综合对比多种分解方法和储能配置方法,证明所提策略的有效性。 展开更多
关键词 风电 预测误差 功率波动 综合目标域 自适应噪声集合经验模态分解 逼近理想解排序法 功率分配 分组电池
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基于GRA-CEEMDAN-FIE的枢纽水闸安全评价研究
9
作者 汪劲松 《陕西水利》 2025年第6期32-34,共3页
为提升水利枢纽水闸安全评价能力,提出一种基于GRA-CEEMDAN-FIE的枢纽水闸安全评价方法。以S枢纽水闸为研究对象,构建水闸安全评价指标体系;采用灰色关联系数法(Grey Relational Analysis,GRA)和完全自适应噪声集合经验模态分解法(Compl... 为提升水利枢纽水闸安全评价能力,提出一种基于GRA-CEEMDAN-FIE的枢纽水闸安全评价方法。以S枢纽水闸为研究对象,构建水闸安全评价指标体系;采用灰色关联系数法(Grey Relational Analysis,GRA)和完全自适应噪声集合经验模态分解法(Complete EEMD with Adaptive Noise,CEEMDAN)对安全评价指标进行权重赋值;采用模糊综合评价法(Fuzzy Integrated Evaluation,FIE)进行水闸安全等级评价。结果表明:该方法能有效确定水闸的安全状态水平。结果可为水利枢纽水闸安全评价提供理论依据。 展开更多
关键词 水闸安全评价 灰色关联系数法 完全自适应噪声集合经验模态分解法 模糊综合评价法
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