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地震与爆破波形信号的EEMD多尺度分布熵提取和WOA-SOM神经网络识别研究
被引量：
2
1
作者
庞聪
王磊
+2 位作者
马武刚
江勇
廖成旺
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2022年第9期980-984,共5页
针对地震信号中存在大量环境噪声的问题,基于天然地震事件和人工爆破事件建立初始数据集,利用集合经验模态分解(EEMD)技术对波形信号进行分解、降噪,提取出较纯净的各阶本征模态函数(IMF)分量,然后对前10阶分量分别计算分布熵,即EEMD多...
针对地震信号中存在大量环境噪声的问题,基于天然地震事件和人工爆破事件建立初始数据集,利用集合经验模态分解(EEMD)技术对波形信号进行分解、降噪,提取出较纯净的各阶本征模态函数(IMF)分量,然后对前10阶分量分别计算分布熵,即EEMD多尺度分布熵,建立神经网络输入矩阵。应用鲸鱼优化算法(WOA)对自组织特征映射(SOM)神经网络参数(竞争层维数、网络训练次数)进行优化,针对不同训练样本寻找对应的最优参数值以改善模式识别的稳定性,从而提高地震识别率。结果表明,EEMD多尺度分布熵结合WOA-SOM模型可有效识别天然地震和人工地震。
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关键词
地震识别
集合经验模态分解
自组织特征映射
鲸鱼优化算法
多尺度分布熵
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职称材料
基于ICEEMDAN和EMDE的滚动轴承故障诊断
被引量：
1
2
作者
陈继祥
周想凌
+1 位作者
程振华
牟宪民
《中国工程机械学报》
北大核心
2024年第1期107-112,117,共7页
针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳特点,开发基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)和增强多尺度分布熵的故障识别模型。首先,利用ICEEMDAN分解滚动轴承振动信号,得到1组内禀模态函数(IMF),根据相关系数筛选出其中反映...
针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳特点,开发基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)和增强多尺度分布熵的故障识别模型。首先,利用ICEEMDAN分解滚动轴承振动信号,得到1组内禀模态函数(IMF),根据相关系数筛选出其中反映故障状态关键特征的IMF分量;然后,利用增强多尺度分布熵对各敏感IMF分量进行复杂性评估,得到滚动轴承的故障特征向量;最后,为识别滚动轴承的不同故障类型,使用支持向量机作为故障识别分类器。实验结果表明:所提故障诊断方法具有可观的故障识别精度和稳定性,相比于其他故障诊断方法,该方法具有明显的优势。
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关键词
自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)
增强
多尺度分布熵
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
地震与爆破波形信号的EEMD多尺度分布熵提取和WOA-SOM神经网络识别研究
被引量：
2
1
作者
庞聪
王磊
马武刚
江勇
廖成旺
机构
中国地震局地震研究所
武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站
航天工程大学电子与光学工程系
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2022年第9期980-984,共5页
基金
湖北省自然科学基金(2019CFB768)
中国地震局地震研究所和应急管理部国家自然灾害防治研究院基本科研业务费(IS201856290)
+1 种基金
中国大陆综合地球物理场观测仪器研发专项(Y201707)
中国地震局地震科技星火计划(XH15030)。
文摘
针对地震信号中存在大量环境噪声的问题,基于天然地震事件和人工爆破事件建立初始数据集,利用集合经验模态分解(EEMD)技术对波形信号进行分解、降噪,提取出较纯净的各阶本征模态函数(IMF)分量,然后对前10阶分量分别计算分布熵,即EEMD多尺度分布熵,建立神经网络输入矩阵。应用鲸鱼优化算法(WOA)对自组织特征映射(SOM)神经网络参数(竞争层维数、网络训练次数)进行优化,针对不同训练样本寻找对应的最优参数值以改善模式识别的稳定性,从而提高地震识别率。结果表明,EEMD多尺度分布熵结合WOA-SOM模型可有效识别天然地震和人工地震。
关键词
地震识别
集合经验模态分解
自组织特征映射
鲸鱼优化算法
多尺度分布熵
Keywords
earthquake identification
ensemble empirical mode decomposition
self-organizing feature
mapping
whale optimization algorithm
multiscale distribution entropy
分类号
P315 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
基于ICEEMDAN和EMDE的滚动轴承故障诊断
被引量：
1
2
作者
陈继祥
周想凌
程振华
牟宪民
机构
江苏海洋大学机械工程学院
国网江苏省电力有限公司东海供电分公司
国网湖北省电力有限公司
华中科技大学电气与电子工程学院
大连理工大学电气工程学院
出处
《中国工程机械学报》
北大核心
2024年第1期107-112,117,共7页
基金
国网江苏省电力有限公司科技资助项目(J2020143)。
文摘
针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳特点,开发基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)和增强多尺度分布熵的故障识别模型。首先,利用ICEEMDAN分解滚动轴承振动信号,得到1组内禀模态函数(IMF),根据相关系数筛选出其中反映故障状态关键特征的IMF分量;然后,利用增强多尺度分布熵对各敏感IMF分量进行复杂性评估,得到滚动轴承的故障特征向量;最后,为识别滚动轴承的不同故障类型,使用支持向量机作为故障识别分类器。实验结果表明:所提故障诊断方法具有可观的故障识别精度和稳定性,相比于其他故障诊断方法,该方法具有明显的优势。
关键词
自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)
增强
多尺度分布熵
滚动轴承
故障诊断
Keywords
ICEEMDAN
enhanced multi-scale distributed entropy
rolling bearing
fault diagnosis
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
地震与爆破波形信号的EEMD多尺度分布熵提取和WOA-SOM神经网络识别研究
庞聪
王磊
马武刚
江勇
廖成旺
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ICEEMDAN和EMDE的滚动轴承故障诊断
陈继祥
周想凌
程振华
牟宪民
《中国工程机械学报》
北大核心
2024
1
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职称材料
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