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基于Q-MMSPF的海杂波多重分形互相关分析和目标检测 被引量:5
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作者 孙康 金钢 +1 位作者 朱晓华 孙理 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期170-175,共6页
提出一种研究长程互相关和多重分形的新方法——Q阶混合矩结构分割函数法(Q-MMSPF),并利用Q-MMSPF分析了海杂波时间序列的多重分形互相关特征。通过对实测海杂波数据的计算分析发现,海杂波互相关多重分形特征较弱,目标信号之间的互相关... 提出一种研究长程互相关和多重分形的新方法——Q阶混合矩结构分割函数法(Q-MMSPF),并利用Q-MMSPF分析了海杂波时间序列的多重分形互相关特征。通过对实测海杂波数据的计算分析发现,海杂波互相关多重分形特征较弱,目标信号之间的互相关多重分形特征明显,而目标信号与海杂波之间的互相关多重分形程度介于二者之间。据此,本文采用一种新的特征值进行海杂波背景下的目标检测。通过对不同条件下的实测海杂波数据验证,表明使用本文提出的特征值测量方法可以十分有效地检测出海杂波背景下的小弱目标。 展开更多
关键词 海杂波 多重分形相关分析 Q阶混合矩结构分割函数法 目标检测
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国内外原油市场的交互相关性分析——基于多重分形的统计测度 被引量:5
2
作者 王宏勇 陈晓娜 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2015年第12期42-47,共6页
以国内和国际代表性原油市场价格收益率序列为研究对象,运用交互相关统计量和多重分形分析法,研究国内和国际原油市场价格波动的交互相关关系及市场风险大小。实证结果表明:国内外原油市场价格收益率序列之间存在交互相关关系,且这种关... 以国内和国际代表性原油市场价格收益率序列为研究对象,运用交互相关统计量和多重分形分析法,研究国内和国际原油市场价格波动的交互相关关系及市场风险大小。实证结果表明:国内外原油市场价格收益率序列之间存在交互相关关系,且这种关系具有多重分形特征;收益率序列之间的交互相关关系有多重分形性的强弱;小波动和大波动的长程相关性及收益率序列的胖尾分布均是形成多重分形性的原因。 展开更多
关键词 原油市场 收益率序列 相关关系 多重分形分析
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基于去趋势多重互相关的深度回声状态网络剪枝算法
3
作者 孙晓川 王宇 +1 位作者 李莹琦 黄天宇 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期38-45,共8页
针对储备池中存在的冗余结构导致深度回声状态网络预测精度不佳的问题,提出了一种基于去趋势多重互相关的深度回声状态网络剪枝算法。首先,根据去趋势协方差函数和去趋势方差函数,依次计算所选储备池中每2个神经元之间的去趋势互相关系... 针对储备池中存在的冗余结构导致深度回声状态网络预测精度不佳的问题,提出了一种基于去趋势多重互相关的深度回声状态网络剪枝算法。首先,根据去趋势协方差函数和去趋势方差函数,依次计算所选储备池中每2个神经元之间的去趋势互相关系数,构建去趋势互相关矩阵,基于该矩阵评估该储备池中所选神经元与所有剩余神经元之间的去趋势多重互相关性。其次,依次删除每个储备池中高相关性神经元到输出层的连接,从而去除网络中的冗余结构。最后,通过最小二乘回归重新训练剪枝后的网络,以获得最优的深度回声状态网络拓扑结构。仿真结果表明:经过所提算法优化后的深度回声状态网络在Mackey-Glass时间序列上的预测精度和记忆能力分别提高了89.80%和30.93%,在Call时间序列上的预测精度和记忆能力分别提高了14.34%和0.10%。 展开更多
关键词 深度回声状态网络 结构优化 剪枝 去趋势多重相关 时间序列预测
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基于声发射信号多重分形特征的榉木损伤断裂过程
4
作者 赵家龙 李明 +5 位作者 方赛银 张鑫 沈志辉 陈楚敏 杨龙飞 朱代根 《森林工程》 北大核心 2025年第4期788-799,共12页
针对木材损伤断裂过程发出的声发射(acoustic emission,AE)信号,采用多重分形去趋势波动分析方法(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)提取AE信号的特征参数,进而研究木材微观和宏观破坏行为的分形特征。首先,采集榉... 针对木材损伤断裂过程发出的声发射(acoustic emission,AE)信号,采用多重分形去趋势波动分析方法(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)提取AE信号的特征参数,进而研究木材微观和宏观破坏行为的分形特征。首先,采集榉木试件三点弯曲试验过程中产生的AE信号。然后,通过滑动时间窗截取AE信号并将其视为一段时间序列,依据MF-DFA方法计算广义Hurst指数、谱宽Δα、奇异指数α_(max)和α_(min),描述AE信号的长程相关性和时变多重分形特征。最后,依据Δα的变化趋势将整个过程分为弹性、弹塑性和塑性3个阶段。结果表明,断裂过程释放的AE信号具有长程相关性,其波动是一个多重分形过程;并且弹性阶段α_(max)出现数值的大幅减小,意味着破坏初期的多源特性;弹塑性阶段α_(max)在小范围内变化表明试件具有一定的刚度;而塑性阶段α_(min)发生突降的时刻则可以预测宏观断裂行为。 展开更多
关键词 木材 声发射 多重分形 去趋势波动分析
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行业指数相关关系的多重分形时变性及实证分析 被引量:7
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作者 宋光辉 吴栩 +1 位作者 詹素卿 柴曼昕 《统计与信息论坛》 CSSCI 2013年第7期32-36,共5页
行业指数相关性对行业配置非常重要,是分散资产组合风险的核心,故以上证综合指数和三个行业指数为研究样本,运用多重分形去趋势相关分析法(MF-DXA)分析其指数日收益率序列的相关性特征。实证结果显示:各指数自身表现出多重分形特征,指... 行业指数相关性对行业配置非常重要,是分散资产组合风险的核心,故以上证综合指数和三个行业指数为研究样本,运用多重分形去趋势相关分析法(MF-DXA)分析其指数日收益率序列的相关性特征。实证结果显示:各指数自身表现出多重分形特征,指数间相关性也呈现出多重分形时变性。此结论不仅从行业层面上验证了分形市场理论,而且也为构建有效的行业资产配置策略提供了理论指导。 展开更多
关键词 股票市场 行业指数 相关 多重分形去趋势相关分析
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基于多重分形去趋势波动分析的齿轮箱故障特征提取方法 被引量:42
6
作者 林近山 陈前 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期97-101,共5页
齿轮箱故障信号通常是具有多标度行为的非平稳信号,去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)不能准确揭示隐藏在这类信号中的动力学行为。多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analy-sis,MF-DFA)是... 齿轮箱故障信号通常是具有多标度行为的非平稳信号,去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)不能准确揭示隐藏在这类信号中的动力学行为。多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analy-sis,MF-DFA)是DFA方法的拓展,能够有效地揭示隐藏在多标度非平稳信号中的动力学行为。利用MF-DFA计算齿轮箱故障信号的多重分形奇异谱,而多重分形奇异谱的宽度、最大奇异指数、最小奇异指数和极值点对应的奇异指数都具有明确的物理意义,能够表征齿轮箱故障信号的内在动力学机制,适合作为齿轮箱振动信号的故障特征。提出一种基于MF-DFA的齿轮箱故障特征提取方法,将该方法用于包含正常、轻度磨损、中度磨损和断齿故障齿轮箱的故障诊断,并与DFA方法的结果进行了对比。结果表明,提出的方法对齿轮箱故障状态的变化非常敏感,能够完全分离相近的故障模式,有效地克服了传统DFA方法存在的缺陷,为齿轮箱的故障特征提取提供了一种新方法。 展开更多
关键词 多重分形 去趋势波动分析 齿轮箱 特征提取
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风电场风速时间序列的多重分形去趋势波动分析 被引量:20
7
作者 孙斌 姚海涛 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期204-210,共7页
为探索风电场风速时间序列的标度不变性,采用多重分形去趋势波动分析方法(MF-DFA)对风速时间序列进行分析。通过计算广义Hurst指数、尺度函数、多重分形谱,细致量化了风速序列的局部和不同层次的波动奇异性,并考察了多重分形参数对风速... 为探索风电场风速时间序列的标度不变性,采用多重分形去趋势波动分析方法(MF-DFA)对风速时间序列进行分析。通过计算广义Hurst指数、尺度函数、多重分形谱,细致量化了风速序列的局部和不同层次的波动奇异性,并考察了多重分形参数对风速预测的影响。研究结果表明:风速时间序列的波动具有长程相关性,且呈现显著多重分形特征;多重分形参数与风速变化存在一定的关联性,采用多重分形谱可在一定程度上对风速的变化趋势进行预测,且风速波动量越大,预测的结果越准确。 展开更多
关键词 风电场 风速 去趋势波动分析 多重分形
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摩擦振动信号的EEMD和多重分形去趋势波动分析 被引量:5
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作者 李精明 魏海军 +3 位作者 魏立队 孙迪 杨智远 梅立强 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1204-1208,1214,共6页
为了研究摩擦副磨合磨损过程中摩擦振动变化规律,实现通过摩擦振动识别摩擦副的磨合磨损状态,在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套—活塞环摩擦副摩擦磨损试验。应用总体经验模式分解对摩擦振动信号进行分解,获得若干个无模式混叠... 为了研究摩擦副磨合磨损过程中摩擦振动变化规律,实现通过摩擦振动识别摩擦副的磨合磨损状态,在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套—活塞环摩擦副摩擦磨损试验。应用总体经验模式分解对摩擦振动信号进行分解,获得若干个无模式混叠的本征模式分量。利用多重分形去趋势波动分析(Multifractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)对重构获得的摩擦振动特征信号进行分析,得到摩擦振动信号的MFDFA谱图,并根据谱图求取摩擦振动信号的多重分形谱参数。研究结果表明,总体经验模式分解能够实现微弱摩擦振动特征信号的提取,MFDFA谱图及其参数可以表征摩擦振动信号的特征。 展开更多
关键词 总体经验模式分解 多重分形去趋势波动分析 谱参数 摩擦振动 HURST指数 特征提取
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基于相关的多重分形奇异性分析的红外弱目标检测 被引量:5
9
作者 彭复员 周麟 阎旭光 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期67-71,共5页
针对红外图像中的目标对比度低、背景复杂及受噪声严重干扰等特点 ,利用象素之间的相关性 ,提出了一种基于相关多重分形奇异性分析的弱目标检测方法 .
关键词 红外弱目标检测 三重相关 多重分形 奇异性分析 红外图像 相关函数空间
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基于多重分形去趋势波动分析的电力负荷风险预警阈值 被引量:7
10
作者 李存斌 李庆良 +1 位作者 王庆林 宋易阳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1437-1441,共5页
针对传统电力风险预警研究带有主观性、缺乏动态性以及设定风险阈值缺乏理论依据等问题,基于历史负荷数据,提出了一种基于替代数据法与多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)确定电力负荷风险预... 针对传统电力风险预警研究带有主观性、缺乏动态性以及设定风险阈值缺乏理论依据等问题,基于历史负荷数据,提出了一种基于替代数据法与多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)确定电力负荷风险预警阈值的方法,简称SMF-DFA。该方法首先利用替代数据法对原始数据进行替换和重新排列,消除非线性自相关性,然后根据长程相关性指数的收敛情况,甄别对原始序列整体波动没有影响的异常数值,判定当前序列达到极端事件的临界点,为实时风险预警提供参考阈值。最后,以Lorenz方程与电网历史负荷为样本进行算例分析,结果证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 电力负荷 风险预警 阈值 多重分形去趋势波动分析 替代数据法
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多重分形去趋势波动分析在滚动轴承损伤程度识别中的应用 被引量:6
11
作者 林近山 陈前 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第13期1760-1765,共6页
为了评估多重分形去趋势波动分析(MFDFA)在滚动轴承损伤程度识别中的性能,采用MFDFA计算了轴承故障信号的多重分形谱,多重分形谱的左右端点和极值点可以近似描述多重分形谱的形状和位置,提取这三个特征点的坐标作为刻画轴承动力学行为... 为了评估多重分形去趋势波动分析(MFDFA)在滚动轴承损伤程度识别中的性能,采用MFDFA计算了轴承故障信号的多重分形谱,多重分形谱的左右端点和极值点可以近似描述多重分形谱的形状和位置,提取这三个特征点的坐标作为刻画轴承动力学行为的特征参数。将MFDFA、4个常用的时域统计参数、小波变换(WT)方法和经验模态分解(EMD)方法分别用于识别轴承滚动体和外圈损伤的严重程度,然后分别采用马氏距离判别法、BP神经网络和支持向量机对WT、EMD和MFDFA所提取的特征参数进行分类,并比较了这些方法在故障分类中的效果。结果表明,马氏距离判别法与MFDFA的组合以及支持向量机与WT或EMD的组合可以获得较好的轴承损伤程度识别结果。研究结果进一步验证了早期工作的结论。 展开更多
关键词 多重分形去趋势波动分析 滚动轴承 损伤 程度识别
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海杂波的多重分形消除趋势波动分析 被引量:1
12
作者 金丹 察豪 +1 位作者 左雷 邢阳阳 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2017年第5期29-33,共5页
为充分描述海杂波时变特性和局部奇异性,将多重分形消除趋势理论(MFDFA)引入到雷达海杂波特性分析中,理论分析了海杂波的多重分形参数,对比分析了白噪声、单分形和海杂波的广义Hurst指数,并通过仿真进一步分析了实测海杂波数据的多重分... 为充分描述海杂波时变特性和局部奇异性,将多重分形消除趋势理论(MFDFA)引入到雷达海杂波特性分析中,理论分析了海杂波的多重分形参数,对比分析了白噪声、单分形和海杂波的广义Hurst指数,并通过仿真进一步分析了实测海杂波数据的多重分形谱、质量指数和广义Hurst指数。结果表明:海杂波具有明显的多重分形特性,且其波动函数具有一定的分布规律。使用该分析方法提取出的海杂波的多重分形特性很好地解释了海杂波的内在非线性特性,比统计特性分析更加确切地描述海杂波的产生机理,为基于多重分形特性的雷达目标检测提供了依据。 展开更多
关键词 海杂波 多重分形消除趋势 数据分析 广义HURST指数
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多重分形去趋势波动分析及改进决策树在电能质量分析中的应用 被引量:8
13
作者 张淑清 张赟 +5 位作者 刘海涛 胡皓 李华 姚玉永 刘勇 王涛 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期424-431,共8页
通过多重分形去趋势波动分析方法分析了6种常见的电能质量信号,证明了电能质量信号具有多重分形特征。据此提出基于多重分形去趋势波动分析的电能质量特征提取方法,选取多重分形谱参数(hq max、αmin、α0)和信号能量E作为特征向量矩阵... 通过多重分形去趋势波动分析方法分析了6种常见的电能质量信号,证明了电能质量信号具有多重分形特征。据此提出基于多重分形去趋势波动分析的电能质量特征提取方法,选取多重分形谱参数(hq max、αmin、α0)和信号能量E作为特征向量矩阵,结合改进决策树分类,进行电能质量分析和识别。该方法与DTCWT、HHT和EEMD方法进行对比实验,结果表明,该方法表现出更好的识别结果,为电能质量信号的特征提取提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 计量学 多重分形去趋势波动分析 特征提取 改进决策树 电能质量分析
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基于LCD和多重分形去趋势波动分析的故障诊断方法 被引量:4
14
作者 杨乐 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期559-564,共6页
针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)和多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)的故障... 针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)和多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)的故障诊断方法。该方法首先利用LCD将振动信号分解成不同尺度下的内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC)。其次,对包含主要信息的前几个ISC分量进行MF-DFA分析,并选取每个ISC分量的Hurst指数作为故障特征。然后,采用线性局部切空间排列(liner local tangent space alignment,LLTSA)对故障特征进行降维以获得对故障敏感的低维特征。最后,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对提取特征进行分类识别。滚动轴承的故障诊断实验表明,所提方法能够有效地识别滚动轴承的典型故障,具有一定的优势。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 多重分形去趋势波动分析 特征提取 滚动轴承 故障诊断
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转炉烟气与炉口火焰光谱特征的相关性分析及应用
15
作者 张瑞成 刘永龙 韩阳 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期162-168,共7页
针对转炉烟气存在干扰性和滞后性的问题,利用与其同源产生的光谱信息,修正烟道安装环境对系统数据采集的扰动,研究转炉烟气的光谱分析新技术。为探究两者之间的相关性,首先利用多重分形理论对光谱数据的能量值、连续谱峰值、离散谱峰值... 针对转炉烟气存在干扰性和滞后性的问题,利用与其同源产生的光谱信息,修正烟道安装环境对系统数据采集的扰动,研究转炉烟气的光谱分析新技术。为探究两者之间的相关性,首先利用多重分形理论对光谱数据的能量值、连续谱峰值、离散谱峰值比和炉气数据的变化率特征进行运算,求取四者之间的关联性;然后使用粒子群算法优化支持向量机预测模型(PSO-SVM),以光谱数据的能量值、连续谱峰值和离散谱峰值比作为输入,以炉气数据的变化率特征作为输出,进行预测实验。结果表明:能量值、连续谱峰值等4个指标的多重分形谱最大值均接近于1.011492,谱宽均接近于0.000014476,且实验曲线对称性相同,表明多重分形谱具有极强的自相似性和复杂性;同时,预测模型实验结果差异性的均方误差为0.0125。 展开更多
关键词 转炉烟气 火焰光谱 光谱特征分析 相关分析 多重分形 PSO-SVM
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股市时间序列的多重分形消除趋势分析 被引量:9
16
作者 袁平平 于建玲 商朋见 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期69-72,共4页
为了探索股票时间序列的无标度性,应用多重分形消除趋势分析的方法(MF-DFA)来研究沃尔玛指数(WMT)日收盘价.研究结果表明,沃尔玛指数日收盘价的变化具有多重分形的特性,广义Hurst指数显著依赖于波动函数的阶数,并随之变化;尺度函数表现... 为了探索股票时间序列的无标度性,应用多重分形消除趋势分析的方法(MF-DFA)来研究沃尔玛指数(WMT)日收盘价.研究结果表明,沃尔玛指数日收盘价的变化具有多重分形的特性,广义Hurst指数显著依赖于波动函数的阶数,并随之变化;尺度函数表现出明显的非线性性质;多重分形谱呈现单峰钟形图像. 展开更多
关键词 股票市场 多重分形消除趋势分析 时间序列 多重分形
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基于多重分形去趋势波动分析的高速列车运行状态识别方法 被引量:2
17
作者 张美兰 金炜东 +1 位作者 孙永奎 王江丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期2978-2980,共3页
针对高速列车运行中的状态识别问题,提出基于多重分形去趋势波动分析的高速列车状态识别新方法。通过分析发现,高速列车在不同运行状态下的多重分形奇异谱和广义Hurst指数谱均有明显的区别,因此提取多重分形奇异谱参数和广义Hurst指数... 针对高速列车运行中的状态识别问题,提出基于多重分形去趋势波动分析的高速列车状态识别新方法。通过分析发现,高速列车在不同运行状态下的多重分形奇异谱和广义Hurst指数谱均有明显的区别,因此提取多重分形奇异谱参数和广义Hurst指数谱参数作为高速列车运行状态的特征,并使用支持向量机对其状态进行识别。实验结果表明,高速列车在运行速度200 km/h及以上时,状态识别率达到100%。多重分形奇异谱参数和广义Hurst指数谱参数能够有效地描述高速列车的运行状态,为高速列车运行状态的识别提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 高速列车 状态识别 多重分形去趋势波动分析 多重分形奇异谱 广义Hurst指数谱 支持向量机
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基于EMD‑LS的非平稳时间序列多重分形去趋势波动分析方法 被引量:9
18
作者 罗远兴 李志红 +2 位作者 梁兴 李超 胡凤城 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2323-2329,共7页
多重分形去趋势波动分析(Multi‑Fractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA)处理非平稳时间序列存在趋势项难以准确移除的问题,为此本文引入经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)并通过趋势项自动判定方法提取趋势项,再... 多重分形去趋势波动分析(Multi‑Fractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA)处理非平稳时间序列存在趋势项难以准确移除的问题,为此本文引入经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)并通过趋势项自动判定方法提取趋势项,再利用最小二乘(Least Squares,LS)法对趋势项再拟合(EMD‑LS),进而提出新的多重分形分析方法(EMD‑LS‑MFDFA),并针对具有理论值的二项式多重分形序列(Binomial Multifractal Sequence,BMS),验证了EMD‑LS‑MFDFA法的有效性和稳定性,然后进行仿真分析.研究表明:相较于MFDFA方法,EMD‑LS‑MFDFA移除趋势精度更高,计算的广义Hurst指数和质量指数的均方根误差较小,其中2阶的EMD‑LS‑MFDFA具有更高的计算精度,是1阶的1.8倍,分析不同参数的BMS序列,其多重标度曲线与理论曲线相吻合,证明了该算法具有较好的稳定性和精准的分析能力. 展开更多
关键词 多重分形 去趋势波动分析 非平稳时间序列 经验模态分解 最小二乘 BMS信号
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基于多重分形去趋势波动分析的风力机轴承故障诊断 被引量:5
19
作者 李洋 李春 杨阳 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3235-3243,共9页
风力机传动轴轴承振动信号具有典型的非平稳和非线性特征,传统状态监测及故障诊断方法难以同时满足故障程度识别及部位诊断的需求。为此,针对定速轴承故障数据及变速的风力机轴承故障数据,采用多重分形去趋势波动分析方法,分析轴承在正... 风力机传动轴轴承振动信号具有典型的非平稳和非线性特征,传统状态监测及故障诊断方法难以同时满足故障程度识别及部位诊断的需求。为此,针对定速轴承故障数据及变速的风力机轴承故障数据,采用多重分形去趋势波动分析方法,分析轴承在正常和不同故障状态下振动信号的多重分形特征,采用3种多重分形谱参数以表征振动信号的分形特征,结果表明:多重分形去趋势波动分析方法对于定速轴承和变速轴承均能进行有效的故障状态识别;轴承振动信号具有典型的多重分形特性,且较之正常状态,故障状态下多重分形特性更为明显,多重分形谱函数峰值对应的奇异指数更小,且当轴承处于内环故障时最小时,说明该参数可有效判断轴承运行状态及故障位置。因此,通过多重分形去趋势波动方法可获取故障特征参数,为风力机轴承故障诊断提供理论基础和实现途径。 展开更多
关键词 风力机 轴承 多重分形 去趋势波动分析 故障诊断
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多重分形消除趋势分析法在坝体渗漏量监测中的应用 被引量:3
20
作者 周斌 李元芳 +1 位作者 王雪 周杰 《水电能源科学》 北大核心 2014年第7期83-85,共3页
针对混凝土重力坝渗漏量原始监测序列的趋势性波动对整个大坝安全监测序列不同时段间的时程相关性产生的影响,以某水电站大坝为例,采用多重分形消除趋势分析法(MF-DFA)确定整个大坝安全监测序列不同时段间的时程相关性,并分别计算每年... 针对混凝土重力坝渗漏量原始监测序列的趋势性波动对整个大坝安全监测序列不同时段间的时程相关性产生的影响,以某水电站大坝为例,采用多重分形消除趋势分析法(MF-DFA)确定整个大坝安全监测序列不同时段间的时程相关性,并分别计算每年坝体渗流量监测的定标指数,与相应的坝体渗漏量过程线进行对比分析,以验证MF-DFA在确定坝体渗漏监测序列时程相关性中的可行性。结果表明,该方法具有一定的精度和合理性,为后续建模计算提供了理论依据。 展开更多
关键词 坝体渗漏量 时程相关 多重分形消除趋势分析 时间序列
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