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基于总体经验模态分解法的爆炸分离冲击数据分析和处理
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作者 封雷 刘曦 +2 位作者 解龙 贺旋 宁晶 《装备环境工程》 2025年第3期1-7,共7页
目的对炮弹发射过程的实测异常大量值爆炸分离冲击数据进行分析与处理,准确获取真实的发射冲击信号。方法利用基于总体经验模态分解法(EEMD)对实测爆炸分离冲击数据进行处理,通过自适应构造冲击数据的模态分量,剔除原始数据中的趋势项... 目的对炮弹发射过程的实测异常大量值爆炸分离冲击数据进行分析与处理,准确获取真实的发射冲击信号。方法利用基于总体经验模态分解法(EEMD)对实测爆炸分离冲击数据进行处理,通过自适应构造冲击数据的模态分量,剔除原始数据中的趋势项。结果通过对某型炮弹发射过程的爆炸分离冲击数据进行处理,有效剔除了冲击信号中的趋势项,准确得到真实的时域信号和冲击响应谱曲线。结论该研究能够为实测异常冲击数据时频域处理提供一种有效的方法。 展开更多
关键词 总体经验模态分解 爆炸分离冲击 模态分量 冲击响应谱 零位漂移 放大器饱和
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基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵退化特征提取方法 被引量:6
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作者 姜万录 孔德田 +2 位作者 李振宝 佟祥伟 岳文德 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期202-209,共8页
针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。... 针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。其次,求取各个分量与原始信号的相关性,选取相关性较高的前几个分量作为有效分量并求其模糊熵,实现液压泵的退化特征提取,形成特征向量。最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例,使用基于变量预测模型的模式识别方法对提取的特征向量进行验证。实验结果表明,该液压泵退化特征提取方法具有较高的精度,使退化状态识别的准确率提高到了100%。 展开更多
关键词 计量学 液压泵 状态识别 完备总体经验模态分解 模糊熵 退化特征提取 变量预测模型
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一种基于总体平均经验模态分解的线谱提取方法 被引量:2
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作者 刘千里 《舰船电子工程》 2020年第6期40-42,88,共4页
为有效提取目标辐射噪声线谱,采用了一种基于集成经验模态分解(EEMD)的自适应线谱及连续谱提取方法。对舰船辐射噪声频谱进行集成经验模态分解,然后选取合适的IMF进行线谱的提取,使用余量和剩余的IMF进行连续谱的准确估计。通过对舰船... 为有效提取目标辐射噪声线谱,采用了一种基于集成经验模态分解(EEMD)的自适应线谱及连续谱提取方法。对舰船辐射噪声频谱进行集成经验模态分解,然后选取合适的IMF进行线谱的提取,使用余量和剩余的IMF进行连续谱的准确估计。通过对舰船辐射噪声仿真信号分析,该方法能有效地提取舰船辐射噪声的线谱,与小波分析方法进行对比分析后表明,EEMD对信号的分析比小波分析有一定的优越性,而且因EEMD能够突出信号局部特征,对线谱能量有一定的增益。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解 辐射噪声 小波变换 线谱
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基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法 被引量:33
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作者 王玉静 康守强 +3 位作者 张云 刘学 姜义成 Mikulovich V I 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期595-600,共6页
为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,... 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。 展开更多
关键词 信号处理 状态识别 非平稳信号 集合经验模态分解(eemd) 敏感固有模态函数(IMF)
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采用改进互补集总经验模态分解的电能质量扰动检测方法 被引量:7
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作者 吴新忠 邢强 +2 位作者 陈明 成江洋 杨春雨 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1834-1843,共10页
针对集总经验模态分解(EEMD)方法加噪参数(噪声幅值、集总次数)需人为确定、分解残余噪声大以及计算耗时长的缺点,提出一种自适应快速互补集总经验模态分解(AFCEEMD)方法.该方法分析不同频率形式噪声对极值点分布的影响,确定加噪频率采... 针对集总经验模态分解(EEMD)方法加噪参数(噪声幅值、集总次数)需人为确定、分解残余噪声大以及计算耗时长的缺点,提出一种自适应快速互补集总经验模态分解(AFCEEMD)方法.该方法分析不同频率形式噪声对极值点分布的影响,确定加噪频率采用高频辅助分解的优势,并以极值点分布特性作为评价指标自适应选择最优加噪频率.通过对EEMD加噪准则的研究,推导出加噪幅值和分解次数采取固定值:0.01SD和2次,且以正负成对的形式加入到原始信号中.通过仿真实验和搭建的电能质量扰动平台的实测数据验证了所提方法的自适应性和计算性能,而且适用于电能质量扰动检测与分析. 展开更多
关键词 集总经验模态分解(eemd) 自适应快速互补eemd(AFCeemd) 极值点分布 加噪频率参数优化 电能质量扰动
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基于集成经验模态分解和量子细菌觅食优化的风速预测模型 被引量:6
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作者 章国勇 伍永刚 张洋 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2930-2936,共7页
基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型... 基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型完成参数寻优。4种算法的参数优化结果表明,改进算法具有更好的全局寻优性能并能提高模型泛化能力。将其应用于组合预测模型中,仿真表明,基于EEMD预测模型能较好地消除EMD的模态混叠现象,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 风速预测模型 模态混叠 总体经验模态分解 细菌觅食优化
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集合经验模态分解的稳健滤波方法研究 被引量:3
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作者 刘海波 赵宇凌 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期63-67,共5页
为了消除野值和噪声信号对观测数据的影响,给出一种基于集合经验分解的具有稳健性的滤波算法:首先用滑动中值滤波算法剔除原始数据中的野值,然后采用集合经验模态分解算法,抑制数据中的噪声。数值仿真和实际工程应用表明,该方法不仅能... 为了消除野值和噪声信号对观测数据的影响,给出一种基于集合经验分解的具有稳健性的滤波算法:首先用滑动中值滤波算法剔除原始数据中的野值,然后采用集合经验模态分解算法,抑制数据中的噪声。数值仿真和实际工程应用表明,该方法不仅能剔除野值,抑制信号中的噪声,提高信噪比,还能够有效消除模态混叠问题,将被测信号中不同的频率成分独立分解在不同的固有模态函数中,从而得到更清晰的时频分布,有利于实际数据处理中的信号分析和故障诊断。 展开更多
关键词 振动与波 经验模态分解 eemd 滤波
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基于统计特征矢量符号值和聚类经验模态分解的短时电能质量扰动信号分析 被引量:1
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作者 欧阳静 张立彬 +2 位作者 潘国兵 徐红伟 陈金鑫 《高技术通讯》 北大核心 2017年第11期929-937,共9页
研究了希尔伯特-黄变换(HHT)方法分析电能质量扰动信号的不足,提出了一种统计特征矢量符号化(SFVS)算法与聚类经验模态分解(EEMD)相结合的短时电能质量扰动信号分析方法。该方法采用循环周期比较的欧氏距离的边界检测算法来对电能质量... 研究了希尔伯特-黄变换(HHT)方法分析电能质量扰动信号的不足,提出了一种统计特征矢量符号化(SFVS)算法与聚类经验模态分解(EEMD)相结合的短时电能质量扰动信号分析方法。该方法采用循环周期比较的欧氏距离的边界检测算法来对电能质量扰动信号的突变时间进行检测,以突变时刻为边界点将原始电能质量信号进行划分,再用EEMD方法对区块划分信号进行分解,有效抑制模态混叠,以改善信号分解性能。测试结果表明,该方法能够实现突变时刻的准确检测,对电能质量扰动信号中的各种成分进行准确分析。 展开更多
关键词 短时电能质量扰动 暂态分析 统计特征矢量符号化(SFVS) 聚类经验模态分解(eemd) 模态混叠
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总体经验模态细分法提取血流超声多普勒信号的研究 被引量:7
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作者 林文晶 张榆锋 +4 位作者 章克信 李支尧 李海燕 高莲 李媛媛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1424-1428,共5页
提出基于总体经验模态分解(EEMD)血流细分法提高血流超声多普勒信号提取精度.首先估计辅助分析所需的白噪声幅度,进而用EEMD得到无模态混叠的本征模态函数(IMF)组,最后分离出血流信号的IMF.将本方法应用于计算机仿真和人体实测超声多普... 提出基于总体经验模态分解(EEMD)血流细分法提高血流超声多普勒信号提取精度.首先估计辅助分析所需的白噪声幅度,进而用EEMD得到无模态混叠的本征模态函数(IMF)组,最后分离出血流信号的IMF.将本方法应用于计算机仿真和人体实测超声多普勒信号,并与高通滤波器法、原EMD法和EMD细分法比较.结果表明本文方法,提取的血流信号精度最高,特别对WBSR=70dB的混合信号,其精度比上述方法分别提高35%、38%及17%. 展开更多
关键词 血流超声信号 血管壁搏动信号 信号提取 总体经验模态分解
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基于集合经验模态分解的滚动轴承智能故障诊断方法 被引量:7
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作者 陈永毅 张丹 薛焕新 《高技术通讯》 CAS 2021年第5期559-568,共10页
针对滚动轴承工作环境中含有强烈的环境噪声,其振动信号具有非平稳、非线性特征以及提取特征困难等问题,本文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的滚动轴承智能故障诊断方法。首先通过卷积神经网络(CNN)提取振动信号关键特征,并将提取... 针对滚动轴承工作环境中含有强烈的环境噪声,其振动信号具有非平稳、非线性特征以及提取特征困难等问题,本文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的滚动轴承智能故障诊断方法。首先通过卷积神经网络(CNN)提取振动信号关键特征,并将提取到的特征向量输入到支持向量机(SVM)中进行故障识别与分类。为了提高诊断性能,本文利用集合经验模态分解方法对原始振动信号进行分解,将复杂的振动信号分解为仅包含单一成分的本征模态分量(IMF),然后利用一维卷积神经网络对IMF进行特征提取,最后采用SVM进行分类。结果表明,所提出的方法相比于现有方法收敛速度更快,诊断正确率可高达99%,突出了该方法的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 集合经验模态分解(eemd) 卷积神经网络(CNN) 支持向量机(SVM)
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样本熵改进EEMD算法在继电器参数异常值处理中的应用
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作者 彭威 孙鑫亮 李文华 《电力机车与城轨车辆》 2025年第1期47-54,共8页
针对继电器参数中存在的异常值问题,文章提出了一种模态异常值处理模型。首先,依据继电器特点对集合经验模态分解(EEMD)算法中的参数进行灵敏性分析,确定优化参数;其次,针对EEMD分解中存在的模态混叠现象,采用样本熵和哈里斯鹰优化算法... 针对继电器参数中存在的异常值问题,文章提出了一种模态异常值处理模型。首先,依据继电器特点对集合经验模态分解(EEMD)算法中的参数进行灵敏性分析,确定优化参数;其次,针对EEMD分解中存在的模态混叠现象,采用样本熵和哈里斯鹰优化算法得到有效的模态分量;最后,分别采用拉依达准则及三次样条插值法对各模态异常数据进行识别及替换,将处理后的所有分量进行重构异常值,得到处理后的数据序列。继电器接触压降参数的实例分析结果表明,该模型具有良好的泛化能力,且能够有效地识别出潜在异常值。 展开更多
关键词 集合经验模态分解(eemd) 样本熵 模态混叠 三次样条插值 继电器参数
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基于集合经验模态的随钻脉冲信号优良降噪算法 被引量:26
12
作者 郑一 孙晓峰 +1 位作者 陈健 岳军 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期750-753,共4页
为了准确提取原始随钻钻井液脉冲信号,采用集合经验模态分解方法,基于固有模态分量构建不同的低通滤波算法,进一步采取方波整形处理,建立脉冲信号的降噪整形算法,并依据算法逼近度指标、相关度指标建立优良降噪算法的判断准则。利用单... 为了准确提取原始随钻钻井液脉冲信号,采用集合经验模态分解方法,基于固有模态分量构建不同的低通滤波算法,进一步采取方波整形处理,建立脉冲信号的降噪整形算法,并依据算法逼近度指标、相关度指标建立优良降噪算法的判断准则。利用单位脉冲信号、周期性杂波信号和高斯白噪声信号合成数值模拟钻井液信号,分析钻井液信号的降噪效果,所得优良降噪低通滤波算法由去掉前4个固有模态分量的其余模态分量及余项构成,其降噪结果能清晰描述单位脉冲信号,算法的逼近度达到0.7719,相关度高达0.8929。利用选定的优良降噪算法分析了实测的随钻测量钻井液信号,所得结果合理、有效。 展开更多
关键词 脉冲信号 集合经验模态分解(eemd) 低通滤波 优良降噪算法
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基于CEEMD和小波包阈值的组合降噪及泄流结构的模态识别方法 被引量:19
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作者 胡剑超 练继建 +1 位作者 马斌 董霄峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第17期1-9,共9页
水流荷载激励下,泄流结构模态识别的实测振动信号常受噪声干扰。以往EEMD算法有添加白噪声造成非标准IMF导致的模态分裂问题及IMF有噪声残余不能完整重构信号的完备性问题。而完备总体经验模态分解(CEEMD)法,通过在信号分解的每一层面... 水流荷载激励下,泄流结构模态识别的实测振动信号常受噪声干扰。以往EEMD算法有添加白噪声造成非标准IMF导致的模态分裂问题及IMF有噪声残余不能完整重构信号的完备性问题。而完备总体经验模态分解(CEEMD)法,通过在信号分解的每一层面添加特定高斯白噪声,利用分解后第一阶分量加总平均得到唯一余量计算固有模态函数,克服了EEMD的缺点;同时提出CEEMD与小波包阈值结合的组合降噪方法,运用到向家坝水弹性模型实测振动信号降噪中,验证了该组合方法降噪的有效性;为了提高带噪振动响应模态识别的精度,基于数据相关技术,利用Markov参数构造相关矩阵R,用该相关矩阵重构Hankel矩阵后SVD分解得到系统最小实现,即数据相关特征系统实现法(ERA/DC)。将滤波降噪结合模态识别的整套方法,应用到锦屏一级拱坝的泄流实测振动响应中,得到了较好的应用效果。 展开更多
关键词 泄流结构 滤波降噪 完备总体经验模态分解 小波包 模态识别 相关特征系统实现法
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基于变分模态分解算法的单通道无线电混合信号分离 被引量:9
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作者 江春冬 王景玉 +2 位作者 杜太行 郝静 龙超 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1618-1626,共9页
针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解... 针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解(EEMD)算法进行对比,得出前者分离出的信号在时域、频域及信噪比和相似系数等方面均比后者取得的对应结果效果好的结论.然后对VMD算法的参数利用改进的量子粒子群优化算法进行优化,确定所需分量个数和惩罚因子的值.最后对VMD算法分离后的信号使用参数优化后的VMD算法进行细分离.数值模拟和实验信号分析结果均表明,再次分离后所得到的信号精度较利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离时更高,证明了所提算法对单通道无线电混合信号分离的有效性. 展开更多
关键词 变分模态分解 总体平均经验模态分解 改进的量子粒子群优化
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上证基金指数波动结构分解与短期预测:基于EEMD模型 被引量:4
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作者 何凯 苏梽芳 何卫平 《金融理论与实践》 北大核心 2014年第1期80-85,共6页
上证基金指数反映了基金市场的整体变动情况,研究其波动结构特征对基金市场参与者具有重要作用。研究结果表明:(1)上证基金指数序列可由经济基本面决定的趋势项、重大事件带来的低频分量和短期不均衡导致的高频分量构成,而且趋势项主导... 上证基金指数反映了基金市场的整体变动情况,研究其波动结构特征对基金市场参与者具有重要作用。研究结果表明:(1)上证基金指数序列可由经济基本面决定的趋势项、重大事件带来的低频分量和短期不均衡导致的高频分量构成,而且趋势项主导上证基金指数的长期走势,低频分量在中期对该指数有较大影响,而高频分量的影响可忽略不计;(2)与直接SVM预测法相比,EEMD-SVM组合预测法有更高的预测精度,说明EEMD分解得到的各结构分量有效地刻画了上证基金指数的内在运行特征。 展开更多
关键词 证券市场 集成经验模态分解 本征模态函数 支持向量机 上证基金指数 ENSEMBLE empirical MODE decomposition (eemd) INTRINSIC MODE function (IMF) support VECTOR machine (SVM)
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基于CEEMDAN与奇异值分解的往复机械故障诊断方法研究 被引量:8
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作者 别锋锋 徐鹏青 +1 位作者 裴峻峰 张仕佳 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第4期180-185,207,共7页
往复机械振动信号非常复杂,通常存在较强的非平稳、非线性特征,使得对其进行振动信号分析、故障识别存在困难。对此提出一种基于改进的总体经验模态分解(CEEMDAN)与奇异值结合的故障特征识别方法,对原始信号进行CEEMDAN分解,得到本征模... 往复机械振动信号非常复杂,通常存在较强的非平稳、非线性特征,使得对其进行振动信号分析、故障识别存在困难。对此提出一种基于改进的总体经验模态分解(CEEMDAN)与奇异值结合的故障特征识别方法,对原始信号进行CEEMDAN分解,得到本征模式函数的奇异值,将得到的奇异值作为特征向量输入支持向量机进行特征分类,从而实现故障模式的识别。通过对实验室模拟故障与往复泵动力端故障模式识别实例分析来论证方法有效性。研究结果表明,该方法适用于提取往复机械振动信号冲击特征和多故障模式识别。 展开更多
关键词 振动与波 往复机械 总体经验模态分解 奇异值 支持向量机
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EEMD-RobustICA和Prony算法在电力系统低频振荡模态辨识中的应用 被引量:10
17
作者 赵峰 吴梦娣 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2919-2929,共11页
针对互联电网低频振荡辨识过程中Prony算法对噪声敏感的问题,该文将总体经验模态分解法、鲁棒性独立分量分析方法与Prony进行有机结合,运用到关键振荡模式辨识中。将待处理信号进行总体经验模态分解后得到的本征模态函数作为鲁棒性独立... 针对互联电网低频振荡辨识过程中Prony算法对噪声敏感的问题,该文将总体经验模态分解法、鲁棒性独立分量分析方法与Prony进行有机结合,运用到关键振荡模式辨识中。将待处理信号进行总体经验模态分解后得到的本征模态函数作为鲁棒性独立分量分析算法的输入,对得到的独立分量进行软阈值去噪后进行反变换得到重构后的本征模态函数,接着将重构后的本征模态函数相加得到去噪信号,用Prony算法对去噪信号进行辨识,最终得到低频振荡的模态参数。仿真结果表明:该方法综合利用了总体经验模态分解不依赖信号任何先验知识和完全由数据驱动的自适应性优点,及鲁棒性独立分量分析提取独立分量并保持分量信号完整性的优势,相比传统总体经验模态分解去噪算法,该方法在没有损失信号的前提下可提高分量信号的信噪比,克服Prony算法对噪声敏感的缺陷,更大程度去除噪声,有利于提高辨识精度和准确性,更能满足实际应用需求。 展开更多
关键词 总体经验模态分解 鲁棒性独立分量分析 PRONY算法 低频振荡 模式辨识
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基于WPES与MEEMD的船用主机振动研究 被引量:1
18
作者 吴刚 江国栋 +1 位作者 闫国华 陈晓东 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第4期103-108,共6页
为揭示船用长冲程低速柴油机健康状态下的振动特征,采用小波包能量谱(Wavelet Packet Energy Spectrum, WPES)和改进的总体平均经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD)结合的特征提取方法,对典型推进工... 为揭示船用长冲程低速柴油机健康状态下的振动特征,采用小波包能量谱(Wavelet Packet Energy Spectrum, WPES)和改进的总体平均经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD)结合的特征提取方法,对典型推进工况下低速机的表面振动信号进行3层小波包分解和重构。通过对能量占比较大的节点采用MEEMD方法进行分解,获得IMF1分量频谱。研究结果表明,在40%以下的较低发动机负荷时,各单次燃烧循环的振动波动较小,振动幅值基本一致。提升至50%以上发动机负荷时,燃烧引起振动波动明显增强。50%工况下,中高频能量占总能量的41.51%,为主要振动源。 展开更多
关键词 船用低速柴油机 小波包能量谱 改进的总体平均经验模态分解 振动特性 状态评估
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补充集成极值加权模态分解及其应用 被引量:1
19
作者 苏缪涎 郑近德 潘紫微 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第3期77-83,共7页
极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,简称EWMD)是一种新的自适应信号分解方法,通过对相邻三个极值点加权平均后进行曲线拟合,优化均值曲线的构造方式,改善了分解能力,但EWMD仍存在模态混叠现象。基于噪声辅助... 极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,简称EWMD)是一种新的自适应信号分解方法,通过对相邻三个极值点加权平均后进行曲线拟合,优化均值曲线的构造方式,改善了分解能力,但EWMD仍存在模态混叠现象。基于噪声辅助分解思想,提出了补充集成极值加权模态分解(Complementary ensemble extreme-point weighted mode decomposition,简称CEEWMD)。借助高斯白噪声均匀分布的特征,使信号在尺度上具有连续性,CEEWMD能够有效地抑制模态混叠和实现分解的完备性。通过仿真信号和实测信号分析,将CEEWMD与EWMD和总体平均经验模态分解进行对比,结果验证了其在分解性能和抑制模态混叠等方面的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 极值加权模态分解 总体平均经验模态分解 模态混叠 滚动轴承
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基于EEMD-ANN的自适应光伏日电量预测方法 被引量:2
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作者 黄娟 赵鹏 +3 位作者 王聚博 凌宇龙 苏洋 赵闻音 《节能技术》 CAS 2024年第5期418-424,共7页
随着清洁能源的持续发展,我国光伏电源装机规模不断增大。为了应对其随机性、波动性、不确定性等特点给电网安全运行带来的严峻挑战,研究中结合集合经验模态分解(EEMD)方法对原始时间序列进行处理,将其分解为有限且少量的振荡模式,形成... 随着清洁能源的持续发展,我国光伏电源装机规模不断增大。为了应对其随机性、波动性、不确定性等特点给电网安全运行带来的严峻挑战,研究中结合集合经验模态分解(EEMD)方法对原始时间序列进行处理,将其分解为有限且少量的振荡模式,形成更清晰的信号输入,再通过人工神经网络(ANN)实现历史数据的规律挖掘,构建了基于EEMD-ANN的自适应光伏日电量预测模型。以我国南方某光伏电站日电量过程为例的结果表明,该模型获得的预测结果具有较好的预测精度,是一种实用性较强的光伏电量预测方法。 展开更多
关键词 光伏发电 集合经验模态分解(eemd) 人工神经网络(ANN) 非平稳 自适应预测
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