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基于改进变分模态分解算法的海洋绝对重力数据滤波处理 被引量：1
1
作者 乔中坤 袁鹏 +4 位作者 张宗宇 李林玲 张家俊 吴彬 林强 《地质论评》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期385-388,共4页
原子重力仪具有采样率高、精度高及长期稳定性好等优点,适用于远洋深海高精度绝对重力测量工作。受恶劣海况影响,原子重力仪测量的绝对重力数据中存在大量非平稳、非线性的噪声信号,影响重力测量的精度,进而影响地质构造解释的准确性。... 原子重力仪具有采样率高、精度高及长期稳定性好等优点,适用于远洋深海高精度绝对重力测量工作。受恶劣海况影响,原子重力仪测量的绝对重力数据中存在大量非平稳、非线性的噪声信号,影响重力测量的精度,进而影响地质构造解释的准确性。为了消除重力测量数据中的噪声,本文分析了创新性地引入改进变分模态分解(improved variatio nal modal decomposition,IVMD)算法进行滤波处理。 展开更多
关键词 海洋绝对重力测量 原子重力仪 改进变分模态分解算法 数据滤波处理
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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 被引量：1
2
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 变分模态分解(VMD) 最佳距离窗选择
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基于变分模态分解的宽频信号估计算法 被引量：2
3
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 变分模态分解(VMD) 基波动态
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基于改进变分模态分解的飞轮储能辅助火电二次调频控制策略
4
作者 王玮 赵俊杰 +1 位作者 高嵩 房方 《动力工程学报》 北大核心 2025年第7期1052-1062,共11页
飞轮储能辅助调频是改善火电机组调频性能和运行稳定性的有效方案之一。为提升飞轮储能参与二次调频的综合性能,提出了一种基于变模态分解改进鲸群优化算法的飞轮辅助火电机组二次调频协同控制策略。首先,基于飞轮储能单元机侧和网侧控... 飞轮储能辅助调频是改善火电机组调频性能和运行稳定性的有效方案之一。为提升飞轮储能参与二次调频的综合性能,提出了一种基于变模态分解改进鲸群优化算法的飞轮辅助火电机组二次调频协同控制策略。首先,基于飞轮储能单元机侧和网侧控制机理,建立了适配1 000 MW超超临界火电机组的飞轮储能阵列控制系统模型,以及飞轮储能系统与超超临界机组协同控制的二次调频模型;其次,提出了基于鲸群优化算法的改进变模态分解方法,实现了火电机组和飞轮系统响应自动发电控制(AGC)指令的优化分配;最后,针对分配结果设计了一种提升飞轮系统荷电状态(SOC)充放电裕度的控制策略,发展了综合考虑调频性能和飞轮可靠性的飞轮辅助火电二次调频控制策略。结果表明:所提控制策略在减弱飞轮储能SOC和火电机组主蒸汽压力波动的同时,可使机组的AGC性能考核指标提升16.72%。 展开更多
关键词 火电机组 飞轮储能 二次调频 AGC指令 鲸鱼优化算法 变分模态分解
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自适应变分模态分解算法在高温高压水空化特性分析中的应用 被引量：2
5
作者 许博 胡鸿飞 王海军 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期56-67,共12页
针对高温高压流动工况下,空化状态判断困难、传统分析方法难以有效提取压力脉动信号中的有效信息的问题,以孔板为对象,开展了高温高压水的空化实验,并提出了一种基于遗传算法的自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法通过结合中心频率法... 针对高温高压流动工况下,空化状态判断困难、传统分析方法难以有效提取压力脉动信号中的有效信息的问题,以孔板为对象,开展了高温高压水的空化实验,并提出了一种基于遗传算法的自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法通过结合中心频率法、遗传算法、功率谱熵和相对能量等技术,自适应地确定变分模态分解算法中的超参数并有效去除信号中的噪声成分,提高了空化特征的提取精度。结果表明:AVMD算法能够精确捕捉到高温高压水流经孔板时空化现象的发生和发展,识别空化起始点、转捩点以及空化强度的变化;当高温高压水流经孔板后,压力脉动的无量纲频率在0.04~0.35、压力脉动的无量纲幅值在0.014~0.067时,空化现象开始出现;随着空化强度增加,管内压力脉动幅值和频率整体呈增大趋势;空化起始转捩点及空化严重转捩点与入口压力和工质入口过冷度密切相关。AVMD算法能够有效提高空化特性分析的精度,尤其是在复杂流动条件下的空化预测,为压水堆核电站冷却剂系统和高压蒸汽系统的稳定运行提供理论依据和参考。 展开更多
关键词 高温高压水 空化特性 自适应变分模态分解 孔板
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基于多元变分模态分解与改进小波阈值的矿用电缆局放去噪方法 被引量：2
6
作者 曹继元 王彦文 +4 位作者 陈鹏 周暄 朱伟雄 张一赫 王乐 《煤炭学报》 北大核心 2025年第4期2293-2309,共17页
矿用电缆的绝缘状态对矿井供电系统的稳定运行起着重要作用,局部放电在线监测是电缆绝缘状态监测的重要手段。针对矿用电缆局放信号极易淹没于现场白噪声与周期性窄带干扰中,以及降噪方法适应性普遍不强等问题,提出了基于多元变分模态... 矿用电缆的绝缘状态对矿井供电系统的稳定运行起着重要作用,局部放电在线监测是电缆绝缘状态监测的重要手段。针对矿用电缆局放信号极易淹没于现场白噪声与周期性窄带干扰中,以及降噪方法适应性普遍不强等问题,提出了基于多元变分模态分解与改进小波阈值的局放去噪方法。首先,以最小平均包络熵作为适应度函数,采用麻雀搜索算法实现多元变分模态分解模态数和惩罚因子的自动寻优,从而以分解出最大确定性程度的局放特征信号为目标,准确分解局放含噪信号。其次,计算各本征模态函数的峭度值,区分局放主导分量与噪声主导分量,利用维纳滤波可通过局部方差自适应调节滤波效果的特性,准确提取局放主导分量中的局放特征信号,通过3σ准则归类局放特征信号为粗大误差,反向抑制噪声主导分量中的高斯白噪声与窄带干扰信号,将局放主导分量与噪声主导分量进行重构得到局放重构信号。最后,构建指数衰减型小波阈值函数,该阈值函数在克服硬阈值函数的不连续性与软阈值函数的恒定偏差的基础上,能够快速逼近硬阈值函数,利用新型改进小波阈值算法对局放重构信号进行去噪,得到局放去噪信号。将该方法与常见的几种方法进行比较,结果表明,该方法对仿真局放信号与实测局放信号均具有较好的降噪效果,且算法运行效率表现良好。 展开更多
关键词 局放去噪 多元变分模态分解 小波阈值 峭度 麻雀搜索算法
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基于沙丘猫优化变分模态分解和蜣螂优化算法同步优化特征选择的齿轮泵磨损故障诊断
7
作者 问亚鹏 张佳奇 +3 位作者 郭锐 杨锦昌 何丝丝 张浩 《液压与气动》 北大核心 2025年第8期65-78,共14页
数据驱动的外啮合齿轮泵(以下简称齿轮泵)故障诊断中,存在实际作业中易受噪声干扰、故障特征冗余以及故障特征选择与分类器参数寻优繁琐问题,为此提出一种基于沙丘猫优化变分模态分解和蜣螂优化算法同步优化特征选择的齿轮泵磨损故障诊... 数据驱动的外啮合齿轮泵(以下简称齿轮泵)故障诊断中,存在实际作业中易受噪声干扰、故障特征冗余以及故障特征选择与分类器参数寻优繁琐问题,为此提出一种基于沙丘猫优化变分模态分解和蜣螂优化算法同步优化特征选择的齿轮泵磨损故障诊断方法。首先,搭建齿轮泵故障试验台获取原始故障数据,采用沙丘猫优化变分模态分解方法对齿轮泵4种磨损故障的振动信号进行降噪重构;然后,提取故障磨损4种重构信号的时域、频域和时频域统计特征共26种,并组成特征层;最后,基于蜣螂优化算法同步优化特征选择对故障特征集进行特征选择,同时优化支持向量机分类器参数,实现齿轮泵的磨损故障类型识别。结果显示,该齿轮泵故障诊断方法准确率高达99.6%,耗时仅49.8 s,具有较高的诊断精度和运算效率。 展开更多
关键词 齿轮泵 故障诊断 同步优化特征选择 蜣螂优化算法 沙丘猫优化变分模态分解
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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：2
8
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 变分模态分解 长短期记忆网络 相关分析
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基于变分模态分解和深度学习算法的污水出水水质预测
9
作者 梅丹 张恒 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第9期67-74,82,共9页
准确预测出水水质对于污水处理厂的节能降耗具有重要意义。近年来,以废水处理仿真基准模型1号(BSM1)为代表的机理模型和各种深度学习算法被广泛运用于污水处理厂出水水质预测。然而,出水水质具有复杂的非线性关系,现有的预测模型通用性... 准确预测出水水质对于污水处理厂的节能降耗具有重要意义。近年来,以废水处理仿真基准模型1号(BSM1)为代表的机理模型和各种深度学习算法被广泛运用于污水处理厂出水水质预测。然而,出水水质具有复杂的非线性关系,现有的预测模型通用性较差。基于此,提出一种基于变分模态分解(VMD)和4种深度学习算法的预测框架。通过变分模态分解方法将水质序列分解后,引入综合评价指标(CEI)为分解后的子序列寻求预测性能最好的算法,最后叠加各子模型的预测值得到最终的预测结果。以湖北省武汉市的一座污水处理厂出水化学需氧量(COD)浓度为例进行实例验证,结果表明,所提出的模型较单一模型在预测性能上达到了最佳效果,均方根误差(RMSE)达到了0.485。 展开更多
关键词 水质预测 变分模态分解 综合评价指标 最优子模型选择 深度学习算法
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改进变分模态分解和LSSVM的用户电力负荷预测
10
作者 解世璇 刘立群 吴青峰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第20期127-134,共8页
为提升电力系统短期负荷预测的准确率,保证日常电力系统的正常运行,提出一种基于WOA-VMD-SSA-LSSVM的短期电力负荷预测模型。首先,使用鲸鱼优化算法(WOA)对变分模态分解(VMD)的核心参数(k值和惩罚系数α)进行自动寻优,得到最佳效果的分... 为提升电力系统短期负荷预测的准确率,保证日常电力系统的正常运行,提出一种基于WOA-VMD-SSA-LSSVM的短期电力负荷预测模型。首先,使用鲸鱼优化算法(WOA)对变分模态分解(VMD)的核心参数(k值和惩罚系数α)进行自动寻优,得到最佳效果的分解子序列,减少不同趋势信息对预测精度的影响,并利用优化后的VMD对数据进行分解;然后,使用麻雀搜索算法(SSA)改进最小二乘支持向量机(LSSVM)的模型学习参数,对惩罚系数和核函数进行参数寻优,避免了单一预测变量精度不高的问题,进而建立预测模型,获得更为精确的预测结果;最后,将分解后的各组数据分别输入模型中,并将每个子序列的预测结果相加得到最终预测结果。实验结果表明,与PSO、GWO和SABO算法的建模结果相比,所提模型具有更高的预测精度且耗时较短,在一定程度上可为负荷管理、电力优化调度提供科学决策依据。 展开更多
关键词 预测模型分析 鲸鱼优化算法 麻雀搜索算法 变分模态分解 最小二乘支持向量机 数据预处理 时间序列预测
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基于改进麻雀算法优化变分时域分解的往复机械冲击特征提取方法
11
作者 聂志勇 隋立林 马波 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1502-1511,共10页
往复机械壳体振动信号往往由多个不同的冲击源共同作用产生。针对往复机械壳体振动信号在时域上相互叠加、耦合且振动信号多源冲击时域间隔分布不规则,从而导致信号分解难度大的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化变分时域分解(... 往复机械壳体振动信号往往由多个不同的冲击源共同作用产生。针对往复机械壳体振动信号在时域上相互叠加、耦合且振动信号多源冲击时域间隔分布不规则,从而导致信号分解难度大的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化变分时域分解(VTDD)的往复机械冲击特征自适应提取新方法。首先,采用Circle混沌映射初始化麻雀种群,引入仿生鱼鹰攻击鱼类的模型,改进了发现者位置更新策略,从而避免了搜索算法陷入局部最优;然后,基于ISSA迭代搜索最优适应度值对应的VTDD最优参数组合,完成了多源冲击信号自适应分解,得到了分解子冲击信号的时域中心及能量信息;最后,利用大头瓦磨损故障和气缸余隙不当的实际工程案例数据,将ISSA-VTDD方法和传统的VTDD方法进行了对比分析。研究结果表明:ISSA优化VTDD能高效地搜索出VTDD最优的预设参数组合,精确有效地提取故障冲击特征,迭代次数和适应度分别为11次和5.25;ISSA-VTDD方法对各种复杂工况、不同信号特性都具有良好适应性;与其他同类方法的对比结果表明,ISSA-VTDD方法具有最高的冲击信号重构精度,即分解效果最优。可见ISSA-VTDD方法具有更优越的冲击时域特征提取能力。 展开更多
关键词 往复机械壳体振动信号 改进麻雀搜索算法 变分时域分解 多源冲击信号自适应分解 冲击时域特征提取 迭代次数
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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
12
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 变分模态分解(VMD) 高速摄像
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面向通感一体化的变分模态分解-希尔伯特-黄变换呼吸频率感知算法
13
作者 杨小龙 张亭亭 +2 位作者 周牧 高铭 童睿轩 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第4期1014-1025,共12页
通感一体化(ISAC)作为一种6G关键技术,将通信和感知功能集成到Wi-Fi设备,为室内人体呼吸频率感知提供一种有效的方法。针对当前基于ISAC的呼吸频率感知存在鲁棒性低和“盲点”的问题,该文提出一种基于信号变分模态分解(VMD)-希尔伯特-... 通感一体化(ISAC)作为一种6G关键技术,将通信和感知功能集成到Wi-Fi设备,为室内人体呼吸频率感知提供一种有效的方法。针对当前基于ISAC的呼吸频率感知存在鲁棒性低和“盲点”的问题,该文提出一种基于信号变分模态分解(VMD)-希尔伯特-黄变换(HHT)呼吸频率感知算法。首先,选择对环境感知敏感度较强的Wi-Fi链路构建信道状态信息(CSI)比值模型。其次,将滤波后的CSI比值时间序列的各子载波进行投影,结合幅相信息生成不同呼吸模式信号的候选集。再次,对于每一个子载波,根据周期性在候选集中选择一个短期呼吸噪声比最大的候选序列作为最终的呼吸模式,然后设置阈值选择子载波,并对其进行VMD和HHT时频分析,去除人体呼吸频率成分以外的模态分量,并重构剩余模态分量。在此基础上,利用主成分分析(PCA)对所有重构的子载波降维,选择方差贡献率达到99%以上的主成分分量,并使用ReliefF算法重新构建呼吸信号,得到融合信号。最后,对融合信号利用峰值检测算法计算呼吸频率。实验结果表明,该感知方法在会议办公室和走廊两种场景下的平均估计精度超过97%,显著提高了鲁棒性并克服了“盲点”问题,优于其他现有的感知方案。 展开更多
关键词 通感一体化 信道状态信息 呼吸频率 HILBERT-HUANG变换 变分模态分解
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基于改进连续变分模态分解和深度残差网络及漏磁信号的变压器绕组故障诊断
14
作者 刘建锋 范一凡 +2 位作者 宋伊宁 明远东 夏能弘 《电网技术》 北大核心 2025年第10期4428-4437,I0121,I0122,共12页
针对当前变压器绕组故障保护机制尚不完善,且故障诊断准确率低的问题,提出一种基于漏磁场特征的变压器绕组故障诊断方法。首先,为避免漏磁检测受到噪声干扰而影响对故障状态的判断,提出一种改进的连续变分模态分解(sequential variation... 针对当前变压器绕组故障保护机制尚不完善,且故障诊断准确率低的问题,提出一种基于漏磁场特征的变压器绕组故障诊断方法。首先,为避免漏磁检测受到噪声干扰而影响对故障状态的判断,提出一种改进的连续变分模态分解(sequential variational mode decomposition,SVMD)方法,通过牛顿拉夫逊算法(Newton Raphson based optimizer,NRBO)优化其超参数,并结合小波阈值去除SVMD分解后相关模态的残余噪声。其次,采用马尔可夫转移场(Markov transition field,MTF)将降噪后的漏磁信号转换为二维图像,利用残差神经网络(ResNet50)结合多头注意力(multi-head attention,MA)进行故障诊断。最后,进行动模实验验证,表明所提出的去噪方法效果良好,能够有效还原漏磁场信号;且提出的神经网络方案与支持向量机等4种传统方案相比能够更好地提取漏磁场特征信息,故障诊断的准确率为96.67%。证明了所提方法对变压器绕组故障诊断的有效性。 展开更多
关键词 变压器绕组故障辨识 漏磁场 连续变分模态分解 马尔可夫转移场 多头注意力
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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法 被引量：1
15
作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页
针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多
关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 IMF分量 小波阈值降噪 肌电干扰
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变分模态分解融合特征熵的直流微电网电弧检测 被引量：1
16
作者 李欣 李奎秀 +2 位作者 李新宇 陈德秋 郭攀锋 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第3期47-58,共12页
针对直流微电网不同单元发生的串联电弧故障和易被误判问题,提出一种变分模态分解融合多特征熵值的故障电弧检测方法。首先,通过麻雀搜索算法优化变分模态分解参数,将各单元电压和电流信号分解为若干本征模态函数,并结合多尺度排列熵的... 针对直流微电网不同单元发生的串联电弧故障和易被误判问题,提出一种变分模态分解融合多特征熵值的故障电弧检测方法。首先,通过麻雀搜索算法优化变分模态分解参数,将各单元电压和电流信号分解为若干本征模态函数,并结合多尺度排列熵的绝对差值确定故障特征模态分量;其次,融合能量熵、近似熵、样本熵、模糊熵将选定的模态函数量化为熵值,并据此设定检测阈值;最后,通过对比实验和抗干扰实验对所提方法进行验证。结果表明该方法电弧识别率达到98%以上且具备良好的抗干扰性。 展开更多
关键词 直流微电网 串联电弧故障 变分模态分解 对比试验 电弧识别率
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基于变分模态分解的地面磁共振谐波消噪方法
17
作者 王琦 刘钊闻 +2 位作者 杜海龙 玄玉波 刁庶 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期559-566,共8页
针对地面磁共振信号非常弱,极易受电磁噪声干扰的问题,提出一种基于变分模态分解的地面磁共振谐波消噪方法.该方法采用基于改进变分模态分解的工频谐波消除方式,并根据频谱分析设定模态分量数与初始中心频率,解决了常规谐波建模消噪方... 针对地面磁共振信号非常弱,极易受电磁噪声干扰的问题,提出一种基于变分模态分解的地面磁共振谐波消噪方法.该方法采用基于改进变分模态分解的工频谐波消除方式,并根据频谱分析设定模态分量数与初始中心频率,解决了常规谐波建模消噪方法仅能处理单次采集数据而导致的运算效率慢等问题.实验结果表明,该方法在多基频或基频随时间变化等复杂噪声场景中,得到了良好的谐波分量估计效果,并可快速、有效地消除工频谐波干扰,大幅度提升了地面磁共振探测数据信噪比. 展开更多
关键词 变分模态分解 地面磁共振 谐波干扰 基频变化
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变分模态分解和自适应稀疏自编码器的故障诊断模型
18
作者 吴亚丽 冯梦琦 +2 位作者 王君虎 董昂 杨延西 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第9期1603-1611,共9页
针对旋转机械滚动轴承故障诊断中变分模态分解的参数选择和稀疏自编码器网络结构难以确定的问题,该文提出了一种粒子群算法优化的变分模态分解与稀疏自编码器相结合的故障诊断模型。首先计算包络熵确定变分模态算法的分解层数和模态分量... 针对旋转机械滚动轴承故障诊断中变分模态分解的参数选择和稀疏自编码器网络结构难以确定的问题,该文提出了一种粒子群算法优化的变分模态分解与稀疏自编码器相结合的故障诊断模型。首先计算包络熵确定变分模态算法的分解层数和模态分量,通过信号分解和降噪从而实现最佳分量的筛选。接着计算最佳分量的包络谱并将其作为稀疏自编码器的输入,引入粒子群算法优化稀疏自编码器的网络结构,获得自动提取振动数据的最优特征表示能力,在满足模型较优的特征学习能力的前提下极大地增强了模型的适应性。对凯斯西储大学轴承和变速轴承数据集的故障类型识别的仿真结果表明,该文所提方法拥有较强自适应性和较优的准确率。 展开更多
关键词 变分模态分解 包络熵 稀疏自编码器 粒子群算法 故障诊断
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基于逐次变分模态分解和小波阈值的车载雷达抗干扰方法
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作者 李家强 刘浩波 +2 位作者 汪星宇 姚昌华 陈金立 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第4期375-386,共12页
车载毫米波雷达间交叉干扰直接影响雷达的目标探测精度和驾驶安全,针对此问题本文提出一种基于逐次变分模态分解(Successive Variational Mode Decomposition,SVMD)结合小波阈值的干扰抑制方法。首先通过PID搜索算法(PID Search Algorit... 车载毫米波雷达间交叉干扰直接影响雷达的目标探测精度和驾驶安全,针对此问题本文提出一种基于逐次变分模态分解(Successive Variational Mode Decomposition,SVMD)结合小波阈值的干扰抑制方法。首先通过PID搜索算法(PID Search Algorithm,PSA)对SVMD的最大正则化参数进行优化选择,然后利用SVMD将受扰雷达信号分解为一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。接着对每个IMF依次进行小波阈值化处理以滤除各模态中的干扰,最后将各模态叠加完成信号重构,获得干扰抑制后的毫米波雷达信号。本文在PSA中加入陷阱避免算子以增加探索范围和避免局部最优,在小波阈值处理中改进了硬阈值函数以解决函数连续性差的问题。多目标场景下的仿真实验和实测实验结果表明,该方法干扰抑制效果显著,能够提高雷达的检测性能。 展开更多
关键词 毫米波雷达 逐次变分模态分解 PID搜索算法 小波阈值
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基于变分模态分解的深挖方膨胀土渠道边坡变形预测
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作者 胡江 李星 马福恒 《工程地质学报》 北大核心 2025年第4期1540-1552,共13页
膨胀土渠道边坡运行期变形受降水、地下水位以及蒸发等干湿循环作用的影响显著,变形预测可为渠坡稳定性评判提供依据。以某调水工程的一深挖方膨胀土渠段为例开展研究,该段渠坡地下水位较高,开挖完成3 a后渠坡的刚性支护结构出现了损坏... 膨胀土渠道边坡运行期变形受降水、地下水位以及蒸发等干湿循环作用的影响显著,变形预测可为渠坡稳定性评判提供依据。以某调水工程的一深挖方膨胀土渠段为例开展研究,该段渠坡地下水位较高,开挖完成3 a后渠坡的刚性支护结构出现了损坏,变形超设计警戒值且还在持续发展。基于工程地质、水文地质与现场检查数据,分析渠坡变形特征与影响因素,发展位移统计模型;融合VMD和LSSVM算法,构建深挖方膨胀土渠道边坡垂直位移预测的VMD-LSSVM模型。结果表明,影响因素与垂直位移周期性部分的灰色关联度均大于0.6,呈较好相关性,其中地下水位、有效降水量、气温为负相关;渠道水位为正相关。VMD算法能较好地分解趋势性、周期性和波动性位移,同时能将影响因素分解为周期性和波动性成分,且能识别影响因素的局部波动。以时间作为趋势性位移的输入因子,以影响因素的周期性和波动性成分作为周期性和波动性位移的输入因子,进行训练和预测,叠加得到累计位移输出值。运行初期渠坡垂直位移的时效显著,VMD-LSSVM模型预测精度明显优于统计模型和直接将影响因素作为输入因子的LSSVM模型。 展开更多
关键词 膨胀土边坡 位移预测 地下水 变分模态分解 支持向量机
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