基于CEEMDAN多尺度改进排列熵和SVM的空化噪声特征提取

1

作者 兀成龙 高翰林 +1 位作者 朱丹丹 李亚安 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期190-197,216,共9页

当水下航行器处于高速航行时就会形成空化噪声,所产生的噪声会严重影响水下航行器的性能和安全。螺旋桨噪声包含着丰富的空化信息,是识别空化状态的有效手段。针对改进排列熵在单尺度下对原信号进行分析,无法有效区分不同空化状态,提出... 当水下航行器处于高速航行时就会形成空化噪声,所产生的噪声会严重影响水下航行器的性能和安全。螺旋桨噪声包含着丰富的空化信息,是识别空化状态的有效手段。针对改进排列熵在单尺度下对原信号进行分析,无法有效区分不同空化状态,提出了将改进排列熵与自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)相结合的空化噪声特征提取方法。首先,采用CEEMDAN方法对水下航行器螺旋桨的空化噪声进行分解,提取具有空化特征的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量;其次,选取相关系数最高的IMF分量并计算其多尺度改进排列熵(multi-scale improved permutation entropy, MIPE);最后,基于多尺度改进排列熵,建立支持向量机的特征分类模型。仿真和试验结果表明,该方法具有更好的可分性。 展开更多

关键词 多尺度改进排列熵(MIPE) 自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN) 空化噪声 特征提取

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基于CEEMDAN与改进一维多尺度卷积神经网络结合的滚动轴承故障诊断

2

作者 马宁 赵荣珍 郑玉巧 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第1期45-54,共10页

针对滚动轴承信号微弱故障特征提取困难、故障诊断依靠大量专家经验和故障识别率低等问题,提出了融合自适应噪声完备集合经验模态分解与改进一维多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用自适应噪声完备集合经验模态分解对... 针对滚动轴承信号微弱故障特征提取困难、故障诊断依靠大量专家经验和故障识别率低等问题,提出了融合自适应噪声完备集合经验模态分解与改进一维多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用自适应噪声完备集合经验模态分解对轴承信号进行消噪处理,并利用皮尔逊相关系数法对所得IMF分量进行信号重构;其次,在网络首层将大尺寸卷积核与空洞卷积结合,并引入金字塔场景解析网络提出改进的一维多尺度卷积神经网络,对故障特征信息进行提取,采用PSO算法对卷积核进行参数寻优;最后,融合多尺度特征信息完成网络学习,并输入Sofmax分类器,实现滚动轴承故障诊断.采用西储大学轴承数据集和HZXT-DS-001型双跨综合故障模拟实验台的滚动轴承故障数据进行了验证.结果表明,相比传统故障诊断方法该方法可以得到良好的诊断结果. 展开更多

关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 一维卷积神经网络 多尺度特征提取 特征可视化 故障诊断

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基于ICEEMDAN和VMD的行星齿轮箱故障特征提取

3

作者 王莉静 李鸿江 +1 位作者 李民生 贾政 《河北工程大学学报(自然科学版)》 2025年第1期105-112,共8页

提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和变分模态分解(VMD)方法的行星齿轮箱故障特征提取方法。利用ICEEMDAN对信号进行分解,根据分量包络峭度对信号进行筛选重构。基于最大包络谱峰度作为适应度函数,采用麻雀... 提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和变分模态分解(VMD)方法的行星齿轮箱故障特征提取方法。利用ICEEMDAN对信号进行分解,根据分量包络峭度对信号进行筛选重构。基于最大包络谱峰度作为适应度函数,采用麻雀搜索算法对VMD进行参数自适应优化,将重构后的信号分解为多个模态分量。根据分量的包络谱峭度,选取最优分量进行包络解调分析,实现行星齿轮箱故障特征提取。最后,通过实验得到本文所提方法的一致性相关系数在0.4723~0.7936之间,远高于EEMD-WTD方法的0.0881~0.2863和以包络谱为分量选取指标的0.1427~0.2864。 展开更多

关键词 行星齿轮箱 故障诊断 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解 变分模态分解

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基于多尺度分解的微地震噪声压制与初至检测方法研究 被引量：8

4

作者 唐杰 温雷 +1 位作者 李聪 戚瑞轩 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期517-523,共7页

地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提... 地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提出了一种自适应间隔阈值去除固有模态中噪声成分的方法,最后将去噪后的分量相加重构去噪后的信号。应用Hilbert变换计算每个分量的振幅,然后计算持续能量比,利用给定的阈值找到局部最大值,计算得到高能量的地震信号的到达时间。理论模型数据及实际微地震资料的处理结果表明,去噪后数据的信噪比得到了改进,相对于传统的空间域滤波与变换域阈值去噪,该去噪方法具有显著的优势及较好的应用价值,与Hilbert变换结合的初至检测方法可以有效地检测微地震信号初至。 展开更多

关键词 微地震 随机噪声压制 改进的完备总体经验模态分解 固有模态函数 自适应间隔阈值 重构 初至检测

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基于ICEEMDAN-多尺度排列熵的拆除爆破振动信号降噪研究 被引量：2

5

作者 康怡泽 姚颖康 +2 位作者 董润龙 贾永胜 谢全民 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期275-287,共13页

由于工程环境、炸药爆炸等因素影响,实测建(构)筑物爆破拆除所产生的低频振动信号常受到噪声干扰。提出改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMDAN... 由于工程环境、炸药爆炸等因素影响,实测建(构)筑物爆破拆除所产生的低频振动信号常受到噪声干扰。提出改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMDAN)与多尺度排列熵联合的降噪算法,并运用皮尔逊系数、信噪比和均方误差来验证所用算法的可行性。对实测拆除爆破塌落触地振动信号进行降噪处理,通过频谱分析以及各类指标对比表明,该联合降噪方法能够有效降低拆除爆破振动信号中的噪声,并且对信号的低频能量影响较小,降噪效果显著,为拆除爆破振动信号分析和处理提供了一种新的有效的方法。 展开更多

关键词 拆除爆破 振动信号 改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(iceemdan) 多尺度排列熵 信号降噪

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基于二次分解和JSO-TCN模型的短期光伏功率预测

6

作者 钟璐 杨华 +4 位作者 李世林 亢丽君 马光文 朱燕梅 黄炜斌 《水力发电》 CAS 2024年第11期74-80,105,共8页

针对光伏功率数据稳定性低、波动性大以及通过单一模型难以全面捕捉信号非线性特征的问题,提出了一种基于二次分解和JSO-TCN模型的光伏预测模型。该模型首先通过自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对实际光伏功率数据进行分解;然... 针对光伏功率数据稳定性低、波动性大以及通过单一模型难以全面捕捉信号非线性特征的问题,提出了一种基于二次分解和JSO-TCN模型的光伏预测模型。该模型首先通过自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对实际光伏功率数据进行分解;然后分别计算各分量的样本熵,并通过K-means++聚类为高频、中频和低频3个分量,再利用变分模态分解(VMD)对熵值最高的模态分量进行二次分解;最终将处理后的数据输入到时序卷积网络(TCN)中并采用水母优化算法(JSO)对TCN进行参数优选。以西南地区某光伏电站为例,相比于其他模型,本模型在3类指标上均具有优势,决定系数(R 2)为98.29%、平均绝对误差(MAE)为0.481 MW、均方根误差(RMSE)为0.674 MW。由此可知,基于二次分解和JSO-TCN模型预测精度高、误差小,能够为该地区电网调度提供参考。 展开更多

关键词 光伏功率 预测 自适应噪声完备集合经验模态分解 变分模态分解 样本熵 K-means++聚类 水母优化算法 时序卷积网络

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基于ICEEMDAN和共振解调的轴承故障检测方法

7

作者 唐斌 池茂儒 +2 位作者 赵明花 李大柱 许文天 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第4期84-91,共8页

对于滚动轴承的故障检测,提出了一种基于带自适应噪声的改进完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和共振解调的轴承故障检测方法。通过ICEEMDAN算法,把原始振动信号分解为若干个IMF分量;选取有效IMF分量进行求和,得到重构信号;使用快速峭度... 对于滚动轴承的故障检测,提出了一种基于带自适应噪声的改进完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和共振解调的轴承故障检测方法。通过ICEEMDAN算法,把原始振动信号分解为若干个IMF分量;选取有效IMF分量进行求和,得到重构信号;使用快速峭度图法确定共振频带,然后以此设计相应滤波器进行滤波;使用形态学滤波方法进行共振信号的解调,然后再利用FFT得到轴承的故障特征频谱图。内、外圈故障振动数据验证结果表明,该方法能够检测出滚动轴承的故障。 展开更多

关键词 滚动轴承 带自适应噪声的改进完全集合经验模态分解(iceemdan) 共振解调 快速峭度图 形态学滤波

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基于实时滑动分解的融合时空图卷积流量预测研究

8

作者 牛帅 王景升 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4002-4013,共12页

为解决目前数据分解方法存在的信息泄露以及训练和测试时分量个数不一致的问题,提出一种新颖的模型−无信息泄露的实时滑动自适应噪声完备集合经验模态分解和注意力机制的融合时空图卷积,称之为EASTGCN。在模型输入前端,提出一种实时滑... 为解决目前数据分解方法存在的信息泄露以及训练和测试时分量个数不一致的问题,提出一种新颖的模型−无信息泄露的实时滑动自适应噪声完备集合经验模态分解和注意力机制的融合时空图卷积,称之为EASTGCN。在模型输入前端,提出一种实时滑动分解方法,此方法使得训练集随着时间轴动态变化,在每次分解过程中使用的均是实时和历史信息并未使用未来信息,更加符合实时预测任务需求。紧接着,利用自适应噪声完备集合经验模态分解技术将交通流数据进行分解得到一系列本征模态函数分量,将分量分别按照邻近、日和周相关等时段构建多尺度输入以表达时序数据的时间相似性;然后,构建一个时空融合网络有向图,有向图由表示时间相似性的时间图和反映空间连通流向性的空间图组成,用以表达路网节点所包含的时空相似性信息;同时,在模型训练过程中通过引入时空注意力机制使得模型自适应为时空关系分配不同的权重以便关注相似性更强的关键节点来提高模型预测精度。最后,为了验证EASTGCN模型的稳定性和鲁棒性,分别设计了多因素输入实验和多步长对比实验,并在公开的数据集上进行了实例验证。研究结果表明,EASTGCN模型在多步长预测任务中指标增幅跨度最小且性能最稳定;多因素输入的EASTGCN模型在PEMS04数据集的MAE、RMSE指标上相对于单因素输入模型来说分别降低3.83%~27.03%、4.24%~12.77%,在PEMS08数据集的MAE、RMSE指标上降低0.91%~38.69%、0.07%~31.21%。总的来说,EASTGCN模型不论是在长期预测任务还是在预测精度上均有更好的表现,实时滑动分解方法为“分解+预测”组合模型提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 流量预测 时空图卷积 自适应噪声完备集合经验模态分解 多尺度输入 实时滑动

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基于多层信号分解的混凝土拱坝变形监测模型

9

作者 王子轩 欧斌 +3 位作者 陈德辉 杨石勇 赵定柱 傅蜀燕 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期1-9,共9页

为了充分挖掘大坝变形监测数据的非线性和非平稳性特征,本文提出了一种大坝变形监测模型.首先,该模型通过自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对变形监测数据进行分解处理.在分解过程中融入样本熵(SE)和K-均值聚类,以确保得到的模... 为了充分挖掘大坝变形监测数据的非线性和非平稳性特征,本文提出了一种大坝变形监测模型.首先,该模型通过自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对变形监测数据进行分解处理.在分解过程中融入样本熵(SE)和K-均值聚类,以确保得到的模态分量(IMF)个数能够准确描述大坝变形.然后,对于高频IMF分量,采用变分模态分解(VMD)进行二次分解,并利用偏最小二乘法(PLS)分析变形序列影响因子,以提取最佳的IMF分量作为后续模型的输入因子.最后,利用改进的共生生物搜索算法(ISOS)结合长短期记忆神经网络(LSTM)进行大坝变形的准确预测.研究结果表明:相较于单层信号处理,本文通过二次信号处理可以显著提升模型的预测精度;对二次分解后的IMFs分量进行PLS筛选可以有效避免模型的冗余性,提高计算效率;相较于各对比模型,本文模型在各测点上均具有较好的预测精度和稳定性.本文提出的模型能够深入挖掘大坝监测数据中的拓扑关系,有效保留数据中的高频有用信息,从而提高预测的准确性和平滑性,展示出较好的预测精度和泛化能力. 展开更多

关键词 大坝变形 自适应噪声完全集合经验模态分解 样本熵 K-均值聚类算法 改进的共生生物搜索算法 变分模态分解

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基于ICEEMDAN-MPE和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断方法

10

作者 许浩飞 潘存治 《国防交通工程与技术》 2024年第1期33-37,96,共6页

针对滚动轴承故障状态难以准确且快速的识别,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)-多尺度排列熵(Multi-Scale Permutation... 针对滚动轴承故障状态难以准确且快速的识别,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)-多尺度排列熵(Multi-Scale Permutation Entropy,MPE)和灰狼算法优化支持向量机(Grey Wolf Optimization Algorithm-Support Vector Machine,GWO-SVM)结合的故障诊断方法。首先将轴承信号进行ICEEMDAN分解,然后选取其中相关性较大的IMF(Intrinsic Mode Function)分量计算多尺度排列熵构成特征集合,最后通过GWO-SVM算法进行故障状态识别。通过滚动轴承数据集和不同算法的对比实验,验证了ICEEMDAN-MPE-GWO-SVM方法的有效性,表明该方法可以准确且快速的诊断滚动轴承的故障情况。 展开更多

关键词 滚动轴承 改进自适应噪声完备集成经验模态分解(iceemdan) 多尺度排列熵(MPE) 支持向量机(SVM) 灰狼算法(GWO) 故障诊断

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基于CEEMDAN⁃TCN的短期风电功率预测研究

11

作者 李敖 冉华军 +2 位作者 李林蔚 王新权 高越 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期97-102,共6页

风力发电作为可再生能源的重要组成部分,在电力系统规划和日常运行中扮演着重要的角色,准确的短期风电功率预测对于电网的稳定运行和优化调度具有重要意义。为提高短期风电功率预测的准确性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分... 风力发电作为可再生能源的重要组成部分,在电力系统规划和日常运行中扮演着重要的角色,准确的短期风电功率预测对于电网的稳定运行和优化调度具有重要意义。为提高短期风电功率预测的准确性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解和时间卷积网络的短期风电功率预测方法。首先利用自适应噪声完备集合经验模态分解对初始风电功率数据进行分解,得到多个相对稳定的子数据序列;然后将其分别作为时间卷积网络的输入,利用时间卷积网络模型进行特征提取和功率预测;最后将所有预测值进行汇总,得到最终的功率预测值。使用宁夏某地区真实风电功率数据进行验证,并与传统预测模型比较,结果表明所提方法具有较高的预测精度,可为风电功率短期预测等相关工作提供相关参考。 展开更多

关键词 短期风电功率预测 自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 时间卷积网络(TCN) 特征提取 预测精度 时间序列分析

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基于多尺度分解集成组合模型的碳价格预测研究 被引量：6

12

作者 王喜平 于一丁 《分布式能源》 2022年第1期1-11,共11页

准确预测碳价格不仅有助于投资者及监管部门的科学决策,而且有助于碳金融市场的健康发展。考虑碳价格预测的复杂性,基于“分解-重构-预测-集成”的建模原则,构建了多尺度碳价格集成组合预测模型。首先,采用改进型自适应白噪声完备集成... 准确预测碳价格不仅有助于投资者及监管部门的科学决策,而且有助于碳金融市场的健康发展。考虑碳价格预测的复杂性,基于“分解-重构-预测-集成”的建模原则,构建了多尺度碳价格集成组合预测模型。首先,采用改进型自适应白噪声完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)算法对碳价原始序列进行分解,并以综合贡献度指数(comprehensive contribution index,CCI)对分量进行重构,得到短期、长期和趋势分量;然后,采用门限广义自回归条件异方差(threshold generalized auto-regressive conditional heteroscedasticity,TGARCH)模型预测短期分量,以布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法优化超参数的长短期记忆(long-short term memory,LSTM)神经网络预测长期和趋势分量;在此基础上,采用非线性集成算法对各分量预测结果进行集成,得到最终的碳价预测结果。以湖北碳市场为样本数据进行实证分析,结果表明所构建的预测模型性能最优,预测结果更准确,可为监管部门和企业决策提供有效信息。 展开更多

关键词 碳价格预测 长短期记忆(LSTM)模型 门限广义自回归条件异方差(TGARCH)模型 改进型自适应白噪声完备集成经验模态(iceemdan)分解 超参数优化

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基于MODWT-CEEMDAN-LSTM的短期光伏功率区间预测模型

13

作者 陈船宇 熊国江 +1 位作者 方厚康 罗颖勋 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期416-424,共9页

针对光伏功率的波动性、随机性、间歇性,提出一种基于最大重叠小波变换(MODWT)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率短期区间预测模型。首先利用MODWT和CEEMDAN将光伏功率时间序列进行二次分解... 针对光伏功率的波动性、随机性、间歇性,提出一种基于最大重叠小波变换(MODWT)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率短期区间预测模型。首先利用MODWT和CEEMDAN将光伏功率时间序列进行二次分解得到本征模态函数(IMF)分量;再将这些IMF分量分别输入进LSTM进行分量预测并将分量预测结果重构得到点预测结果;最后利用分位数回归对点预测结果进行建模后得到区间预测结果。实际算例表明,时频域分解方法与频域分解方法的结合,使得该模型在3种天气情况下的光伏功率点预测和区间预测均表现出优异的鲁棒性和准确性。 展开更多

关键词 光伏功率 预测 深度学习 长短期记忆 最大重叠小波变换 自适应噪声完备集合经验模态分解

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北斗卫星钟差的CEEMDAN分解与周期项提取方法 被引量：9

14

作者 梁益丰 许江宁 +1 位作者 吴苗 何泓洋 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期476-484,共9页

卫星钟差具有非线性非平稳特征,其趋势分量、周期分量等信号与随机分量互相干扰,不利于钟差估计与预报、时间尺度算法等实际应用。为了实现卫星钟差数据的信噪分离与重构,提出了一种以自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)为基础的... 卫星钟差具有非线性非平稳特征,其趋势分量、周期分量等信号与随机分量互相干扰,不利于钟差估计与预报、时间尺度算法等实际应用。为了实现卫星钟差数据的信噪分离与重构,提出了一种以自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)为基础的信噪分离方法。经CEEMDAN分解得到多个本征模态分量,引入排列熵算法确定噪声主导分量与信号主导分量,通过t检验分析分量的高频与低频特征,从而完成信号重构。对各类北斗卫星原子钟进行实验,结果表明,以CEEMDAN为基础的综合分析方法能够准确辨识本征模态分量特征,重构周期项的频谱图中基本不含有不规则周期分量与多余信号;去除周期分量后,4颗北斗卫星原子钟的万秒频率稳定度平均提升21.6%。 展开更多

关键词 北斗卫星导航系统 卫星原子钟 自适应噪声完备集合经验模态分解 频率稳定度

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基于FastICA与ICEEMDAN的人脸视频心率检测 被引量：3

15

作者 赵明康 王镇 +2 位作者 齐晨成 王艺潇 张帅 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期508-512,共5页

现有的非接触式心率检测方法存在噪声干扰、准确率低等问题。针对这些问题,提出一种基于FastICA与改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)相结合的算法,采用人脸视频进行心率检测。用摄像头采集人脸视频,并从视频中提取R、G、... 现有的非接触式心率检测方法存在噪声干扰、准确率低等问题。针对这些问题,提出一种基于FastICA与改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)相结合的算法,采用人脸视频进行心率检测。用摄像头采集人脸视频,并从视频中提取R、G、B通道源信号,即皮肤颜色变化信号,分别求出RGB这3个颜色通道的像素平均值;然后利用FastICA对RGB这3组像素平均值进行解混,得到3组独立源信号,再用ICEEMDAN将其中一组独立源信号进行模态分解,并选取合适频段内的固有模式函数(IMF)估计心率的信号,最后用频谱分析计算得到心率。设计实验对8名人员进行了人脸视频检测,将检测结果与多参数监护仪进行对比分析。实验结果表明,该方法与多参数监护仪测量结果的平均误差与均方根误差均小于1 beat/min,因此基于FastICA与ICEEMDAN的人脸视频心率检测对人体心率检测具有良好的稳定性和准确性。 展开更多

关键词 人脸视频 非接触心率检测 光电容积脉搏波 快速独立成分分析(FastICA) 改进的自适应噪声完全集合经验模式分解(iceemdan)

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基于TVD和ICEEMDAN的滚动轴承微弱故障特征提取 被引量：3

16

作者 赵磊 张永祥 朱丹宸 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期61-66,共6页

为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,提出了总变差降噪(TVD)方法。首先,用TVD进行信号降噪处理;然后,利用改进自适应噪声的完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)得到一系列模态;最后,对分解得到的模态进行包络解调以提取... 为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,提出了总变差降噪(TVD)方法。首先,用TVD进行信号降噪处理;然后,利用改进自适应噪声的完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)得到一系列模态;最后,对分解得到的模态进行包络解调以提取故障特征。仿真信号分析和滚动轴承故障模拟实验表明:该方法能够准确地提取出滚动轴承微弱故障特征,具有可行性。 展开更多

关键词 滚动轴承 总变差降噪 改进自适应噪声的完备集成经验模态分解 特征提取

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基于CEEMDAN改进阈值滤波的微机电陀螺信号去噪模型 被引量：25

17

作者 张宁 刘友文 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期665-669,674,共6页

为了提高微机电系统(MEMS)陀螺信号的去噪效果,以自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)方法为理论基础,并针对常规软阈值和硬阈值函数存在的不足,提出了一种基于改进阈值函数的CEEMDAN滤波去噪模型。该模型首先应用CEEMDAN方法将... 为了提高微机电系统(MEMS)陀螺信号的去噪效果,以自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)方法为理论基础,并针对常规软阈值和硬阈值函数存在的不足,提出了一种基于改进阈值函数的CEEMDAN滤波去噪模型。该模型首先应用CEEMDAN方法将陀螺信号有效地分解为多个固有模态函数(IMF)分量;其次通过相关系数法判断噪声分量与有效分量的界限;进而对噪声分量进行阈值设置并使用改进阈值函数进行滤波处理;最后重构滤波处理后的噪声分量与有效分量以得到去噪后的信号。实际陀螺信号去噪试验结果显示:所提模型相对于CEEMDAN、集成经验模态分解(EEMD)、经验模态分解(EMD)强制去噪方法及小波分析方法,其信噪比提高了约3.9dB,均方根误差降低了约36%;所提模型相对于CEEMDAN结合软、硬阈值函数的去噪模型,均方根误差降低了30%以上。表明采用所提模型可以对MEMS陀螺输出信号进行有效去噪,提升去噪性能。 展开更多

关键词 微机电陀螺信号 自适应噪声 完备集成经验模态分解 改进阈值函数 滤波去噪

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基于ICEEMDAN的连续梁桥车致振动信号的HHT分析 被引量：5

18

作者 邢世玲 吕双双 +1 位作者 朱利明 张佳 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期477-484,492,共9页

改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)是传统经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法的发展,在桥梁结构损伤识别领域具... 改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)是传统经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法的发展,在桥梁结构损伤识别领域具有较好的应用前景.首先,以数值模拟信号为对象,采用ICEEMDAN方法进行桥梁车致动信号的数据分解和Hilbert谱分析,提取损伤引起的频谱特征变化和建立损伤识别方法;然后,利用该方法对实测振动信号的振型分量进行识别;最后,以实测信号的一阶振型分量为对象,对其Hilbert瞬时频率谱的特征进行了分析和讨论.研究结果表明:模拟信号中的振型振动分量数比实测信号中多,其中模拟信号中不显著的高阶竖弯振动分量在实测信号中没有发现;一阶振型振动分量的瞬时频率可作为桥梁损伤识别的特征参数,用于进行损伤有无、损伤定位甚至损伤定量的判断;损伤识别效果受测点位置影响很小;该方法不依赖有限元模型即可完成桥梁损伤有无的识别和损伤定位,且数据采集简单,具有实际工程中应用可行性. 展开更多

关键词 连续梁桥 改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解 车致振动 Hilbert-Hang变换(HHT) 损伤识别

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基于ICEEMDAN-MPE-RF和SVM的齿轮箱特征提取与故障诊断 被引量：2

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作者 丁晓锋 张宇华 《机车电传动》 北大核心 2023年第1期42-50,共9页

针对齿轮箱非平稳振动信号特征提取难、特征向量冗余度高和故障识别率低的问题,提出基于改进的自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)、多尺度排列熵... 针对齿轮箱非平稳振动信号特征提取难、特征向量冗余度高和故障识别率低的问题,提出基于改进的自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)、多尺度排列熵(Multi-scale permutation entropy,MPE)、随机森林(Random forest,RF)特征重要性排序和支持向量机(Support vector machine,SVM)的齿轮箱特征提取与故障诊断方法。首先,通过ICEEMDAN将各种故障状态的齿轮振动信号分解为一系列不同频率分布的本征模态分量(Intrinsic mode functions,IMF);然后,计算各阶IMF的MPE值获得非平稳信号时频分布下的非线性动力学特征;最后,通过RF算法评估特征重要性,选择高重要性敏感特征组成最优特征子集输入SVM进行故障模式识别。试验结果表明,该方法特征提取和表征能力强,在不同工况下的平均识别率可达99.79%,在多工况和小样本数据集上比其他方法更具稳健性。 展开更多

关键词 齿轮箱 改进的自适应噪声完备集成经验模态分解 多尺度排列熵 随机森林 支持向量机 特征提取 故障诊断

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基于改进型CEEMDAN-Stacking集成学习的短期电力负荷预测

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作者 李翔 沈艳霞 《通信电源技术》 2023年第8期81-86,共6页

为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了一种改进型基于自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise-Stacking,CEEMDAN-Stacking)-Stacking的负荷预测模型。首先,利用CEEMDAN... 为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了一种改进型基于自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise-Stacking,CEEMDAN-Stacking)-Stacking的负荷预测模型。首先,利用CEEMDAN算法对滑动窗口处理后的负荷序列进行分解并重构其模态分量。其次,采用精度赋权的方法替代传统Stacking模型对测试集预测结果取平均的模式,提升模型的整体预测精度。最后,利用改进的Stacking模型融合多种算法对各分量进行预测,通过叠加形成最终的预测值。实验结果表明,相较于传统Stacking模型和CEEMDAN-Stacking模型,所构建的改进型CEEMDAN-Stacking模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 短期电力负荷预测 滑动窗口 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) Stacking集成学习模型

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