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基于模态分解和RIME-CNN-BiLSTM-AM的风速预测方法
1
作者 朱婷 颜七笙 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第20期8514-8525,共12页
作为一种清洁的可再生能源,风能在缓解日益严重的能源危机方面充当着重要作用。然而,风速的波动性和随机性给电力系统的稳定运行带来了严峻的挑战。针对该问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical... 作为一种清洁的可再生能源,风能在缓解日益严重的能源危机方面充当着重要作用。然而,风速的波动性和随机性给电力系统的稳定运行带来了严峻的挑战。针对该问题,提出一种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,CEEMDAN)与霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)-卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)-注意力机制(attention mechanism,AM)的短期风速预测组合模型CEEMDAN-RIME-CNN-BiLSTM-AM。首先,对初始风速序列采用CEEMDAN算法,得到一系列较平稳的子模态,以降低风速序列的波动性;然后,采用RIME霜冰优化算法优化CNN超参数,建立CNN-RIME模型,对风速数据进行自适应提取和挖掘;接着,采用BiLSTM-AM模型对处理后的数据进行预测;最后,将各子序列的预测结果叠加,得到最终预测结果。以某地实际风速数据集进行对比试验,该模型在单步与多步预测中均展现出良好的预测性能,可以为制定调度计划提供参考,以最大程度地提高能源利用率和供电。 展开更多
关键词 风速预测 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 霜冰优化算法(RIME) 卷积神经网络(CNN) 双向长短期记忆网络(BiLSTM) 注意力机制(AM)
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基于ICEEMDAN和分布熵的SS-Y伸缩仪信号随机噪声压制方法 被引量：2
2
作者 吴林斌 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第4期429-435,共7页
结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)与分布熵(DistEn),提出一种无需自定义算法参数、去噪效果较好的伸缩仪信号随机噪声压制方法。首先将伸缩仪信号进行ICEEMDAN处理,得到若干个本征模态函数(IMF);然后计算各IMF分量... 结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)与分布熵(DistEn),提出一种无需自定义算法参数、去噪效果较好的伸缩仪信号随机噪声压制方法。首先将伸缩仪信号进行ICEEMDAN处理,得到若干个本征模态函数(IMF);然后计算各IMF分量的分布熵值,根据不同分布熵值的大小和表征的分量信号混乱程度,有针对性地对各IMF进行取舍;最后进行线性重构。设计仿真信号去噪实验和SS-Y伸缩仪信号去噪实验,结果表明,基于ICEEMDAN-DistEn去噪模型的伸缩仪信号重构还原度较好,去噪效果显著,明显优于CEEMDAN-DistEn、小波去噪和卡尔曼滤波等去噪模型。 展开更多
关键词 SS-Y伸缩仪 随机噪声压制 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解 分布熵 信噪比
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基于ICEEMDAN-PE-GDBO-LSSVM的风电功率预测
3
作者 汪繁荣 张旭东 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期57-62,共6页
随着可再生能源特别是风电的高比例接入,电网面临着前所未有的不确定性和波动性挑战。为准确预测风电功率,提出一种基于改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)-排列熵(PE)-改进的蜣螂优化算法(GDBO)-最小支持二乘向量机(LSSVM... 随着可再生能源特别是风电的高比例接入,电网面临着前所未有的不确定性和波动性挑战。为准确预测风电功率,提出一种基于改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)-排列熵(PE)-改进的蜣螂优化算法(GDBO)-最小支持二乘向量机(LSSVM)的组合模型。首先使用ICEEMDAN对风电数据进行分解,从而降低复杂度;之后根据PE对分解后得到的各分量进行聚合,再使用GDBO算法对LSSVM的关键参数进行寻优,以得到最佳预测模型;最后使用优化模型对各聚合分量分别进行预测和叠加,得到总的预测结果。基于国内风电场数据集进行实验验证,结果表明所提方法有较高的预测精度,均方根误差比单一的LSSVM模型低61.39%,在工程实践中具有更为广阔的应用前景。 展开更多
关键词 风电功率预测 自适应噪声完全集合经验模态分解 改进的蜣螂优化算法 排列熵 改进的完全集合经验模态分解 最小支持二乘向量机 分量聚合
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基于ICEEMDAN分解与SE重构和DBO-LSTM的滑坡位移预测 被引量：3
4
作者 封青青 李丽敏 +2 位作者 陈飞阳 张碧涵 余兵 《电子测量技术》 北大核心 2024年第7期80-87,共8页
滑坡位移预测是防灾减灾的一项重要工作,针对位移分解后趋势项和周期项重构的合理性问题以及周期项位移预测精度不高的问题,提出了一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)、样本熵(SE)以及蜣螂算法(DBO)优化的长短期记忆网... 滑坡位移预测是防灾减灾的一项重要工作,针对位移分解后趋势项和周期项重构的合理性问题以及周期项位移预测精度不高的问题,提出了一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)、样本熵(SE)以及蜣螂算法(DBO)优化的长短期记忆网络(LSTM)组合模型进行位移预测。以八字门滑坡为研究对象,利用ICEEMDAN方法将滑坡累计位移进行分解,并用样本熵值表征分解得到的子序列,将其重构为趋势项和周期项位移。之后利用LSTM模型预测趋势项和周期项位移;通过灰色关联度的方法确定周期项位移的影响因素。考虑到LSTM网络中超参数的随机性会影响模型预测精度,引入蜣螂优化算法获取LSTM最优超参数,最终将预测得到的趋势项和周期项位移叠加得到累计位移。本文所提的ICEEMDAN-SE-DBO-LSTM模型预测周期项位移的RMSE、MAE、R23项指标分别为1.803 mm、1.584 mm、0.988,相较于DBO-BP,LSTM,GRU和BP模型预测效果更优,证明了模型的有效性。 展开更多
关键词 滑坡位移 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解 样本熵 蜣螂优化算法
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基于ICEEMDAN分解重构的BiLSTM-KELM短期电力负荷预测 被引量：1
5
作者 王晨 李又轩 +2 位作者 王淑侠 邬蓉蓉 吴其琦 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第32期13836-13843,共8页
短期电力负荷预测在维持电力系统稳定运行、优化资源配置中发挥着至关重要的作用。针对电力负荷数据的复杂性和随机性以及现有预测模型的低精度问题,提出了一种新型的短期电力负荷预测模型。该模型包括改进的自适应噪声完备集经验模态分... 短期电力负荷预测在维持电力系统稳定运行、优化资源配置中发挥着至关重要的作用。针对电力负荷数据的复杂性和随机性以及现有预测模型的低精度问题,提出了一种新型的短期电力负荷预测模型。该模型包括改进的自适应噪声完备集经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)和排列熵(permutation entropy,PE)重构部分,以及双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)与核极限学习(kernel extreme learning machine,KELM)预测部分。首先,使用ICEEMDAN将复杂的负荷数据分解成n个相对平稳的子序列,从而降低数据的随机性,并引入排列熵来计算每个子序列的PE值来进行重构,有效减小了模型的计算规模。其次,采用BiLSTM模型来挖掘数据之间的内在联系,对各个重构序列进行学习和预测。最后,利用KELM对重构序列的预测值进行非线性拟合,进一步提高预测精度。实验结果表明:ICEEMDAN-PE-BiLSTM-KELM模型比传统长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)降低了106.05 MW,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)降低了62.34 MW,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)降低了0.877%,可见该模型能够更好地解决数据的复杂性和随机性,同时提高预测精度。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 改进的自适应噪声完备集经验模态分解(iceemdan) 排列熵(PE) 双向长短期记忆神经网络(BiLSTM) 核极限学习(KELM)
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基于CEEMDAN多尺度改进排列熵和SVM的空化噪声特征提取
6
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ICEEMDAN的微电网混合储能容量配置 被引量：1
7
作者 刘旭民 张彦 刘晓波 《南方电网技术》 北大核心 2025年第1期140-149,共10页
针对改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)的微电网混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)容量优化配置方法,以解决并网型微电网中... 针对改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)的微电网混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)容量优化配置方法,以解决并网型微电网中可再生能源出力和用电负荷波动导致的联络线功率波动问题。该方法通过对微电网中不平衡功率进行功率信号分解,并分析确定高频分量和低频分量,实现功率信号重构。针对不同储能系统技术特点,采用钠硫电池平抑低频分量,采用超级电容平抑高频分量。然后,通过建立以储能初始投资和维护成本最小为目标的HESS容量优化配置模型,利用商业求解器GUROBI求解混合储能配置方案。基于某并网型微电网进行算例分析,结果表明配置HESS能有效平抑微电网联络线功率波动,且该方法具有较好的经济性。算例分析结果验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 改进自适应噪声完备集合经验模态分解(iceemdan) 微电网 混合储能 容量优化配置 GUROBI
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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
8
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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基于时序分解和软阈值时间卷积的交通流预测
9
作者 项新建 袁天顺 +1 位作者 何亚强 汪成立 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期1353-1361,共9页
交通流数据的高度非线性、强时间依赖性、特征冗余和噪声会降低模型的预测精度,为此提出融合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和软阈值时间卷积网络(STTCN)的短时交通流预测算法. CEEMDAN算法将历史交通流数据分解为高频和低频... 交通流数据的高度非线性、强时间依赖性、特征冗余和噪声会降低模型的预测精度,为此提出融合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和软阈值时间卷积网络(STTCN)的短时交通流预测算法. CEEMDAN算法将历史交通流数据分解为高频和低频成分.设计时间戳编码处理时间信息,使用最大信息系数(MIC)分析时间和天气特征与分解成分的相关性.将最相关特征与对应高、低频成分输入STTCN.引入软阈值机制增强高噪声数据的处理能力,软阈值参数由黏菌优化算法(SMA)调整,将预测得到的高、低频成分重构为交通流预测结果.在浙江省某高速公路数据集上,相较于基线模型,所提算法的均方误差、均方根误差和绝对偏差下降了54.97%、30.07%和34.39%.结果表明,所提算法能有效捕捉交通流的复杂动态. 展开更多
关键词 短时交通流预测 软阈值时间卷积网络 自适应噪声完备集合经验模态分解 时间戳编码 最大信息系数
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基于参数优化的ICEEMDAN滚动轴承故障诊断
10
作者 李雨晴 马洁 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期21-27,共7页
滚动轴承长期处于噪声污染的工作环境中,其故障诊断常受到噪声干扰,难以对故障特征信息进行有效提取。针对此问题,提出基于冠豪猪优化算法(CPO)的改进自适应噪声完备经验模式分解(ICEEMDAN)联合卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。通过CP... 滚动轴承长期处于噪声污染的工作环境中,其故障诊断常受到噪声干扰,难以对故障特征信息进行有效提取。针对此问题,提出基于冠豪猪优化算法(CPO)的改进自适应噪声完备经验模式分解(ICEEMDAN)联合卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。通过CPO对ICEEMDAN的白噪声幅值权重及噪声添加次数进行参数寻优,将最优参数返回并进行信号分解,以最小包络熵作为相关度函数,筛选出相关程度高的特征模态分量(IMF);将重构的有效特征分量IMF转化为特征向量并输入到CNN模型中,从而实现轴承的故障诊断。与已有模型进行对比,结果表明:该方法具有较强的泛化能力,诊断精度明显优于现有方法,并且具有更高的诊断效率。 展开更多
关键词 故障诊断 冠豪猪优化算法(CPO) 改进自适应噪声完备经验模式分解(iceemdan) 卷积神经网络(CNN)
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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
11
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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一种灰色关联分析优化ICEEMDAN的VP倾斜仪信号降噪模型
12
作者 庞聪 孙海洋 +3 位作者 刘天龙 姚瑶 李忠亚 马武刚 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第6期654-660,共7页
VP倾斜仪固体潮信号受仪器监测复杂环境限制,多含有大量环境噪声。为获得真实固体潮曲线,提出一种基于灰色关联分析优化改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)VP倾斜仪信号降噪模型(GRA-ICEEMDAN)。该方法首先将含噪信号进行I... VP倾斜仪固体潮信号受仪器监测复杂环境限制,多含有大量环境噪声。为获得真实固体潮曲线,提出一种基于灰色关联分析优化改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)VP倾斜仪信号降噪模型(GRA-ICEEMDAN)。该方法首先将含噪信号进行ICCEMDAN处理,得到若干个固有模态函数(IMF),并依次排列与标记;然后基于这些IMF分别计算相关系数、互信息、R^(2)、Adj-R^(2)、MSE、SSE、RMSE、MAE、MAPE、样本熵等10个评价指标值,构建IMF可信度评价指标矩阵;最后借助灰色关联分析(GRA)计算各评价指标与不同IMF之间的关联系数和关联度,依据关联度大小对各个IMF进行排序,将排名靠前的IMF进行线性重构,即可完成信号降噪。仿真去噪实验和实测去噪实验均表明,GRA-ICEEMDAN模型优于卡尔曼滤波、70阶低通FIR滤波、Savitzky-Golay等经典降噪模型,能显著区分噪声成分和有效成分,原始信号分解后的重构误差与信号损失极小,可推广至其他仪器的复杂信号降噪中。 展开更多
关键词 VP倾斜仪 信号降噪 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解 灰色关联分析 固有模态函数 样本熵 互信息
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基于ICEEMDAN与小波包分解的脉搏信号联合去噪 被引量：14
13
作者 李诗楠 凌威 +1 位作者 梁竹关 丁洪伟 《电子测量技术》 北大核心 2022年第18期41-48,共8页
针对脉搏信号非线性、非平稳,且难以去噪的问题,提出了一种基于改进的自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)与小波包分解(WPD)相结合的联合去噪方法,对采集的脉搏信号进行去噪处理。首先对噪声信号进行ICEEMDAN模态分解,产生一系列的... 针对脉搏信号非线性、非平稳,且难以去噪的问题,提出了一种基于改进的自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)与小波包分解(WPD)相结合的联合去噪方法,对采集的脉搏信号进行去噪处理。首先对噪声信号进行ICEEMDAN模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),再将这些IMF分量分别与原信号进行相关系数的计算,比较相关系数的值,然后进行信号的重组,最后对重组后的信号进行小波包分解,提取得到降噪后的脉搏信号。利用仿真数据、实际采集的脉搏信号进行实验分析,将该方法与集合经验模态分解(EEMD)进行了对比,并比较了这两种方法的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。实验结果表明:基于ICEEMDAN-WPD的联合去噪方法能更有效地去除噪声,并更好地保留脉搏信号的特征。 展开更多
关键词 脉搏信号 改进的自适应噪声集合经验模态分解 小波包分解 相关系数 联合去噪
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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：4
14
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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改进CEEMDAN结合新型小波变换的激光雷达去噪算法 被引量：4
15
作者 冯帅 曹茹茹 +1 位作者 马愈昭 丁超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4054-4061,共8页
针对激光雷达远距离探测时回波信号背景噪声大问题,将自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis,DFA)和新型小... 针对激光雷达远距离探测时回波信号背景噪声大问题,将自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、去趋势波动分析(detrended fluctuation analysis,DFA)和新型小波变换相结合,提出一种激光雷达去噪算法。首先,激光雷达回波信号通过CEEMDAN进行分解,获得多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)。其次,引入DFA算法计算各IMF分量与原始回波信号的标度指数,自适应地将IMF分量划分为信息主导分量和噪声主导分量。再次,采用新型小波变换对噪声主导分量进行去噪处理。最后,将信息主导分量和去噪后的噪声主导分量进行信号合并重建。激光雷达仿真信号在-10 dB的去噪结果表明,与改进的CEEMDAN结合小波软硬阈值相比,所提算法的均方根误差分别降低了52.13%和96.49%,信噪比分别提高了3.9323 dB和3.7542 dB。实测信号的去噪结果也表明,所提算法在低信噪比条件下稳健性好且去噪性能更佳。 展开更多
关键词 激光雷达 去噪 自适应噪声完备集合经验模态分解 小波阈值函数
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基于ICEEMDAN和EMDE的滚动轴承故障诊断 被引量：1
16
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。 展开更多
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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基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷预测 被引量：2
17
作者 芦志凡 赵倩 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期388-396,共9页
针对传统负荷预测方法易受复杂环境因素影响的问题,提出了基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷组合预测模型,该模型将电力负荷数据通过ICEEMDAN方法分解为若干个IMF和一个Res函数,考虑复杂环境因素的影响,将分解后各分量与环境... 针对传统负荷预测方法易受复杂环境因素影响的问题,提出了基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷组合预测模型,该模型将电力负荷数据通过ICEEMDAN方法分解为若干个IMF和一个Res函数,考虑复杂环境因素的影响,将分解后各分量与环境特征并行输入到DCN-Transformer中进行预测,并将各组预测数据线性相加得到完整的预测结果。以泉州市电力负荷历史数据为基础进行实验,建立4种单一预测模型和3种组合预测模型作为对比模型,对该地10 d、240 h的电力负荷序列加以预测。结果表明,相较于传统算法,所提算法可以显著提高负荷预测的精度并有效降低误差评价指标值,为电力系统的安全运行和规划制定提供理论依据。 展开更多
关键词 电力负荷预测 改进型完全自适应噪声集合经验模态分解算法 深度交叉网络 预测精度 短期负荷 组合预测模型 误差评价
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基于ICEEMDAN和共振解调的轴承故障检测方法
18
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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基于二次分解和ATT-CNN-LSTM-MLR组合模型的短期电价预测方法 被引量：1
19
作者 张玉敏 孙猛 +2 位作者 吉兴全 叶平峰 张晓峰 《智慧电力》 北大核心 2024年第12期65-72,共8页
针对电力现货市场价格的强波动性,电价存在跳跃点、尖峰点的特点,提出基于二次分解和注意力机制(ATT)-卷积神经网络(CNN)-长短时记忆神经网络(LSTM)-多元线性回归(MLR)组合模型的短期电价预测方法。首先,为深度挖掘电价跳跃点和尖峰点... 针对电力现货市场价格的强波动性,电价存在跳跃点、尖峰点的特点,提出基于二次分解和注意力机制(ATT)-卷积神经网络(CNN)-长短时记忆神经网络(LSTM)-多元线性回归(MLR)组合模型的短期电价预测方法。首先,为深度挖掘电价跳跃点和尖峰点处的特征,采用自适应噪声完备集合经验模态分解和变分模态分解将原始电价序列分解为一系列模态分量;其次,针对分解后的低频与高频子序列,分别建立MLR浅学习模型和ATT-CNN-LSTM组合模型实现多频预测,重构各子模型输出得到最终预测结果;最后,采用具有强波动性特征的欧洲电力交易所数据进行算例分析,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 电价预测 注意力机制 完全自适应噪声完备集合经验模态分解 变分模态分解 多频组合
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基于改进深度残差收缩网络的电缆早期故障识别 被引量：1
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作者 唐丹 吴浩 +1 位作者 蔡源 郑超文 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第28期12159-12168,共10页
电缆早期故障的多次发生易造成电缆出现永久性故障,给电网的稳定运行带来严重的影响。为了在永久性故障发生前准确识别出电缆早期故障,提出一种基于改进深度残差收缩网络的电缆早期故障识别方法。首先通过改进的完全自适应噪声经验模态... 电缆早期故障的多次发生易造成电缆出现永久性故障,给电网的稳定运行带来严重的影响。为了在永久性故障发生前准确识别出电缆早期故障,提出一种基于改进深度残差收缩网络的电缆早期故障识别方法。首先通过改进的完全自适应噪声经验模态分解方法(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)进行故障信号处理,并利用相关系数筛选本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF);然后对IMF分量求其复合多尺度排列熵作为进一步的特征提取,以构建特征数据集;最后利用改进的收缩模块,多尺度卷积层、Self-Attention和SimAM注意力机制对深度残差收缩网络进行改进。使用改进的深度残差收缩网络进行电缆早期故障识别实验。实验结果表明:该算法能准确识别出电缆早期故障,且具有一定的抗干扰能力。 展开更多
关键词 电缆早期故障 改进的完全自适应噪声经验模态分解方法(iceemdan) 复合多尺度排列熵 改进深度残差收缩网络 故障识别
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