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基于曲波转换和经验模态分解技术的矿井地震数据去噪方法
1
作者 刘党党 王兵 +3 位作者 宗培超 冯国轩 李志勇 孙瑞雪 《中国煤炭》 北大核心 2025年第7期179-188,共10页
针对井工煤矿地震透射数据随机噪音和相干噪音严重、地震数据波场信息复杂、频带过滤等常规方法去噪效果不理想的情况,以三道沟煤矿45206工作面为例,采用曲波转换阈值滤波方法和经验模态分解技术(EMD)相结合,对工作面地震透射数据进行... 针对井工煤矿地震透射数据随机噪音和相干噪音严重、地震数据波场信息复杂、频带过滤等常规方法去噪效果不理想的情况,以三道沟煤矿45206工作面为例,采用曲波转换阈值滤波方法和经验模态分解技术(EMD)相结合,对工作面地震透射数据进行去噪处理,运用曲波转换先消除部分随机噪音和相干噪音,再用EMD进一步去除高频干扰,提取有效信号,提高数据质量。通过对比去噪前后数据获得的工作面三维逆时偏移成像结果,验证了该去噪方法对地震资料的信噪比和分辨率有明显提高。 展开更多
关键词 曲波转换方法 经验模态分解 矿井地震透射 数据去噪 相干噪音 随机噪音
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基于整体经验模态分解和支持向量回归的北京市PM2.5预测 被引量:19
2
作者 秦喜文 刘媛媛 +3 位作者 王新民 董小刚 张瑜 周红梅 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期563-568,共6页
为了更好地掌握大气中PM2.5浓度的变化规律,利用EEMD-SVR混合模型对该地区的PM2.5浓度值进行了短期预测。首先,通过采用整体经验模态分解(EEMD)方法分析北京市PM2.5,把原始时间序列分解成多个固有模态函数和趋势项;然后,对各阶固有模态... 为了更好地掌握大气中PM2.5浓度的变化规律,利用EEMD-SVR混合模型对该地区的PM2.5浓度值进行了短期预测。首先,通过采用整体经验模态分解(EEMD)方法分析北京市PM2.5,把原始时间序列分解成多个固有模态函数和趋势项;然后,对各阶固有模态函数进行周期性分析,揭示了北京市PM2.5的周期性变化特点;最后,对经过EEMD分解后的各阶固有模态函数和趋势项用支持向量机回归(SVR)方法进行预测。结果表明,EEMD-SVR混合模型比单一的SVR模型预测精度更高。 展开更多
关键词 整体经验模态分解 固有模态函数 周期性 支持向量机回归
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经验模态分解方法及其实现 被引量:28
3
作者 刘慧婷 倪志伟 李建洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第32期44-47,共4页
经验模态分解方法可以有效提取非线性非稳定信号的瞬时特征。提出了经验模态分解方法中“筛”过程存在的端点问题、循环终止条件等重要问题的解决方案;并以经验模态分解方法为核心实现了非线性非稳定信号处理系统,在给出该系统如何处理... 经验模态分解方法可以有效提取非线性非稳定信号的瞬时特征。提出了经验模态分解方法中“筛”过程存在的端点问题、循环终止条件等重要问题的解决方案;并以经验模态分解方法为核心实现了非线性非稳定信号处理系统,在给出该系统如何处理外来信号流程图的同时,对系统界面的功能、生成方法和运算模块的功能、结构进行了详细地阐述。 展开更多
关键词 经验模态分解方法 “筛”过程 非线形非稳定信号处理系统 MATLAB
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经验模态分解方法中端点问题的处理 被引量:3
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作者 刘慧婷 倪志伟 李建洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第8期27-30,共4页
经验模态分解方法可以有效提取非线性非稳定信号的瞬时特征,但是在利用样条插值获得信号上、下包络过程中存在着棘手的端点问题。有文献提出利用线性神经网络对信号进行延拓的方法,来解决经验模态分解方法中存在的端点问题。提出利用BP... 经验模态分解方法可以有效提取非线性非稳定信号的瞬时特征,但是在利用样条插值获得信号上、下包络过程中存在着棘手的端点问题。有文献提出利用线性神经网络对信号进行延拓的方法,来解决经验模态分解方法中存在的端点问题。提出利用BP和RBF网络对信号进行延拓的方法解决该问题;并利用实验对三种网络的延拓效果进行比较,证明了RBF神经网络的有效性。 展开更多
关键词 经验模态分解方法 端点问题 线性神经网络 BP网络 RBF网络 信号延拓
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基于经验模态分解方法和信息熵的水沙关系研究 被引量:7
5
作者 张金萍 肖宏林 张鑫 《水资源保护》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期30-34,41,共6页
为研究黄河中游水沙关系及其细部演化特征,利用黄河中游控制性水文站——潼关水文站1919—2015年实测径流量和输沙量资料作为研究数据,采用经验模态分解方法分析径流和泥沙随机变化的复杂性,并运用信息熵理论计算不同时间尺度上径流和... 为研究黄河中游水沙关系及其细部演化特征,利用黄河中游控制性水文站——潼关水文站1919—2015年实测径流量和输沙量资料作为研究数据,采用经验模态分解方法分析径流和泥沙随机变化的复杂性,并运用信息熵理论计算不同时间尺度上径流和泥沙分解序列及原始序列的熵值、径流与泥沙各分量与其原始序列之间的互信息、径流与泥沙之间的互信息。结果表明:潼关水文站径流量与输沙量变化具有显著下降的趋势;径流量和输沙量在一定程度上表现为某种同步变化关系;径流量与输沙量的长周期分量及趋势项互信息较大,因此水沙关系宜采用长周期研究,趋势项分量数据信息阐述原始序列数据信息比较可靠。 展开更多
关键词 径流量 输沙量 经验模态分解方法 信息熵 互信息 黄河中游
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基于整体经验模态分解的金融高频数据波动率估计研究
6
作者 秦喜文 周红梅 +2 位作者 董小刚 郭佳静 冯阳洋 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第3期89-95,共7页
针对金融高频数据波动率的估计问题,借鉴小波变换思想,首次利用整体经验模态分解方法实现了高频数据波动率估计.首先,通过模拟数据验证了方法的可行性和有效性;其次,以日内高频数据为研究对象,并将分别利用经验模态分解和整体经验模态... 针对金融高频数据波动率的估计问题,借鉴小波变换思想,首次利用整体经验模态分解方法实现了高频数据波动率估计.首先,通过模拟数据验证了方法的可行性和有效性;其次,以日内高频数据为研究对象,并将分别利用经验模态分解和整体经验模态分解方法计算所得的波动率与已实现波动率进行了对比.结果表明,自适应分解方法可有效实现高频数据波动率估计,但整体经验模态分解要优于经验模态分解方法.该方法为高频数据波动率的非参数估计提供了新的解决途径,具有重要的推广与应用价值. 展开更多
关键词 高频数据 对数收益率 整体经验模态分解方法 波动率估计
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利用整体经验模态分解和随机森林的脑电信号分类研究 被引量:9
7
作者 秦喜文 吕思奇 李巧玲 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期665-672,共8页
癫痫脑电信号的自动监测与分类在临床医学上具有重要意义。针对脑电信号的非平稳特点,提出一种基于整体经验模态分解和随机森林相结合的脑电信号分类方法。选取波恩大学脑电信号数据集中癫痫发作间期和发作期的200个单通道信号,共819 40... 癫痫脑电信号的自动监测与分类在临床医学上具有重要意义。针对脑电信号的非平稳特点,提出一种基于整体经验模态分解和随机森林相结合的脑电信号分类方法。选取波恩大学脑电信号数据集中癫痫发作间期和发作期的200个单通道信号,共819 400个数据作为样本。首先利用整体模态分解将癫痫脑电信号分解成多个固有模态函数,然后对各阶固有模态函数提取有效特征,最后分别用随机森林和最小二乘支持向量机对脑电信号的特征进行分类。将随机森林与最小二乘支持向量机分类正确识别率对比,结果表明,随机森林分类方法对发作期和发作间期的癫痫脑电信号的分类效果比较理想,识别精度为99.60%,高于最小二乘支持向量机的准确性。该方法的提出能有效提高临床癫痫脑电信号分析的效率。 展开更多
关键词 脑电信号 整体经验模态分解 随机森林 特征识别分类
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基于经验模态分解法的下穿铁路工程对既有轨道变形监测数据降噪方法 被引量:6
8
作者 潘兴良 刘建国 《城市轨道交通研究》 北大核心 2022年第6期96-101,共6页
针对下穿铁路工程中既有轨道变形的现场监测数据存在多种因素干扰,难以真实反映下穿铁路工程对既有轨道结构实际影响的问题,将现场监测数据的干扰因素分为测量仪器误差,以及造成既有轨道结构变形的环境温度。根据测量误差、造成既有轨... 针对下穿铁路工程中既有轨道变形的现场监测数据存在多种因素干扰,难以真实反映下穿铁路工程对既有轨道结构实际影响的问题,将现场监测数据的干扰因素分为测量仪器误差,以及造成既有轨道结构变形的环境温度。根据测量误差、造成既有轨道结构变形的温度,以及下穿铁路工程引起的既有轨道结构附加变形等3类数据组成成分在频域分布集中区域不同的特点,利用EMD(经验模态分解)法分离上述3类既有轨道结构变形监测数据组成成分,剔除既有轨道结构变形监测数据中的干扰因素信号,实现下穿铁路工程中既有轨道变形监测数据的降噪。以某地铁盾构隧道下穿铁路工程现场实测数据为例进行信号分类分析。结果表明,该方法可有效剔除现场变形监测数据中存在的干扰因素成分,从而获得由下穿铁路工程引起的既有轨道结构真实变形。 展开更多
关键词 下穿铁路工程 轨道变形 监测数据降噪方法 经验模态分解
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关于经验模态分解与整体经验模态分解的分离效果差别的探讨 被引量:3
9
作者 卢珍 《科学技术与工程》 2011年第33期8353-8356,共4页
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)是一种自适应信号分解方法,主要应用于非线性非平稳的信号。整体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)解决了EMD中出现的模态混合问题。在此主要讨论... 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)是一种自适应信号分解方法,主要应用于非线性非平稳的信号。整体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)解决了EMD中出现的模态混合问题。在此主要讨论EMD和EEMD处理含噪信号时的效果差异,就几种特殊的信号,对EMD和EEMD在实际应用中出现的问题进行探讨。 展开更多
关键词 经验模态分解 整体经验模态分解 信号分离
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经验模态分解WVD方法的水下目标特征提取 被引量:7
10
作者 孙世钧 李秀坤 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期967-971,共5页
针对传统时频分析方法在水下目标特征提取时的局限性,采用一种基于经验模态分解和Wigner-Ville分布(Wigner-Ville distribution,WVD)的提取水下小目标亮点特征的新方法.该方法可以将多分量信号分解为一组单分量信号进行分析,不仅可以有... 针对传统时频分析方法在水下目标特征提取时的局限性,采用一种基于经验模态分解和Wigner-Ville分布(Wigner-Ville distribution,WVD)的提取水下小目标亮点特征的新方法.该方法可以将多分量信号分解为一组单分量信号进行分析,不仅可以有效地抑制WVD分布中多分量信号所产生的严重的交叉项干扰,而且解决了噪声对HHT谱产生波动的影响,通过仿真分析和实验数据的处理验证了该方法的有效性.对三类目标模型的回波进行了特征提取,并分析了各类模型回波的不同特点.其中,规则雷的回波以镜反射波为主;不规则雷的亮点结构相互叠加致使频带范围变宽;假雷的回波由于是多个信号的非线性叠加,使得到的时频特性分布较广、比较散乱. 展开更多
关键词 水下目标 特征提取 经验模态分解 WVD方法
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局部经验模态分解算法 被引量:5
11
作者 林婉如 熊盛武 谢啸虎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第13期123-126,共4页
对经验模态分解算法中的异常事件干扰机制做了深入的探讨,指出发生频率混叠现象时必须满足的两个条件。为了避免出现频率混叠现象,提出了基于动态窗口的局部分解算法。利用信号的时间特征尺度检测出信号的突变并定位局部高频分量,在分... 对经验模态分解算法中的异常事件干扰机制做了深入的探讨,指出发生频率混叠现象时必须满足的两个条件。为了避免出现频率混叠现象,提出了基于动态窗口的局部分解算法。利用信号的时间特征尺度检测出信号的突变并定位局部高频分量,在分解信号的过程中,局部分解算法并不对信号的整个时间区域进行分解,而是以定位好的局部高频分量位置为窗口,进行局部的经验模态分解,分离出高频分量。通过这种局部分解,就可以有效地消除模态间的频率混叠,得到的固有模态函数更可靠地反映了真实物理过程。和现有异常事件处理方法相比,局部经验模态分解算法在理论上和经验模态分解算法更为统一,方法更为简便。通过实例表明了局部经验模态分解算法的有效性。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD)方法 固有模态函数(IMF) 异常事件 频率混叠
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经验模态分解在数据流概要生成中的应用
12
作者 刘慧婷 倪志伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第22期6-8,15,共4页
由于流数据无限增长的特点,系统无法在内存中保存所有扫描过的流数据,因此数据流处理的关键是建立流数据的概要结构,以便随时能根据该结构提供数据流的近似处理结果,将重点讨论数据流的概要生成技术。先利用经验模态分解方法提取流数据... 由于流数据无限增长的特点,系统无法在内存中保存所有扫描过的流数据,因此数据流处理的关键是建立流数据的概要结构,以便随时能根据该结构提供数据流的近似处理结果,将重点讨论数据流的概要生成技术。先利用经验模态分解方法提取流数据的趋势,滤除数据中的噪声,再利用精确抽样方法实现概要的生成。利用提出的概要生成方法,内存中只需保存滑动窗口中多个段的概要信息。由于该方法中概要是基于趋势序列生成的,趋势序列较原序列平滑,序列中具有相同数值的元素增加,可以进一步节省存储空间。 展开更多
关键词 经验模态分解方法 精确抽样方法 数据流 概要 数据结构
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基于分解集成方法的空中交通流量短期预测 被引量:8
13
作者 王飞 孙鹏飞 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第35期15270-15276,共7页
为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.... 为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.5的归为高频分量,其余归为低频分量;然后,高频分量采用BP(back propagation)神经网络算法进行预测,低频分量采用最小二乘法进行预测;接着,对分量的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。最后,采集实际运行数据进行算例分析。通过比较1~6 h和7~12 h的预测结果,本文模型在1~6 h的均等系数(equal coefficient,EC)值为0.905,准确度更高。与EMD-BP-OLS模型、BP模型进行比较,本文模型的评价指标均优于其他模型。通过比较60、30、15 min时间尺度数据的预测结果,60 min时间尺度的EC值为0.924,准确度最高。结果表明,提出的模型是可行的和有效的,更适用于短期流量预测。 展开更多
关键词 航空运输 流量短期预测 分解集成方法 集合经验模态分解 BP神经网络
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基于CEEMD和统计参数的斜拉桥损伤识别方法研究 被引量:1
14
作者 刘杰 丁雪 +2 位作者 刘庆宽 王海龙 卜建清 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第19期326-336,共11页
为解决仅使用互补集成经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)方法的斜拉桥信号分解存在含噪固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量且不能进行损伤定量的问题,提出了一种基于CEEMD与统计参... 为解决仅使用互补集成经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)方法的斜拉桥信号分解存在含噪固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量且不能进行损伤定量的问题,提出了一种基于CEEMD与统计参数方法相结合的斜拉桥损伤识别方法。该方法基于CEEMD方法对斜拉桥动力响应信号进行自适应性分解,确定适用的白噪声幅值标准差并推导CEEMD方法的集成次数,得到各阶IMF分量;采用欧氏距离对分解的IMF分量进行谱系聚类分析以避免模态混叠现象;采用峰度统计参数的有效权重峰度指标方法滤除含噪IMF分量,提取有效IMF分量并重构为有效IMF分量和;利用变异系数统计参数、二阶中心差分法和泰勒展开式推导损伤定位指标,根据四阶统计矩峰度统计参数推导损伤定量指标。用所提方法对某斜拉桥进行损伤识别研究,结果表明:仿真分析的损伤定位识别精度为100%,损伤定量最大误差为1.80%;在高斯白噪声干扰下,损伤定位不受影响,损伤定量最大误差为1.88%;进行实桥的损伤识别,结果表明实桥主梁无损伤。 展开更多
关键词 斜拉桥 损伤识别方法 互补集成经验模态分解(CEEMD) 统计参数 损伤定量 噪声干扰
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基于改进Croston方法的多需求模式零备件预测 被引量:1
15
作者 杨华强 熊坚 +4 位作者 张鹏 范宜静 韩冬阳 曹蕾 夏唐斌 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第21期8987-8995,共9页
维修备件管理是提高产线可靠性、实现降本增效的关键。针对具备间歇性与随机性特征的维修备件需求预测问题,提出了基于改进Croston方法的备件需求预测模型。依据Syntetos准则基于间断性与波动性特征将备件需求划分为4类。针对含有波动... 维修备件管理是提高产线可靠性、实现降本增效的关键。针对具备间歇性与随机性特征的维修备件需求预测问题,提出了基于改进Croston方法的备件需求预测模型。依据Syntetos准则基于间断性与波动性特征将备件需求划分为4类。针对含有波动性特征的需求,基于Croston方法主要思想将备件需求预测分解为需求发生状态预测和需求量预测两类问题,设计了集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)-长短期记忆网络集成(long short-term memory,LSTM)预测模型。EEMD方法将剧烈波动序列分解为若干相对平稳的分量,进而采用LSTM方法对各分量进行预测。针对含有间断性特征的需求,引入信号处理技术中的信号调制技术,将需求发生状态0-1二值序列进行连续化处理。所提方法解决了备件需求波动性强、间断性大的难题,已应用于湖北中烟武汉卷烟厂,证明了方法的优越性与可行性。 展开更多
关键词 备件需求预测 多需求模式 Croston方法 集合经验模态分解 长短期记忆网络
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基于二维经验模态多波束测深插值算法比较 被引量:1
16
作者 赵祥鸿 陈欣 刘聚 《海洋测绘》 CSCD 2018年第1期18-22,共5页
针对多波束水深数据非线性、非平稳性的特点,尝试将二维经验模态分解方法(BEMD)引入到多波束水深数据处理中,考虑不同包络面插值方法对二维经验模态分解结果的影响,比较了几种不同插值方法对于包络面插值精度以及筛分的标准偏差结果影响... 针对多波束水深数据非线性、非平稳性的特点,尝试将二维经验模态分解方法(BEMD)引入到多波束水深数据处理中,考虑不同包络面插值方法对二维经验模态分解结果的影响,比较了几种不同插值方法对于包络面插值精度以及筛分的标准偏差结果影响,并经过实测多波束水深数据的实验验证与分析,总结出适合应用于多波束水深数据二维经验模态分解方法的包络面插值方法。 展开更多
关键词 多波束测深 水深数据 二维经验模态分解 包络面 插值方法
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一种基于GNSS-RTK的大跨径桥梁模态参数识别方法 被引量:4
17
作者 潘博闻 李志 牛彦波 《导航定位学报》 CSCD 2021年第1期109-115,共7页
为了进一步改善运营期大跨径桥梁结构模态参数的识别精度,提出1种基于全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)的大跨径桥梁模态参数识别方法:给出方法的基本原理;利用切比雪夫滤波方法对GNSS原始观测信息进行滤波处理;然后利用互补集... 为了进一步改善运营期大跨径桥梁结构模态参数的识别精度,提出1种基于全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)的大跨径桥梁模态参数识别方法:给出方法的基本原理;利用切比雪夫滤波方法对GNSS原始观测信息进行滤波处理;然后利用互补集合经验模态分解(CEEMD)与随机减量技术(RDT),从滤波信号中提取结构的模态参数(固有频率与阻尼比)。实验结果表明:该方法可以去除由于噪声影响所产生的虚假模态,并且模态提取结果与有限元分析结果吻合;GNSS-RTK技术可有效应用到大跨径桥梁结构变形监测中。 展开更多
关键词 全球卫星导航系统 实时动态差分 大跨径桥梁 互补集合经验模态分解 随机减量技术 模态参数识别方法
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组合两步分解和ARIMA-LSTM的短期风速预测研究 被引量:4
18
作者 陈蕻峰 王贺 +1 位作者 李岩 熊敏 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期164-171,共8页
为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解(REMD)将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解(WPD)进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,... 为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解(REMD)将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解(WPD)进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,提高其可预测性。其次对分解得到的高频子序列建立长短期记忆神经网络(LSTM)预测模型,低频子序列建立差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测模型。最后叠加子序列预测结果得到风速预测结果。通过两组不同风速数据集的实验对该模型的性能进行科学评估,模型预测结果的平均绝对误差分别为0.3026、0.1255;均方根误差分别为0.498、0.1607。与其他几种对比预测模型相比,验证该模型具有一定的优越性。 展开更多
关键词 风速 神经网络 统计方法 两步分解 鲁棒经验模态分解 组合预测
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基于宽频带电流传感器的开关柜局部放电检测方法研究 被引量:4
19
作者 韦湛兰 李鹏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期545-550,共6页
开关柜局部放电信号的采集会受到噪声信号的影响,导致开关柜局部放电检测准确性较差,为此提出基于宽频带电流传感器的开关柜局部放电检测方法。该方法将宽频带电流传感器放置在开关柜的零序电流互感器处,采集宽频带电流,结合独立分量分... 开关柜局部放电信号的采集会受到噪声信号的影响,导致开关柜局部放电检测准确性较差,为此提出基于宽频带电流传感器的开关柜局部放电检测方法。该方法将宽频带电流传感器放置在开关柜的零序电流互感器处,采集宽频带电流,结合独立分量分析方法和经验模态分解方法,消除噪声信号对局部放电检测产生的影响,提取去噪后宽频带电流的集中度特征,将其输入更新后的高斯混合模型中,实现开关柜局部放电检测。实验结果表明:所提方法的电流检测误差在0.1 mA以内,错分率小于0.25%,放点检测耗时为23.5 s。证明了所提方法对开关柜局部放电检测的准确性及效率均较好,能够有效保障开关柜运行的安全稳定性。 展开更多
关键词 开关柜 局部放电检测 宽频带电流传感器 独立分量分析方法 经验模态分解方法
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基于ICEEMDAN的近断层地震动识别方法改进 被引量:2
20
作者 刘震 吕均琳 马兴亮 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期217-227,共11页
近断层地震动严重威胁重要结构的安全,然而地震动波形复杂导致近断层地震动识别困难,经典Baker识别方法因采用小波技术,而存在母小波与潜在脉冲差异过大,致使识别产生误差。针对该问题,利用具有自适应噪声的完全集成经验模式分解(ICEEMD... 近断层地震动严重威胁重要结构的安全,然而地震动波形复杂导致近断层地震动识别困难,经典Baker识别方法因采用小波技术,而存在母小波与潜在脉冲差异过大,致使识别产生误差。针对该问题,利用具有自适应噪声的完全集成经验模式分解(ICEEMDAN)对Baker方法进行改进,改进方法利用白噪声对信号分解过程进行辅助,从而增强了信号分析方法对地震动这类复杂信号的应对能力。为提高改进方法的识别效率和质量,对太平洋工程抗震中心数据库中的3 655条地震动进行识别。结果表明,由于ICEEMDAN技术的加入改进后的地震动识别方法共识别出192条近断层地震动,比经典Baker方法则识别出的163条近断层地震动多识别出17.79%的近断层地震动。为进一步探讨识别出的近断层地震动的近断层特性,从地震反应谱和地震损伤入手进行分析,两种方式获得近断层地震动反应谱长周期反应剧烈、峰值周期高,有明显的近断层特征;在地震损伤方面,以一典型钢管混凝土拱桥为案例,对两种方式识别出的近断层地震动及远场地震动进行地震响应计算。结果表明,两种方法获得的近断层地震动有着极为相似的地震损伤规律,且均较远场地震动的损伤有明显的增加。综上,两种方法识别出的近断层地震动均有明显的近断层特性,而基于ICEEMDAN技术的改进方法增加了17.79%的近断层地震动数量,将ICEEMDAN技术引入可以利用该技术较强的鲁棒性,从而对波形较为复杂的速度脉冲进行识别,进而在不降低近断层地震动识别质量的前提下,提升Baker识别方法的识别效率和准确性。 展开更多
关键词 近断层地震动 识别方法 经验模态分解 小波分解 地震损伤
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