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联合经验模式分解和混沌理论的稳态视觉诱发电位脑电识别 被引量:1
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作者 郭晓冰 徐光华 +3 位作者 李辉 谢杰仁 江翰立 张四聪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期34-42,共9页
针对多目标稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号识别准确率低、线性识别方法抑制噪声的同时也会抑制信号本身特征等问题,基于经验模式分解对信号的降噪特性、达芬混沌系统对微弱周期信号的敏感性及噪声的免疫特性,提出了一种非线性多目标SSVEP... 针对多目标稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号识别准确率低、线性识别方法抑制噪声的同时也会抑制信号本身特征等问题,基于经验模式分解对信号的降噪特性、达芬混沌系统对微弱周期信号的敏感性及噪声的免疫特性,提出了一种非线性多目标SSVEP信号识别算法。首先,采用共平均参考算法将多通道SSVEP信号融合成单通道信号,通过傅里叶变换求得SSVEP信号的相位谱,为达芬混沌系统周期策动力添加相位;接着,采用经验模式分解降噪,将获得的第一个本征模函数输入到达芬混沌系统中,利用基于频谱差异的混沌系统状态判别方法,求解各目标的刺激频率幅值;最后,根据最大刺激频率幅值确定刺激目标,实现了对多目标SSVEP信号的识别。研究结果表明:相较于典型相关分析法,所提非线性信号处理方法的平均识别准确率提高了7.3%,平均信息传输速率提高了3.84bit/min。该研究为探究非线性SSVEP信号解码算法提供了新方向。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 达芬混沌系统 非线性信号处理 经验模式分解
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小波变换及经验模式分解方法在电机轴承早期故障诊断中的应用 被引量:67
2
作者 罗忠辉 薛晓宁 +2 位作者 王筱珍 吴百海 何真 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第14期125-129,共5页
电机轴承早期故障的有效诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。文中用高精度加速度传感器采集电机轴承振动信号,采用小波变换实现信噪分离,提取淹没在噪声背景中的早期故障特征信息,然后对提纯的信号进行经验模式分解(EMD)而得到... 电机轴承早期故障的有效诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。文中用高精度加速度传感器采集电机轴承振动信号,采用小波变换实现信噪分离,提取淹没在噪声背景中的早期故障特征信息,然后对提纯的信号进行经验模式分解(EMD)而得到若干个基本模态分量(IMF),再计算各基本模态分量的频谱。理论及试验研究结果表明:按此方法得到的各基本模态分量的频谱突显了轴承的故障特征信息,能有效诊断出轴承的早期故障。 展开更多
关键词 电机轴承 早期故障诊断 小波变换 经验模式分解 基本模态分量
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局部均值分解与经验模式分解的对比研究 被引量:135
3
作者 程军圣 张亢 +1 位作者 杨宇 于德介 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期13-16,共4页
介绍了一种新的非平稳信号分析方法——局部均值分解(Localmean decomposition,简称LMD)。LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Product function)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯... 介绍了一种新的非平稳信号分析方法——局部均值分解(Localmean decomposition,简称LMD)。LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF(Product function)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD(Empiricalmode decomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。 展开更多
关键词 局部均值分解 经验模式分解 非平稳信号 端点效应
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基于经验模式分解与因素影响的负荷分析方法 被引量:29
4
作者 牛东晓 李媛媛 +2 位作者 乞建勋 刘达 谷志红 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第16期96-102,共7页
提高预测精度需要准确把握负荷变化规律和环境因素影响,但目前的分析方法多存在依赖主观经验,且对因素影响分析不深入的问题。为此,提出一种基于经验模式分解(empiricalmodedecomposition,EMD)和因素影响的负荷分析新方法。利用EMD的自... 提高预测精度需要准确把握负荷变化规律和环境因素影响,但目前的分析方法多存在依赖主观经验,且对因素影响分析不深入的问题。为此,提出一种基于经验模式分解(empiricalmodedecomposition,EMD)和因素影响的负荷分析新方法。利用EMD的自适应性,自动地将目标负荷序列分解为若干个独立的内在模式,可克服依赖主观经验的缺点。再利用多个指标从不同方面分析它们的规律特性。通过各分量与各影响因素的相关分析,深入挖掘各因素对各分量的影响情况。归纳出构成负荷的不同成分,并详细论述其特性。实例研究说明该方法可很好地分析负荷特性及因素影响。 展开更多
关键词 电力负荷 经验模式分解 因素影响 分析
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总体平均经验模式分解与1.5维谱方法的研究 被引量:73
5
作者 陈略 訾艳阳 +1 位作者 何正嘉 成玮 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期94-98,共5页
针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方... 针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障. 展开更多
关键词 总体平均经验模式分解 1.5维谱 特征提取 齿轮裂纹故障
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基于经验模式分解处理局部放电数据的自适应直接阈值算法 被引量:41
6
作者 李天云 高磊 +1 位作者 聂永辉 金国彬 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第15期29-34,共6页
根据局部放电信号的特征,将经验模式分解(EMD)应用于局部放电信号分析中,提出了处理局部放电数据的自适应直接阈值(ADT)算法。首先,将基于EMD的时空滤波方法应用于局部放电数据的预处理中。与传统滤波方法相比,该方法无需预定义滤波器系... 根据局部放电信号的特征,将经验模式分解(EMD)应用于局部放电信号分析中,提出了处理局部放电数据的自适应直接阈值(ADT)算法。首先,将基于EMD的时空滤波方法应用于局部放电数据的预处理中。与传统滤波方法相比,该方法无需预定义滤波器系数,而且能够充分保留原始信号本身所固有的非平稳特征。其次,为了最大限度的抑制噪声干扰,进而提出了ADT算法。该方法不存在小波方法中的小波基选取问题,以多分辨率的EMD为基础,结合3σ准则自适应地确定分解尺度和阈值,是一种完全的数据驱动型方法,具有较好的自适应能力和综合处理性能。仿真数据和试验数据的处理结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 局部放电 经验模式分解 3σ准则 自适应直接 阈值算法
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经验模式分解(EMD)及其应用 被引量:118
7
作者 徐晓刚 徐冠雷 +1 位作者 王孝通 秦绪佳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期581-585,共5页
经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个模式函数分量.本文总结归纳了一维EMD、二维EMD方面的主要工作,比较了不同方法存在的优点与不足... 经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性时变信号分解方法,可以把数据分解成具有物理意义的少数几个模式函数分量.本文总结归纳了一维EMD、二维EMD方面的主要工作,比较了不同方法存在的优点与不足,指出了EMD研究存在的难题和瓶颈,并给出了EMD研究与应用的发展趋势. 展开更多
关键词 经验模式分解(EMD) 内蕴模式函数分量(IMF) HILBERT变换
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基于经验模式分解和混沌相空间重构的风电功率短期预测 被引量:27
8
作者 张宜阳 卢继平 +2 位作者 孟洋洋 严欢 李辉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期24-28,共5页
风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随机分量和趋势分量,对随机分量采用径向基函数神经网络进行混沌... 风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随机分量和趋势分量,对随机分量采用径向基函数神经网络进行混沌预测;趋势分量采用最小二乘支持向量机进行混沌预测,拟合各分量的预测值得到最终的预测结果。以云南某风电场数据对所提出的模型进行验证,证明了该预测模型比传统人工神经网络预测模型具有更高的预测精度,可为风电功率预测提供参考。 展开更多
关键词 风力发电 功率预测 经验模式分解 相空间重构 最小二乘支持向量机 径向基函数
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基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法 被引量:17
9
作者 蔡念 黄威威 +2 位作者 谢伟 叶倩 杨志景 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2383-2389,共7页
经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分... 经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。 展开更多
关键词 经验模式分解 集合经验模式分解 自适应噪声集合经验模式分解 模态混叠
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基于集合经验模式分解和遗传-高斯过程回归的短期风速概率预测 被引量:37
10
作者 甘迪 柯德平 +1 位作者 孙元章 崔明建 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期138-147,共10页
短期风速概率预测对实现大规模风电并网具有重要意义。当前风速预测方法大多为点预测,无法描述风能的随机性。提出了一种基于集合经验模式分解(EEMD)和遗传-高斯过程回归(GAGPR)的组合概率预测方法,首先对筛选和归一化后的风速时间序列... 短期风速概率预测对实现大规模风电并网具有重要意义。当前风速预测方法大多为点预测,无法描述风能的随机性。提出了一种基于集合经验模式分解(EEMD)和遗传-高斯过程回归(GAGPR)的组合概率预测方法,首先对筛选和归一化后的风速时间序列进行集合经验模式分解,然后对各分量分别建立高斯过程回归模型,并引入遗传算法代替共轭梯度法,改进协方差函数的超参数寻优过程。最后叠加子序列预测结果得到风速概率预测结果,并与分位点回归法进行比较。仿真结果表明,该方法能够有效提高概率预测准确度,并为类似工程提供借鉴。 展开更多
关键词 集合经验模式分解 高斯过程回归 遗传算法 风速 概率预测
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基于SVD降噪的经验模式分解及其工程应用 被引量:39
11
作者 王太勇 王正英 +1 位作者 胥永刚 李瑞欣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期96-98,共3页
提出了一种基于奇异值分解降噪的机械设备振动型号经验模式分解方法,该方法首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解奇异值的奇异熵确定降噪阶次,最后利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量。对滤波... 提出了一种基于奇异值分解降噪的机械设备振动型号经验模式分解方法,该方法首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解奇异值的奇异熵确定降噪阶次,最后利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量。对滤波前和滤波后的工业现场振动信号进行了经验模式分解,分析结果表明奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的故障特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量具有更明确的物理意义,有利于对设备故障进行精确诊断。 展开更多
关键词 经验模式分解 奇异值分解 奇异熵 故障诊断
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基于经验模式分解的聚类树方法及其在同调机组分群中的应用 被引量:22
12
作者 史坤鹏 穆钢 +1 位作者 李婷 吕陆 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第22期21-25,共5页
提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的聚类树分群方法。在系统聚类分析的基础上,提出了基于权重距离的综合聚类指标,以各机功角轨迹之间距离最小为准则,实现了多机系统同调机组的合理分群。为解决电力系统... 提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的聚类树分群方法。在系统聚类分析的基础上,提出了基于权重距离的综合聚类指标,以各机功角轨迹之间距离最小为准则,实现了多机系统同调机组的合理分群。为解决电力系统受扰后动态行为非平稳、非线性的问题,文中采用EMD方法对原始数据进行预处理。EPRI-36节点系统计算结果表明,在不太严重的扰动下和允许的误差范围内,各种扰动下均可得到基本一致的聚类分群结果,从而佐证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 聚类树 功角轨迹 加权距离 同调分群 经验模式分解(EMD)
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基于经验模式分解的风电场多时间尺度复合储能控制策略 被引量:26
13
作者 田崇翼 李珂 +1 位作者 严毅 张承慧 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期2167-2172,共6页
储能装置在平滑风电功率波动、提升电能质量等方面具有重要的作用。目前常见的蓄电池、超级电容复合储能系统受制于成本因素而普遍容量较小,难以破解风电并网瓶颈。为此提出了一种由压缩空气、蓄电池与超级电容组成的多元复合储能系统,... 储能装置在平滑风电功率波动、提升电能质量等方面具有重要的作用。目前常见的蓄电池、超级电容复合储能系统受制于成本因素而普遍容量较小,难以破解风电并网瓶颈。为此提出了一种由压缩空气、蓄电池与超级电容组成的多元复合储能系统,利用压缩空气储能容量大、成本低的优势,对风电功率"削峰填谷",有效提高电网消纳风电的能力。针对多元复合储能系统中多种储能装置的协调控制这一难题,在分析风能波动幅频特性基础上,提出了一种基于经验模式分解原理的多时间尺度复合储能功率协调控制策略,将风电场输出功率分解为多个不同波动时间尺度的子分量,根据各储能装置响应特性和储能成本重构子分量,生成对应目标功率,实现能量在不同储能装置间的优化分配。仿真算例验证了所提复合储能结构和控制策略的有效性。 展开更多
关键词 复合储能系统 压缩空气储能 经验模式分解 多时间尺度
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改进的经验模式分解在机械故障诊断中的应用 被引量:12
14
作者 马文朋 张俊红 +2 位作者 马梁 刘昱 贾晓杰 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期637-644,794,共8页
针对经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)在工程应用中存在的端点效应和模式混叠问题,提出了一种改进的EMD方法。首先,利用遗传支持向量回归对短信号进行延拓;然后,采用改进的包络拟合方法并结合总体经验模式分解(ensem... 针对经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)在工程应用中存在的端点效应和模式混叠问题,提出了一种改进的EMD方法。首先,利用遗传支持向量回归对短信号进行延拓;然后,采用改进的包络拟合方法并结合总体经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)处理信号,数值仿真结果验证了该方法能够有效抑制端点效应和模式混叠;最后,利用该方法并结合包络解调对滚动轴承内圈故障信号进行实验与分析。结果表明,与EMD相比,该方法可以更有效地提取故障特征,满足机械设备故障诊断工程实际需求。 展开更多
关键词 经验模式分解 端点效应 遗传支持向量回归 模式混叠 包络拟合 故障诊断
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基于最大相关波形延拓的经验模式分解端点效应抑制方法 被引量:18
15
作者 高强 段晨东 +1 位作者 赵艳青 宋伟志 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期62-66,共5页
针对端点效应使经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)结果出现畸变,严重影响算法精度的现象,提出了一种新的抑制经验模式分解端点效应的方法:最大相关波形延拓法。该方法借鉴匹配追踪算法思想,将信号端点处波形向信号内部平... 针对端点效应使经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)结果出现畸变,严重影响算法精度的现象,提出了一种新的抑制经验模式分解端点效应的方法:最大相关波形延拓法。该方法借鉴匹配追踪算法思想,将信号端点处波形向信号内部平移,以找出与之最相似的波形,然后以最相似波形外侧的一段数据作为信号端点外数据的估计。利用仿真数据和某炼油厂风机轴瓦振动数据对最大相关波形延拓法进行了验证,结果表明该方法能够明显减小经验模式分解的端点效应,特别对周期信号和循环平稳信号有很好效果。同时,所提出的方法具通用性,能够减小数字滤波、小波分析等信号分析方法中端点效应对算法精度的影响,具有较大的理论意义和实用价值。 展开更多
关键词 经验模式分解 端点效应 时频分析 信号处理
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独立分量分析方法在经验模式分解中的应用 被引量:13
16
作者 陈建国 张志新 +2 位作者 郭正刚 王奉涛 李宏坤 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期109-111,130,共4页
若信号间的能量和频率比例过大,经验模式分解不能分解出正确的单一模式分量。针对这种状况提出一种经验模式分解与独立分量相结合的信号分析方法。该方法能分离出IMF分量的固有特性,消除EMD分解过后各IMF之间信息混淆问题,恢复各个单分... 若信号间的能量和频率比例过大,经验模式分解不能分解出正确的单一模式分量。针对这种状况提出一种经验模式分解与独立分量相结合的信号分析方法。该方法能分离出IMF分量的固有特性,消除EMD分解过后各IMF之间信息混淆问题,恢复各个单分量所丢失的信息特性,改善了经验模式分解能力不足所带来局限性,保障经验模式分解的有效性。通过仿真信号和实际工程信号研究,验证了该方法的可行性。表明该方法对信号分解和故障诊断具有很好的前景。 展开更多
关键词 独立分量分析 经验模式分解 FASTICA算法 信息特性
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基于限邻域经验模式分解的多波段图像融合 被引量:14
17
作者 徐冠雷 王孝通 +1 位作者 徐晓刚 朱涛 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期225-228,共4页
根据不同波段图像信息互补性,提出基于限邻域经验模式分解(NLEMD)的多波段图像融合新算法.将待融合图像进行NLEMD分解,利用其自适应特性及高频细节信息的强获取能力,对不同图像的内蕴模式函数分量和剩余量中的像素按照局部最优原则进行... 根据不同波段图像信息互补性,提出基于限邻域经验模式分解(NLEMD)的多波段图像融合新算法.将待融合图像进行NLEMD分解,利用其自适应特性及高频细节信息的强获取能力,对不同图像的内蕴模式函数分量和剩余量中的像素按照局部最优原则进行选取,将融合后的内蕴模式函数分量和剩余量反向重构获取融合图像.实验证明该算法具有更强的细节获取能力,融合效果优于传统的基于小波分解的融合算法. 展开更多
关键词 图像融合 多波段图像 经验模式分解(EMD) 局域波
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基于经验模式分解和概率神经网络的气液两相流识别 被引量:15
18
作者 孙斌 周云龙 +1 位作者 向新星 窦华荣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第17期72-77,共6页
针对气液两相流压差波动信号的非平稳特征和BP神经网络学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和概率神经网络的流型识别方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解... 针对气液两相流压差波动信号的非平稳特征和BP神经网络学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和概率神经网络的流型识别方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)之和,再选取若干个包含主要流型信息的IMF分量进行进一步分析。由于流型转变时,压差波动信号各频带的能量会发生变化,因而可以从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别流型。对水平管内空气-水两相流4种典型流型的识别结果表明,EMD能量比小波包能量特征具有更高的流型识别率,可以准确、有效地识别流型。 展开更多
关键词 热能动力工程 气液两相流 流型识别 经验模式分解 概率神经网络
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基于总体平均经验模式分解近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法 被引量:9
19
作者 张淑清 黄文静 +3 位作者 胡永涛 宿新爽 陆超 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第22期3048-3054,共7页
针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP... 针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 总体平均经验模式分解 近似熵 混合粒子群神经网络
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基于因散经验模式分解的电力负荷混合预测方法 被引量:13
20
作者 李媛媛 牛东晓 +1 位作者 乞建勋 刘达 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期58-62,共5页
针对目前常用负荷分析方法多依赖主观经验,而经典经验模式分解有时出现混频现象的问题,提出了一种基于因散经验模式分解的电力负荷混合预测方法。首先,采用经验模式分解的改进算法——因散经验模式分解将负荷序列分解,这样可以自适应地... 针对目前常用负荷分析方法多依赖主观经验,而经典经验模式分解有时出现混频现象的问题,提出了一种基于因散经验模式分解的电力负荷混合预测方法。首先,采用经验模式分解的改进算法——因散经验模式分解将负荷序列分解,这样可以自适应地将目标序列分解为若干个独立的内在模式,因此能够克服依赖主观经验的缺点。然后,将这些内在模式基于fine-to-coarse重构为高频、低频和趋势3个分量。在对各分量特性进行分析的基础上,分别采用支持向量机、自回归移动平均和线性回归模型对其进行预测。最后,将3个分量的预测结果叠加作为最终的预测值。利用上述方法对某电网进行24点负荷预测,结果表明该方法可以有效地提高负荷预测精度。 展开更多
关键词 因散经验模式分解 电力负荷 预测 内在模式重构
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