经验模态分解方法及其实现 被引量：28

1

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

2

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

3

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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经验模态分解在数据流概要生成中的应用

4

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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局部经验模态分解算法 被引量：5

5

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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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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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

7

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EMD与功率谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：21

8

作者 樊长博 张来斌 +1 位作者 王朝晖 冀树德 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期628-631,共4页

针对西部油田大型设备故障信号的非线性、非平稳特征,提出一种基于经验模态分解方法EMD(empiricalmode decomposition)和功率谱的分析方法。首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后包含轴承故障特征信息的固有模态函数分... 针对西部油田大型设备故障信号的非线性、非平稳特征,提出一种基于经验模态分解方法EMD(empiricalmode decomposition)和功率谱的分析方法。首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后包含轴承故障特征信息的固有模态函数分量作功率谱分析,得到各分量的功率谱图,清晰直观显示出故障特征信号的功率谱,从混有背景信号和噪声的振动信号中提取轴承故障信息。由于EMD方法具有自适应特性,适宜于非线性、非平稳信号的分解,该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明,该方法能够突出滚动轴承振动信号的故障特征,从而提高滚动轴承故障诊断的准确性。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 经验模态分解方法(EMD) 功率谱

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EEMD方法在转子碰摩故障诊断中的研究 被引量：12

9

作者 巩晓赟 王宏超 +1 位作者 杜文辽 丁丽丽 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期415-421,共7页

转子系统发生局部碰摩故障时,故障特征呈现出复杂的高倍频或分数倍频成分。为了实现多频率碰摩故障特征的有效提取,将集合经验模态分解方法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)应用到转子局部碰摩故障诊断中。首先利用仿真碰... 转子系统发生局部碰摩故障时,故障特征呈现出复杂的高倍频或分数倍频成分。为了实现多频率碰摩故障特征的有效提取,将集合经验模态分解方法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)应用到转子局部碰摩故障诊断中。首先利用仿真碰摩信号,验证了EEMD时频分析方法在碰摩故障诊断的有效性,其次通过对转子系统水平方向碰摩、竖直方向碰摩、水平-竖直同时碰摩和正常4种不同振动状态的EEMD分解,计算基本模态分量(IMF)的振动强度,得出不同状态的振动强度趋势分布图。实验结果表明,EEMD方法能够从强噪声背景信号中提取出微弱碰摩特征,实现转子系统的碰摩故障诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 转子碰摩 集合经验模态分解方法 故障特征

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采用EMD方法消除瞬态散射回波中的高斯白噪声干扰 被引量：26

10

作者 陈东方 吴先良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期496-498,共3页

本文分析了用经验模态分解 (EmpiricalModeDecomposition,EMD)方法处理非平稳噪声信号的基本原理 ,并利用EMD方法有效地消除了高斯白噪声对瞬态散射回波的干扰 .文中以一人工合成瞬态回波为例 。

关键词 EMD 瞬态散射回波 高斯白噪声 经验模态分解方法 信号处理 干扰抑制

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EMD方法基于AR模型预测的数据延拓与应用 被引量：27

11

作者 胡劲松 杨世锡 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2007年第2期116-120,共5页

把基于时间序列AR模型预测的数据延拓技术引入经验模态分解(EMD)时频分析领域,论述了基于AR模型的数据延拓技术原理,即先对原始数据进行AR建模,然后利用模型对该数据进行延拓。通过对非线性仿真信号基于AR模型的延拓研究表明,该延拓技... 把基于时间序列AR模型预测的数据延拓技术引入经验模态分解(EMD)时频分析领域,论述了基于AR模型的数据延拓技术原理,即先对原始数据进行AR建模,然后利用模型对该数据进行延拓。通过对非线性仿真信号基于AR模型的延拓研究表明,该延拓技术是有效的。把该延拓技术应用于转子横向裂纹的时频分析,能把横向裂纹转子的扭振所形成的相位调制现象检测出来,获得了良好的效果。 展开更多

关键词 经验模态分解方法 AR模型预测 数据延拓 时频分析

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异常事件对EMD方法的影响及其解决方法研究 被引量：71

12

作者 赵进平 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2001年第6期805-814,共10页

作者指出异常事件在数据中形成局部的高频信号 ,运用经验模态分解 (EMD)方法分析这种存在异常事件干扰的数据 ,就会产生本征模函数 (IMF)的频率混叠现象 ,而造成物理过程的重叠 ,使得难以用时间过程曲线表现特定的物理过程。这一问题是 ... 作者指出异常事件在数据中形成局部的高频信号 ,运用经验模态分解 (EMD)方法分析这种存在异常事件干扰的数据 ,就会产生本征模函数 (IMF)的频率混叠现象 ,而造成物理过程的重叠 ,使得难以用时间过程曲线表现特定的物理过程。这一问题是 EMD方法中尚未妥善解决的问题。为解决这一问题 ,作者利用干扰信号极值及其两边的极大与极小值位置与原始数据有明显对应关系的特征 ,将相关 IMF中的异常信息直接滤除 ,再用 Spline插值方法弥补滤除时段的数据 ,得到重新拟合的该 IMF数据。采用这种方法可以提取出异常信号 ,提取的精度与异常信号的时段长度有关。而且 ,拟合结果消除了异常干扰 ,可以将该 IMF与其余 IMF一起叠加成没有异常干扰的数据。将滤除了异常干扰的数据再次进行 EMD分解 ,可以得到新的 IMF系列 ,而它与不加校正的分解结果有相当大的差别 ,可靠地反映了真实物理过程。结果表明 ,只有在有效滤除异常干扰的情况下才能获得可靠的 IMF系列 ,并准确地描述各种尺度的现象 ;消除了异常干扰的 IMF可以任意单独或组合使用 ,表现各种时间尺度的变化与过程 ;所讨论的方法只适合异常时段较小的情形。 展开更多

关键词 经验模态分解方法 异常事件 本征模函数 高频信号 海洋波动数据 EMD方法 频率混叠现象

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多自由度振动系统非线性动力特性的HHT辨识方法研究 被引量：1

13

作者 屈文忠 王广 +1 位作者 曾又林 蒋寅军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2007年第12期1616-1620,共5页

HHT方法(包括EMD方法)已成功地用于线性振动系统的辨识研究。本文针对多自由度非线性振动系统,利用小波分析方法对非线性振动响应进行预处理,把信号分解成一系列的窄带信号,应用EMD方法使得各阶内在模函数(IMF)均为单一成份信号,然后运... HHT方法(包括EMD方法)已成功地用于线性振动系统的辨识研究。本文针对多自由度非线性振动系统,利用小波分析方法对非线性振动响应进行预处理,把信号分解成一系列的窄带信号,应用EMD方法使得各阶内在模函数(IMF)均为单一成份信号,然后运用HT方法辨识自由振动响应的非线性特征。典型的线性振动系统和非线性振动系统的辨识结果说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 非线性振动 动力特性 经验模态分解方法 多自由度非线性振动系统

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基于EEMD方法的火花光谱信号处理研究 被引量：2

14

作者 李明 李颜冰 +3 位作者 张翘楚 史玉涛 崔飞鹏 赵迎 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1923-1928,共6页

基于电荷耦合器件(CCD)的火花光谱仪是一种用于元素成分分析的光谱仪,其输出信号是高频的CCD有效信号和低频的背景噪声叠加在一起的复合信号,火花光谱的有效信息主要集中在信号的较高频段,很容易被背景噪声淹没和干扰,因此获取完整有效... 基于电荷耦合器件(CCD)的火花光谱仪是一种用于元素成分分析的光谱仪,其输出信号是高频的CCD有效信号和低频的背景噪声叠加在一起的复合信号,火花光谱的有效信息主要集中在信号的较高频段,很容易被背景噪声淹没和干扰,因此获取完整有效的光谱信息,需要对信号进行有效处理。经验模态分解(EMD)方法可以自适应分析信号,不需要设置参数,但存在模态混叠的问题,信号中不同频率的成分可能会混淆;集合平均经验模态分解(EEMD)成功地解决了EMD方法中模态混叠的问题,能更加清晰地将信号中的不同频率成分分解出来,因此更加适合光谱信号的研究。使用火花光谱仪对不锈钢标准样品(选取短波段、中波段和长波段代表性元素碳C、锰Mn、镍Ni、铬Cr和铝Al)进行采集,获得了标准样品的火花光谱原始信号。通过EEMD方法进行自适应的分析和处理,每个CCD信号均获得了11阶固有模态函数(IMF),根据信号的幅频特性,IMF1-IMF2表征为特征信号部分,最后一阶IMF11为背景噪声成分。通过重构上述处理信号,结合基于连续小波变换的惩罚最小二乘法进行了二次处理,获得了最终处理后的信号。将处理后的信号导入仪器处理软件中,获得了碳、锰、镍、铬和铝元素的含量梯度曲线,结果显示采用EEMD方法处理的信号和原处理方法效果相当,但省去了额外采集空白噪声段的环节,大大节省了分析的时间,从而提高了仪器的运行效率。 展开更多

关键词 集合平均经验模态分解方法 电感耦合信号 火花光谱 元素分析

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一种新的空空雷达主动制导导弹抗速度波门拖引干扰方法 被引量：2

15

作者 李小龙 王星 +1 位作者 李彬 程嗣怡 《电光与控制》 北大核心 2012年第2期33-36,共4页

速度波门拖引干扰是常用的导引头干扰技术,它严重影响空空雷达主动制导导弹的速度跟踪通道,导致其不能稳定跟踪目标,及时转入末制导状态,影响导弹的作战效能。为有效识别干扰,针对该类干扰信号特点,提出了一种基于EMD分解的抗速度波门... 速度波门拖引干扰是常用的导引头干扰技术,它严重影响空空雷达主动制导导弹的速度跟踪通道,导致其不能稳定跟踪目标,及时转入末制导状态,影响导弹的作战效能。为有效识别干扰,针对该类干扰信号特点,提出了一种基于EMD分解的抗速度波门拖引干扰的方法。通过对目标多普勒回波信号进行分解,滤除回波信号中的高频干扰部分,并对低频分量进行信号重构,得到消除干扰后的回波信号。仿真结果表明,该方法能较好地抑制拖引干扰。 展开更多

关键词 主动制导导弹 欺骗干扰 波门拖引 速度跟踪通道 经验模态分解方法

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CEEMD-FCM模型下的管道缺陷识别方法 被引量：2

16

作者 王超群 梁伟 梁晓斌 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期87-93,共7页

为提高管道缺陷识别精度,利用补充集合经验模态分解方法(CEEMD)和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出CEEMD-FCM的管道缺陷识别模型。首先,分析管道缺陷信号波形特征,引入粒子群优化算法(PSO)改进小波阈值降噪方法,实现管道缺陷信号的降噪;然... 为提高管道缺陷识别精度,利用补充集合经验模态分解方法(CEEMD)和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出CEEMD-FCM的管道缺陷识别模型。首先,分析管道缺陷信号波形特征,引入粒子群优化算法(PSO)改进小波阈值降噪方法,实现管道缺陷信号的降噪;然后,采用CEEMD分解缺陷信号,并借助能量熵原理提取缺陷的特征参量;最后,利用模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)优化FCM,完成管道缺陷的分类。结果表明:基于CEEMD-FCM模型的管道缺陷识别方法的综合识别精度达到87. 5%,可实现石油化工领域管道缺陷模式的精准识别,保障管道安全运行,降低事故发生率。 展开更多

关键词 管道 缺陷类型识别 特征提取 补充集合经验模态分解方法(CEEMD) 模糊C-均值(FCM)聚类算法

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EMD方法基于径向基神经网络预测的数据延拓与应用 被引量：23

17

作者 胡劲松 杨世锡 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期894-899,共6页

把基于径向基神经网络(radbas function,RBF)预测的数据延拓技术引入经验模态分解(empirical mode decompo-sition,EMD)时频分析领域,论述基于RBF神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线性仿真信号基于RBF神经网络预测延拓研究表明... 把基于径向基神经网络(radbas function,RBF)预测的数据延拓技术引入经验模态分解(empirical mode decompo-sition,EMD)时频分析领域,论述基于RBF神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线性仿真信号基于RBF神经网络预测延拓研究表明,该延拓技术是有效的,并且把该延拓技术应用于转子横向裂纹的时频分析,获得良好的效果。该研究成果能广泛用于信号时频分析领域。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMO)方法 径向基(RBF)神经网络预测 数据延拓 时频分析

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一种CEEMDAN的坐标时间序列降噪方法 被引量：8

18

作者 孙喜文 贺小星 +2 位作者 黄佳慧 王杰 童一峰 《导航定位学报》 CSCD 2023年第1期129-133,共5页

针对全球卫星导航系统(GNSS)站坐标时间序列信号成分复杂、噪声难以分离的问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解方法(CEEMDAN)的降噪方法:通过CEEMDAN分解将信号分解为多个不同频率的信号;再以相关系数作为评判标准进行噪声与... 针对全球卫星导航系统(GNSS)站坐标时间序列信号成分复杂、噪声难以分离的问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解方法(CEEMDAN)的降噪方法:通过CEEMDAN分解将信号分解为多个不同频率的信号;再以相关系数作为评判标准进行噪声与信号的分离。实验结果表明:与经典经验模态分解方法(EMD)降噪方法相比,CEEMDAN的降噪方法能够获得更精确的坐标时间序列,且不受噪声大小的影响,稳定性更高。 展开更多

关键词 全球导航卫星系统(GNSS) 坐标时间序列 自适应噪声完备经验模态分解 经验模态分解方法 降噪分析

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基于数据分解及因果推理的设备可靠性预测模型 被引量：2

19

作者 孙淑娴 田昕怡 +2 位作者 何泽昊 牛彬 胡锦波 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期44-50,共7页

为解决设备的可靠性数据受多种因素影响而同时具有线性特征和非线性特征的问题,提出1种集合经验模态分解法辅助的设备可靠性预测组合模型,该模型结合差分整合移动平均自回归模型和因果推理模型。首先,对原始数据采用集合经验模态分解法... 为解决设备的可靠性数据受多种因素影响而同时具有线性特征和非线性特征的问题,提出1种集合经验模态分解法辅助的设备可靠性预测组合模型,该模型结合差分整合移动平均自回归模型和因果推理模型。首先,对原始数据采用集合经验模态分解法,得到固有模态函数分量和余项;其次,将模态函数分量输入差分整合移动平均自回归模型得到线性分量,进而将线性分量和原始数据作差,得到非线性分量;最后,基于该非线性分量,提出因果分析模型,实现对设备可靠性的有效预测。研究结果表明:与流行的可靠性预测模型相比,组合模型分别在平均绝对误差和均方根误差指标上降低0.015 9和0.026 5,进一步证明本文所提方法的正确性和有效性。研究结果可为工业生产中提升设备可靠性预测提供新思路。 展开更多

关键词 差分整合移动平均自回归模型 集合经验模态分解方法 因果分析 设备可靠性预测

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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

20

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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