基于二维经验模态分解算法的织物疵点自动检测 被引量：4

1

作者 厉征鑫 刘基宏 +2 位作者 高卫东 潘如如 柴志雷 《纺织学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期49-53,共5页

为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法。通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,... 为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法。通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,选取包含疵点信息的子图像进行融合,最后通过阈值化来识别织物图像中的疵点。借助于工业线阵相机采集包含不同疵点的织物图像,并利用提出的方法进行自动检测。结果表明,子图像融合结果中疵点信息明显,与背景的反差强烈,通过阈值法可以直接判断出图像中是否包含疵点,并完成疵点定位,该方法对织物疵点的检测十分有效。 展开更多

关键词 二维经验模态分解算法 织物疵点 Delaunay三角分割 径向基函数 三次样条插值

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基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法

2

作者 岳新博 高旭 +2 位作者 高阳 王海涛 鲁秀娥 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期134-148,共15页

为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)... 为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)算法筛选后,通过改进的小波阈值算法进行去噪,并设计采用多元宇宙优化(MVO)算法对参数进行优化。实际搭建了外差式Φ-OTDR系统,经仿真和实际测试验证文中算法有效性。最后,将设计算法与以往的经验模态分解-皮尔逊相关系数(EMD-PCC)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)及变分模态分解-改进小波阈值(VMD-NWT)去噪方法进行了对比。结果表明,在10.14 km的传感光纤位置上,该方法对于低频10 Hz、中频200 Hz以及高频1 200 Hz的振动事件,其位置信息信噪比分别可达8.88、30.26、11.90 dB,对不同频率段的振动信号均具备有效的去噪能力,且系统定位精度更高。该方法在提高系统信噪比的同时,成功地对振动信号进行了解调,且解调效果比其他三种算法效果更好,为Φ-OTDR系统降噪研究提供了新思路。 展开更多

关键词 相位敏感光时域反射仪 互补集合经验模态分解算法 多尺度排列熵 改进的小波阈值算法 多元宇宙优化算法

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基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型研究 被引量：3

3

作者 吴小涛 袁晓辉 +3 位作者 袁艳斌 易凡茹 朱婧巍 吴育联 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期899-907,共9页

针对太阳辐照度时间序列的非线性特点,文章设计了一种新的基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型,并对该模型进行了验证。首先,利用集合经验模态分解(EEMD)算法对原始太阳辐照度时间序列进行分解,得到若干个... 针对太阳辐照度时间序列的非线性特点,文章设计了一种新的基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型,并对该模型进行了验证。首先,利用集合经验模态分解(EEMD)算法对原始太阳辐照度时间序列进行分解,得到若干个频率不同的分量;然后,利用变分模态分解(VMD)算法进一步分解频率最高的分量,得到K个相对稳定的分量,其中,K由各分量与利用VMD算法分解得到的残差的相关系数确定;接着,建立基于高斯核和多项式核的混合核最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型,对所有分量进行预测,并利用蝗虫优化算法优化混合核函数的参数;最后,将所有分量的预测结果相加得到原始太阳辐照度时间序列的预测结果。模拟结果表明,与BP神经网络模型、ARIMA模型、LSSVM模型和基于EEMD,LSSVM的预测模型相比,基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型的预测精度更高,能有效反映太阳辐照度的变化规律。 展开更多

关键词 集合经验模态分解算法 变分模态分解算法 混合核最小二乘支持向量机 蝗虫优化算法

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EMD分解盲源分离算法在振动筛故障诊断中的应用

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作者 徐元博 段志善 贾涛 《煤矿机电》 2012年第3期84-87,共4页

振动筛广泛运用于工业领域,振动筛故障诊断研究有实际意义。以振动筛轴承故障为例,先估计振动筛轴承故障时的振动源数,再利用基于经验模态分解(EMD)的盲源分离(BSS)算法分析振动筛轴承的故障特征。

关键词 振动筛 轴承故障 源数估计 经验模态分解的盲源分离算法

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基于改进Hilbert-Huang变换算法的电气化铁路谐波检测 被引量：3

5

作者 耿超 王丰华 +3 位作者 黄荣辉 张君 张欣 冯琳 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1225-1230,1238,共7页

通过对电力机车负载电流进行仿真建模,得到电力机车在不同工况下的电流波形;使用改进的Hilbert-Huang变换算法对电流波形进行谐波检测;采用限制带宽经验模态分解算法对原始电流波形进行分解;通过引入屏蔽信号来控制本征模态函数的带宽,... 通过对电力机车负载电流进行仿真建模,得到电力机车在不同工况下的电流波形;使用改进的Hilbert-Huang变换算法对电流波形进行谐波检测;采用限制带宽经验模态分解算法对原始电流波形进行分解;通过引入屏蔽信号来控制本征模态函数的带宽,以有效抑制模态混叠.结果表明,所提出的改进Hilbert-Huang变换算法能够有效检测电气化铁路负载电流中各次谐波随时间变化的特征. 展开更多

关键词 Hilbert-Huang变换算法 限制带宽 经验模态分解算法 电气化铁路 谐波检测

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基于改进模式识别的无人值守风电场群组机器人集中巡检研究

6

作者 董礼 程丽敏 +3 位作者 赵博 王雁冰 商志强 朱盼盼 《可再生能源》 北大核心 2025年第3期346-352,共7页

由于风电场设备种类繁多、运行环境复杂多变,通常无人值守,故障难以及时发现。传统巡检方法耗时长且识别准确性低,导致故障处理不及时,影响风电场稳定运行和发电效率。为此,文章针对无人值守风电场群组提出了基于改进模式识别的机器人... 由于风电场设备种类繁多、运行环境复杂多变,通常无人值守,故障难以及时发现。传统巡检方法耗时长且识别准确性低,导致故障处理不及时,影响风电场稳定运行和发电效率。为此,文章针对无人值守风电场群组提出了基于改进模式识别的机器人集中巡检方案。对于风电场群组变压器故障、设备温度异常和齿轮箱声音异常情况,分别利用BP神经网络算法、模糊模式识别算法和经验模态分解算法对其展开巡检,并在某大型风力发电场中对所提方法进行测试。结果表明,所提方法可实现对风电场群组中各类故障的巡检,第一时间获取到故障信号,避免了安全事故的发生;识别准确率在92.3%以上,召回率与F1分数也优于对比方法,表明本文方法在识别故障样本方面更为全面,能够有效地进行故障检测。 展开更多

关键词 改进模式识别 BP神经网络算法 经验模态分解算法 齿轮箱声音异常 变压器故障

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基于ST的EMD算法在FPGA上的设计与实现 被引量：1

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作者 康世勋 孔德杰 +1 位作者 冯进良 马晨阳 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2023年第2期63-70,共8页

经验模态分解算法(EMD)作为希尔伯特-黄变换的重要组成部分,其在大部分工程领域都起着重要的作用,但算法本身所需的大量的计算量使得其在软件上实现高速计算是比较困难的,并且传统的EMD算法中的三次样条插值(CSI)对硬件环境的实现并不... 经验模态分解算法(EMD)作为希尔伯特-黄变换的重要组成部分,其在大部分工程领域都起着重要的作用,但算法本身所需的大量的计算量使得其在软件上实现高速计算是比较困难的,并且传统的EMD算法中的三次样条插值(CSI)对硬件环境的实现并不友好。为此,提出用锯齿变换(ST)代替CSI在基于Artix-7 FPGA上进行设计与实现,并在仿真平台上进行测试。最后的结果表明,提出的设计可以有效地处理高频信号,并相对于传统的EMD算法,实现采样率从161 kHz提升到了25 MHz,计算1 000个样本的速度从0.001 5 s提升到了0.000 9 s。 展开更多

关键词 经验模态分解算法 锯齿变换 现场可编程逻辑门阵列

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基于EMD算法的光栅莫尔条纹信号去噪方法研究 被引量：4

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作者 杨华晖 刘福 冯伟利 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期467-471,共5页

针对计量光栅莫尔条纹信号的质量问题，提出了基于经验模态分解（EMD）算法对非平稳光栅莫尔条纹信号模型的去噪方法。建立非平稳的光栅时变信号模型，利用EMD算法不需要定义滤波器参数的自适应性优点，对添加不同噪声的多组光栅信号模... 针对计量光栅莫尔条纹信号的质量问题，提出了基于经验模态分解（EMD）算法对非平稳光栅莫尔条纹信号模型的去噪方法。建立非平稳的光栅时变信号模型，利用EMD算法不需要定义滤波器参数的自适应性优点，对添加不同噪声的多组光栅信号模型进行了滤波分析的仿真实验，其信噪比和均方根误差两项指标优于均值滤波、小波阈值去噪方法。对两路正余弦理想信号添加高次谐波分量，通过对比EMD算法抑制高次谐波前后的李萨如图形，验证了该方法在去噪过程中对光栅莫尔条纹信号正弦性误差补偿的良好效果。 展开更多

关键词 计量学 光栅 莫尔条纹信号 经验模态分解算法 去噪 滤波分析

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高压甲烷近红外吸收光谱展宽特性及参数精确测量 被引量：2

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作者 何莹 张玉钧 +8 位作者 尤坤 范博强 李梦琪 余冬琪 谢皓 雷博恩 贾巍 经俊森 刘文清 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期742-748,共7页

通过搭建的测量实验平台,获取了甲烷6046.96 cm^-1处高压气体吸收光谱.通过经验模态分解算法减弱了高压引起窗片形变而产生的探测噪声,吸光度信号的均方根误差(RMSE)降低了3.87倍,通过洛伦兹线型拟合算法获得的吸光度拟合残差优于±... 通过搭建的测量实验平台,获取了甲烷6046.96 cm^-1处高压气体吸收光谱.通过经验模态分解算法减弱了高压引起窗片形变而产生的探测噪声,吸光度信号的均方根误差(RMSE)降低了3.87倍,通过洛伦兹线型拟合算法获得的吸光度拟合残差优于±1%.研究表明,谱线线宽随着压力增大而增大,计算的高压环境的氮气-甲烷分子的互展宽系数为0.0631 cm^-1 atm^-1.此外,随着压力的增大,吸收线出现“红移”现象,计算得到氮气诱导压力频移系数为-0.00848 cm^-1 atm^-1.由此提出一种利用检测波长、压力和压力频移系数的线性关系反演高压环境下气体浓度的算法.总之,高压环境下光谱展宽特性研究为工业环境下的光谱检测打下基础. 展开更多

关键词 激光吸收光谱 光谱展宽特性 经验模态分解算法 甲烷 压力频移

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分布式光纤预警系统同质序列数据异常模式挖掘方法 被引量：2

10

作者 赵海燕 杜丽娟 +1 位作者 刘琨 刘建国 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第9期134-138,共5页

采用目前方法挖掘分布式光纤预警系统中同质序列数据时,存在挖掘失败率高的问题,为此,设计一种分布式光纤预警系统同质序列数据异常模式挖掘方法。采用经验模态分解算法提取分布式光纤预警系统数据的特征,降维处理同质序列数据,并通过... 采用目前方法挖掘分布式光纤预警系统中同质序列数据时,存在挖掘失败率高的问题,为此,设计一种分布式光纤预警系统同质序列数据异常模式挖掘方法。采用经验模态分解算法提取分布式光纤预警系统数据的特征,降维处理同质序列数据,并通过请求循环平均异常度、浏览时间平均异常度和序列比对平均异常度这三个角度,检测同质序列数据中存在异常模式,进行最大频繁序列模式挖掘。实验结果表明,所提方法的挖掘失败率低,错误率低,正确率高,预警精度高。 展开更多

关键词 分布式光纤 预警系统 同质序列 经验模态分解算法 数据降维 异常模式挖掘

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基于EMD-GA-BP与EMD-PSO-LSSVM的中国碳市场价格预测 被引量：51

11

作者 崔焕影 窦祥胜 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第7期133-143,共11页

由于碳交易市场价格的波动性大及相互影响关系的复杂性,本文试图构建碳价格长期和短期的最优预测模型。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法(EMD)、遗传算法(GA)—神经网络(BP)模型、粒子群算法(PSO)—最小... 由于碳交易市场价格的波动性大及相互影响关系的复杂性,本文试图构建碳价格长期和短期的最优预测模型。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法(EMD)、遗传算法(GA)—神经网络(BP)模型、粒子群算法(PSO)—最小二乘支持向量机(LSSVM)模型及由它们构建的组合预测模型,对中国碳市场交易价格进行短期预测和长期预测。实证分析中将影响碳交易价格的不同宏观经济因素和碳价格时间序列因素做为输入变量,分别代入组合模型进行预测。研究结果表明,在短期预测中,EMD-GA-BP模型预测效果优于GABP模型和PSO-LSSVM模型;而在长期预测中,组合模型EMD-PSO-LSSVM模型预测效果优于只考虑碳价格波动趋势性或周期性预测效果。 展开更多

关键词 碳价格预测 经验模态分解算法 遗传算法—神经网络 粒子群算法-最小二乘支持向量机 宏观经济因素

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基于关联监测点数据的非线性变形预测模型 被引量：8

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作者 李柏佚 王桂林 袁军 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期124-130,共7页

基坑边坡变形具有非平稳性、非线性等特点,且现有的变形预测模型常用单个监测点或整体监测点的数据进行预测,忽略了不同监测点之间的关联性。以重庆某深基坑边坡为例,分别研究基于单个监测点数据和基于关联监测点数据的经验模态分解-粒... 基坑边坡变形具有非平稳性、非线性等特点,且现有的变形预测模型常用单个监测点或整体监测点的数据进行预测,忽略了不同监测点之间的关联性。以重庆某深基坑边坡为例,分别研究基于单个监测点数据和基于关联监测点数据的经验模态分解-粒子群优化算法-BP神经网络(EMD-PSO-BPNN)模型、PSO-BPNN模型、BP神经网络模型的预测结果,并对比了基于整体监测点中非关联多点数据的预测结果。结果表明:EMD模型降低了基坑边坡变形数据非平稳性,使得各分量变化曲线比原监测数据的曲线更光滑和平稳,提高了预测精度;EMD-PSO-BPNN模型具有较好的非线性映射能力、学习能力和自适应能力,预测精度优于其他模型;同种模型下,基于关联点的预测模型预测精度明显高于单个监测点的预测模型。 展开更多

关键词 经验模态分解-粒子群优化算法-BP神经网络(EMD-PSO-BPNN) 关联监测点 深基坑 变形预测

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基于支持向量机的高速铁路曲线状态评价方法

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作者 郝丽楠 刘金朝 李忠艳 《铁道建筑》 北大核心 2023年第8期44-48,共5页

针对高速铁路曲线状态评价,首先运用傅里叶分析和单一阈值法从高速铁路车体横向加速度数据集中检测出曲线区间的里程信息;然后运用完全经验模态分解与自适应噪声抑制算法对各曲线区间车体横向加速度数据实施去趋势项处理,依次提取其高... 针对高速铁路曲线状态评价,首先运用傅里叶分析和单一阈值法从高速铁路车体横向加速度数据集中检测出曲线区间的里程信息;然后运用完全经验模态分解与自适应噪声抑制算法对各曲线区间车体横向加速度数据实施去趋势项处理,依次提取其高频分量的峰值、峰峰值和有效值作为特征值;最后根据特征值使用支持向量机检测曲线状态,同时提出支持向量机模型参数选择方法搜索最优参数。研究结果表明,基于支持向量机的曲线状态分类检测达到了98.55%的准确率。 展开更多

关键词 高速铁路 曲线区间 完全经验模态分解与自适应噪声抑制算法 支持向量机 曲线状态分类

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