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基于自适应投影多元经验模态分解的电力系统强迫振荡源定位 被引量：10
1
作者 姜涛 刘博涵 +1 位作者 李雪 李国庆 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第13期3527-3538,共12页
近年来,电力系统强迫振荡在电网中频繁发生,严重威胁到电网的安全稳定运行,快速、准确地定位强迫振荡源对抑制强迫振荡具有重要意义,但现有方法在分解具有高差异度多通道广域量测信息时难以准确提取强迫振荡模式分量,严重影响到强迫振... 近年来,电力系统强迫振荡在电网中频繁发生,严重威胁到电网的安全稳定运行,快速、准确地定位强迫振荡源对抑制强迫振荡具有重要意义,但现有方法在分解具有高差异度多通道广域量测信息时难以准确提取强迫振荡模式分量,严重影响到强迫振荡源定位精度。为此,该文提出一种基于自适应投影多元经验模态分解(APIT-MEMD)的强迫振荡源定位方法。该方法首先采用APIT-MEMD通过构建自适应投影方向向量,实现对发电机多通道广域量测信息的同步分解,分离出表征不同振荡模式的固有模态函数(IMF)分量;然后,借助对数能量熵从众多IMF分量中提取出含强迫振荡模式的IMF分量;在此基础上,根据提取出的强迫振荡IMF分量,计算各发电机的耗散能量流,根据耗散能量流实现强迫振荡源定位;最后,通过WECC 179节点测试系统仿真数据和实际电网同步相量测量装置(PMU)实测数据对所提方法进行分析、验证,结果验证了所提方法的准确性和实用性。 展开更多
关键词 电力系统 强迫振荡 振荡源定位 自适应投影多元经验模态分解 固有模态函数 耗散能量流
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基于自适应辛几何模态分解−多元线性回归−卷积长短时记忆的台区电力负荷预测
2
作者 方磊 楚成博 +4 位作者 何映虹 冯隆基 刘福政 王宁 张法业 《现代电力》 北大核心 2025年第4期840-846,共7页
准确预测台区的电力负荷,能够促使电力企业合理安排调度计划,保障台区电力安全和经济稳定运行。为了充分挖掘电力负荷数据的特征,提高预测的精度,提出一种基于自适应辛几何模态分解(adaptive symplectic geometry mode decomposition,AS... 准确预测台区的电力负荷,能够促使电力企业合理安排调度计划,保障台区电力安全和经济稳定运行。为了充分挖掘电力负荷数据的特征,提高预测的精度,提出一种基于自适应辛几何模态分解(adaptive symplectic geometry mode decomposition,ASGMD)、多元线性回归(multiple linear regression,MLR)和卷积长短时记忆(convolutional long short-term memory,CLSTM)网络的电力负荷预测方法。首先,应用ASGMD将台区负荷数据分解为弱相关和强相关两种分量;然后,利用MLR和CLSTM分别对上述两种分量分别进行预测;最后,组合各模型结果,得到最终负荷预测值。实例分析结果表明,所提模型较其他模型具有更高的预测准确度。 展开更多
关键词 电力负荷预测 自适应辛几何模态分解 多元线性回归 卷积长短时记忆网络
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数控车床主轴热误差完全自适应经验模态分解与小波阈值变换分离方法
3
作者 陈庚 丁强强 +2 位作者 苏哲 郭世杰 唐术锋 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期104-114,共11页
数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始... 数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始信号进行分解,将获得的低频模态分量重构后作为EWT算法的输入进行分解,使用离散系数评估EWT算法每次迭代的分解效果。其次,通过对一组仿真信号进行分解,验证该方法的准确性,与ICEEMDAN算法相比,ICEEMDAN-EWT算法的均方根误差(RMSE)降低了5.2%。最后,在CKA6 163A型车床上进行试验,使用五点法辨识热误差,将ICEEMDAN-EWT分离算法与傅里叶变换(FFT)算法进行对比。结果表明,与FFT算法相比,使用ICEEMDAN-EWT算法分离出的5项热变形信号与机床温度的Pearson相关性提高了3.8%,Spearman相关性提高了6.6%,准确度更高。 展开更多
关键词 数控车床 主轴 热误差 完全自适应噪声集合经验模态分解-经验小波变换(ICEEMDAN-EWT) 误差分离
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基于通道信息不平衡度的多元经验模态分解方法 被引量：1
4
作者 陆春元 焦洪宇 卜王辉 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期280-288,共9页
在轴承多通道振动信号中,由于多通道故障信息不平衡会导致轴承故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种考虑多通道故障信息不平衡的,基于多元经验模态分解(MEMD)的轴承故障特征提取与诊断方法。首先,分析了传统MEMD随机选择映射方向... 在轴承多通道振动信号中,由于多通道故障信息不平衡会导致轴承故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种考虑多通道故障信息不平衡的,基于多元经验模态分解(MEMD)的轴承故障特征提取与诊断方法。首先,分析了传统MEMD随机选择映射方向的缺陷,设计了依据通道间故障信息不平衡度自适应调整映射方向的策略,使分量信号中包含更多故障信息,并基于多元模态分解结果构造了特征空间;然后,基于冗余属性投影法对多通道提取的故障特征进行了融合,得到了多通道融合的本质故障特征;最后,采用反向传播(BP)神经网络进行了故障模式识别,设计了三层神经网络结构,且使用误差反向传播法进行了参数训练,并制定了基于BP神经网络的轴承故障诊断流程。研究结果表明:改进MEMD提取特征的类边界比传统方法更加明确,说明改进方法能够提取更具代表性的故障特征;从诊断精度看,与传统多元模态分解方法、完备集成辛几何分解方法相比,改进MEMD方法的诊断准确率最高,达到了99.5%。实验结果验证了改进方法在多通道故障诊断中是可行的,且从诊断精度上看,其具有一定的先进性。 展开更多
关键词 轴承故障特征提取与诊断 多通道采样 信息不平衡 多元经验模态分解 冗余属性投影 反向传播(BP)神经网络 特征空间构造 本质故障特征
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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
5
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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基于集成经验模态分解算法的舰船噪声特征提取研究
6
作者 陈志强 曹建芳 彭存赫 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第3期172-175,共4页
为解决模态混叠问题,提取更为全面的舰船噪声特征,设计了基于集成经验模态分解算法的舰船噪声特征提取方法。利用非线性局部投影滤波方法处理舰船信号,利用集成经验模态分解算法分解滤波后的噪声信号,提取具有关键噪声特征的固有模态函... 为解决模态混叠问题,提取更为全面的舰船噪声特征,设计了基于集成经验模态分解算法的舰船噪声特征提取方法。利用非线性局部投影滤波方法处理舰船信号,利用集成经验模态分解算法分解滤波后的噪声信号,提取具有关键噪声特征的固有模态函数(IMF)分量;利用相关系数法计算各IMF分量和信号间的相关系数,保留相关系数大于设置门限阈值的IMF分量,根据排列熵提取全面的舰船噪声特征。实验证明,该方法可有效分解噪声信号,得到相关系数最高的IMF分量,获得理想舰船噪声特征。 展开更多
关键词 舰船噪声 特征提取 局部投影 经验模态分解 排列熵
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融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法 被引量：2
7
作者 胡永旭 乔长录 +1 位作者 刘延雪 李旭 《水电能源科学》 北大核心 2024年第10期6-10,共5页
为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)... 为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)。并以玛纳斯河1957~2014年的月径流序列为例,首先,利用ASEEMD对原始月径流序列自适应分解,得到若干子序列;其次,将各子序列分别输入到结合BES算法和网格搜索优化后的ELM模型中预测;最后,累加各子序列预测结果,得到最终月径流预测值。与ELM^(*)、BES-LEM^(*)、BES-ELM、EEMD-BES-ELM(传统“捆绑分解”)模型对比结果表明,ASEEMD-BES-ELM模型的纳什效率系数为0.971、平均绝对误差为5.173m^(3)/s、均方根误差为8.282m^(3)/s、平均绝对百分比误差为16.033%,在符合实际应用中预测精度最高。结果可为干旱区月径流预测研究提供参考。 展开更多
关键词 月径流预测 自适应分解 集合经验模态分解 秃鹰搜索算法 极限学习机 玛纳斯河
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基于多元经验模态分解的风电并网系统次同步振荡检测 被引量：2
8
作者 于鹏 郭国先 +1 位作者 杨晓明 刘颖明 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期781-788,共8页
随着风电的大规模并网,电力系统次同步振荡(SSO)事件频发,严重威胁电网的安全稳定运行。实现风电并网系统SSO的准确检测,对保障系统稳定运行具有重要意义。现有的基于量测数据的SSO检测方法多为单通道方法,难以兼顾系统全局SSO特性。为... 随着风电的大规模并网,电力系统次同步振荡(SSO)事件频发,严重威胁电网的安全稳定运行。实现风电并网系统SSO的准确检测,对保障系统稳定运行具有重要意义。现有的基于量测数据的SSO检测方法多为单通道方法,难以兼顾系统全局SSO特性。为此,文章提出了一种基于多元经验模态分解(MEMD)的风电并网系统SSO检测方法。首先,对风电并网点量测数据进行多元经验模态分解,进而借助Teager-Kaiser能量算子(TKEO)筛选出含SSO模式的IMF分量;然后,采用希尔伯特黄变换(HHT)辨识次同步振荡频率及阻尼比;最后,结合改进的4机2区域测试系统的仿真数据对所提SSO检测方法进行测试,结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 次同步振荡检测 量测信息 多元经验模态分解 Teager-Kaiser能量算子 希尔伯特黄变换
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一种添加部分自适应噪声的集成经验模态分解方法 被引量：1
9
作者 李昊 陈强 徐一雄 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期227-234,共8页
为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效... 为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效调整信号的极值点分布,提出添加部分自适应噪声的集成经验模态分解(EEMDPAN)。相比于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN),EEMDPAN有2点改进:不使用全部独立的自适应噪声,而使用成对相加为0的互补自适应噪声;不添加全部阶的自适应噪声,而是在中间的某一阶停止,而后使用经典EMD方法。对2个人工信号进行分解,实验证明,EEMDPAN很好地继承了EEMD抑制模态混叠的能力,相比于CEEMDAN,计算量降低至1/3,并且分解结果的低阶成分信号附加噪声更小,高阶成分信号可信度更高。 展开更多
关键词 自适应噪声 集成经验模态分解 白噪声 内涵模态函数 互补噪声 附加噪声 信号可信度
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基于完全自适应噪声集合经验模态分解和互相关分析的核电厂信号降噪研究 被引量：2
10
作者 刘琳琳 王振宇 +1 位作者 李露 陈嘉翊 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期80-90,共11页
针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分... 针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解,得到全部的本征模态分量。然后,根据互相关系数将上述分量进行筛选,得到有用信号主导的分量,将其叠加、重构成降噪后信号。最后,使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明:与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比,本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好,具有更优的降噪效果。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 集合经验模态分解 完全自适应噪声集合经验模态分解 互相关分析
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基于模态分解和误差修正的短期电力负荷预测
11
作者 鄢化彪 李东丽 +2 位作者 黄绿娥 张航菘 姚龙龙 《电子测量技术》 北大核心 2025年第5期92-101,共10页
针对电力负荷非线性、高波动性和强随机性等特性导致无法充分提取时序特征引起预测误差较大的问题,提出了基于改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解和误差修正的双向时间卷积网络-双向长短期记忆网络短期电力负荷预测方法。先由最大... 针对电力负荷非线性、高波动性和强随机性等特性导致无法充分提取时序特征引起预测误差较大的问题,提出了基于改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解和误差修正的双向时间卷积网络-双向长短期记忆网络短期电力负荷预测方法。先由最大信息系数筛选出与负荷高度相关的特征集,以削弱特征冗余;通过改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解将高波动性的负荷分解为频率各异的本征模态分量和残差,以降低非平稳性;引入样本熵将复杂度相近的分量重构成新子序列,以降低计算量;然后,结合并行双向时间卷积网络提取不同尺度的特征,利用双向长短期记忆网络对负荷序列初步预测,使用麻雀优化算法对神经网络超参数调优;最后,误差序列通过误差修正模块对初始预测值进行修正。经实验验证,与其他预测模型相比,RMSE最多降低51.42%,最少降低34.26%,验证了模型的准确性和有效性。 展开更多
关键词 电力负荷 短期预测 自适应经验模态分解 样本熵 双向时间卷积网络 双向长短期记忆 麻雀搜索算法
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基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断方法 被引量：71
12
作者 武哲 杨绍普 刘永强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期241-248,共8页
针对旋转机械早期微弱故障诊断问题,提出了基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断新方法。首先将多个加速度传感器合理布置在轴承座的关键位置,同步采集多通道振动信息;再利用多元经验模态分解同时对多通道振动信号进行自适应分解... 针对旋转机械早期微弱故障诊断问题,提出了基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断新方法。首先将多个加速度传感器合理布置在轴承座的关键位置,同步采集多通道振动信息;再利用多元经验模态分解同时对多通道振动信号进行自适应分解,得到一系列多元IMF分量;最后,依据峭度准则和相关系数从中选取包含故障主要信息的IMF分量进行信号重构,提取故障特征。多元经验模态分解方法克服了EMD等方法在进行多通道数据融合时缺乏理论依据的局限性。仿真信号和旋转机械故障信号的实验结果表明,该方法明显优于EEMD方法,对齿轮和滚动轴承故障的检测精度更高,可以在强背景噪声情况下更好地提取出故障冲击特征。 展开更多
关键词 旋转机械 多元经验模态分解 自适应 峭度准则 故障诊断
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基于噪声辅助多元经验模态分解和多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法 被引量：17
13
作者 武哲 杨绍普 +2 位作者 任彬 马新娜 张建超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期127-133,共7页
为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分... 为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,其克服了集成经验模态分解的模态混淆和运算量大等问题。将NAMEMD与多尺度形态学相结合应用于滚动轴承故障诊断。该方法首先利用NAMEMD将多分量调频调幅故障信号自适应分解为一系列IMF分量;其次,选取能量高的IMF分量求和重构;最后利用多尺度形态学差值滤波器提取信号的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了仿真试验和轴承故障试验,并与EEMD和包络解调进行了比较,结果表明该方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的故障特征频率。 展开更多
关键词 噪声辅助多元经验模态分解 模态混叠 多尺度形态学 滚动轴承 故障诊断
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利用窄带噪声辅助多元经验模态分解算法检测换流变压器用有载分接开关机械状态 被引量：32
14
作者 段若晨 王丰华 +1 位作者 周荔丹 姚钢 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期182-189,共8页
为有效检测换流变压器用有载分接开关的机械状态,提出一种窄带噪声辅助多元经验模态分解的方法对有载分接开关切换过程中采集到的多通道振动信号进行分析。具体应用时,在原始多通道振动信号中增加若干通道窄带噪声信号,并在统一高维超... 为有效检测换流变压器用有载分接开关的机械状态,提出一种窄带噪声辅助多元经验模态分解的方法对有载分接开关切换过程中采集到的多通道振动信号进行分析。具体应用时,在原始多通道振动信号中增加若干通道窄带噪声信号,并在统一高维超球面坐标系下进行分解计算,从而在有效抑制经验模态分解过程中模态混叠现象的同时,极大提高了多维振动信号分解的准确性并降低了运算复杂性。进而根据区间最大功率特征计算固有模态函数的功率矩阵,对有载分接开关的机械特征进行描述。对有载分接开关样机正常与典型机械故障时振动信号的计算结果表明,其不同工况下的功率特征有较大区别,所定义的矩阵相似度指标可较好地衡量有载分接开关典型故障时的振动差异程度。此外,触头松动时与正常工况的相似度指标低于绝缘板松动故障,说明触头松动故障对有载分接开关切换过程的影响更为明显。 展开更多
关键词 换流变压器 有载分接开关 多元经验模态分解 窄带噪声 功率矩阵相似度
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自适应噪声均值优选集成经验模态分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：7
15
作者 童靳于 苏缪涎 +3 位作者 郑近德 潘海洋 潘紫微 包家汉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期41-49,共9页
为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集... 为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集成经验模态分解(mean-optimized ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, MEEMDAN)。MEEMDAN在迭代筛分过程中引入不同的权重,以正交性指标最小为依据,从不同权重下的分解结果中选取最优模态函数(IMF),确保了每一阶的IMF分量都是整体最优。通过仿真分析验证了MEEMDAN方法在分解能力和分解精度方面优于CEEMDAN方法。同时,将MEEMDAN和最大相关峭度反褶积相结合,并应用于滚动轴承仿真数据和实测数据分析,结果表明,与现有方法相比,所提方法能够更为准确地提取出故障特征频率,且在分解能力和抑制干扰频率方面更具有优越性。 展开更多
关键词 自适应噪声完整集成经验模态分解 经验模态分解 最大相关峭度反褶积 滚动轴承 故障诊断
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基于多元经验模态分解互近似熵及GG聚类的轴承故障诊断 被引量：8
16
作者 张淑清 李威 +3 位作者 张立国 胡永涛 钱磊 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第24期3362-3367,共6页
提出了一种基于多元经验模态分解(Multi-EMD)、互近似熵和GG聚类的滚动故障轴承诊断方法。首先,将振动信号进行多元经验模态分解,得到若干个内禀模态函数(IMF)分量和一个趋势项。然后,将IMF分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前7... 提出了一种基于多元经验模态分解(Multi-EMD)、互近似熵和GG聚类的滚动故障轴承诊断方法。首先,将振动信号进行多元经验模态分解,得到若干个内禀模态函数(IMF)分量和一个趋势项。然后,将IMF分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前7个含主要特征信息的IMF分量,并将筛选的IMF分量的互近似熵作为特征向量。最后,将特征向量输入到GG模糊分类器中进行聚类识别。通过聚类三维图,对两种算法机械运行的4种状态进行了对比,验证了多元经验模态分解方法不仅可解决采样的不均衡问题,而且可解决EMD算法聚类的混叠问题。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 多元经验模态分解 互近似熵 GG聚类
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基于经验模态分解的自适应滤波算法及其应用 被引量：8
17
作者 孔国杰 张培林 +1 位作者 徐龙堂 吴烽 《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第6期958-962,共5页
在对炮膛进行检测时,由于温度、光照强度等影响,使得测得的信号带有很大的噪声,当噪声频带很宽时,自适应滤波器的参数设置比较困难,致使去噪效果不明显。为此,提出了一种基于经验模态分解的自适应滤波算法,该算法基于信号和噪声经过经... 在对炮膛进行检测时,由于温度、光照强度等影响,使得测得的信号带有很大的噪声,当噪声频带很宽时,自适应滤波器的参数设置比较困难,致使去噪效果不明显。为此,提出了一种基于经验模态分解的自适应滤波算法,该算法基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征,即先对信号进行经验模态分解,然后对各个高频IMF信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理。通过实验对比研究了该算法与普通自适应去噪、多尺度EMD滤波的降噪效果,实验表明,该算法具有很好的去噪效果。将该算法应用于炮膛检测系统中身管内径测量信号的降噪处理,取得了满意的效果。 展开更多
关键词 经验模态分解 自适应滤波 炮膛检测 去噪
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基于经验模态分解及近似熵的输电线路单相自适应重合闸 被引量：19
18
作者 兰华 艾涛 张桂兰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第20期211-214,共4页
根据经验模态分解和近似熵算法,提出了一种针对输电线路单相接地故障的故障类型诊断方法,该方法具有一定的抗干扰能力,可以快速判断故障类型,以提高重合闸成功率。线路故障仿真结果验证了该方法的有效性和实用性。
关键词 经验模态分解(EMD) 近似熵 单相自适应重合闸 瞬时性故障 永久性故障
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快速自适应经验模态分解方法及轴承故障诊断 被引量：7
19
作者 陈凯 李富才 李鸿光 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期647-652,807,共6页
提出一种快速自适应经验模态分解(fast and adaptive empirical mode decomposition,简称FAEMD),其算法结构和本征模态函数的特点与经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)类似。采用顺序统计滤波器代替三次样条来拟合曲线... 提出一种快速自适应经验模态分解(fast and adaptive empirical mode decomposition,简称FAEMD),其算法结构和本征模态函数的特点与经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)类似。采用顺序统计滤波器代替三次样条来拟合曲线,简易的终止准则使耗机时间大幅减小。该方法可以快速、有效、准确地分解信号,能够避免终止准则和端点效应问题,改善模态混叠和耗时问题。在滚动轴承故障诊断的应用中,效果表现良好。 展开更多
关键词 经验模态分解 快速自适应经验模态分解 滚动轴承 顺序统计滤波器
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基于经验模态分解和自适应噪声对消算法的窄带干扰抑制 被引量：9
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作者 沈宏 张蒲 +1 位作者 徐其惠 曹贝贞 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期8-10,14,共4页
在局部放电在线检测中,自适应噪声对消算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。由于窄带干扰频率范围很宽,滤波参数不易设置,同时实测时的窄带干扰在时频域都表现强烈,局部放电信号会完全淹没于干扰之中,使得一般改进噪声对消算法不能取得... 在局部放电在线检测中,自适应噪声对消算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。由于窄带干扰频率范围很宽,滤波参数不易设置,同时实测时的窄带干扰在时频域都表现强烈,局部放电信号会完全淹没于干扰之中,使得一般改进噪声对消算法不能取得较好效果。为此,笔者提出一种改进经验模态分解的噪声对消算法,首先在频域中降低干扰幅值,接着利用经验模态分解的分频特性将宽频带的窄带干扰分解到不同频带,各频带内的窄带干扰频率相差有限,然后进行自适应噪声对消,以达到较好的滤波性能。仿真和实际数据验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 局部放电 窄带干扰 经验模态分解 自适应噪声对消器
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