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

1

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

2

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应噪声完整聚合经验模态分解-极限学习机的短期血糖预测 被引量：6

3

作者 王延年 郭占丽 +1 位作者 袁进磊 李全忠 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期702-710,共9页

糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解(CEEMDAN)与极限学习机(ELM)相结合的短期血糖预测模型。首先,利用CEEMDAN方法将患者的血糖浓度时间序列进... 糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解(CEEMDAN)与极限学习机(ELM)相结合的短期血糖预测模型。首先,利用CEEMDAN方法将患者的血糖浓度时间序列进行分解,得到不同频段的血糖分量IMF(本征模态函数)和残余分量,以降低血糖时间序列的非平稳性;然后对各血糖分量IMF和残余分量分别构建极限学习机,并将各极限学习机的预测结果融合,获得患者未来血糖浓度的预测值,提高预测精度;在此基础上,进行低血糖预警。利用从河南省人民医院内分泌科采集的56例患者的数据进行模型检验,结果表明:与ELM模型和EMD-ELM模型相比,CEEMDAN-ELM短期血糖预测模型提前45 min的预测仍可达到较高预测水平(RMSE=0.205 1,MAPE=2.116 4%);低血糖预警虚警率和漏警率分别为0.97%和7.55%。血糖预测时间的延长,可以为医生和患者提供充足时间进行血糖浓度控制,提高糖尿病治疗的效果。 展开更多

关键词 血糖预测 低血糖预警 自适应噪声完整聚合经验模态分解 极限学习机

在线阅读 下载PDF 职称材料

集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法 被引量：50

4

作者 刘友波 吴浩 +3 位作者 刘挺坚 杨智宇 刘俊勇 李秋航 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第24期57-64,共8页

随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先,通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若... 随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先,通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若干个频率、幅值不一的本征模态函数(IMF)。然后,配合机器学习智能算法,使用DBN逐一对各个IMF分量进行特征提取和时序预测。最后,将多个目标预测结果累加得到最终用户侧短期净负荷预测结果。采用某地区实际数据进行算例分析,验证了所提CEEMDAN-DBN独立预测模型与直接预测相比,能够辨识各频率负荷分量特性,提高分布式能源与负荷耦合性增强背景下的负荷预测精度。 展开更多

关键词 净负荷预测 自适应噪声的完全集成经验模态分解 深度信念网络 时序预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于密度聚类模态分解的卷积神经网络和长短期记忆网络短期风电功率预测 被引量：3

5

作者 崔明勇 董文韬 卢志刚 《现代电力》 北大核心 2024年第4期631-641,共11页

近年来,随着碳达峰和碳中和“双碳”战略目标的提出,风力发电已成为可再生能源发电的关键部分。为提高风电功率短期预测的准确度,提出基于密度聚类与自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition wi... 近年来,随着碳达峰和碳中和“双碳”战略目标的提出,风力发电已成为可再生能源发电的关键部分。为提高风电功率短期预测的准确度,提出基于密度聚类与自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和卷积神经网络与长短期记忆网络结合的短期风电功率预测方法。首先,利用密度聚类将风电功率与天气特征分成不同类别的数据集,通过自适应噪声完备集成经验模态分解算法将不同类别的数据进行频域分解得到子序列分量。以此为基础,将不同的子序列分量与天气特征进行特征选择,输入到卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型。最后,将不同的预测结果进行叠加得到最终的预测结果。整个预测过程通过聚类、分解和特征选择,有效提高了短期风电功率预测的准确度。 展开更多

关键词 风电功率预测 密度聚类 自适应噪声完备集成经验模态分解 卷积神经网络 长短期记忆网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进经验模态分解和支持向量机的短期风速组合预测 被引量：8

6

作者 韩世浩 孙树敏 +4 位作者 程艳 王士柏 吕志超 赵志澎 邵泰衡 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第36期172-178,共7页

为更精确地进行风速预测,提出一种利用带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法和蝙蝠算法(bat algorithm,BA)优化支持向量机(support vector machine,S... 为更精确地进行风速预测,提出一种利用带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法和蝙蝠算法(bat algorithm,BA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的组合短期风速预测方法。首先用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解,得到一系列不同频率的子序列;其次,使用BA-SVM组合模型预测对分解后的各个子序列分别进行预测;最后,将各子序列的预测结果叠加得到风速预测值。仿真结果表明,该模型提高了预测精度,减小了误差。 展开更多

关键词 风速预测 带自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN) 蝙蝠算法 支持向量机 组合模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Transformer和ARMA双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测

7

作者 钟子威 祝令凯 +3 位作者 郭俊山 郑威 巩志强 商攀峰 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期191-195,共5页

为更精准地预测抽水蓄能机组劣化趋势,提出了一种基于Transformer和自回归滑动平均(ARMA)双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测方法。该方法先利用完全自适应噪声集成经验模态分解对CatBoost模型构建的劣化序列进行分解,再根... 为更精准地预测抽水蓄能机组劣化趋势,提出了一种基于Transformer和自回归滑动平均(ARMA)双数据驱动模型的抽水蓄能机组劣化趋势集成预测方法。该方法先利用完全自适应噪声集成经验模态分解对CatBoost模型构建的劣化序列进行分解,再根据分解所得分量的不同时间尺度特性,利用Transformer模型对非线性分量进行预测,利用ARMA模型对线性分量进行预测,最后将预测值叠加得到最终预测结果。利用某抽水蓄能机组监测数据进行试验,结果表明,所提方法具有较好的预测性能,能够有效提高抽水蓄能机组劣化趋势预测准确性。 展开更多

关键词 劣化趋势预测 完全自适应噪声集成经验模态分解 TRANSFORMER 自回归滑动平均

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于模态分解和机器学习的锂电池寿命预测方法 被引量：11

8

作者 肖浩逸 何晓霞 +1 位作者 梁佳佳 李春丽 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期3999-4009,共11页

锂离子电池剩余使用寿命(RUL)是电池健康管理的一个重要指标。本工作采用电池容量作为健康状况的指标,使用模态分解和机器学习算法,提出了一种CEEMDAN-RF-SED-LSTM方法去预测锂电池RUL。首先采用CEEMDAN分解电池容量数据,为了避免波动... 锂离子电池剩余使用寿命(RUL)是电池健康管理的一个重要指标。本工作采用电池容量作为健康状况的指标,使用模态分解和机器学习算法,提出了一种CEEMDAN-RF-SED-LSTM方法去预测锂电池RUL。首先采用CEEMDAN分解电池容量数据,为了避免波动分量里的噪音对模型预测能力的影响,且又不完全抛弃波动分量里的特征信息,本工作提出使用随机森林(RF)算法得到每个波动分量的重要性排序和数值,以此作为每个分量对原始数据解释能力的权重。然后将权重值和不同波动分量构建的神经网络模型得到的预测结果进行加权重构,进而得到锂离子电池的RUL预测。文章对比了单一模型和组合模型预测精度,加入了RF的组合模型预测精度让五种神经网络的表现都有进一步的提升。最后,对表现较好的两种网络——LSTM和GRU引入了简单编码解码(SED)的机制,让其更好地学习到序列数据全局时间上的特征和远程的依赖关系。以NASA数据集作为研究对象进行该方法的性能测试。实验结果表明,CEEMDAN-RF-SED-LSTM模型对电池RUL预测表现效果好,预测结果相比单一模型具有更低的误差。 展开更多

关键词 锂离子电池 寿命预测 自适应白噪声完整集成经验模态分解 随机森林 神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于状态划分和集成学习的轴承剩余使用寿命预测模型 被引量：2

9

作者 胡志辉 王绪光 +2 位作者 王贡献 张腾 李帅琦 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第8期1423-1430,共8页

针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定,以及单一寿命预测模型精度比较低的问题,提出了一种基于状态划分和集成学习模型的滚动轴承RUL预测方法。首先,提取了轴承振动信号的特征,利用滑动窗口不断更新3σ准则预警... 针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定,以及单一寿命预测模型精度比较低的问题,提出了一种基于状态划分和集成学习模型的滚动轴承RUL预测方法。首先,提取了轴承振动信号的特征,利用滑动窗口不断更新3σ准则预警范围,结合连续触发机制自适应确定DST;然后,采用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)对退化阶段信号序列进行了自适应分解;最后,构建了集成学习模型,考虑分量的不同特性进行了多步滚动预测,融合预测结果得到了轴承RUL,采用滚动轴承XJTU-SY公开数据集进行了试验验证。研究结果表明:与基于长短时记忆神经网络(LSTM)、反向传播神经网络(BPNN)的预测方法相比,该方法预测结果的平均绝对误差分别降低了11.7%以及5.6%,相对均方根误差分别降低了12.2%以及10.7%,验证了该方法在轴承RUL预测中的有效性和优越性。 展开更多

关键词 滚动轴承剩余使用寿命 退化起始时间 自适应DST状态划分 集成学习模型 退化特征提取 具有自适应噪声的完全集成经验模态分解 长短时记忆神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测 被引量：7

10

作者 刘慧鑫 沈晓东 +3 位作者 魏泽涛 刘友波 刘俊勇 白元宝 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1272-1285,I0003,共15页

随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在... 随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在工程应用中可信度偏低。针对上述问题,该文提出一种考虑校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测框架。内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)的择优预测,首先分解原始电价序列,然后应用Lasso估计回归(lassoestimated autoregressive,LEAR)、长期和短期时间序列网络(long-term and short-term time-series networks,LSTNet)、卷积神经网络-长短记忆神经网络(convolutionalneuralnetworks-longshort termmemory,CNN-LSTM)、移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和核极限学习机(kernel extreme learning machines,KELM)模型预测子序列并选择最优预测算法。外层框架为基于贝叶斯模型平均(bayes modelaveraging,BMA)的校准窗口集成预测,针对每个不同校准窗口长度数据集下的预测分配权重并集成得到预测电价。最后,通过可解释方法沙普利加性解释模型(shapley additiveexplanations,SHAP)分析耦合市场特征如何影响预测电价。该文通过北欧电力市场数据集的算例分析证明了所提算法的优越性和校准窗口集成方案的有效性。 展开更多

关键词 校准窗口集成 耦合市场特征 双层预测框架 改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 贝叶斯模型平均(BMA) 沙普利加性解释模型(SHAP)

在线阅读 下载PDF 职称材料

隧道爆破振动信号EEMD分解后小波包降噪法研究 被引量：10

11

作者 叶红宇 卓越 杨小林 《铁道建筑》 北大核心 2018年第7期83-86,共4页

对比了常用4种降噪方法的优缺点,针对隧道爆破振动信号随机、瞬态、非平稳且含非纯白噪声的特点,提出先对振动信号予以集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)然后采用小波包降噪的方法。该方法可在消除随机噪... 对比了常用4种降噪方法的优缺点,针对隧道爆破振动信号随机、瞬态、非平稳且含非纯白噪声的特点,提出先对振动信号予以集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)然后采用小波包降噪的方法。该方法可在消除随机噪声的同时,更多地保留信号的细节特征,尤其是信号中存在高频有效分量时更为优越。经EEMD分解后在最佳小波基和最佳分解级数下小波包降噪法的降噪效果优于小波降噪法、缺省阈值降噪法和Birge-Massart阈值降噪法。可为隧道爆破振动信号的处理和分析提供参考。 展开更多

关键词 铁路隧道 降噪 集成经验模态分解 爆破振动 白噪声 小波包

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型的白水河滑坡位移预测 被引量：13

12

作者 李龙起 王梦云 +2 位作者 赵皓璆 王滔 赵瑞志 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2021年第6期52-59,66,共9页

为提高白水河滑坡位移预测精度,提出一种新的预测模型,即基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-蝙蝠算法(BA)-支持向量回归机(SVR)-自适应提升算法(Adaboost)的模型。以该滑坡为研究对象,利用CEEMDAN将滑坡位移分解为趋势项以及... 为提高白水河滑坡位移预测精度,提出一种新的预测模型,即基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-蝙蝠算法(BA)-支持向量回归机(SVR)-自适应提升算法(Adaboost)的模型。以该滑坡为研究对象,利用CEEMDAN将滑坡位移分解为趋势项以及由IMF分项构成的波动项。首先采用BP神经网络对趋势项位移进行预测,随后利用CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型对波动项进行预测,并将预测结果与CEEMDAN-PSO-SVR-Adaboost、CEEMDAN-BA-BP-Adaboost、CEEMADAN-BA-SVR、BA-SVR-Adaboost模型预测结果进行对比分析,验证本模型在位移预测方面的优越性。此外,利用CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型对ZG118波动项位移进行预测,同时计算ZG93监测点最终累计预测位移。结果表明,对白水河滑坡位移进行预测时,CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型具有较高的准确性和适用性。 展开更多

关键词 白水河滑坡 位移预测 自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN) 蝙蝠算法(BA) 支持向量回归机(SVR) 集成学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CEEMDAN-能量序列和优化DBN的微电网孤岛检测

13

作者 余飞鸿 吴杰 +3 位作者 夏岩 常政威 熊兴中 陈仁钊 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1300-1310,共11页

传统微电网孤岛检测方法中,被动法存在检测盲区大、阈值设定难的问题,主动法存在干扰电能质量的问题。因此,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDA... 传统微电网孤岛检测方法中,被动法存在检测盲区大、阈值设定难的问题,主动法存在干扰电能质量的问题。因此,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser energy operator,TKEO)和优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的微电网孤岛检测方法。首先,使用CEEMDAN算法分解公共耦合点处的电压和电流信号,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),并计算相关系数,确定有效IMF;其次,对有效IMF进行乘积融合,采用TKEO计算融合后的IMF的能量序列,得到重构的孤岛特征;最后,利用粒子群优化算法优化DBN,将提取的特征输入优化后的DBN中进行训练与测试。实验结果表明,所提方法能有效区分不同工况下的孤岛和非孤岛状态,检测准确率可达到99.52%,检测时间为25.326 ms,且抗噪声能力较强。 展开更多

关键词 孤岛检测 自适应噪声的完全集成经验模态分解 Teager-Kaiser能量算子 粒子群优化算法 深度置信网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于两步分解法和SARIMA的非饱和机场能耗预测 被引量：5

14

作者 陈静杰 孟琦 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第4期46-50,78,共6页

针对非饱和机场能耗时间序列的非线性和非平稳性特点,提出一种基于两步分解法和季节差分自回归滑动平均模型相结合的组合预测法。利用自适应噪声完整集成经验模态分解法和样本熵,将原始能耗时间序列分解为从高频至低频且复杂度不同的分... 针对非饱和机场能耗时间序列的非线性和非平稳性特点,提出一种基于两步分解法和季节差分自回归滑动平均模型相结合的组合预测法。利用自适应噪声完整集成经验模态分解法和样本熵,将原始能耗时间序列分解为从高频至低频且复杂度不同的分量。再利用变分模态分解法对高频复杂分量再次分解,得到一系列呈现弱非线性且相对平稳的子序列。采用季节差分自回归滑动平均(SARIMA)模型对各子序列进行建模预测,将各子序列预测结果叠加得机场能耗预测值。实验结果表明,该方法可以有效提高非饱和机场能耗的预测精度。 展开更多

关键词 机场能耗预测 自适应噪声完整集成经验模态分解 样本熵 变分模态分解 季节差分自回归滑动 平均模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

CEEMDAN和盲源分离在轴承复合故障诊断中的应用

15

作者 古莹奎 林忠海 刘平 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第3期148-152,共5页

滚动轴承的复合故障信号中往往含有多个特征信息及背景噪声,为更高效实现故障信息的提取,提出一种基于具有自适应白噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)和盲源分离的滚动轴承复合故障特征提取方法。对实验所获取的故障数据进行CEEMDAN... 滚动轴承的复合故障信号中往往含有多个特征信息及背景噪声,为更高效实现故障信息的提取,提出一种基于具有自适应白噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)和盲源分离的滚动轴承复合故障特征提取方法。对实验所获取的故障数据进行CEEMDAN分解,得出一组固有模态函数(IMF),利用加权峭度因子选取其中有效IMF重构信号,再将重构的信号进行BSS分离。对分离出的信号做解调包络分析,从其解调谱中提取故障信号的特征频率。结果证明了此方法可以有效地分离轴承的内外圈故障,使故障特征更易被提取。 展开更多

关键词 滚动轴承 自适应白噪声的完备集成经验模态分解 盲源分离 加权峭度因子 特征提取

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CEEMDAN‑TQWT方法的变压器局部放电信号降噪 被引量：3

16

作者 尚海昆 张冉喆 +2 位作者 黄涛 林伟 赵子璇 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期272-284,共13页

针对传统方法处理局部放电信号时存在振荡明显、消噪不彻底等问题,采用基于自适应白噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical model decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与可调品质因子小波变换(tunable Q⁃factor... 针对传统方法处理局部放电信号时存在振荡明显、消噪不彻底等问题,采用基于自适应白噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical model decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与可调品质因子小波变换(tunable Q⁃factor wavelet transform,TQWT)相结合的方法对局部放电信号进行消噪处理。采用CEEMDAN将含噪变压器局部放电信号分解成多个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,并利用相关系数判断IMF分量与原始信号的相关度。将弱相关者视为劣质IMF,对其进行TQWT分解,利用能量占比与峭度指标来筛选小波子带,提取IMF的有效细节信息,进行TQWT逆变换,从而得到新的IMF分量;将强相关者视为优质IMF,与变换后的新IMF分量共同进行信号重构,得到消噪结果。仿真及实测信号分析验证了该方法的有效性和实用性,相比传统的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法,仿真信号经所提方法去噪后的波形失真百分比下降了44.94%;相较于仅使用CEEMDAN,现场信号经所提方法去噪后的噪声抑制比提高了26.64%。 展开更多

关键词 变压器 局部放电 自适应白噪声完备集成经验模态分解 可调品质因子小波变换 消噪

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型研究 被引量：5

17

作者 程小龙 张斌 +1 位作者 刘相杰 刘陶胜 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第1期146-150,共5页

为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形数据的复杂性和非线性等特征,基于自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)、数据处理群集法(GMDH)和差分自回归移动平均模型算法(ARIMA)进行大坝变形预测研究。采用CEEMDAN将大坝变形原始数据分... 为提高大坝变形预测精度,针对大坝变形数据的复杂性和非线性等特征,基于自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)、数据处理群集法(GMDH)和差分自回归移动平均模型算法(ARIMA)进行大坝变形预测研究。采用CEEMDAN将大坝变形原始数据分解为高频随机分量、中频周期分量和低频趋势分量,再分别采用GMDH模型、ARIMA模型对高中频分量、低频分量进行预测,建立基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型。以江西上犹江水电站为例,将该模型预测结果与反向传播(BP)、径向基函数(RBF)、GMDH和CEEMDAN-GMDH模型的预测结果进行对比分析。结果表明:CEEMDAN-GMDH-ARIMA模型的均方根误差(E_(RMS))、平均绝对误差(E_(MA))、相关系数(r)分别为0.048 mm、0.035 mm、0.994,均优于BP、RBF、GMDH、CEEMDAN-GMDH模型,模型预测效果最好,能够很好地体现监测点水平位移变化趋势。 展开更多

关键词 自适应噪声完备集成经验模态分解 数据处理群集法 差分自回归移动平均模型算法 大坝 变形预测 江西上犹江水电站

在线阅读 下载PDF 职称材料

逆变器的电容老化故障诊断方法研究 被引量：2

18

作者 赵智强 帕孜来·马合木提 李高原 《现代电力》 北大核心 2024年第1期182-190,共9页

针对逆变器电容老化故障的特征不明显、提取困难,且存在多分类、细分类问题,提出一种自适应白噪声完整集合经验模态分解(completeensembleempiricalmode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与小波包能量熵(wavelet packet ener... 针对逆变器电容老化故障的特征不明显、提取困难,且存在多分类、细分类问题,提出一种自适应白噪声完整集合经验模态分解(completeensembleempiricalmode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与小波包能量熵(wavelet packet energy entropy,WPEE)结合的特征提取策略,并利用改进麻雀搜索算法(improvedsparrow search algorithm,ISSA)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)参数,完成故障诊断。首先,利用CEEMDAN处理相电压信号,获得模态分量(intrinsic mode function,IMF),根据相关系数、方差贡献率共同筛选IMF,将含噪的IMF去噪并重构,与不含噪的IMF构成纯净IMF组,然后利用小波包分析并对其分解获取故障特征明显的WPEE;其次,通过Iterative混沌映射与随机游走策略改进的SSA对LSSVM进行参数寻优,建立诊断模型;最后,以Z源逆变器为例进行验证。结果表明:所提方法能快速有效地提取电容老化故障特征,且诊断方法更快、故障识别率更高。 展开更多

关键词 逆变器 电容老化 自适应白噪声完整集合经验模态分解 改进麻雀搜索算法 最小二乘支持向量机 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于ICEEMDAN和EMDE的滚动轴承故障诊断 被引量：1

19

作者 陈继祥 周想凌 +1 位作者 程振华 牟宪民 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第1期107-112,117,共7页

针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳特点,开发基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)和增强多尺度分布熵的故障识别模型。首先,利用ICEEMDAN分解滚动轴承振动信号,得到1组内禀模态函数(IMF),根据相关系数筛选出其中反映... 针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳特点,开发基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)和增强多尺度分布熵的故障识别模型。首先,利用ICEEMDAN分解滚动轴承振动信号,得到1组内禀模态函数(IMF),根据相关系数筛选出其中反映故障状态关键特征的IMF分量;然后,利用增强多尺度分布熵对各敏感IMF分量进行复杂性评估,得到滚动轴承的故障特征向量;最后,为识别滚动轴承的不同故障类型,使用支持向量机作为故障识别分类器。实验结果表明:所提故障诊断方法具有可观的故障识别精度和稳定性,相比于其他故障诊断方法,该方法具有明显的优势。 展开更多

关键词 自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN) 增强多尺度分布熵 滚动轴承 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

AOA-CEEMDAN和融合特征在齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：5

20

作者 马卫东 刘子全 +1 位作者 姚楠 朱雪琼 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第5期817-826,共10页

自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)的参数由于是人为设置的,从而会导致其信号的分解不彻底。针对这一问题,提出了一种基于算术优化算法(AOA)优化CEEMDAN、融合特征和随机森林(RF)的齿轮箱故障诊断方法。首先,采用AOA算法对CEEMDA... 自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)的参数由于是人为设置的,从而会导致其信号的分解不彻底。针对这一问题,提出了一种基于算术优化算法(AOA)优化CEEMDAN、融合特征和随机森林(RF)的齿轮箱故障诊断方法。首先,采用AOA算法对CEEMDAN方法的关键参数进行自适应选取,并采用优化后的CEEMDAN方法对齿轮箱振动信号进行了分解,生成若干个本征模态函数(IMF);随后,利用相关系数准则选择了前4阶IMF分量作为故障敏感分量;接着,利用由注意熵和散度熵组成的融合特征提取方法挖掘了故障敏感分量的故障特征,得到了故障敏感特征样本;最后,将表征齿轮箱故障特性的故障特征输入至RF多故障分类器中,建立了故障分类模型,完成了齿轮箱的故障识别;利用QPZZ-Ⅱ型齿轮箱数据集进行了实验,并将其结果与采用其他方法所得结果进行了对比。研究结果表明:相较于原始CEEMDAN,优化后的CEEMDAN能够更加准确地分解非线性齿轮箱振动信号,故障识别准确率提高了4%;相较于单一的故障特征,融合特征能够更加准确地表征齿轮箱的故障状态,故障识别准确率分别提高了3.2%和8%。基于AOA-CEEMDAN和融合特征提取以及RF分类器的故障诊断方法为齿轮箱的故障特征提取和故障诊断提供一种可行的思路和方案。 展开更多

关键词 齿轮箱 本征模态函数 算术优化算法 自适应噪声完备集成经验模态分解 随机森林

在线阅读 下载PDF 职称材料