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

1

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

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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

2

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

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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

3

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

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基于多尺度分解集成组合模型的碳价格预测研究 被引量：6

4

作者 王喜平 于一丁 《分布式能源》 2022年第1期1-11,共11页

准确预测碳价格不仅有助于投资者及监管部门的科学决策,而且有助于碳金融市场的健康发展。考虑碳价格预测的复杂性,基于“分解-重构-预测-集成”的建模原则,构建了多尺度碳价格集成组合预测模型。首先,采用改进型自适应白噪声完备集成... 准确预测碳价格不仅有助于投资者及监管部门的科学决策,而且有助于碳金融市场的健康发展。考虑碳价格预测的复杂性,基于“分解-重构-预测-集成”的建模原则,构建了多尺度碳价格集成组合预测模型。首先,采用改进型自适应白噪声完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)算法对碳价原始序列进行分解,并以综合贡献度指数(comprehensive contribution index,CCI)对分量进行重构,得到短期、长期和趋势分量;然后,采用门限广义自回归条件异方差(threshold generalized auto-regressive conditional heteroscedasticity,TGARCH)模型预测短期分量,以布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法优化超参数的长短期记忆(long-short term memory,LSTM)神经网络预测长期和趋势分量;在此基础上,采用非线性集成算法对各分量预测结果进行集成,得到最终的碳价预测结果。以湖北碳市场为样本数据进行实证分析,结果表明所构建的预测模型性能最优,预测结果更准确,可为监管部门和企业决策提供有效信息。 展开更多

关键词 碳价格预测 长短期记忆(LSTM)模型 门限广义自回归条件异方差(TGARCH)模型 改进型自适应白噪声完备集成经验模态(ICEEMDAN)分解 超参数优化

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隧道爆破振动信号EEMD分解后小波包降噪法研究 被引量：10

5

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

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基于CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型的白水河滑坡位移预测 被引量：10

6

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

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基于数据预处理和集成机器学习的锂离子电池剩余使用寿命预测 被引量：4

7

作者 罗杰 王海瑞 朱贵富 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2023年第6期62-70,共9页

针对锂离子电池容量退化存在局部再生现象,导致单一模型预测不准确问题,提出了一种基于数据预处理和集成机器学习的锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测方法。首先,利用自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂离子电池容量退化... 针对锂离子电池容量退化存在局部再生现象,导致单一模型预测不准确问题,提出了一种基于数据预处理和集成机器学习的锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测方法。首先,利用自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂离子电池容量退化序列分解成波动数据和主趋势两个部分。然后,使用时域卷积网络(TCN)和多头注意力机制(MHA)的组合模型预测波动数据部分。对于主趋势部分,选择差分自回归移动平均模型(ARIMA)进行预测。最后,集成各预测结果得到锂离子电池剩余使用寿命的预测结果。以NASA公开的数据集进行验证,实验结果表明:四组电池的均方根误差不超过1.85%,平均绝对误差在1.25%以内。证明了所提出的多模型融合方法具有良好的预测性能和鲁棒性。 展开更多

关键词 自适应噪声完全集成经验模态分解 时域卷积网络 差分自回归移动平均模型 多头注意力机制 锂离子电池

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基于改进型CEEMDAN-Stacking集成学习的短期电力负荷预测

8

作者 李翔 沈艳霞 《通信电源技术》 2023年第8期81-86,共6页

为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了一种改进型基于自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise-Stacking,CEEMDAN-Stacking)-Stacking的负荷预测模型。首先,利用CEEMDAN... 为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了一种改进型基于自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise-Stacking,CEEMDAN-Stacking)-Stacking的负荷预测模型。首先,利用CEEMDAN算法对滑动窗口处理后的负荷序列进行分解并重构其模态分量。其次,采用精度赋权的方法替代传统Stacking模型对测试集预测结果取平均的模式,提升模型的整体预测精度。最后,利用改进的Stacking模型融合多种算法对各分量进行预测,通过叠加形成最终的预测值。实验结果表明,相较于传统Stacking模型和CEEMDAN-Stacking模型,所构建的改进型CEEMDAN-Stacking模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 短期电力负荷预测 滑动窗口 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) Stacking集成学习模型

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基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型研究 被引量：4

9

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

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基于ICEEMDAN和小波阈值的Φ-OTDR信号去噪算法

10

作者 师雪玮 徐大林 刘志成 《指挥控制与仿真》 2024年第1期78-84,共7页

针对分布式光纤声波传感系统信号信噪比较低的问题,提出了一种改进的自适应噪声完全集成经验模态分解方法。改进方法利用样本熵和小波阈值去噪算法,从高噪声分量中提取有效成分。通过改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN,Int... 针对分布式光纤声波传感系统信号信噪比较低的问题,提出了一种改进的自适应噪声完全集成经验模态分解方法。改进方法利用样本熵和小波阈值去噪算法,从高噪声分量中提取有效成分。通过改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN,Intrinsic Computing Expressive Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise)对实际采集的信号进行分解,计算样本熵,将其中的含噪分量进行小波阈值去噪,最后与未处理的信号分量进行重构。实验结果表明,对实采的信号进行降噪处理后,信噪比提高了5.34 dB,均方误差降低了0.0148,波形互相关系数提高了5.7%。与其他常用的去噪方法相比,该方法不仅在信噪比方面表现更优秀,而且在均方误差和波形互相关系数方面也具有更好的性能,能够更好地保留有用信号。 展开更多

关键词 分布式光纤声波传感系统 改进自适应噪声完全集成经验模态分解 样本熵 小波阈值去噪

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基于ICEEMDAN-MPE和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断方法

11

作者 许浩飞 潘存治 《国防交通工程与技术》 2024年第1期33-37,96,共6页

针对滚动轴承故障状态难以准确且快速的识别,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)-多尺度排列熵(Multi-Scale Permutation... 针对滚动轴承故障状态难以准确且快速的识别,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)-多尺度排列熵(Multi-Scale Permutation Entropy,MPE)和灰狼算法优化支持向量机(Grey Wolf Optimization Algorithm-Support Vector Machine,GWO-SVM)结合的故障诊断方法。首先将轴承信号进行ICEEMDAN分解,然后选取其中相关性较大的IMF(Intrinsic Mode Function)分量计算多尺度排列熵构成特征集合,最后通过GWO-SVM算法进行故障状态识别。通过滚动轴承数据集和不同算法的对比实验,验证了ICEEMDAN-MPE-GWO-SVM方法的有效性,表明该方法可以准确且快速的诊断滚动轴承的故障情况。 展开更多

关键词 滚动轴承 改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN) 多尺度排列熵(MPE) 支持向量机(SVM) 灰狼算法(GWO) 故障诊断

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基于改进HHT和马氏距离的齿轮故障诊断 被引量：10

12

作者 周小龙 刘薇娜 +1 位作者 姜振海 马风雷 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第22期218-224,共7页

针对齿轮振动信号非线性和非平稳的特点,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换与马氏距离相结合的故障诊断方法。利用自适应白噪声的完备经验模态分解将齿轮振动信号分解成一系列固有模态函数,并采用敏感固有模态函数判别算法判断出对故障... 针对齿轮振动信号非线性和非平稳的特点,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换与马氏距离相结合的故障诊断方法。利用自适应白噪声的完备经验模态分解将齿轮振动信号分解成一系列固有模态函数,并采用敏感固有模态函数判别算法判断出对故障信息敏感的模态函数;通过对敏感固有模态分量的局部希尔伯特瞬时能量谱的分析,得出信号能量随时间变化的精确表达;以不同故障信号局部希尔伯特瞬时能量谱的最大峰值作为特征向量,采用马氏距离对齿轮故障进行状态识别。试验结果表明,该方法可有效识提取齿轮故障特征,实现不同故障状态识别。 展开更多

关键词 齿轮 自适应白噪声完备经验模态分解 瞬时能量谱 马氏距离 故障诊断

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基于CEEMDAN-改进小波阈值的水工结构振动信号联合降噪方法

13

作者 李火坤 邬鹏贞 +1 位作者 黄伟 刘晗玥 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2022年第1期1-8,共8页

针对水工结构在泄流激励作用下动力响应信号被噪声淹没的实际问题,提出一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和改进小波阈值函数联合降噪的方法。对水工结构振动信号先进行CEEMDAN分解,将信号分解成一系列固有模态(IMF)分... 针对水工结构在泄流激励作用下动力响应信号被噪声淹没的实际问题,提出一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和改进小波阈值函数联合降噪的方法。对水工结构振动信号先进行CEEMDAN分解,将信号分解成一系列固有模态(IMF)分量,运用自相关函数和互相关系数剔除无效IMF分量,实现振动信号的初次降噪;再利用改进小波阈值函数对含有主要振动信息的IMF分量进行降噪处理,实现含噪信号的二次降噪;最后,将包含主要结构振动信息的IMF分量和残量进行信号重构,得到降噪后的振动信号。通过数值仿真分析,发现CEEMDAN-改进小波阈值联合降噪后信号(10%噪声水平)的信噪比从20.21提升到23.54,均方根误差从0.19降低到0.09,验证了联合降噪具有更高的信噪比和更低的均方根误差,更为接近纯净信号。结合国内某水电站导墙实测数据,运用该方法进行降噪分析,结果表明该方法具有较好的降噪性能和应用前景,可为水工结构流激振动安全诊断提供有效依据。 展开更多

关键词 水工结构 自适应噪声的完整集成经验模态分解 改进小波阈值函数 信号降噪

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基于CEEMDAN-TSMPE-PCA风力发电机齿轮箱高速轴承故障诊断技术 被引量：9

14

作者 张玉兰 张宏伟 王新环 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2022年第4期158-164,234,共8页

针对风力发电机组轴承故障信号微弱、不易提取、识别困难等问题,提出基于自适应白噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、时移多尺度排列熵(Time-Shift Multiscale Permu... 针对风力发电机组轴承故障信号微弱、不易提取、识别困难等问题,提出基于自适应白噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、时移多尺度排列熵(Time-Shift Multiscale Permutation Entropy,TSMPE)、主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)相结合的振动信号降噪算法,结合改进人工鱼群(Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法,实现风力发电机轴承的故障诊断。首先将风力发电机轴承原始振动信号进行CEEMDAN分解,得到一系列由高频到低频的IMF分量,通过相关系数筛选出经CEEMDAN分解后所产生虚假分量以及残余噪声分量并进行剔除,再通过峭度值在剩余分量中筛选出包含故障信息较多的IMF分量进行信号重构;其次,采用TSMPE计算重构信号的敏感特征值,经PCA选择后组成特征向量;最后,以IAFSA优化SVM,训练IAFSA-SVM多分类故障分类器,实现风力发电机轴承故障识别。将该方法与其他组合方法进行比较,证明所提方法在风力发电机轴承故障诊断中具有优越性和有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 风力发电机轴承 自适应白噪声完备经验模态分解 时移多尺度排列熵 改进人工鱼群 支持向量机

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CEEMDAN与小波变换混合去噪方法在光纤陀螺监测系统信号去噪中的应用 被引量：12

15

作者 徐朗 蔡德所 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第9期87-95,共9页

为了有效降低噪声对光纤陀螺监测系统实测信号的影响,提出基于CEEMDAN与小波变换混合去噪的方法。先将信号进行CEEMDAN分解,得到一系列IMF分量,计算每一个IMF分量与原始信号的相关系数,利用相关系数的大小筛选出主要的IMF分量。结合小... 为了有效降低噪声对光纤陀螺监测系统实测信号的影响,提出基于CEEMDAN与小波变换混合去噪的方法。先将信号进行CEEMDAN分解,得到一系列IMF分量,计算每一个IMF分量与原始信号的相关系数,利用相关系数的大小筛选出主要的IMF分量。结合小波变换,对筛选出的IMF分量进行降噪处理,最后进行信号重构。引入含噪信号与降噪误差比和均方误差两个指标来判断降噪效果,利用单一的小波变换、CEEMDAN方法、CEEMDAN与小波变换混合去噪三种方法对仿真信号和实测信号进行分析。结果表明,基于CEEMDAN与小波变换混合去噪方法的去噪效果最好,有效地降低了噪声对真实信号的影响,去噪后的信号能准确地表征真实信号的变化特征。该方法非常适合光纤陀螺监测系统的信号去噪,能进一步提高光纤陀螺监测系统的测量精度。 展开更多

关键词 大坝安全监测 自适应噪声完整集合经验模态分解 小波变换 相关系数 光纤陀螺监测系统 信号去噪

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基于多特征提取和改进马田系统的滚动轴承故障分类方法研究 被引量：9

16

作者 彭宅铭 程龙生 +1 位作者 詹君 姚启峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期249-256,共8页

为提高旋转机械的使用效率,及时识别滚动轴承的潜在故障,提出一种基于多特征提取和改进马田系统(MTS)的故障分类方法。通过时域、频域和自适应白噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)提取多维特征,构建初始特征集。结合马田系统和有向非循环... 为提高旋转机械的使用效率,及时识别滚动轴承的潜在故障,提出一种基于多特征提取和改进马田系统(MTS)的故障分类方法。通过时域、频域和自适应白噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)提取多维特征,构建初始特征集。结合马田系统和有向非循环图(DAG)的特点,构建DAG-MTS多分类模型,并将其运用到轴承故障诊断中。利用滚动轴承故障数据测试该模型的有效性和实用性,结果表明,该模型能够准确识别出滚动轴承的故障。 展开更多

关键词 滚动轴承 自适应白噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN) 马田系统(MTS) 有向非循环图(DAG) 故障诊断

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基于CEEMDAN和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法 被引量：6

17

作者 黄慧杰 孙百祎 +1 位作者 任学平 刘淮全 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第2期151-156,共6页

针对滚动轴承早期故障难以识别的问题,提出一种自适应白噪声的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先运用CEEMDAN对... 针对滚动轴承早期故障难以识别的问题,提出一种自适应白噪声的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先运用CEEMDAN对振动信号进行分解,得到一系列IMF分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的IMF分量,最后对提取的IMF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。利用仿真信号和工程实验数据对该方法进行分析验证,所得出结果的谱图均比用单一方法得出的谱图清晰,充分证明该方法在滚动轴承早期故障诊断中的优势。 展开更多

关键词 滚动轴承 早期故障 自适应白噪声的完备总体经验模态分解 1.5维谱

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卫星遥测数据短时CEEMDAN-PSO-ELM预测模型 被引量：2

18

作者 朱昶文 党建成 周军 《上海航天（中英文）》 CSCD 2020年第6期107-114,共8页

针对卫星遥测数据变化类型众多而导致传统预测模型难以准确预测的问题,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-粒子群(PSO)-极限学习机(ELM)的组合预测模型。首先对遥测序列进行CEEMDAN分解,以降低序列的非线性;然后利用... 针对卫星遥测数据变化类型众多而导致传统预测模型难以准确预测的问题,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-粒子群(PSO)-极限学习机(ELM)的组合预测模型。首先对遥测序列进行CEEMDAN分解,以降低序列的非线性;然后利用PSO对ELM预测模型的输入权值和隐含层偏差进行优化;最后利用PSO-ELM预测模型分别预测分解后的序列,依次相加得到最终预测结果。将其应用在某在轨卫星实测数据中,与传统的预测模型比较。结果表明:该方法在平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差、标准均方误差指标上均最小,在曲线拐点处与真实数据最为接近。证明该模型能实现准确预测的功能。 展开更多

关键词 卫星遥测序列 自适应噪声完整集成经验模态分解 粒子群优化算法 极限学习机

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基于TVD和ICEEMDAN的滚动轴承微弱故障特征提取 被引量：3

19

作者 赵磊 张永祥 朱丹宸 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期61-66,共6页

为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,提出了总变差降噪(TVD)方法。首先,用TVD进行信号降噪处理;然后,利用改进自适应噪声的完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)得到一系列模态;最后,对分解得到的模态进行包络解调以提取... 为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,提出了总变差降噪(TVD)方法。首先,用TVD进行信号降噪处理;然后,利用改进自适应噪声的完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)得到一系列模态;最后,对分解得到的模态进行包络解调以提取故障特征。仿真信号分析和滚动轴承故障模拟实验表明:该方法能够准确地提取出滚动轴承微弱故障特征,具有可行性。 展开更多

关键词 滚动轴承 总变差降噪 改进自适应噪声的完备集成经验模态分解 特征提取

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基于CEEMDAN改进阈值滤波的微机电陀螺信号去噪模型 被引量：25

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作者 张宁 刘友文 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期665-669,674,共6页

为了提高微机电系统(MEMS)陀螺信号的去噪效果,以自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)方法为理论基础,并针对常规软阈值和硬阈值函数存在的不足,提出了一种基于改进阈值函数的CEEMDAN滤波去噪模型。该模型首先应用CEEMDAN方法将... 为了提高微机电系统(MEMS)陀螺信号的去噪效果,以自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)方法为理论基础,并针对常规软阈值和硬阈值函数存在的不足,提出了一种基于改进阈值函数的CEEMDAN滤波去噪模型。该模型首先应用CEEMDAN方法将陀螺信号有效地分解为多个固有模态函数(IMF)分量;其次通过相关系数法判断噪声分量与有效分量的界限;进而对噪声分量进行阈值设置并使用改进阈值函数进行滤波处理;最后重构滤波处理后的噪声分量与有效分量以得到去噪后的信号。实际陀螺信号去噪试验结果显示:所提模型相对于CEEMDAN、集成经验模态分解(EEMD)、经验模态分解(EMD)强制去噪方法及小波分析方法,其信噪比提高了约3.9dB,均方根误差降低了约36%;所提模型相对于CEEMDAN结合软、硬阈值函数的去噪模型,均方根误差降低了30%以上。表明采用所提模型可以对MEMS陀螺输出信号进行有效去噪,提升去噪性能。 展开更多

关键词 微机电陀螺信号 自适应噪声 完备集成经验模态分解 改进阈值函数 滤波去噪

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