基于补充集合经验模态分解的短期负荷预测模型 被引量：24

1

作者 杨维熙 刘勇 舒勤 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3615-3622,共8页

电力负荷预测关乎电量调配和系统运行。针对短期负荷预测,采用补充集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)算法,结合传统算法和机器学习算法的优势,提出了一种组合预测模型。模型先将原始数据通... 电力负荷预测关乎电量调配和系统运行。针对短期负荷预测,采用补充集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)算法,结合传统算法和机器学习算法的优势,提出了一种组合预测模型。模型先将原始数据通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法进行降噪,再对所得数据进行CEEMD,可得到频率各异的本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)和剩余分量(residual component,RES)。采用独立成分分析(independent component analysis,ICA)提取高频IMF_(1)的独立成分,其余的本征模态函数进行重构得到IMF_(cg),分别运用不同的方法对IMF_(1)、IMF_(cg)、RES进行预测,最后将IMF_(1)、IMF_(cg)、RES的预测值相加作为真正的预测值。根据实验数据可得,所提模型能充分利用、发掘负荷数据的内在特征,预测效果更佳,可作为负荷预测的参考。 展开更多

关键词 负荷预测 补充集合经验模态分解 奇异值分解 广义回归神经网络 独立成分分析

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基于互补集合经验模态分解与支持向量回归的PM_(2.5)质量浓度预测 被引量：8

2

作者 李建更 罗奥荣 李晓理 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1494-1502,共9页

针对大气PM_(2.5)质量浓度的非线性和非平稳性的特点,为了提高PM_(2.5)质量浓度的预测精度,采用"分解与整合"的预测方法,建立了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和支持... 针对大气PM_(2.5)质量浓度的非线性和非平稳性的特点,为了提高PM_(2.5)质量浓度的预测精度,采用"分解与整合"的预测方法,建立了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的混合预测模型(CEEMD-SVR).该模型首先采用CEEMD对PM_(2.5)质量浓度的原始时间序列进行分解,得到若干具有不同时间尺度的相对平稳分量;然后采用SVR算法对各个分量分别进行预测;最后求出各个分量的预测值之和,作为原始PM_(2.5)质量浓度的预测结果.选取北京市海淀区万柳监测站点2014年3月1日—2015年4月30日的PM_(2.5)日均质量浓度以及北京市怀柔监测站点2014年5月1日—2015年4月30日的PM_(2.5)日均质量浓度作为实验样本集.研究结果与EEMD-SVR、EMD-SVR和单一SVR模型进行对比,表明CEEMD-SVR模型有效提高了PM_(2.5)质量浓度的预测精度. 展开更多

关键词 PM2.5 非线性 分解与整合 互补集合经验模态分解(ceemd) 支持向量回归(SVR) 混合预测模型

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基于CEEMD和统计参数的斜拉桥损伤识别方法研究 被引量：1

3

作者 刘杰 丁雪 +2 位作者 刘庆宽 王海龙 卜建清 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第19期326-336,共11页

为解决仅使用互补集成经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)方法的斜拉桥信号分解存在含噪固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量且不能进行损伤定量的问题,提出了一种基于CEEMD与统计参... 为解决仅使用互补集成经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)方法的斜拉桥信号分解存在含噪固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量且不能进行损伤定量的问题,提出了一种基于CEEMD与统计参数方法相结合的斜拉桥损伤识别方法。该方法基于CEEMD方法对斜拉桥动力响应信号进行自适应性分解,确定适用的白噪声幅值标准差并推导CEEMD方法的集成次数,得到各阶IMF分量;采用欧氏距离对分解的IMF分量进行谱系聚类分析以避免模态混叠现象;采用峰度统计参数的有效权重峰度指标方法滤除含噪IMF分量,提取有效IMF分量并重构为有效IMF分量和;利用变异系数统计参数、二阶中心差分法和泰勒展开式推导损伤定位指标,根据四阶统计矩峰度统计参数推导损伤定量指标。用所提方法对某斜拉桥进行损伤识别研究,结果表明:仿真分析的损伤定位识别精度为100%,损伤定量最大误差为1.80%;在高斯白噪声干扰下,损伤定位不受影响,损伤定量最大误差为1.88%;进行实桥的损伤识别,结果表明实桥主梁无损伤。 展开更多

关键词 斜拉桥 损伤识别方法 互补集成经验模态分解(ceemd) 统计参数 损伤定量 噪声干扰

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基于CEEMDAN-CPO-VMD的RV减速器故障诊断模型

4

作者 郭曼 徐建 蔺梦雄 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1490-1501,共12页

针对强背景噪声下旋转矢量(RV)减速器故障诊断困难的问题,提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)结合冠豪猪算法(CPO)优化变分模态分解(VMD)的RV减速器故障诊断方法。首先,利用自适应噪声完备集合经验模态分解对含噪声目... 针对强背景噪声下旋转矢量(RV)减速器故障诊断困难的问题,提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)结合冠豪猪算法(CPO)优化变分模态分解(VMD)的RV减速器故障诊断方法。首先,利用自适应噪声完备集合经验模态分解对含噪声目标信号进行了降噪分解,得到了一系列固有模态分量(IMF),再根据峭度值原则,选取了目标模态分量;然后,以包络熵为适应性函数,利用CPO算法对变分模态分解中的分解参数K值和α值进行了寻优计算,得到了最后的[K,α]组合,并对VMD进行了最优参数设置;最后,分解后得到一系列本征模态函数分量,对分解后的目标分量进行了重构,再对重构后的目标分量进行包络谱分析并进行了故障诊断,为了验证CEEMDAN-CPO-VMD方法的优越性,进行了实验对比分析。研究结果表明:经CPO重构后的信号信噪比为9.38,均方根误差为0.036,计算时间为36.59 s;利用CEEMDAN-CPO-VMD方法有效地提取了RV减速器的故障特征;对比验证该方法的可行性,使用频谱包络分析得到的结果,有较多的边频干扰,不能有效地定位故障点;同时,对比麻雀搜索算法(SSA)优化的VMD,经SSA算法重构后的信号信噪比为8.57,均方根误差为0.042,计算时间为50.24 s,相比于SSA算法,CPO算法的信噪比结果提高了0.78 dB,均方根误差降低了0.006,迭代时间减少了13.65 s,有了更好的收敛性,验证了CEEMDAN-CPO-VMD法有更好的诊断效果。该研究成果可为强噪声干扰下的RV减速器故障诊断提供参考。 展开更多

关键词 旋转矢量减速器 变速器 自适应噪声完备集合经验模态分解 冠豪猪优化算法 变分模态分解 包络熵 故障分类识别方法

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基于CEEMD和排列熵的故障数据小波阈值降噪方法 被引量：59

5

作者 周涛涛 朱显明 +1 位作者 彭伟才 刘彦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第23期207-211,共5页

针对旋转机械故障数据的非平稳性及总体平均经验模态分解方法(CEEMD)舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法。运用CEEMD将信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,利用排列熵... 针对旋转机械故障数据的非平稳性及总体平均经验模态分解方法(CEEMD)舍弃高频分量降噪方法和小波阈值降噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法。运用CEEMD将信号分解为一系列的固有模态函数(IMF)分量,利用排列熵来确定含有噪声成分较多的IMF分量,采用小波阈值降噪方法对含有较多噪声成分的IMF分量进行降噪处理,保留这些分量中的有效信息。仿真分析和实例分析表明,基于CEEMD和排列熵的小波阈值降噪方法效果优于单纯的CEEMD降噪方法和小波阈值降噪方法。 展开更多

关键词 降噪 经验模态分解 互补集合经验模态分解 小波阈值方法 排列熵

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基于CEEMD与自适小波阈值组合降噪在OPAX方法的应用 被引量：15

6

作者 陈克 张晓冬 李宁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第16期192-198,共7页

针对如何从降噪的角度去提高扩展工况传递路径分析(OPAX)方法的分析精度,提出运用互补集合经验模态分解(CEEMD)与自适小波阈值相结合的降噪方法。采用样本熵将分解后信号的本征模态分量划分为噪声、含噪和信号分量。剔除噪声分量,将不... 针对如何从降噪的角度去提高扩展工况传递路径分析(OPAX)方法的分析精度,提出运用互补集合经验模态分解(CEEMD)与自适小波阈值相结合的降噪方法。采用样本熵将分解后信号的本征模态分量划分为噪声、含噪和信号分量。剔除噪声分量,将不同含噪分量的样本熵归一化后作为调参参数并应用于新构造的小波阈值函数,通过含噪情况调整阈值函数来提高降噪效果,并将降噪后的含噪分量跟信号分量一同重构得到完整信号,运用仿真计算验证上述方法能最大程度保留原始信号的完整性。应用到OPAX模型中,对其工况数据(时域振动信号)进行降噪,与其他降噪方法一同对比发动机二阶情况下目标点的计算的合成响应与实测响应,发现CEEMD与自适小波阈值组合降噪改进的OPAX方法吻合程度较高,效果较优。 展开更多

关键词 扩展工况传递路径分析(OPAX)方法 样本熵 互补集合经验模态分解(ceemd) 自适小波阈值降噪

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基于ICEEMD及AWOA优化ELM的机械故障诊断方法 被引量：29

7

作者 张淑清 苑世钰 +2 位作者 姚玉永 穆勇 王丽丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期172-180,共9页

旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点。针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限学习机(ELM)的机械故障诊断方法。ICEEMD能够避免在分解过程... 旋转机械设备故障检测及识别一直是研究的热点。针对目前故障特征提取和诊断方法的不足,提出一种基于改进的完备集合经验模态分解(ICEEMD)与自适应鲸鱼优化算法(AWOA)优化极限学习机(ELM)的机械故障诊断方法。ICEEMD能够避免在分解过程中产生伪模态,其模式中残留噪声小,使提取故障信息更加准确。利用ICEEMD将采集到的信号分解成多个本征模态函数(IMF),对滚动轴承不同故障状态IMF的斯皮尔曼等级相关系数(SRCC)的计算结果进行分析,得出筛选IMF的标准为其SRCC大于0.02;将筛选后的IMF的混合熵(HE)作为特征向量。WOA相比其他仿生算法所需要调整的相关参数少、收敛速度快、稳定性好。AWOA利用自适应权重优化WOA的局部搜索方式,进一步提高了收敛精度。利用AWOA对ELM的权值和阈值进行优化,可以提高故障诊断的准确率。通过对比实验证明,AWOA-ELM的学习能力强、故障诊断的准确率更高。AWOA-ELM应用在滚动轴承不同尺寸滚珠和外圈故障诊断中,对滚珠故障诊断的准确率达到99.5%,对外圈故障诊断的准确率达到100%。 展开更多

关键词 改进的完备集合经验模态分解 混合熵 自适应鲸鱼算法优化极限学习机 机械故障诊断方法

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基于分解集成方法的空中交通流量短期预测 被引量：8

8

作者 王飞 孙鹏飞 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第35期15270-15276,共7页

为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.... 为对空中交通流量进行短期预测,提出了基于分解集成方法的组合预测模型。首先,应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法将流量时序数据分解为若干个分量;其次,应用排列熵计算各分量的复杂度,复杂度高于0.5的归为高频分量,其余归为低频分量;然后,高频分量采用BP(back propagation)神经网络算法进行预测,低频分量采用最小二乘法进行预测;接着,对分量的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。最后,采集实际运行数据进行算例分析。通过比较1~6 h和7~12 h的预测结果,本文模型在1~6 h的均等系数(equal coefficient,EC)值为0.905,准确度更高。与EMD-BP-OLS模型、BP模型进行比较,本文模型的评价指标均优于其他模型。通过比较60、30、15 min时间尺度数据的预测结果,60 min时间尺度的EC值为0.924,准确度最高。结果表明,提出的模型是可行的和有效的,更适用于短期流量预测。 展开更多

关键词 航空运输 流量短期预测 分解集成方法 集合经验模态分解 BP神经网络

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基于改进Croston方法的多需求模式零备件预测 被引量：1

9

作者 杨华强 熊坚 +4 位作者 张鹏 范宜静 韩冬阳 曹蕾 夏唐斌 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第21期8987-8995,共9页

维修备件管理是提高产线可靠性、实现降本增效的关键。针对具备间歇性与随机性特征的维修备件需求预测问题,提出了基于改进Croston方法的备件需求预测模型。依据Syntetos准则基于间断性与波动性特征将备件需求划分为4类。针对含有波动... 维修备件管理是提高产线可靠性、实现降本增效的关键。针对具备间歇性与随机性特征的维修备件需求预测问题,提出了基于改进Croston方法的备件需求预测模型。依据Syntetos准则基于间断性与波动性特征将备件需求划分为4类。针对含有波动性特征的需求,基于Croston方法主要思想将备件需求预测分解为需求发生状态预测和需求量预测两类问题,设计了集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)-长短期记忆网络集成(long short-term memory,LSTM)预测模型。EEMD方法将剧烈波动序列分解为若干相对平稳的分量,进而采用LSTM方法对各分量进行预测。针对含有间断性特征的需求,引入信号处理技术中的信号调制技术,将需求发生状态0-1二值序列进行连续化处理。所提方法解决了备件需求波动性强、间断性大的难题,已应用于湖北中烟武汉卷烟厂,证明了方法的优越性与可行性。 展开更多

关键词 备件需求预测 多需求模式 Croston方法 集合经验模态分解 长短期记忆网络

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基于CEEMD-PSD算法的变电站控制电缆故障定位方法 被引量：20

10

作者 温才权 韦鑫 +3 位作者 王杰 周凯 李轩毅 龚薇 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2023年第7期80-89,共10页

频域反射法(frequency domain reflection,FDR)是电力电缆故障定位的有效办法,但尚未应用于控制电缆,且现有FDR法存在频域泄露严重、灵敏度低等问题,导致故障定位误差较大。该文提出了采用补充集合经验模态分解(complementary ensemble ... 频域反射法(frequency domain reflection,FDR)是电力电缆故障定位的有效办法,但尚未应用于控制电缆,且现有FDR法存在频域泄露严重、灵敏度低等问题,导致故障定位误差较大。该文提出了采用补充集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与功率谱密度(power spectral density,PSD)联合算法,实现了变电站控制电缆精准定位。首先通过CEEMD对首端反射系数谱实部进行分解,然后对模态分量进行加努塔尔-布莱克曼混合卷积窗(nutall-blackman window)处理;最后对加窗后的模态分量进行PSD分析,获得故障电缆的定位曲线。该文搭建了控制电缆模型进行仿真研究,并选取总长为100 m,在50 m存在故障的ZR-KVVP2-22 4×4型控缆进行实验验证。仿真及实验结果表明:与传统FDR定位方法相比,该文所提方法可以有效抑制频谱泄露,提升故障识别的灵敏度。 展开更多

关键词 频域反射法 电缆故障定位 频谱泄露 功率谱分析 补充集合经验模态分解

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基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法研究 被引量：85

11

作者 王姣 李振春 王德营 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期164-172,共9页

考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对互补集合经验模态分解(CEEMD)舍弃高频分量的去噪方法和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法。CEEMD是EMD(经验模态分解)的改进型算法... 考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对互补集合经验模态分解(CEEMD)舍弃高频分量的去噪方法和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法。CEEMD是EMD(经验模态分解)的改进型算法,它既保留了EMD处理非平稳信号的优势,又能有效地克服EMD的模态混叠问题;但是,单纯的CEEMD分解去噪会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息。将CEEMD分解与小波阈值去噪相结合,对CEEMD去噪要舍弃的含噪声较多的高频固有模态函数(IMF)分量进行小波阈值去噪,以保留这些分量中的有效信息。模型数据和实际地震资料的测试结果表明,无论对于低噪声还是强噪声地震数据,基于CEEMD的小波阈值去噪方法的去噪效果都优于单纯的CEEMD去噪方法和小波阈值去噪方法。 展开更多

关键词 去噪 非平稳信号 经验模态分解(EMD) 互补集合经验模态分解(ceemd) 小波阈值方法

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基于CEEMD与小波阈值的机械密封声发射信号自适应降噪方法 被引量：5

12

作者 石大磊 高宏力 李克斯 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期131-137,共7页

针对机械密封声发射信号容易受到环境噪声干扰,难以有效地从背景噪声中分离的问题,提出将互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进小波阈值降噪方法相结合的声发射信号自适应降噪方法。根据白噪声经经验模态分解(EMD)后其固有模态函数分量的... 针对机械密封声发射信号容易受到环境噪声干扰,难以有效地从背景噪声中分离的问题,提出将互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进小波阈值降噪方法相结合的声发射信号自适应降噪方法。根据白噪声经经验模态分解(EMD)后其固有模态函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常数的特性,自适应地判定CEEMD信噪分量的分界点;为避免小波原阈值函数的缺陷,应用改进小波阈值函数对高频IMF分量进行降噪处理,然后同其余的IMF分量进行信号重构,完成降噪过程。对仿真信号和采集的机械密封声发射信号的降噪结果,证明了该降噪方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 声发射信号 互补集合经验模态分解 改进阈值函数 降噪方法

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基于CEEMD和改进小波阈值法的钢架结构沉降数据去噪方法 被引量：16

13

作者 王民顿 尚俊娜 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第11期1191-1195,共5页

在钢架结构安全监测过程中,针对沉降数据易受外界环境噪声干扰的问题,在互补集合经验模态分解(CEEMD)的基础上提出改进小波阈值函数的去噪方法。首先对含噪信号作CEEMD分解,得到各种本征模函数(IMF);之后选取IMF分量使用改进小波阈值去... 在钢架结构安全监测过程中,针对沉降数据易受外界环境噪声干扰的问题,在互补集合经验模态分解(CEEMD)的基础上提出改进小波阈值函数的去噪方法。首先对含噪信号作CEEMD分解,得到各种本征模函数(IMF);之后选取IMF分量使用改进小波阈值去噪;最后重构IMF信息,取得降噪后的信号。仿真结果表明,基于CEEMD和改进小波阈值法的混合方法能够有效滤除信号中的噪声分量,提高沉降数据监测精度。 展开更多

关键词 互补集合经验模态分解(ceemd) 钢架结构 改进阈值函数 沉降监测

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CEEMD-FCM模型下的管道缺陷识别方法 被引量：2

14

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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ICEEMDAN结合FastICA方法在转子系统降噪提纯中的应用 被引量：3

15

作者 胡超 毛宽民 +1 位作者 张东峰 周嘉诚 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第1期113-118,103,共7页

针对转子系统采集得到的非平稳信号中存在着较多噪声,导致分解原信号易出现模态混叠和虚假模态现象,使得降噪提纯效果不理想,特征量无法识别等问题,提出了一种将改进自适应噪声的完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble EMD w... 针对转子系统采集得到的非平稳信号中存在着较多噪声,导致分解原信号易出现模态混叠和虚假模态现象,使得降噪提纯效果不理想,特征量无法识别等问题,提出了一种将改进自适应噪声的完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble EMD with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)相结合的转子系统振动信号降噪提纯方法。通过设计实验采集加速度信号进行分析对比后发现,该方法能够有效降低加速度信号中存在的噪声,实验结果中的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)均有所改善。同时通过设计转子系统轴心轨迹提纯实验,验证了该方法的实用性。 展开更多

关键词 改进自适应噪声的完备集合经验模态分解 快速独立成分分析 加速度信号 降噪方法

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改进CEEMD–MRSVD降噪方法及应用研究 被引量：1

16

作者 徐睿 白云 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2022年第7期77-82,共6页

针对总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)阈值降噪处理方法难以取得理想效果问题,提出了改进互补集合经验模态分解–多分辨率奇异值分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition–multi-resolu... 针对总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)阈值降噪处理方法难以取得理想效果问题,提出了改进互补集合经验模态分解–多分辨率奇异值分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition–multi-resolution singular value decomposition,CEEMD–MRSVD)降噪方法。含噪信号经CEEMD处理,克服了EEMD时效性差及EMD模式混叠缺陷,然后利用信号和噪声的相关特性对分解得到的本征模态分量进行信号主导和噪声主导分量区分,根据噪声强度不同,提出对噪声主导和信号主导的本征模态分量进行策略性优化的多分辨率奇异值处理方法,最后经Savitzky–Golay平滑滤波,剔除信号粗糙细节,重构达到降噪目的。试验通过仿真信号和超声回波信号降噪处理,结果表明,此方法不仅有效剔除了噪声干扰,而且减少了有用细节流失。 展开更多

关键词 互补集合经验模态分解(ceemd) 多分辨率奇异值分解(MRSVD) Savitzky–Golay平滑滤波 降噪 超声回波

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一种基于GNSS-RTK的大跨径桥梁模态参数识别方法 被引量：4

17

作者 潘博闻 李志 牛彦波 《导航定位学报》 CSCD 2021年第1期109-115,共7页

为了进一步改善运营期大跨径桥梁结构模态参数的识别精度,提出1种基于全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)的大跨径桥梁模态参数识别方法:给出方法的基本原理;利用切比雪夫滤波方法对GNSS原始观测信息进行滤波处理;然后利用互补集... 为了进一步改善运营期大跨径桥梁结构模态参数的识别精度,提出1种基于全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)的大跨径桥梁模态参数识别方法:给出方法的基本原理;利用切比雪夫滤波方法对GNSS原始观测信息进行滤波处理;然后利用互补集合经验模态分解(CEEMD)与随机减量技术(RDT),从滤波信号中提取结构的模态参数(固有频率与阻尼比)。实验结果表明:该方法可以去除由于噪声影响所产生的虚假模态,并且模态提取结果与有限元分析结果吻合;GNSS-RTK技术可有效应用到大跨径桥梁结构变形监测中。 展开更多

关键词 全球卫星导航系统 实时动态差分 大跨径桥梁 互补集合经验模态分解 随机减量技术 模态参数识别方法

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基于EP-CEEMDAN算法的非平稳振动信号时频分析 被引量：1

18

作者 孙苗 屈玲 +2 位作者 袁立平 吴静 沈玉光 《爆破》 CSCD 北大核心 2024年第4期150-155,166,共7页

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)固有的模态混淆及集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)能在一定程度上抑制模态混淆但由于添加的白噪声无法完全中和,原始信号的完备性无法保证。同时二... 针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)固有的模态混淆及集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)能在一定程度上抑制模态混淆但由于添加的白噪声无法完全中和,原始信号的完备性无法保证。同时二者均无法免除端点效应的干扰,模态混淆和端点效应导致EMD和EEMD希尔伯特变换得到的时频分析结果失真。提出添加端点处理程序的自适应补充集合经验模态分解算法(Endpoint Processing-Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,EP-CEEMDAN),实施仿真实验对比EMD、EEMD、EP-CEEMDAN对仿真含噪非平稳振动信号的分解结果,并通过多尺度排列熵检测和边际谱分析验证EP-CEEMDAN对端点效应和模态混淆均具有良好的控制效果,从而证明相比EMD和EEMD,EP-CEEMDAN是一种更优良的自适应算法。最后将EP-CEEMDAN应用于实测非平稳振动信号处理中,发现其通过对端点处理后的振动信号在分解的每一阶段添加自适应白噪声,再通过计算唯一的余项信号获得各个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。EP-CEEMDAN算法得到的IMF端点发散和模态混淆都得到了有效抑制,经希尔伯特变换得到的时频谱在时域和频域均具有较高的分辨率。该结果可用于非平稳振动信号振动特征识别,对进一步分析工程振动危害提供依据。 展开更多

关键词 经验模态分解 自适应补充集合经验模态分解 模态混淆 端点效应 希尔伯特变换

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基于CEEMD的云贵高原降水序列周期性特征分析

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作者 郝海宁 王新鹏 +1 位作者 袁荣才 赵庆志 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第36期15362-15374,共13页

对云贵高原的降水量序列进行多尺度分析,可为喀斯特地区流域的综合治理、水资源的合理利用及地区的可持续发展提供保证。利用互补集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合快速傅里叶变换分析(f... 对云贵高原的降水量序列进行多尺度分析,可为喀斯特地区流域的综合治理、水资源的合理利用及地区的可持续发展提供保证。利用互补集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合快速傅里叶变换分析(fast Fourier transform,FFT)的特征提取方法。选取云贵高原60个站点20年、时间间隔为12 h的降水量观测数据进行周期识别。结果表明:CEEMD算法能够有效提取序列中的月、半周年、周年等特征分量,结合各气象站点位置,发现地理位置上临近站点的周期变化趋势数相似。与云贵高原的柯本-盖革气候分类指数图相对比,符合地区的气候特征,证明该分解方法可有效应用于气候统计;探讨在不同周期性特征影响下,实际降水序列如何响应于各种气候驱动因素,利用自相关函数(autocorrelation function,ACF)分析降水序列与准两年振荡(quasi biennial oscillation,QBO)、Nino3.4指数、热带气旋之间的时滞和相关性。发现区域的降水序列受厄尔尼诺南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)以及准两年期振荡的影响。区域48.3%站点固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)呈现双峰年周期,使用极端降水事件与热带气旋降水事件对比,发现云贵高原降水序列双峰值周期的产生受热带气旋影响。 展开更多

关键词 降水量序列 周期性特征 互补集合经验模态分解(ceemd)算法 热带气旋

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EEMD方法在转子碰摩故障诊断中的研究 被引量：12

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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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