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基于连续变分模态分解的多端柔性直流电网单端量保护方法: 1; 作者王晓卫田影 +2 位作者林德力王林海屈新宇《电网技术》北大核心 2025年第1期353-365,I0112,共14页; 针对现有多端柔性直流电网线路保护不耐受高阻和易受噪声影响等问题,提出一种基于连续变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)的多端柔性直流电网单端量保护方法。具体为:首先,采用直流极电压突变量构建保护启... 展开更多; 关键词多端柔性直流电网线路保护连续变分模态分解高频分量峰值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IIVY-SVMD-MPE-SVM的开关柜局部放电故障识别: 2; 作者解骞郑胜瑜 +3 位作者刘兴华李辉党建解佗《实验技术与管理》北大核心 2025年第4期26-36,共11页; 针对开关柜局部放电故障信息表征困难及局部放电故障识别准确率低等问题,该文提出了一种基于改进常青藤算法(improved Ivy algorithm,IIVY)的自动优化连续变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)与支持向量机(su... 展开更多; 关键词超声波改进常青藤算法连续变分模态分解多尺度排列熵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVMD-PSR-MNF的海洋MT数据噪声压制方法: 3; 作者徐天罗鸣 +1 位作者封常青吴云具《地球物理学报》北大核心 2025年第1期282-298,共17页; 海洋大地电磁法是一种天然源方法,其采集的大地电磁信号具有场强微弱、易受干扰等特点.在浅水环境下,海浪运动引起的复杂强烈的感应电磁场是大地电磁信号主要干扰源,极大降低了大地电磁数据的信噪比,致使视电阻率和相位畸变.针对这种复... 展开更多; 关键词海洋大地电磁法海浪感应磁噪声连续变分模态分解相空间重构最小噪声分离自相关函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVMD与参数优化MCKD的轴承故障诊断被引量：3: 4; 作者钟先友何流赵潇《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1179-1188,共10页; 针对轴承故障信号存在噪声干扰,难以提取故障特征的问题,提出了一种将连续变分模态分解(SVMD)与改进的最大相关峭度反卷积(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法。首先,为了表征轴承振动信号中的故障特征,将峭度与高斯核相结合,提出了比峭度... 展开更多; 关键词噪声干扰连续变分模态分解最大相关峭度反卷积几何平均优化器故障特征提取效果轴承特征频率; 在线阅读下载PDF 职称材料

阵列脉冲远场涡流检测的信号降噪方法: 5; 作者朱冠诚刘大生《电子测量技术》北大核心 2024年第19期79-87,共9页; 针对普通脉冲远场涡流检测(PRFECT)无法定位管道缺陷周向位置的缺点,通过增加接收线圈数量,改变接收线圈和激励线圈的相对位置,设计了一种新型阵列式脉冲远场涡流检测探头。并且针对检测出的信号微弱且混杂噪声干扰的问题,提出了一种连... 展开更多; 关键词脉冲远场涡流信号降噪连续变分模态分解奇异值分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVMD和自适应MOMEDA的齿轮箱故障诊断被引量：2: 6; 作者岳子毫裴帮 +3 位作者李志远王征兵黄晓丹雷欢欢《机床与液压》北大核心 2023年第21期225-232,共8页; 受背景噪声和传输路径的影响,故障信号往往被淹没,故障特征难以提取。基于此,提出一种连续变分模态分解(SVMD)和自适应MOMEDA相结合的故障诊断方法,通过SVMD前处理得到重构信号,然后以平均谱负熵为适应函数,通过人工鱼群优化算法自适应... 展开更多; 关键词齿轮箱故障诊断自适应MOMEDA 连续变分模态分解(SVMD) 人工鱼群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于AOA优化SVMD和A-CNN的矿井电网单相接地故障选线方法研究: 7; 作者杨战社张程 +3 位作者荣相魏礼鹏李瑞韩耀《煤炭工程》 2025年第7期171-178,共8页; 针对矿井电网单相接地故障选线受井下环境的干扰较大、故障选线速度和准确率低等问题,提出一种基于算术优化算法改进连续变分模态分解和注意力机制卷积神经网络的故障选线方法。首先,通过算术优化算法优化连续变分模态分解的参数,把零... 展开更多; 关键词矿井供电系统单相接地故障连续变分模态分解算术优化算法注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于连续变分模态分解的多端柔性直流电网单端量保护方法: 1; 作者王晓卫田影林德力王林海屈新宇; 机构西安理工大学电气工程学院国网浙江省电力有限公司文成县供电公司; 出处《电网技术》北大核心 2025年第1期353-365,I0112,共14页; 基金国家自然科学基金项目(52177114,61403127) 国网陕西省电力有限公司科技项目(5226KY23001C)。; 文摘针对现有多端柔性直流电网线路保护不耐受高阻和易受噪声影响等问题,提出一种基于连续变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)的多端柔性直流电网单端量保护方法。具体为:首先,采用直流极电压突变量构建保护启动判据,进而满足保护速动性要求;其次,利用零模电压总和构造故障类型检测判据;最后,基于线模电压的高频分量在区内故障和区外故障之间存在差异这一特征,利用SVMD对线模电压进行分解,提取最高频的时频分量作为故障特征分量,进而利用故障特征分量的峰值实现故障区域的检测。大量仿真实验表明,所提保护方法可适应不同故障过渡电阻、不同故障类型、不同故障距离以及不同故障线路等工况,且能够识别雷击干扰。; 关键词多端柔性直流电网线路保护连续变分模态分解高频分量峰值; Keywords multi-terminal flexible DC network line protection SVMD high frequency component peak value; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IIVY-SVMD-MPE-SVM的开关柜局部放电故障识别: 2; 作者解骞郑胜瑜刘兴华李辉党建解佗; 机构西安理工大学电气工程学院; 出处《实验技术与管理》北大核心 2025年第4期26-36,共11页; 基金国家自然科学基金(62473309) 陕西省重点研发计划(2024GX-YBXM-443) +1 种基金研究生教育教学改革研究项目(YJG2024025)。; 文摘针对开关柜局部放电故障信息表征困难及局部放电故障识别准确率低等问题,该文提出了一种基于改进常青藤算法(improved Ivy algorithm,IIVY)的自动优化连续变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)与支持向量机(support vector machine,SVM)的模式识别算法,实现了局部放电类型的故障识别。首先,融合空间金字塔匹配混沌映射、自适应t分布与动态自适应权三种策略提出IIVY算法;其次,对局部放电原始超声波信号进行SVMD并提取多尺度排列熵(multivariate permutation entropy,MPE),建立基于IIVY-SVMD-MPE的局部放电特征提取策略,利用IIVY算法自适应地选取SVMD惩罚因子α,结合相关系数筛选出最大的三个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量提取MPE,构建多维融合特征数据集;再次,提出并建立基于IIVY-SVM的开关柜局部放电故障识别模型,利用IIVY对SVM中惩罚参数C及核参σ进行自适应寻优;最后,通过对比验证表明所建立模型综合识别率更高、在不同评价指标上表现更佳,综合识别准确率达到98.8%,有效提高了故障识别的准确性与可靠性。; 关键词超声波改进常青藤算法连续变分模态分解多尺度排列熵; Keywords ultrasonic improved Ivy algorithm successive variational mode decomposition multiscale permutation entropy; 分类号 TM643 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVMD-PSR-MNF的海洋MT数据噪声压制方法: 3; 作者徐天罗鸣封常青吴云具; 机构中国海洋大学海洋地球科学学院中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室; 出处《地球物理学报》北大核心 2025年第1期282-298,共17页; 基金国家自然科学基金项目(42474106,U2241201) 山东省自然科学基金(ZR2023MD104,ZR2021QD070)资助。; 文摘海洋大地电磁法是一种天然源方法,其采集的大地电磁信号具有场强微弱、易受干扰等特点.在浅水环境下,海浪运动引起的复杂强烈的感应电磁场是大地电磁信号主要干扰源,极大降低了大地电磁数据的信噪比,致使视电阻率和相位畸变.针对这种复杂的强能量噪声,本文提出SVMD-PSR-MNF方法对其进行压制.通过连续变分模态分解(Successive Variational Mode Decomposition, SVMD)实现噪声预估计,然后利用相空间重构(Phase Space Reconstruction,PSR)将时间序列转化为矩阵,在此基础上,结合最小噪声分离(Minimum Noise Fraction,MNF)将含噪MT数据分解为一系列MNF成分,最后通过MNF成分的选取重构实现信噪分离.针对实测数据去噪效果评价难的问题,本文基于大地电磁信号的非平稳特性和海浪感应磁噪声的周期性,提出基于自相关函数(Autocorrelation Function,ACF)的去噪效果评价方法.为了验证提出方法的有效性,将其应用于合成数据和南黄海实测数据的处理中.本文基于一维各向异性模型模拟连续频谱的MT信号,并采用三维随机海浪感应磁场公式合成符合实际情况的含噪MT数据.合成数据和南黄海实测数据的处理结果表明,SVMD-PSR-MNF方法可在压制噪声的同时较好地恢复有效信号,校正噪声导致的视电阻率和相位的畸变,提高MT数据质量;ACF可评价海浪感应磁噪声的压制效果.; 关键词海洋大地电磁法海浪感应磁噪声连续变分模态分解相空间重构最小噪声分离自相关函数; Keywords Marine MT Wave-induced magnetic noise Successive Variational Mode Decomposition Phase Space Reconstruction Minimum Noise Fraction Autocorrelation function; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVMD与参数优化MCKD的轴承故障诊断被引量：3: 4; 作者钟先友何流赵潇; 机构三峡大学机械与动力学院湖北文理学院机械工程学院; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1179-1188,共10页; 基金国家自然科学基金面上项目(52175177) 教育部就业育人项目(20230109802)。; 文摘针对轴承故障信号存在噪声干扰,难以提取故障特征的问题,提出了一种将连续变分模态分解(SVMD)与改进的最大相关峭度反卷积(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法。首先,为了表征轴承振动信号中的故障特征,将峭度与高斯核相结合,提出了比峭度指标更为突出的加权峭度指标;其次,利用SVMD方法对轴承信号进行了分解,获得了若干模态分量,并使用加权峭度指标从多个模态分量中筛选出了故障特征最丰富的模态分量;然后,以包络熵为标准,通过几何平均优化器(GMO)优化MCKD的滤波器长度和周期两个参数,获得了最佳的参数组合;最后,采用GMO-MCKD方法对轴承信号进行了降噪,对降噪后的信号进行了包络分析,提取了轴承特征频率;同时,采用粒子群优化(PSO)的变分模态分解(VMD)和粒子群优化的变分模态提取(VME),对轴承信号进行了对照分析。研究结果表明:采用SVMD-GMO-MCKD方法在辛辛那提数据集中诊断出轴承特征频率为234.4 Hz及其二倍频;在西储大学轴承数据集中诊断出轴承特征频率为108.96 Hz,二倍频为218.09 Hz。该方法可以增强滚动轴承的周期性冲击成分,在有干扰的背景下有效地提取出滚动轴承内圈和外圈的故障特征,且轴承故障特征提取效果优于PSO-VMD和PSO-VME方法。; 关键词噪声干扰连续变分模态分解最大相关峭度反卷积几何平均优化器故障特征提取效果轴承特征频率; Keywords noise interference successive variational mode decomposition(SVMD) maximum correlated kurtosis deconvolution(MCKD) geometric mean optimizer(GMO) fault feature extraction effect bearing characteristic frequency; 分类号 TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化] TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名阵列脉冲远场涡流检测的信号降噪方法: 5; 作者朱冠诚刘大生; 机构上海交通大学电子信息与电气工程学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2024年第19期79-87,共9页; 基金教育部产学合作协同育人项目(230803711295726)资助。; 文摘针对普通脉冲远场涡流检测(PRFECT)无法定位管道缺陷周向位置的缺点,通过增加接收线圈数量,改变接收线圈和激励线圈的相对位置,设计了一种新型阵列式脉冲远场涡流检测探头。并且针对检测出的信号微弱且混杂噪声干扰的问题,提出了一种连续变分模态分解(SVMD)和奇异值分解(SVD)联合的信号降噪方法。首先将信号通过连续变分模态分解分解为一系列模态函数,然后通过皮尔逊相关系数筛选出用于重构的信号分量,再使用奇异值分解降噪方法对这些分量进行降噪,将降噪后的分量叠加可以得到重构信号,仿真和实验结果证明,新探头可以有效定位管道缺陷位置,新算法可以将关键信号降噪误差比降低至9.30,相较于目前算法有明显性能提高。; 关键词脉冲远场涡流信号降噪连续变分模态分解奇异值分解; Keywords PRFECT signal denoising SVMD SVD; 分类号 TN98 [电子电信—信息与通信工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVMD和自适应MOMEDA的齿轮箱故障诊断被引量：2: 6; 作者岳子毫裴帮李志远王征兵黄晓丹雷欢欢; 机构郑州机械研究所有限公司中航光电科技股份有限公司; 出处《机床与液压》北大核心 2023年第21期225-232,共8页; 基金河南省中央引导地方科技发展资金(113ZP20220165)。; 文摘受背景噪声和传输路径的影响,故障信号往往被淹没,故障特征难以提取。基于此,提出一种连续变分模态分解(SVMD)和自适应MOMEDA相结合的故障诊断方法,通过SVMD前处理得到重构信号,然后以平均谱负熵为适应函数,通过人工鱼群优化算法自适应选择MOMEDA的最优参数。利用所得参数对重构信号进行MOMEDA滤波,最后进行包络谱分析,做出故障类型诊断。将所提方法应用于齿轮箱主动轮断齿故障的仿真信号和实验信号中,在包络频谱中可以清楚地分辨出小齿轮转频及其倍频,同时所提方法相对其他方法具有更好的表现效果。; 关键词齿轮箱故障诊断自适应MOMEDA 连续变分模态分解(SVMD) 人工鱼群算法; Keywords Gearbox fault diagnosis Adaptive MOMEDA Successive variational mode decomposition(SVMD) Artificial fish swarm algorithm; 分类号 TH132.4 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AOA优化SVMD和A-CNN的矿井电网单相接地故障选线方法研究: 7; 作者杨战社张程荣相魏礼鹏李瑞韩耀; 机构西安科技大学电气与控制工程学院; 出处《煤炭工程》 2025年第7期171-178,共8页; 基金天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目(2023-TD-MS005)。; 文摘针对矿井电网单相接地故障选线受井下环境的干扰较大、故障选线速度和准确率低等问题,提出一种基于算术优化算法改进连续变分模态分解和注意力机制卷积神经网络的故障选线方法。首先,通过算术优化算法优化连续变分模态分解的参数,把零序电流序列分解成不同频率的固有模态函数;其次,引入相对位置矩阵的数据预处理方式,将一维序列转换成二维图像,获得零序电流信号的时频特征图;最后,将注意力机制嵌入到CNN分类算法模型中,实现故障选线。仿真与实验结果表明,该方法能够在强噪声、采样时间不同步等情况下准确地选择出故障线路,可满足矿井电网对选线准确性和可靠性的需求。; 关键词矿井供电系统单相接地故障连续变分模态分解算术优化算法注意力机制; Keywords mine power supply system single-phase ground fault continuous variational mode decomposition arithmetic optimization algorithm attention mechanism; 分类号 TD61 [矿业工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于连续变分模态分解的多端柔性直流电网单端量保护方法	王晓卫田影林德力王林海屈新宇	《电网技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于IIVY-SVMD-MPE-SVM的开关柜局部放电故障识别	解骞郑胜瑜刘兴华李辉党建解佗	《实验技术与管理》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于SVMD-PSR-MNF的海洋MT数据噪声压制方法	徐天罗鸣封常青吴云具	《地球物理学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于SVMD与参数优化MCKD的轴承故障诊断	钟先友何流赵潇	《机电工程》 CAS 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	阵列脉冲远场涡流检测的信号降噪方法	朱冠诚刘大生	《电子测量技术》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于SVMD和自适应MOMEDA的齿轮箱故障诊断	岳子毫裴帮李志远王征兵黄晓丹雷欢欢	《机床与液压》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于AOA优化SVMD和A-CNN的矿井电网单相接地故障选线方法研究	杨战社张程荣相魏礼鹏李瑞韩耀	《煤炭工程》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料