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针对非平稳信号和高频噪声的自适应噪声完整集成经验模态分解-双向长短期记忆风功率预测模型
1
作者 万思洋 杨苹 +3 位作者 崔嘉雁 李丰能 隗知初 陈文皓 《电网技术》 北大核心 2025年第3期1176-1184,I0085,共10页
提出了一种基于改进的自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的组合预测模型,以提高... 提出了一种基于改进的自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的组合预测模型,以提高风电功率预测的准确性和鲁棒性。当前风电功率预测面临非平稳信号和高频噪声的问题,影响了预测的准确性。针对这一问题,通过CEEMDAN分解,将复杂的非平稳信号分解为多个固有模态函数分量(intrinsic mode function,IMF),在此基础上创新性地通过平均波动幅度(average fluctuation range,AFR)计算IMF的平均波动幅度进行高低频划分,应用经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)对高频分量进行滤波,显著降低信号中的高频噪声,提高数据准确性。随后,分别对高频和低频分量建立Bi-LSTM模型,选取最优参数进行训练和预测,将各分量的预测结果叠加得到最终的风电功率预测值。模型经过不同季节和数据集的验证,展示了其在风电功率预测中的通用性和鲁棒性。研究证明,结合CEEMDAN分解、AFR划分和EWT滤波,通过有效的噪声抑制和数据分解,能够显著提升风电功率预测的准确性和稳定性,弥补了传统方法在处理非平稳信号和高频噪声方面的不足。 展开更多
关键词 风电功率预测 双向长短期记忆神经网络 完全集成经验模态分解 经验小波变换 深度学习
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基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型 被引量：3
2
作者 唐非 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期735-744,共10页
针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后... 针对风电场短期风速预测准确度不高的问题,提出一种基于互补集成经验模态分解和Stacking融合的短期风速组合预测模型。首先,为突出短期风速的局部特征并降低建模难度,通过互补集成经验模态分解算法将短期风速分解为若干个稳定分量。然后,利用信息熵和近似熵来判定各分量的复杂度,高复杂度分量选择最小二乘支持向量机、低复杂度分量选择随机配置网络作为对应的预测模型。利用Stacking算法对每个模型的预测值进行融合,使预测精度得到提升。最后,通过一组实际的短期风速数据作为研究对象,将提出的预测模型应用于其预测。对比结果表明,所提预测模型可提高短期风速的预测精度。 展开更多
关键词 风能 短期风速 组合预测 互补集成经验模态分解 多模型 Stacking融合
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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 被引量：1
3
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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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
4
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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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
5
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
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基于小波能谱熵和集成经验模态分解的传感器故障诊断耦合算法研究 被引量：8
6
作者 史历程 赵骁 +1 位作者 赵群飞 王玉璋 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期624-632,共9页
建立了燃气轮机传感器各类故障典型信号的样本集,分别利用小波能谱熵(WEE)结合K近邻分类器(KNN)、集成经验模态分解(EEMD)结合稀疏表示分类器对故障信号进行诊断识别。通过对上述算法的优化整合,提出WEE与EEMD相结合的燃气轮机传感器故... 建立了燃气轮机传感器各类故障典型信号的样本集,分别利用小波能谱熵(WEE)结合K近邻分类器(KNN)、集成经验模态分解(EEMD)结合稀疏表示分类器对故障信号进行诊断识别。通过对上述算法的优化整合,提出WEE与EEMD相结合的燃气轮机传感器故障诊断耦合算法。以某燃气轮机运行数据为基础,验证该耦合算法的识别准确率和鲁棒性。结果表明:耦合算法的识别准确率高、分析速度快和鲁棒性强,比单一算法具有更可靠的诊断结论,从而具有更好的工程应用价值。 展开更多
关键词 燃气轮机 传感器 故障诊断 小波能谱熵 集合经验模态分解 样本熵 耦合算法
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基于模态分解和误差修正的短期电力负荷预测
7
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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基于集成经验模态分解的弹道导弹关机点估计算法
8
作者 朱特浩 陆小科 +1 位作者 胡昌林 郝欣 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2020年第5期40-45,共6页
落点估计精度是弹道导弹防御系统最重要的性能指标之一,而关机点时刻是落点估计的重要参考数据之一。文中提出一种基于集成经验模态分解的弹道导弹关机点估计算法,该算法首先采用卡尔曼滤波分析主动段的航迹趋势,并粗定出关机点时刻;然... 落点估计精度是弹道导弹防御系统最重要的性能指标之一,而关机点时刻是落点估计的重要参考数据之一。文中提出一种基于集成经验模态分解的弹道导弹关机点估计算法,该算法首先采用卡尔曼滤波分析主动段的航迹趋势,并粗定出关机点时刻;然后,通过集成经验模态分解进一步提升关机点时刻估计精度;最后,通过仿真实验与常用的滤波估计算法进行了比较。结果表明:文中提出的算法在关机点时刻估计误差和结果得出延迟方面都有一定的改进,对落点估计具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 弹道导弹防御系统 关机点估计 卡尔曼滤波 集成经验模态分解
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集成经验模态分解中加入白噪声的自适应准则 被引量：25
9
作者 蔡艳平 李艾华 +2 位作者 徐斌 许平 何艳萍 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期709-714,811,共6页
现有集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)算法中加入白噪声的大小与集成的次数都需要人为按照经验设定,缺乏可靠性。针对此问题,提出了自适应集成经验模态分解(adaptive ensemble empirical mode decompo... 现有集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)算法中加入白噪声的大小与集成的次数都需要人为按照经验设定,缺乏可靠性。针对此问题,提出了自适应集成经验模态分解(adaptive ensemble empirical mode decomposition,简称AEEMD)算法,并给出了一种在EEMD方法中有效加入白噪声的可依据准则。首先,计算出输入信号的幅值标准差;然后,采用高通滤波方法对输入信号进行分解,通过计算高通滤波分解后的高频分量幅值标准差和输入信号幅值标准差来确定加入白噪声的幅值标准差,在此基础之上,EEMD集成次数根据期望的信号分解相对误差和加入白噪声的幅值标准差惟一确定;最后,为了进一步提高相邻模态函数的正交性,对AEEMD分解结果进行二次处理。仿真试验验证了AEEMD方法的抗混分解能力,将AEEMD方法应用于转子油膜涡动的故障监测诊断中,提取出转子油膜涡动的故障特征,并与基本EMD算法进行了对比,结果表明,AEEMD更加精确地提取了油膜涡动信号的故障特征。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 集成经验模态分解 模态混叠
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基于集成经验模态分解和峭度准则的滚动轴承故障特征提取方法 被引量：206
10
作者 胡爱军 马万里 唐贵基 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期106-111,153,共6页
为实现滚动轴承故障的精确诊断,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与峭度准则的包络解调方法。该方法首先利用EEMD将振动信号分解,然后利用峭度最大准则选取EEMD分解后的本征模函数(intrinsic ... 为实现滚动轴承故障的精确诊断,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与峭度准则的包络解调方法。该方法首先利用EEMD将振动信号分解,然后利用峭度最大准则选取EEMD分解后的本征模函数(intrinsic mode function,IMF),将该本征模函数进行包络解调从而获得滚动轴承的故障特征信息。该方法可以有效抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)中的模态混叠问题,同时还避免了共振解调方法中中心频率及滤波频带的选取,具有良好的自适应性。利用该包络解调方法对实际滚动轴承发生内圈、外圈故障进行了分析,证明了该方法可以有效地提取滚动轴承故障特征信息,能够实现滚动轴承故障的精确诊断。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 峭度 滚动轴承 包络解调 故障诊断
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基于集合经验模态分解和人工蜂群算法的工厂化养殖pH值预测 被引量：25
11
作者 徐龙琴 李乾川 +1 位作者 刘双印 李道亮 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期202-209,共8页
针对单一预测模型预测养殖pH值精度低等问题,提出集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和改进人工蜂群算法(improve artificial bee colony,IABC)相结合的南美白对虾工厂化养殖pH值组合预测模型。在建模过程中... 针对单一预测模型预测养殖pH值精度低等问题,提出集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和改进人工蜂群算法(improve artificial bee colony,IABC)相结合的南美白对虾工厂化养殖pH值组合预测模型。在建模过程中,利用EEMD算法对原始pH值时间序列进行多尺度分解,得到一组平稳、互不耦合的子序列;根据各子序列变化特征选择适宜的单项预测方法并建模,通过改进人工蜂群(IABC)算法优化复杂非线性组合预测模型目标函数权重系数,构建了工厂化养殖pH值非线性组合预测模型。利用该模型对广东省湛江市2014年9月8日-2014年9月15日期间工厂化养殖pH值进行预测,结果表明,该预测模型取得了较好的预测效果,与模拟退火优化BP神经网络(simulated Annealing-BP neural network,SA-BPNN)和遗传算法优化最小二乘支持向量回归机(genetic algorithm-least square support vector regression,GA-LSSVR)对比分析,模型评价指标平均绝对百分比误差MAPE、均方根误差、平均绝对误差MAE和相关系数R2分别为0.0035、0.0274、0.0224和0.9923,均表明该文提出的组合预测模型具有更高预测精度,能够满足实际南美白对虾工厂化养殖pH值精细化管理需要,也为其他领域pH值预测提供参考。 展开更多
关键词 算法 pH值 水产养殖 组合预测 集合经验模态分解 人工蜂群算法 南美白对虾
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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
12
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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基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究 被引量：13
13
作者 杨磊 黄元生 +2 位作者 张向荣 董玉琳 高冲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期81-90,共10页
准确的风速预测对风电场实现平稳出力具有重要意义。为提高短期风速预测精度,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)、遗传算... 准确的风速预测对风电场实现平稳出力具有重要意义。为提高短期风速预测精度,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和长短期记忆模型(Long Short-Term Memory,LSTM)的短期风速变权组合预测模型(Variable Weighted Hybrid Model, VWHM)。首先运用集合经验模态分解技术,将原始风速时间序列分解成多个不同的子序列。然后运用套索算法对各个子序列的数据变量进行筛选,提取代表性变量作为预测输入。最后利用GA的全局优化能力,对由GRNN和LSTM构成的组合预测模型的权重系数进行移动样本自适应变权求解,并加权得到最终预测结果。仿真结果表明,所提的变权组合模型比单一模型以及传统组合模型具有更高的预测精度,且在风速预测中具有优越性。 展开更多
关键词 短期风速预测 集合经验模态分解 套索算法 广义回归神经网络 长短期记忆 遗传算法
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基于集成经验模态分解的高压直流输电线路行波故障测距 被引量：7
14
作者 杨立红 杨明玉 +1 位作者 彭志峰 杨雨昂 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第6期33-39,共7页
直流输电线路两端的边界元件会造成行波波头畸变,且过渡电阻和线路色散等因素会进一步增加对波头到达母线时刻进行准确标定的难度。基于行波原理,采用集成经验模态分解(EEMD)算法分解出行波高频分量从而获取测距所需的时间参数,提出一... 直流输电线路两端的边界元件会造成行波波头畸变,且过渡电阻和线路色散等因素会进一步增加对波头到达母线时刻进行准确标定的难度。基于行波原理,采用集成经验模态分解(EEMD)算法分解出行波高频分量从而获取测距所需的时间参数,提出一种高压直流输电线路新型故障测距算法。该算法无需识别行波波头和计算行波波速,不受输电线路弧垂的影响,具有较高的测距精度和可靠性。通过PSCAD和MATLAB联合仿真,结果表明,该测距算法准确可靠,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 故障测距 行波 波速 集成经验模态分解 高压直流
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基于集成经验模态分解的海杂波去噪 被引量：17
15
作者 行鸿彦 朱清清 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期1-7,共7页
针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占... 针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的海杂波去噪方法.利用EEMD将含有目标信号的海杂波数据分解成一系列从高频到低频的固有模态函数(IMF),通过各个IMF的自相关,分选出有用信号和噪声分量,对噪声占主导作用的IMF选用Savitzky Golay(SG)滤波方法进行消噪,将滤波后的模态分量和剩余的分量进行重构得到削噪后的信号.结合最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测淹没在海杂波背景中的微弱信号,比较去噪前和去噪后的均方根误差,利用均方根误差评价去噪效果.实验结果表明,EEMD算法对海杂波数据去噪是有效的,去噪后所得的均方根误差0.0028比去噪前所得的均方根误差0.0119降低了一个数量级. 展开更多
关键词 海杂波 集成经验模态分解 自相关函数 Savitzky Golay滤波
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基于集成经验模态分解和极端梯度提升的雷电预警方法 被引量：21
16
作者 徐伟 夏志祥 行鸿彦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期235-243,共9页
地面大气电场的观测和研究对减少雷电灾害、保障航空航天活动具有重要的意义。传统雷电预警方法忽略了大气电场信号的振荡尺度特性导致检测概率低。从大气电场信号的非线性非平稳特征出发,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)和极端梯... 地面大气电场的观测和研究对减少雷电灾害、保障航空航天活动具有重要的意义。传统雷电预警方法忽略了大气电场信号的振荡尺度特性导致检测概率低。从大气电场信号的非线性非平稳特征出发,提出一种基于集成经验模态分解(EEMD)和极端梯度提升(XGBoost)的雷电预警方法。该方法采用EEMD分解大气电场仪观测的电场信号,计算原始数据和各固有模态函数的样本熵,按随机分量、细节分量、趋势分量进行分类重构,分别提取重构分量的统计和自编码器特征,采用XGBoost算法建立雷电预警模型,并对各分量的分类器进行融合。利用大气电场仪和闪电定位系统观测数据进行了实验研究,分析了算法的性能,相对于普通投票决策方法,检测概率最高提高了4.8%,且虚警率降低5.2%~6.4%。 展开更多
关键词 大气电场 集成经验模态分解 极端梯度提升 检测概率 虚警率
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具有独立分量的经验模态分解算法研究 被引量：4
17
作者 李洪 郝豪豪 孙云莲 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期245-248,共4页
在经验模态分解算法中用极值包络平均近似局部平均,不能保证分解分量之间的正交性,固有模态分量存在冗余.这种情况对信号成份分析尤为不利,冗余部分的物理意义无法解释,或可能作出错误的解释.将独立分量分析方法引入经验模态分解算法中... 在经验模态分解算法中用极值包络平均近似局部平均,不能保证分解分量之间的正交性,固有模态分量存在冗余.这种情况对信号成份分析尤为不利,冗余部分的物理意义无法解释,或可能作出错误的解释.将独立分量分析方法引入经验模态分解算法中,利用其良好的分解独立特性,使模态分量不仅正交而且相互独立,消除了冗余.仿真试验表明,改进算法的模态分量彼此独立,特别对于混有突变信号的周期信号,在得到周期分量的同时,也得到突变分量,说明了改进算法比原算法优越,且具有较好的工程应用前景. 展开更多
关键词 经验模态分解 固有模态函数 独立分量分析 改进算法
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基于互补型集成经验模态分解-模糊熵和回声状态网络的短期电力负荷预测 被引量：8
18
作者 李青 李军 马昊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3651-3655,3659,共6页
为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种噪声互补型集成经验模态分解(CEEMD)-模糊熵和泄漏积分型ESN(Li ESN)的组合预测方法。为降低对负荷序列进行局部分析的计算规模以及提高负荷预测的准确性,首先采用CEEMD-模糊熵将负荷时间序列... 为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种噪声互补型集成经验模态分解(CEEMD)-模糊熵和泄漏积分型ESN(Li ESN)的组合预测方法。为降低对负荷序列进行局部分析的计算规模以及提高负荷预测的准确性,首先采用CEEMD-模糊熵将负荷时间序列分解为具有明显复杂度差异的负荷子序列;然后,通过对各子序列进行特性分析,分别构建相应的子Li ESN预测模型;最后将各子序列的预测结果叠加得到最终预测值。将CEEMD-模糊熵结合Li ESN的组合预测方法应用于美国新英格兰地区短期电力负荷实例中,仿真结果表明,所提出的组合预测方法具有很高的预测精度。 展开更多
关键词 集成经验模态分解 回声状态网络 组合模型 负荷预测
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基于经验模态分解算法的永磁直线同步电机迭代学习控制 被引量：15
19
作者 王丽梅 孙璐 初升 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期164-171,共8页
在永磁直线同步电机驱动伺服系统的迭代学习控制(ILC)过程中,针对由于每次运行时跟踪误差的累积,导致系统出现收敛速度降低甚至发散的现象,提出一种基于经验模态分解(EMD)算法的迭代学习控制方法。首先设计闭环ILC控制器,然后利用EMD算... 在永磁直线同步电机驱动伺服系统的迭代学习控制(ILC)过程中,针对由于每次运行时跟踪误差的累积,导致系统出现收敛速度降低甚至发散的现象,提出一种基于经验模态分解(EMD)算法的迭代学习控制方法。首先设计闭环ILC控制器,然后利用EMD算法分解ILC过程中的跟踪误差,筛选并消除其中发散的分量,保证ILC的收敛性,提高ILC的收敛速度。仿真和实验结果表明,与传统ILC相比,所提出的控制方法能够使系统的跟踪效果更好,且保证了伺服系统的输出轨迹在较少的迭代次数下快速精确地收敛到期望轨迹。 展开更多
关键词 永磁直线同步电机 迭代学习控制 经验模态分解算法 跟踪误差
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基于二维经验模态分解算法的织物疵点自动检测 被引量：4
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作者 厉征鑫 刘基宏 +2 位作者 高卫东 潘如如 柴志雷 《纺织学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期49-53,共5页
为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法。通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,... 为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法。通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,选取包含疵点信息的子图像进行融合,最后通过阈值化来识别织物图像中的疵点。借助于工业线阵相机采集包含不同疵点的织物图像,并利用提出的方法进行自动检测。结果表明,子图像融合结果中疵点信息明显,与背景的反差强烈,通过阈值法可以直接判断出图像中是否包含疵点,并完成疵点定位,该方法对织物疵点的检测十分有效。 展开更多
关键词 二维经验模态分解算法 织物疵点 Delaunay三角分割 径向基函数 三次样条插值
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