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基于CEEMD的分特征组合超短期负荷预测模型
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作者 商立群 贾丹铭 +1 位作者 安迪 王俊昆 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期41-51,共11页
电力负荷预测对电力调度和系统安全至关重要。针对超短期负荷预测,本文提出一种结合补充集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与机器学习、智能优化算法的组合预测模型。首先通过CEEMD对原始... 电力负荷预测对电力调度和系统安全至关重要。针对超短期负荷预测,本文提出一种结合补充集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与机器学习、智能优化算法的组合预测模型。首先通过CEEMD对原始数据进行分解,再利用排列熵(permutation entropy,PE)阈值进行分量分流。高频信号采用双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)预测,低频信号则通过混合核极限学习机(hybrid kernel extreme learning machine,HKELM)并结合雪消融优化算法(snow ablation optimizer,SAO)进行优化预测。最终,各分量预测结果叠加得到综合预测值。通过实例分析,模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为61.61 kW、43.91 kW和0.38%,显著优于传统模型。实验结果表明,该模型充分发掘数据内在特征、结合各方法预测优势,在超短期负荷预测中具有较高的精度。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 ceemd 排列熵 双向长短期记忆网络 极限学习机 智能优化算法
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改进CEEMD-WPT的裂纹声发射信号降噪方法 被引量:1
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作者 张润锋 赵永峰 +1 位作者 陈江义 沈鹏 《应用声学》 北大核心 2025年第1期128-139,共12页
针对裂纹声发射信号的降噪问题,该文提出了结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与小波包变换(WPT)的CEEMD-WPT降噪方法。首先,此方法将传统CEEMD中使用的单一经验模态分解(EMD)改进为降噪效果更稳定的WPT-EMD;其次,分解后对其本征模态函数... 针对裂纹声发射信号的降噪问题,该文提出了结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与小波包变换(WPT)的CEEMD-WPT降噪方法。首先,此方法将传统CEEMD中使用的单一经验模态分解(EMD)改进为降噪效果更稳定的WPT-EMD;其次,分解后对其本征模态函数进行了相关系数阈值判断,对低相关分量再次进行WPT处理。除此之外,为了解决难以量化真实信号降噪效果的问题,文中设计了新的量化指标“信号主区间系数”,并用仿真实验验证了该参数的可靠性。该文最后对公开数据集和裂纹实验信号进行了降噪实验,结果表明相较于传统CEEMD和小波阈值,CEEMD-WPT有着更好的降噪效果;并且CEEMD-WPT降噪统计方差小于CEEMD一个数量级,具有更强的稳定性。 展开更多
关键词 裂纹声发射信号 ceemd-WPT WPT-EMD 信号主区间系数 降噪稳定性
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CEEMD小波包多阈值联合消噪后和变换时窗PAI⁃K/S⁃AIC微震初至波拾取方法研究
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作者 胡刚 张楚旋 +3 位作者 李夕兵 黄德龙 董陇军 蒲成志 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第3期542-553,共12页
重点分析研究了不同时窗长度对固定时窗PAI‑K/S拾取法拾取结果的影响及规律,提出了变换时窗在高阶统计量拾取法中的应用,进而采用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间。基于国内用沙坝矿的现场监测数据,首先采用CEEMD小波包多阈值联... 重点分析研究了不同时窗长度对固定时窗PAI‑K/S拾取法拾取结果的影响及规律,提出了变换时窗在高阶统计量拾取法中的应用,进而采用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间。基于国内用沙坝矿的现场监测数据,首先采用CEEMD小波包多阈值联合消噪法对微震数据进行消噪。对消噪后的微震信号,使用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取P波初至时间并与其他拾取方法进行横向对比分析。使用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间,避免人为选取STA/LTA阈值和时窗长度对拾取结果的影响,同时也解决了阈值和时窗的选取适用性较差的问题。变换时窗PAI‑K‑AIC联合法对消噪的微震信号拾取误差(≤20 ms)的事件数占90.95%(PAI‑S‑AIC为93%)。研究结果表明变换时窗PAI‑K/S‑AIC方法具有高效性、拾取精度高、适用范围广的特点。 展开更多
关键词 微震信号消噪 P波拾取 互补经验模态分解ceemd 小波包多阈值 最小信息量准则 高阶统计量法PAI‑K/S
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基于CEEMD和相关性方法的柴油机振动信号分析 被引量:1
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作者 孟源 闫飞 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期240-244,250,共6页
柴油机缸盖振动信号中含有丰富的、与工作状态相关的信息,是进行状态监测和故障诊断的有效手段之一。但是采集的信号中往往伴随着较强的噪声信息。柴油机采用恒定运行工况,转速为2000r/min,扭矩为200N·m,分别在72.6、92.6和112.6 ... 柴油机缸盖振动信号中含有丰富的、与工作状态相关的信息,是进行状态监测和故障诊断的有效手段之一。但是采集的信号中往往伴随着较强的噪声信息。柴油机采用恒定运行工况,转速为2000r/min,扭矩为200N·m,分别在72.6、92.6和112.6 MPa的喷射压力下,利用完备总体经验模态分解(CEEMD)与相关性方法相结合的方法对缸盖振动信号进行降噪,对降噪信号进行重构,采用希尔伯特包络谱和功率谱密度(PSD)方法对重构振动信号进行分析。根据希尔伯特包络谱确定了重构信号的主特征频率,该主频率与PSD的特征频率保持一致,主要集中在(1500~2500)Hz之间,同时PSD值在喷射压力为92.6MPa时得到最小值。此外,提取并分析了三种喷射压力下重构信号的时域和频域特征值,在喷射压力为92.6MPa时加速度的均方根值(RMS)和最大值分别为11.24m/s^(2)和46.9m/s^(2)。随着喷射压力的增加,均方频率和重心频率增大,高频能量比例增加。 展开更多
关键词 振动特性 信号降噪 ceemd 相关性 希尔伯特包络谱 PSD
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基于CEEMD-GF-EMD的光栅位移信号正弦性修正
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作者 任东旭 马百川 +1 位作者 王刚 李彬 《工具技术》 北大核心 2025年第9期136-140,共5页
光栅位移传感器在复杂工作环境时,输出的正余弦信号会有直流偏置、高次谐波以及噪声的干扰。为解决匀变速状态下光栅位移传感器的信号失真问题,提出基于互补集合经验模态分解的复合滤波算法。对采集到的光栅信号进行互补集合经验模态分... 光栅位移传感器在复杂工作环境时,输出的正余弦信号会有直流偏置、高次谐波以及噪声的干扰。为解决匀变速状态下光栅位移传感器的信号失真问题,提出基于互补集合经验模态分解的复合滤波算法。对采集到的光栅信号进行互补集合经验模态分解,将信号分解成若干分量,剔除掉噪声分量后,对有效信号分量进行高斯滤波,再进行重构,对重构信号做经验模态分解,得到修正后的信号。将该算法移植到FPGA上,实验结果表明,所提算法可以有效剔除噪声、高次谐波以及直流分量。修正后的信号与理想信号的互相关系数至少能达到0.995以上。 展开更多
关键词 光栅信号 高次谐波 互补集合经验模态分解 高斯滤波 FPGA
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基于CEEMD的希尔伯特-黄变换算法在森林边界层湍流中的应用
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作者 王彦淇 张宇 +2 位作者 苏有琦 张茜 叶敏 《高原气象》 北大核心 2025年第2期445-461,共17页
为解决传统经验模态分解算法(Empirical Mode Decomposition,EMD)中存在的模态混叠现象,引入了互补集合经验模态分解算法(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)和镜像延拓算法对EMD算法分解中存在的缺陷进行改... 为解决传统经验模态分解算法(Empirical Mode Decomposition,EMD)中存在的模态混叠现象,引入了互补集合经验模态分解算法(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)和镜像延拓算法对EMD算法分解中存在的缺陷进行改进。本文选取四峨山人工森林区的湍流观测的个例数据,首先对比分析了两种方法的差异,明确CEEMD算法的优势;随后选取了不同高度下稳定层结和不稳定层结的个例数据,应用希尔伯特-黄变换算法对该个例下的风速u和温度T序列的湍流特征进行了分析,探讨了希尔伯特黄变换算法的应用。结果表明:CEEMD的算法分解结果更加精细,模态函数的模态混叠缺陷得到了更好的压制,模态能量分布更集中,希尔伯特边际谱存在更多的能量尖峰,能量分布更加清晰。不同的模态函数存在有各自的特征频率,分解所得的模态函数中包含着不同尺度的运动,其中包含有满足-2/3斜率的惯性副区的湍流运动,以及对应着含能区的低频大尺度模态,且CEEMD分解得到的边际谱能量尖峰很好的反映了各模态函数的含能特征。个例分析表明:CEEMD算法可以作为一个典型的二分滤波器,经CEEMD分解后,该个例湍流信号中u风的各模态函数中存在有3~6 min的阵风波动,不同高度、不同稳定层结下湍流特征表现有所差异,正午不稳定层结下相比夜间稳定层结下希尔伯特边际谱幅值更高,三维风速在各个高度混合更好,且较低高度由于冠层的作用,存在对大尺度湍涡的破碎作用,边际谱相比其他高度表现出低频小而高频大的特征,而温度T在该个例下与三维风速表现有所不同:稳定层层结下不同高度湍涡混合更好,而不稳定层结下由于不同高度热力吸收的差异,较低高度边际谱幅值较高,并随着高度的升高而减小。 展开更多
关键词 希尔伯特黄 ceemd 湍流 森林下垫面 镜像延拓
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基于CEEMD的水下机器人MEMS陀螺降噪方法 被引量:9
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作者 张明 曾庆军 +2 位作者 眭翔 鲁迎迎 刘慧婷 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1622-1626,共5页
MEMS陀螺仪工作时,容易受到各种噪声,尤其是高频噪声影响,不利于导航系统长时间工作,因此需要对数据实时去噪。互补集合经验模态分解(CEEMD)是一种按照自身尺度进行信号分解的算法,信号震荡随着分解级数逐渐减小,能够较好地分离高频和... MEMS陀螺仪工作时,容易受到各种噪声,尤其是高频噪声影响,不利于导航系统长时间工作,因此需要对数据实时去噪。互补集合经验模态分解(CEEMD)是一种按照自身尺度进行信号分解的算法,信号震荡随着分解级数逐渐减小,能够较好地分离高频和低频信号。以水下机器人MEMS陀螺仪为研究对象,根据水下实测数据,采用CEEMD分解陀螺信号,提取有效信息,并利用Allan方差验证CEEMD的有效性。仿真结果表明CEEMD对随机噪声、高频信号具有良好的降噪效果。 展开更多
关键词 MEMS 降噪 ceemd ALLAN方差
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CEEMD-FFT在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:16
8
作者 陆森林 王龙 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2015年第1期75-78,共4页
针对经验模态分解(EMD)在非线性非平稳信号处理中存在模态混叠问题,虽然总体平均经验模态分解(EEMD)能在一定程度上抑制模态混叠问题,但是添加的白噪声不能完全被中和.因此利用补充的总体平均经验模态分解(CEEMD)对降噪监测信号进行分解... 针对经验模态分解(EMD)在非线性非平稳信号处理中存在模态混叠问题,虽然总体平均经验模态分解(EEMD)能在一定程度上抑制模态混叠问题,但是添加的白噪声不能完全被中和.因此利用补充的总体平均经验模态分解(CEEMD)对降噪监测信号进行分解,减少重构误差,提取最佳的IMF分量,然后对IMF分量进行FFT变换,实现对滚动轴承的故障诊断.通过对实验采集的滚动轴承的振动信号进行分析,证明了该方法的优越性,有一定的使用价值. 展开更多
关键词 滚动轴承 EMD EEMD ceemd分解 故障诊断
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基于CEEMD的爆破振动信号自适应去噪 被引量:10
9
作者 刘莹 韩焱 +1 位作者 郭亚丽 李坤 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第32期54-58,共5页
针对爆破振动信号短时、突变的特点,提出了基于CEEMD的爆破振动信号自适应降噪方法。为解决信噪分量分界点的判定问题,该方法提出依据CEEMD分解得到的噪声分量和有用信号分量自相关函数的波峰宽度特性自适应地判定信噪分量的分界点的方... 针对爆破振动信号短时、突变的特点,提出了基于CEEMD的爆破振动信号自适应降噪方法。为解决信噪分量分界点的判定问题,该方法提出依据CEEMD分解得到的噪声分量和有用信号分量自相关函数的波峰宽度特性自适应地判定信噪分量的分界点的方法。对IMF分量消噪阈值函数进行了改进,新阈值函数具有连续和高阶可导性。实验分析表明:采用新阈值函数的CEEMD自适应去噪方法能够有效地去除实测爆破振动信号中夹杂的噪声,并且很好地保留了爆破振动信号的突变细节,去噪效果良好。 展开更多
关键词 ceemd 去噪 自相关函数 阈值函数 爆破振动 波峰宽度
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基于游程检测法重构CEEMD的短时风功率预测 被引量:13
10
作者 胡威 张新燕 +1 位作者 郭永辉 李振恩 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期317-325,共9页
针对风功率序列间歇波动特征,提出基于补充的集合经验模态分解(CEEMD)的分类组合预测方法。采用CEEMD把风功率信号分解为频域稳定的子序列,利用游程检测法对子序列划分为高、低频和余项3类信号,根据3类重构信号的不同特征,分别选用BP神... 针对风功率序列间歇波动特征,提出基于补充的集合经验模态分解(CEEMD)的分类组合预测方法。采用CEEMD把风功率信号分解为频域稳定的子序列,利用游程检测法对子序列划分为高、低频和余项3类信号,根据3类重构信号的不同特征,分别选用BP神经网络预测高频信号、支持向量机(SVM)预测低频信号以及非线性回归预测余项,最后叠加3类信号的多步滚动预测值,得到风功率预测结果。为了提高BP神经网络以及SVM的预测效果,提出基于混沌反向学习策略以及自适应变化概率的改进布谷鸟算法(ICS),利用ICS优化BP神经网络与SVM的结构参数。以西北部某风电场为实例研究,结果表明该方法能有效提高预测精度。 展开更多
关键词 风功率 预测 实例 ceemd 游程检测法 ICS 精度
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基于CEEMD和相关性函数特性的爆破震动信号滤波方法研究 被引量:13
11
作者 张亮 孙新建 占其兵 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2017年第6期37-42,共6页
应用互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对爆破震动信号进行分解,得到一组IMF分量,对各个分量进行相关性函数特性分析可知,高频噪声在0时刻有最大值,其他时刻取值约为0;低频噪声具... 应用互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对爆破震动信号进行分解,得到一组IMF分量,对各个分量进行相关性函数特性分析可知,高频噪声在0时刻有最大值,其他时刻取值约为0;低频噪声具有周期函数的自相关函数特性,是岩石爆破震动信号所固有的。据此去除噪声分量,使去噪后的信号更能真实地体现岩石爆破震动特性。以黄河上游某水电站引水发电隧洞实测爆破震动信号为例,将基于CEEMD算法与基于EEMD、EMD算法的信号去噪效果进行对比分析,结果表明:采用EMD、EEMD、CEEMD三种分解方法和相关性函数特性滤波后的信噪比分别为:39.48、40.63、49.07,采用CEEMD算法滤波的信噪比SNR与EMD、EEMD算法相比提高了24.31%和20.78%,从而验证了基于CEEMD和相关性函数特性的滤波方法的实用性与优越性。 展开更多
关键词 ceemd 自相关函数 互相关函数 爆破震动 滤波 消噪
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基于CEEMD分解和Data-SSI算法的斜拉桥模态参数识别 被引量:5
12
作者 陈永高 钟振宇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期166-172,200,共8页
针对集合经验模态分解算法存在的不足之处,提出了一种基于聚类分析的集合经验模态分解算法(CEEMD),以实现对响应信号的降噪与重构。首先对输入信号进行特征分析以确定加入白噪声的幅值标准差以及EEMD集成次数;其次进行EEMD分解;并对所... 针对集合经验模态分解算法存在的不足之处,提出了一种基于聚类分析的集合经验模态分解算法(CEEMD),以实现对响应信号的降噪与重构。首先对输入信号进行特征分析以确定加入白噪声的幅值标准差以及EEMD集成次数;其次进行EEMD分解;并对所得本征模态函数(IMF)利用欧式距离进行聚类分析,以检验所得本征模态函数之间是否存在模态混叠现象;然后采用模糊综合评价法计算每个IMF与实测信号之间的模糊相似系数,以便选出有效的IMF分量;再利用主成分分析和帕累托图法对保留下来的有效IMFs进行信号的重构,进而达到对实测信号的有效分解和降噪效果。为了验证该算法能运用于实际桥梁中,对某大型斜拉桥进行实例分析,首先对传感器所测响应信号进行重构,然后将其作为数据驱动随机子空间算法的输入,进行模态参数识别,同时为了进一步验证该算法所得结果比现有算法更为精确,对各算法结果进行了对比分析,结论是该算法能对响应信号进行更好的降噪与重构,且所得结果更接近真实值,能运用于实际桥梁的模态参数识别。 展开更多
关键词 桥梁工程 ceemd 模糊综合评价法 主成分分析 帕累托图 Data-SSI
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基于CEEMD-GRNN组合模型的月径流预测方法 被引量:25
13
作者 赵雪花 桑宇婷 祝雪萍 《人民长江》 北大核心 2019年第4期117-123,141,共8页
针对径流序列的噪声因素与非线性特性,采用互补集合经验模态分解法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)与广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Networks, GRNN)的组合模型,对汾河上游上静游站、汾河... 针对径流序列的噪声因素与非线性特性,采用互补集合经验模态分解法(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)与广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Networks, GRNN)的组合模型,对汾河上游上静游站、汾河水库站、寨上站、兰村站1958~2000年的月径流序列进行实例研究,探究3种不同建模方式下的组合模型对预测精度的影响,其中组合模型1使用加权平均集成法将各分量预测结果相加,组合模型2去除高频分量后再使用加权平均集成法将剩余分量预测结果相加,组合模型3去除高频分量后将剩余分量预测结果直接相加;再将组合模型与单一GRNN模型进行对比。结果表明:各模型的确定性系数(NS)均大于0.5,预测结果均具有可信度;不同的月径流资料适用不同的建模方法,对于极差较小的月径流序列,组合模型1预测效果最好,与另外两种组合模型及单一模型相比,平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)分别平均减少26%,17%,23%;对于极差较大的径流序列,组合模型2预测效果最好,与另外两种组合模型及单一模型相比,MAE,MAPE,RMSE分别平均减少30%,28%,33%。组合模型2预测误差总小于组合模型3,即加权平均集成法对提高预测精度有一定作用。三种建模过程的CEEMD-GRNN组合模型预测误差均比单一GRNN模型小,说明组合模型较单一模型更适用于月径流预测。 展开更多
关键词 月径流预测 ceemd模型 GRNN模型 加权平均集成法 汾河上游
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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:2
14
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CEEMD-HHT方法确定隧洞爆破网路实际延迟时间 被引量:3
15
作者 张亮 孙新建 孟佳 《爆破》 CSCD 北大核心 2017年第1期27-32,共6页
为解决爆破网路设计延迟时间和实际延迟时间存在较大误差的问题,利用互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)对爆破振动信号分解求出IMF分量,对各IMF分量进行Hilbert变换求出各分量的能量,... 为解决爆破网路设计延迟时间和实际延迟时间存在较大误差的问题,利用互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)对爆破振动信号分解求出IMF分量,对各IMF分量进行Hilbert变换求出各分量的能量,选取能量最大的分量进行Hilbert变换求出该分量的包络线。各段雷管的起爆时刻即该包络线峰值点对应的时间,通过峰值点的时间间隔可以确定微差爆破的实际延期时间。以黄河上游某水电站引水发电隧洞实测爆破振动信号为例进行分析,同一次爆破,两个不同测点的信号按CEEMD-HHT方法确定的各段别雷管的实际延迟时间,具有很好的一致性,验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 微差爆破 延迟时间 ceemd-HHT Hilbert能量
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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:16
16
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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基于自适应多尺度形态学和CEEMD的谐振接地故障选线研究 被引量:8
17
作者 陈奎 杨炼 +1 位作者 王洪寅 万新强 《电测与仪表》 北大核心 2017年第22期104-110,共7页
为解决小电流谐振接地系统的故障选线不准确的问题,提出了一种基于自适应多尺度形态滤波和互补集合经验模态分解(CEEMD)相结合的选线方法。利用自适应形态学滤波方法可以有效地抑制电力系统故障过程伴随的宽带白噪声和孤立脉冲噪声。去... 为解决小电流谐振接地系统的故障选线不准确的问题,提出了一种基于自适应多尺度形态滤波和互补集合经验模态分解(CEEMD)相结合的选线方法。利用自适应形态学滤波方法可以有效地抑制电力系统故障过程伴随的宽带白噪声和孤立脉冲噪声。去噪后通过比较故障线路与非故障线路经CEEMD分解和希尔伯特黄变换(HHT)的特征分量一阶差分极性与相位进行选线。与经验模态分解(EMD)和集成经验模态分解(EEMD)相比,CEEMD能够更好地减小模态混叠的影响,同时减小分解误差。在MATLAB仿真软件中,对不同故障位置、过渡电阻、故障初始角进行分析,对上述方法进行了验证。大量仿真表明,该方法不受初始故障角、故障位置及过渡电阻的影响。 展开更多
关键词 谐振接地系统 ceemd 自适应多尺度形态滤波 故障选线 HHT
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基于CEEMD的无绝缘轨道电路调谐区故障特征提取 被引量:7
18
作者 张友鹏 张玉 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2385-2393,共9页
针对无绝缘轨道电路调谐区故障特征难以提取的问题,提出基于补充总体平均经验模态分解(CEEMD)的调谐区故障特征提取方法。采用四端网理论和传输线理论构建无绝缘轨道电路模型,仿真分析调谐区不同故障对轨道电路表面电压的影响;利用经验... 针对无绝缘轨道电路调谐区故障特征难以提取的问题,提出基于补充总体平均经验模态分解(CEEMD)的调谐区故障特征提取方法。采用四端网理论和传输线理论构建无绝缘轨道电路模型,仿真分析调谐区不同故障对轨道电路表面电压的影响;利用经验模态分解(EMD)、总体经验模态分解(EEMD)及CEEMD分别对电压信号进行分解,再提取故障特征向量。仿真结果表明:CEEMD方法抑制了EMD和EEMD引起的模态混叠和残留噪声现象,提高了运算效率,能够有效提取无绝缘轨道电路调谐区故障特征。 展开更多
关键词 无绝缘轨道电路 调谐区 故障特征提取 补充总体平均经验模态分解(ceemd)
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CEEMD-WVD多尺度时频图像的滚动轴承故障诊断 被引量:21
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作者 孙国栋 王俊豪 +1 位作者 徐昀 林凯 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第5期688-694,共7页
针对一般EMD-WVD方法在提取时频图像信息不充分的问题,提出一种基于CEEMD-WVD多尺度时频图像的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法对故障振动信号进行分解,自适应地获得不同频段的固有模态函数(IMF)分量... 针对一般EMD-WVD方法在提取时频图像信息不充分的问题,提出一种基于CEEMD-WVD多尺度时频图像的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法对故障振动信号进行分解,自适应地获得不同频段的固有模态函数(IMF)分量;选取前几个高频信号IMF模态分量,运用Wigner-Ville分布(WVD)对各IMF分量分别做时频分析,进一步转化成对应的多尺度的时频图像;然后提取各尺度时频图像的局部二进制(LBP)纹理特征,并利用其特征训练SVM分类器;最后用训练好的分类器对不同的轴承故障振动信号进行故障识别。实验结果表明,该方法有较强的自适应性且能生成高分辨率图像,故障识别率高,在凯斯西储大学(CWRU)的滚动轴承数据库上进行5类故障的实验,诊断正确率为99.75%。 展开更多
关键词 ceemd-WVD 多尺度 自适应 时频图像 故障诊断
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基于CEEMD与排列熵相结合的谐波检测方法研究 被引量:7
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作者 张展 刘亚晨 +1 位作者 杜诗扬 杨晋 《电子测量技术》 北大核心 2022年第9期92-98,共7页
为消除基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的谐波检测法易受到迭代次数与辅助白噪声的干扰而产生虚假分量与模态混叠等问题,以及CEEMD方法在检测噪声背景下的谐波信号精度不高的缺陷,提出一种基于排列熵(PE)算法与CEEMD相结合的PE-CEEMD... 为消除基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的谐波检测法易受到迭代次数与辅助白噪声的干扰而产生虚假分量与模态混叠等问题,以及CEEMD方法在检测噪声背景下的谐波信号精度不高的缺陷,提出一种基于排列熵(PE)算法与CEEMD相结合的PE-CEEMD谐波检测方法。首先对谐波信号进行互补集合经验模态分解,得到若干频率由高到低排列的固有模态函数(IMF),利用排列熵算法快速选定随机性较大的噪声分量进行剔除,对剩余信号再进行CEEMD分解。仿真实验数据表明,相较于CEEMD方法,PE-CEEMD方法能够较好地克服模态混叠与虚假分量等问题,并且针对复杂谐波信号的各次谐波频率成分与幅值的检测精度分别提高了4.424%与9.3%。 展开更多
关键词 ceemd 排列熵 模态混叠 虚假分量 谐波检测
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