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分形理论和高斯混合模型在复合电能质量分类中的应用
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作者 于燕平 方林 《红水河》 2025年第1期89-94,共6页
针对复合电能质量扰动信号识别困难问题,提出一种基于分形特征和高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)的分类方法。首先,对8种复合电能质量扰动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),计算原始信号和前3阶本征... 针对复合电能质量扰动信号识别困难问题,提出一种基于分形特征和高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)的分类方法。首先,对8种复合电能质量扰动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),计算原始信号和前3阶本征模态函数的分形特征,并分析其分布;然后,运用GMM进行训练和预测。结果表明:所提出的3种分形特征能区分大多数复合电能质量扰动信号,但对与暂降复合的扰动信号区分能力较差;GMM能较好地对复合电能扰动进行分类,分类结果与特征分布一致,甚至更优。 展开更多
关键词 复合电能质量扰动 分形特征 经验模态分解 高斯混合模型 分类
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基于二次CEEMDAN与CCJC的滚动轴承故障冲击特征提取
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作者 张亢 曹振华 +2 位作者 刘鹏飞 陈向民 牛晓瑞 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期112-118,247,共8页
滚动轴承故障振动信号的成分复杂多样,且受噪声和传递路径的影响,导致从中提取表征故障的周期性冲击成分难度很大。对此,利用自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEM... 滚动轴承故障振动信号的成分复杂多样,且受噪声和传递路径的影响,导致从中提取表征故障的周期性冲击成分难度很大。对此,利用自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)良好的非平稳非线性数据处理能力,首先将原始轴承振动信号中的各种成分予以分离,在此基础上,提出相关系数跳变准则(Correlation Coefficient Jump Criterion,CCJC)区别以故障周期性冲击成分为主的分量,以及以噪声和转频成分为主的分量,并通过二次分解二次重构的方式,最大限度去除噪声与转频相关成分,最终得到提纯的滚动轴承故障周期性冲击信号。通过对滚动轴承故障仿真信号和基准数据的分析,表明所提方法可以准确高效提取轴承故障周期性冲击成分;对滚动轴承实验振动信号进行分析,并与经典方法对比,验证所提方法的优势及其良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 振动信号 周期性冲击特征 自适应噪声完全集合经验模态分解 相关系数跳变准则
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自适应变分模态分解算法在高温高压水空化特性分析中的应用
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作者 许博 胡鸿飞 王海军 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期56-67,共12页
针对高温高压流动工况下,空化状态判断困难、传统分析方法难以有效提取压力脉动信号中的有效信息的问题,以孔板为对象,开展了高温高压水的空化实验,并提出了一种基于遗传算法的自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法通过结合中心频率法... 针对高温高压流动工况下,空化状态判断困难、传统分析方法难以有效提取压力脉动信号中的有效信息的问题,以孔板为对象,开展了高温高压水的空化实验,并提出了一种基于遗传算法的自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法通过结合中心频率法、遗传算法、功率谱熵和相对能量等技术,自适应地确定变分模态分解算法中的超参数并有效去除信号中的噪声成分,提高了空化特征的提取精度。结果表明:AVMD算法能够精确捕捉到高温高压水流经孔板时空化现象的发生和发展,识别空化起始点、转捩点以及空化强度的变化;当高温高压水流经孔板后,压力脉动的无量纲频率在0.04~0.35、压力脉动的无量纲幅值在0.014~0.067时,空化现象开始出现;随着空化强度增加,管内压力脉动幅值和频率整体呈增大趋势;空化起始转捩点及空化严重转捩点与入口压力和工质入口过冷度密切相关。AVMD算法能够有效提高空化特性分析的精度,尤其是在复杂流动条件下的空化预测,为压水堆核电站冷却剂系统和高压蒸汽系统的稳定运行提供理论依据和参考。 展开更多
关键词 高温高压水 空化特性 自适应变分模态分解 孔板
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基于ISGMD-CMAE的滚动轴承复合故障特征提取方法
4
作者 李颖 于家奇 +2 位作者 吴仕虎 巴鹏 马小英 《沈阳理工大学学报》 2025年第3期81-89,共9页
滚动轴承复合故障信号具有非线性和不确定性的特点,且信号中含有噪声,直接提取故障特征存在困难,为此提出一种基于改进辛几何模态分解(ISGMD)和复合多尺度注意熵(CMAE)的滚动轴承复合故障特征提取方法(ISGMD-CMAE)。针对辛几何模态分解(... 滚动轴承复合故障信号具有非线性和不确定性的特点,且信号中含有噪声,直接提取故障特征存在困难,为此提出一种基于改进辛几何模态分解(ISGMD)和复合多尺度注意熵(CMAE)的滚动轴承复合故障特征提取方法(ISGMD-CMAE)。针对辛几何模态分解(SGMD)方法中分解信号分量过多,导致信号特征过于分散,无法进行有效提取的问题,采用聚类算法对信号分量进行处理,依据相关系数和峭度构成的综合评价指标筛选分量重构信号,以突出故障特征;针对多尺度注意熵(MAE)方法在提取时序信号过程中会造成信息损失的问题,采用熵值稳定性较好的CMAE方法准确全面地提取故障信号。实验结果表明,本文提出的ISGMD-CMAE方法能够精准地对滚动轴承复合故障特征进行提取,为滚动轴承故障诊断提供了一种新思路。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障特征 辛几何模态分解 多尺度注意熵
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基于EMD事件分析法的工业天然气价格波动规律研究
5
作者 张同蕾 马远 《中外能源》 2025年第3期7-13,共7页
天然气价格波动不仅影响能源供应链的稳定性和可持续性,还可能会对投资者和企业在清洁能源领域的决策产生重要影响。选取2001年1月至2023年12月中国工业天然气价格数据,将市场化改革进程分为四个阶段,运用经验模态分解(EMD)事件分析法,... 天然气价格波动不仅影响能源供应链的稳定性和可持续性,还可能会对投资者和企业在清洁能源领域的决策产生重要影响。选取2001年1月至2023年12月中国工业天然气价格数据,将市场化改革进程分为四个阶段,运用经验模态分解(EMD)事件分析法,研究市场化改革对中国工业天然气价格波动的影响。通过将价格序列分解为多个本征模态函数和残差项,揭示不同时间尺度下的价格波动特征和影响其波动的经济原因。结果显示,我国工业天然气价格序列是由经济基本面决定的长期趋势、天然气供需失衡导致的短期高频震荡和天然气价格改革政策频繁调整带来的长期大幅波动三方面构成的。市场化改革的推进使天然气价格从初步探索阶段的频繁的不规则短期波动,逐步过渡到相对平稳的市场化改革新阶段,但2013年后频繁的政策调整导致价格长期大幅波动。可以通过深化天然气定价机制市场化改革、加强供需平衡管理、稳定政策预期及加强监管与引导等措施,促进天然气价格市场化改革。 展开更多
关键词 天然气价格 事件分析 价格波动特征 供需平衡 市场化改革 经验模态分解
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基于变分模态分解的采空区“三带”微震信号能量衰减规律 被引量:1
6
作者 贾宝新 郑克楠 周琳力 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期991-1002,共12页
为探明微震信号能量在采空区“三带”结构中的衰减规律,拟开展采空区覆岩相似模型试验,采集人工激发微震波经由采空区结构传播的微震信号,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)处理微震信号,获取各频率下模态分量。针... 为探明微震信号能量在采空区“三带”结构中的衰减规律,拟开展采空区覆岩相似模型试验,采集人工激发微震波经由采空区结构传播的微震信号,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)处理微震信号,获取各频率下模态分量。针对采空区微震信号在VMD下各模态分量中心频率与能量之间的关系展开分析。根据中心频率法确定微震信号最佳模态数量,并计算微震信号欠分解状态、最佳分解状态、过分解状态下各分量能量;对各震源下信号最佳分解状态时各模态分量能量与中心频率分布关系进行拟合,分析在“三带”结构中,微震信号不同传播状态下各结构层对信号能量影响作用。研究结果表明:(1)在VMD过程中,人工激发震动信号有效模态数量在6~11范围内,微震信号能量随模态数量变化明显。(2)采用幂函数可实现对微震信号模态能量与频率关系的拟合,且拟合状态良好(决定系数大于0.9),其中低频模态分量包含能量占信号总能量近50%;采用高斯函数可以拟合震源各分量能量在频域上的分布表现,拟合状态较好,且表现出高斯单峰特征。(3)微震信号穿越采空区“三带”结构,微震信号能量随震源位置与传感器距离增加而减小,同时信号能量随震源位置到达传感器穿越岩层数量增加而减小,信号能量在经由垮落带时,能量变化明显,相较于裂隙带和弯曲下沉带,垮落带对信号能量衰减作用明显。 展开更多
关键词 变分模态分解(VMD) 微震信号 信号频率特征 信号能量衰减 采空区“三带”结构
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考虑延误特征的航站楼离港聚集客流预测方法 被引量:1
7
作者 李明捷 王涛 +2 位作者 黄欣宁 田杰 姚霖昊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期240-254,共15页
为满足航班延误下航站楼内资源规划与旅客管理对聚集客流预测所提出的高精度和高效率要求,本文提出一种融合延误特征的离港聚集客流预测方法。通过引入航班延误特征量化表征航站楼离港聚集客流的波动情况,探究航班延误下离港聚集客流波... 为满足航班延误下航站楼内资源规划与旅客管理对聚集客流预测所提出的高精度和高效率要求,本文提出一种融合延误特征的离港聚集客流预测方法。通过引入航班延误特征量化表征航站楼离港聚集客流的波动情况,探究航班延误下离港聚集客流波动规律和分布特征,构建基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、排列熵算法(PE)以及鲸鱼优化算法(WOA)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)的短期航站楼聚集客流预测模型。首先,应用CEEMDAN将聚集客流数据序列分解为若干模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF)和残差量(Residual, Res),降低原序列中数据的复杂性和非平稳性影响;其次,为减小模型计算规模,同时提高预测效率和精度,采用PE算法对IMF分量进行熵值重构;最后,建立WOA-LSTM聚集客流预测模型,利用鲸鱼优化算法优化LSTM超参数,叠加重构分量的预测结果,得到最终的聚集客流预测值。将模型应用于长三角某枢纽机场进行实例验证。结果表明:CEEMDAN-PE-WOA-LSTM预测模型性能最优,相较单一的LSTM模型,候机大厅聚集客流预测的均方根误差、平均绝对误差以及百分比误差分别降低42.78%、44.00%及45.62%;相较CEEMDAN-WOA-LSTM模型,预测效率提高41.64%。本文所提模型能够有效拟合存在显著非线性和非平稳性特征的候机大厅聚集客流,具有较高的预测精度和运算效率。 展开更多
关键词 航空运输 离港聚集客流预测 完全自适应噪声集合经验模态分解 长短期记忆神经网络 航站楼客流 航班延误特征
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基于变分模态分解和自动编码器的PIN二极管温度特性预测
8
作者 张洋 周扬 +2 位作者 张泽海 阳福香 葛行军 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期96-101,共6页
提出融合变分模态分解(VMD)和自编码器的预测方法,将温升特性曲线分解成若干个子信号分量,其中包含高频的波动量、中间量和低频的趋势量,然后利用自编码器对每个分量进行预测,最后将分量的预测值相加,从而实现对PIN二极管温升特性曲线... 提出融合变分模态分解(VMD)和自编码器的预测方法,将温升特性曲线分解成若干个子信号分量,其中包含高频的波动量、中间量和低频的趋势量,然后利用自编码器对每个分量进行预测,最后将分量的预测值相加,从而实现对PIN二极管温升特性曲线的精准预测。通过与多种机器学习方法的对比验证了结合VMD分解可有效提升预测精度,同时也验证了自编码器在特性曲线拟合上的优势。 展开更多
关键词 PIN二极管 强电磁信号 器件特性预测 变分模态分解 自编码器
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带局部运动表面叶片的H型垂直轴风力机非定常流场的DMD模态分析
9
作者 孔震雨 张馨艺 孙晓晶 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期501-510,共10页
该文对采用局部运动表面的方法在小尖速比下改善风力机获能效率的效果进行三维数值模拟计算。结果表明,在低叶尖速比下,风力机叶片表面采用局部运动表面流动控制后能够有效抑制叶片表面的流动分离,显著提升风力机的获能效率。通过动力... 该文对采用局部运动表面的方法在小尖速比下改善风力机获能效率的效果进行三维数值模拟计算。结果表明,在低叶尖速比下,风力机叶片表面采用局部运动表面流动控制后能够有效抑制叶片表面的流动分离,显著提升风力机的获能效率。通过动力学模态分解(DMD)方法分别对原始风力机和叶片表面施加局部运动表面控制的风力机周围流场的速度场进行模态分解,通过分析对比各模态的流场特征,发现叶片施加主动控制后的风力机尾流中脉动场的能量有明显变化:与风力机主频相近的模态能量得到显著降低,单倍主频和双倍主频的模态能量均有所降低且下降幅度达到60%,脉动流场的高能结构得到有效抑制,从而有助于提高风力机气动性能的同时加快其后部尾迹的恢复。 展开更多
关键词 局部运动表面 垂直轴风力机 流场特性 动力学模态分解
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基于EMD能量熵的受电弓滑板振动特性分析与诊断
10
作者 田亮 尹彦宏 +1 位作者 刘寅秋 王志良 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第4期106-112,共7页
结合检测数据,对高速运行下受电弓滑板振动特性进行研究,提出了基于经验模态分解(EMD)的滑板异常振动诊断方法。首先,开展国内外弓网振动评价体系研究。其次,通过分析线路试验数据,得出高速运行时DSA380型受电弓滑板垂向加速度能量主要... 结合检测数据,对高速运行下受电弓滑板振动特性进行研究,提出了基于经验模态分解(EMD)的滑板异常振动诊断方法。首先,开展国内外弓网振动评价体系研究。其次,通过分析线路试验数据,得出高速运行时DSA380型受电弓滑板垂向加速度能量主要集中在278、550 Hz附近,且振动主频为278 Hz。通过ANSYS计算滑板垂向第3、5阶模态频率为279.65、531.47 Hz,与线路试验结果相近。该结果反映我国弓网振动评价体系主要表征受电弓碳滑板的弹性振动,且DSA380型受电弓滑板高速运行时振动响应主频为滑板3阶模态频率。最后,应用经验模态分解对振动数据进行自适应分解得到若干本征模态函数(IMF)。当滑板异常振动时,能量集中分布于滑板3阶模态频率处,能量熵较正常状态大幅减小,因而可采用能量熵作为评价指数,评判滑板工作状态。 展开更多
关键词 滑板振动特性 弹性形变 模态分析 经验模态分解(EMD) 能量熵
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基于EEMD-SVM的光伏阵列直流电弧故障检测
11
作者 吴杰 《电动工具》 2024年第3期13-17,19,共6页
光伏阵列随着运行时间的增长,阵列内数量众多的连接线缆、连接头容易产生破损或连接失效等问题,引发直流电弧故障,严重影响系统的安全运行,因此需要采用合适的检测方法进行故障诊断,以及时发现电弧故障。直流电弧故障的检测方法大致可... 光伏阵列随着运行时间的增长,阵列内数量众多的连接线缆、连接头容易产生破损或连接失效等问题,引发直流电弧故障,严重影响系统的安全运行,因此需要采用合适的检测方法进行故障诊断,以及时发现电弧故障。直流电弧故障的检测方法大致可以分为基于物理特性和时频特性两类。前者成本高,难度大,不适合大型光伏系统;后者随着近几年人工智能技术的兴起,大多数是提取直流电弧故障的时频域特征值形成数据集,运用神经网络或智能算法对其进行识别、训练、归纳等,达到检测目的,目前实际应用的检测方法侧重于后者。选用基于时频域特性的集合经验模态分解和支持向量机结合方法进行检测,在MATLAB/Simulink仿真平台搭建光伏阵列模型和直流电弧故障仿真模型,模拟光伏阵列不同位置的串、并联电弧故障,对电流信号进行采集、分析与处理。实验结果表明,支持向量机模型能够较好地对光伏阵列直流电弧故障进行识别和检测,有效区分光伏阵列正常工作状态与故障工作状态。 展开更多
关键词 直流 电弧 故障检测 时频域特性 集合经验模态分解 支持向量机 仿真模型
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部分集成局部特征尺度分解:一种新的基于噪声辅助数据分析方法 被引量:18
12
作者 郑近德 程军圣 杨宇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1030-1035,共6页
局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局... 局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局部特征尺度分解方法(Ensemble LCD,ELCD).然而,ELCD有类似于总体平均经验模态分解(En-semble EMD,EEMD)和互补总体平均经验模态分解(Complementary,CEEMD)的固有缺陷,在此基础上,同时结合最近提出的随机性检测方法——排列熵(Permutation Entropy,PE),论文提出了部分集成局部特征尺度分解(Partly EnsembleLCD,PELCD)方法.仿真数据分析表明,论文提出的PELCD方法不仅能够有效地抑制LCD分解的模态混淆,而且在抑制伪分量的产生以及分量精确性等方面要优于CEEMD和ELCD方法. 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 模态混淆 排列熵 部分集成局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解
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基于内禀尺度分量的自适应时频分析方法 被引量:10
13
作者 程军圣 李海龙 杨宇 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1425-1430,共6页
在定义一种瞬时频率具有物理意义的单分量信号—内禀尺度分量(简称ISC)的基础上,提出一种新的信号自适应时频分析方法—局部特征尺度分解方法(简称LCD)。LCD方法可以自适应地将任意一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的ISC... 在定义一种瞬时频率具有物理意义的单分量信号—内禀尺度分量(简称ISC)的基础上,提出一种新的信号自适应时频分析方法—局部特征尺度分解方法(简称LCD)。LCD方法可以自适应地将任意一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的ISC分量之和。对LCD方法的基本理论进行研究,分别采用LCD方法和经验模态分解(简称EMD)方法对仿真信号进行分析,对比结果表明:LCD方法的有效性及在端点效应、计算时间等方面都优于EMD方法,并且把LCD方法应用于齿轮的实验振动信号分析,LCD方法可以有效地应用于齿轮故障诊断。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 内禀尺度分量 经验模态分解 齿轮
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自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解及其应用 被引量:2
14
作者 郑近德 潘海洋 +2 位作者 童靳于 刘庆运 丁克勤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2060-2070,共11页
局部特征尺度分解(LCD)是为克服经验模态分解(EMD)中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局... 局部特征尺度分解(LCD)是为克服经验模态分解(EMD)中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解(AMSELCD),该方法不仅能够将一个复杂信号自适应地分解为若干个本征模态函数和一个剩余项之和,而且能够有效地解决LCD的模态混叠现象.通过仿真信号分析,将AMSELCD与现有多种抑制模态分解方法进行了对比,结果表明了所提方法的有效性和优越性.最后,针对滚动轴承和转子碰摩故障振动信号的调制特征,将所提AMSELCD方法应用于转子碰摩和滚动轴承的故障诊断,对比和实验分析结果进一步验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 经验模态分解 局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解 模态混叠 故障诊断
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基于HHT的液压缸动态特性分析新方法 被引量:8
15
作者 王新晴 梁升 +2 位作者 夏天 何红阳 陈六海 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期82-86,共5页
提出了一种基于Hilbert-Huang变换的液压缸动态特性分析的新方法:运用经验模态分解,把周期激励下液压缸油液压力波动信号分解为多个从高频到低频的本征模态函数分量,依据各分量的Hilbert边际谱以及自由振动频率信息,对各分量分类并以此... 提出了一种基于Hilbert-Huang变换的液压缸动态特性分析的新方法:运用经验模态分解,把周期激励下液压缸油液压力波动信号分解为多个从高频到低频的本征模态函数分量,依据各分量的Hilbert边际谱以及自由振动频率信息,对各分量分类并以此为基础重构信号,提取出反映液压缸动态特性的自由振动分量。此方法在某试验台液压缸动态特性分析中,取得了良好的效果,提取出的自由振动分量,可以作为评价液压缸动态特性好坏的依据。 展开更多
关键词 液压缸 动态特性 经验模态分解(EMD) Hilbert-Huang变换(HHT)
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1961-2016年中国冰雹日数时空演变特征 被引量:9
16
作者 孔锋 王一飞 +3 位作者 吕丽莉 林霖 刘冬 辛源 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第3期7-16,共10页
采用1961—2016年2 481站的冰雹日数数据,利用多种统计方法分析了中国及七大地理分区的冰雹日数时空分布特征和周期变化规律。结果表明:1961—2016年中国整体及其不同区域的冰雹日数整体均呈减少趋势,且西藏(东南)地区明显高(低)于其他... 采用1961—2016年2 481站的冰雹日数数据,利用多种统计方法分析了中国及七大地理分区的冰雹日数时空分布特征和周期变化规律。结果表明:1961—2016年中国整体及其不同区域的冰雹日数整体均呈减少趋势,且西藏(东南)地区明显高(低)于其他6个分区和全国平均水平。全国和七大地理分区的年均冰雹日数在5年以下和30~60年尺度上的振荡周期相对显著,且大致都在1990s中期至2000s中期发生突变。中国冰雹事件多发区域比较稳定,且在分布上西部地区较多,东部地区较少;地表复杂地区较多,地表单一地区较少;高原和山地较多,平原较少;迎风坡较多,背风坡较少。2000s和2010s为全国冰雹日数偏多的年代,而1960s和1990s则偏少。1961—2016年全国年均冰雹日数呈增加趋势的地区分布较少,而呈减少趋势的地区主要集中在西藏、青海南部及东北部、四川西部、新疆西北部、内蒙古中部及其交界的河北北部、内蒙古东北部、黑龙江中部和吉林东部地区。全国年均冰雹日数波动特征从东南沿海向西北内陆呈现"两端高、中间低"的分布特征。波动较大的地区主要分布在华东、华南、华中、重庆、四川东部、陕西南部、内蒙古西部、新疆东部及其交界的甘肃地区、新疆南部及其交界西藏地区。 展开更多
关键词 冰雹日数 区域分异 变化趋势 波动特征 集合经验模态分解 MK突变检验
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基于EMD的中国股票市场分形特征研究 被引量:6
17
作者 秦喜文 周明眉 +2 位作者 董小刚 宋国锋 高中华 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2016年第3期449-454,共6页
为揭示我国股票市场的分形特征,利用经验模态分解及重标极差分析法(R/S:Rescaled Range Analysis)探究中国股票市场的特征,利用经验模态分解方法对沪深300指数的收盘价格对数收益率进行分析,并采用分形理论中的R/S分析法对固有模态函数... 为揭示我国股票市场的分形特征,利用经验模态分解及重标极差分析法(R/S:Rescaled Range Analysis)探究中国股票市场的特征,利用经验模态分解方法对沪深300指数的收盘价格对数收益率进行分析,并采用分形理论中的R/S分析法对固有模态函数进行实证研究,以揭示我国股票市场的分形特征。实验结果表明,我国股票市场具有显著的自相似性,分解后的收益率序列是有偏的随机游走过程。 展开更多
关键词 高频数据 经验模态分解 Hurst移动平均指数 分形特征
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不同底缘形式的平板闸门水力特性数值模拟 被引量:17
18
作者 刘昉 赵梦丽 +1 位作者 冷东升 邢仕强 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2017年第5期46-50,77,共6页
为优化闸门体型,探究不同底缘形式下闸门的水力学特性,采用RNG k-ε模型和VOF方法,结合动网格划分技术,对高水头平板闸门闭门过程中水力学特性进行了数值模拟分析。采用模型试验实测数据验证了数值方法的可靠性;利用非平稳随机过程处理... 为优化闸门体型,探究不同底缘形式下闸门的水力学特性,采用RNG k-ε模型和VOF方法,结合动网格划分技术,对高水头平板闸门闭门过程中水力学特性进行了数值模拟分析。采用模型试验实测数据验证了数值方法的可靠性;利用非平稳随机过程处理技术(EMD),有效地提取底缘压力趋势项,进而开展底缘形式与水流脉动、持住力相关关系的探讨;通过综合考量底缘压力脉动、空化及持住力特性,寻求最佳底缘体型。结果表明,闸门底缘形式的改变对启闭力影响显著,前倾角底缘形式启闭力最小,底缘压力脉动较小,最不易出现空蚀破坏。 展开更多
关键词 平板闸门 动水闭门 数值模拟 水动力特性 底缘形式 经验模态分解
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基于改进的局部特征尺度分解和归一化正交的时频分析方法 被引量:10
19
作者 郑近德 程军圣 曾鸣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1418-1424,共7页
针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)中经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)的不足,提出了一种基于改进的局部特征尺度分解(Improved Local Characteristic-scale Decom... 针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)中经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)的不足,提出了一种基于改进的局部特征尺度分解(Improved Local Characteristic-scale Decomposition,ILCD)和归一化正交(Normalized Quadrature,NQ)的时频分析方法.ILCD克服了LCD的固有缺陷,在精确性和正交性等方面要优于EMD和LCD方法.同时为了克服HT的不足,提出了一种基于经验调幅调频分解标准化估计瞬时频率的归一化正交(Normalized Quadrature,NQ)方法.通过仿真信号将EMD,LCD与ILCD进行对比,同时将标准希尔伯特变换,直接正交法与NQ进行对比,结果表明了论文方法的有效性.转子碰摩故障数据分析结果进一步验证了论文方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 HILBERT-HUANG变换 经验模态分解 局部特征尺度分解 时频分析 转子碰摩
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基于EMD拟合特征的耳语音端点检测 被引量:6
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作者 潘欣裕 赵鹤鸣 +1 位作者 陈雪勤 徐敏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期362-366,共5页
耳语音作为人类发音的一种特殊形式,与正常语音相比具有信噪比低、元音的周期特征不明显等特性,因而耳语音处理比正常语音更为困难。耳语音处理研究的第1个关键步骤就是语音的端点检测,该文利用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform... 耳语音作为人类发音的一种特殊形式,与正常语音相比具有信噪比低、元音的周期特征不明显等特性,因而耳语音处理比正常语音更为困难。耳语音处理研究的第1个关键步骤就是语音的端点检测,该文利用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)中的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),首次提出了一种基于EMD拟合特征的耳语音端点检测新方法。利用EMD得到的内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量,以其归一化拟合参数为耳语音端点检测的特征,可以准确地划分出耳语音端点。实验表明,该方法在耳语音端点检测中取得了很好的效果,在1200个信噪比为2~10dB的测试样本中,检测准确率为98.25%。 展开更多
关键词 希尔伯特-黄变换 经验模态分解 内禀模态函数 归一化拟合特征
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