滑坡位移CEEMD-CIWOA-BP预测模型

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作者 余国强 侯克鹏 孙华芬 《有色金属(矿山部分)》 2025年第1期106-114,142,共10页

为了直观地判断滑坡因素与周期项位移间的因果关系,并提高滑坡位移预测模型的准确性,以某矿山滑坡位移监测数据为例,建立了考虑时滞的CEEMD-CIWOA-BP滑坡位移预测模型。首先利用CEEMD方法将滑坡位移监测数据分解成多个信号分量及res分量... 为了直观地判断滑坡因素与周期项位移间的因果关系,并提高滑坡位移预测模型的准确性,以某矿山滑坡位移监测数据为例,建立了考虑时滞的CEEMD-CIWOA-BP滑坡位移预测模型。首先利用CEEMD方法将滑坡位移监测数据分解成多个信号分量及res分量,将其重构为滑坡趋势项及周期项位移;然后引入Cubic混沌映射及惯性权重因子对WOA算法优化,利用优化的WOA算法对BP神经网络模型的连接权重及偏置项进行赋值;考虑到降雨及库水位对滑坡位移的时滞效应,利用Granger因果检验法确定降雨及库水位与周期位移的因果关系并引用MIC法确定时滞期数,使用CIWOA-BP模型分别对周期位移进行预测;最后,将各分量结果叠加得到滑坡位移累计预测值,对模型的预测精度进行评价。结果显示,本文提出的CEEMD-CIWOA-BP模型的性能优于其他模型,验证了所建模型的可行性。本文提出的模型能为滑坡灾害预警预报提供一定的参考。 展开更多

关键词 滑坡位移 互补集合经验模态分解 BP神经网络 改进鲸鱼优化算法 时间序列

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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

2

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和排列熵的故障数据小波阈值降噪方法 被引量：58

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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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基于改进CEEMD-CS-ELM的短期风速预测 被引量：20

4

作者 高桂革 原阔 +1 位作者 曾宪文 郑炳杰 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期284-289,共6页

针对风速序列非线性对预测结果的影响,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和极限学习机的风速预测模型。首先对风速序列进行改进互补集合经验模态分解,并利用相空间重构得到若干新的时间序列,以降低风速序列的不平稳性。通过改进布... 针对风速序列非线性对预测结果的影响,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和极限学习机的风速预测模型。首先对风速序列进行改进互补集合经验模态分解,并利用相空间重构得到若干新的时间序列,以降低风速序列的不平稳性。通过改进布谷鸟算法矫正极限学习机模型的输入参数,预测处理后的风速序列。通过实例仿真,比较改进前后不同模型的相对误差,说明该文预测模型的合理性。 展开更多

关键词 风速 预测分析 互补集合经验模态分解 布谷鸟算法 相空间重构 极限学习机

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基于CEEMD-PSR-FOA-LSSVM的短期风电功率预测 被引量：3

5

作者 田丽 凤志民 刘世林 《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第11期1632-1638,共7页

为提高短期风电功率预测精度,针对风电功率波动性大、非周期性和非线性强的特点,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-相空间重构(phase space reconstruction,PSR)-果蝇优化算法... 为提高短期风电功率预测精度,针对风电功率波动性大、非周期性和非线性强的特点,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-相空间重构(phase space reconstruction,PSR)-果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)-最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的组合预测方法。首先,运用CEEMD算法把风电功率序列分解为若干个分量,并用PSR算法来确定LSSVM建模过程中各个分量的输入和输出;然后,采用FOA算法优化LSSVM建模中的参数,并用训练好的LSSVM对各个分量进行单独预测;最后,用某风电场的实测数据对该组合预测方法进行验证。结果表明,与单独的LSSVM方法和FOA-LSSVM方法预测结果相比,建立的组合模型预测方法精度更高,对风电功率的短期预测更为有效和适用。 展开更多

关键词 短期风电功率预测 互补集合经验模态分解 相空间重构 果蝇优化算法 最小二乘支持向量机

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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：14

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CEEMD的无绝缘轨道电路调谐区故障特征提取 被引量：7

7

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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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

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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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基于余弦相似的改进CEEMD脑电信号去噪方法 被引量：1

9

作者 汤伟 耿逸飞 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2020年第3期8-14,共7页

针对传统脑电去噪方法易将信号中高频部分所含的有用信息作为噪声滤除导致降噪后的脑电信号失真的问题,文中提出了一种基于余弦相似的互补总体经验模态分解(CEEMD)脑电信号去噪方法。首先脑电信号经过CEEMD分解成尺度不同的多个本征模... 针对传统脑电去噪方法易将信号中高频部分所含的有用信息作为噪声滤除导致降噪后的脑电信号失真的问题,文中提出了一种基于余弦相似的互补总体经验模态分解(CEEMD)脑电信号去噪方法。首先脑电信号经过CEEMD分解成尺度不同的多个本征模态函数(IMF),用余弦相似法计算各个IMF与原始信号的相似度,选择相似度曲线中第一个极小值后的IMF分量作为信号主导模态和噪声主导模态的分界点。然后用小波包变换对噪声主导模态提取有用信息,最后与其余的IMF重构得到降噪信号。实验结果表明,文中算法能够有效保留高频模态中的有用信息,且在不同噪声强度下的去噪性能均优于传统算法。 展开更多

关键词 脑电信号 互补总体经验模态分解 小波阈值 降噪方法

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基于CEEMD和小波包的降噪方法研究 被引量：24

10

作者 杨孟 王瑾 +1 位作者 周西峰 郭前岗 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2018年第2期41-47,共7页

研究了CEEMD降噪方法、小波以及小波包阈值降噪方法,针对其各自的优缺点,提出了改进的CEEMD和小波包的阈值降噪方法。该方法利用小波包分解精细的分析能力和CEEMD更强的抑制误差能力,并加入两种不同类型的小波阈值降噪方法进一步滤除噪... 研究了CEEMD降噪方法、小波以及小波包阈值降噪方法,针对其各自的优缺点,提出了改进的CEEMD和小波包的阈值降噪方法。该方法利用小波包分解精细的分析能力和CEEMD更强的抑制误差能力,并加入两种不同类型的小波阈值降噪方法进一步滤除噪声,能在有效去除噪声信号的同时,更大程度地保留有用信号。仿真分析表明,该方法的信号降噪效果更佳。 展开更多

关键词 信号处理 降噪 互补集合经验模态分解 小波包变换

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基于CEEMD-LSTM的离心泵偏工况诊断方法研究 被引量：5

11

作者 刘荣伟 何伟挺 +3 位作者 汪琳琳 杨帅 武鹏 吴大转 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第19期114-121,共8页

离心泵在各行业中应用十分广泛,耗电量巨大。离心泵偏工况运行时,内部流动会趋于紊乱,导致效率下降,能耗上升。针对离心泵偏工况振动信号变化微弱和强干扰的特点,采用双通道信息融合,利用互补集合经验模态分解,对振动信号进行时序特征提... 离心泵在各行业中应用十分广泛,耗电量巨大。离心泵偏工况运行时,内部流动会趋于紊乱,导致效率下降,能耗上升。针对离心泵偏工况振动信号变化微弱和强干扰的特点,采用双通道信息融合,利用互补集合经验模态分解,对振动信号进行时序特征提取,结合长短时记忆模型智能识别,构建离心泵偏工况诊断模型。仿真信号对比不同预处理方法,凸显了互补集合经验模态分解模型的特征提取能力;验证工况状态与低频振动信号的相关性,经过试验数据对比分析,进一步验证了模型优越性,测试准确率达98.5%。该方法可以监测离心泵运行工况,保证运行效率。 展开更多

关键词 偏工况 互补集合经验模态 长短时记忆模型

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基于CEEMD的心音信号小波包去噪算法研究 被引量：28

12

作者 董利超 郭兴明 郑伊能 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期192-198,222,共8页

针对传统心音去噪方法易将其部分高频有用信息作为噪声滤除而造成滤波后的心音信号失真及信息丢失的问题,提出了一种基于互补总体经验模态分解(CEEMD)的小波包变换去噪算法。首先通过互补总体经验模态分解将心音信号分解为从高频到低频... 针对传统心音去噪方法易将其部分高频有用信息作为噪声滤除而造成滤波后的心音信号失真及信息丢失的问题,提出了一种基于互补总体经验模态分解(CEEMD)的小波包变换去噪算法。首先通过互补总体经验模态分解将心音信号分解为从高频到低频的不同固有模态函数分量(IMFs),并利用自相关函数客观界定信号的模态分量范围;然后对噪声主导模态分量和混叠模态分量采用小波包变换进行滤波提取有用信息后,与剩余固有模态分量进行重构得到去噪后的信号。实验结果表明,改进的算法不仅可以去除心音中的噪声成分,明显改善心音信号的信噪比和均方根误差,而且能够有效保留信号的高频有用信息,且在不同噪声水平下的去噪性能均优于传统算法,鲁棒性较好。 展开更多

关键词 心音 互补总体经验模式分解 自相关函数 小波包 去噪

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基于CEEMD与改进的ELM旋转整流器故障诊断 被引量：2

13

作者 朱佩荣 刘勇智 +2 位作者 刘棕成 陈俊柏 聂恺 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1166-1175,共10页

针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,提出一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)与樽海鞘优化的极限学习机(SSA-ELM)故障诊断方法。在有限元软件Maxwell与Simplorer中搭... 针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,提出一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)与樽海鞘优化的极限学习机(SSA-ELM)故障诊断方法。在有限元软件Maxwell与Simplorer中搭建三级式电机模型,采集励磁电流信号,利用CEEMD将励磁电流信号分解为一系列模态分量,构建故障特征参量,再通过樽海鞘群算法(SSA)优化极限学习机的训练参数ω和b,并对故障进行诊断,最后通过实验平台验证所提方法。结果证明了三级式同步电机有限元模型的有效性,所提方法相校于现有方法,具有更高的故障诊断准确率与分类速度。 展开更多

关键词 互补式集合经验模态分解 极限学习机 旋转整流器 故障诊断 有限元 樽海鞘群算法

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改进CEEMD–MRSVD降噪方法及应用研究

14

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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基于CEEMD-RF模型的渣土边坡地下水埋深预测 被引量：2

15

作者 付智勇 陈文强 +2 位作者 唐伟雄 龙晶晶 曾江波 《人民长江》 北大核心 2020年第1期141-148,共8页

地下水是影响渣土边坡稳定性的关键因素之一,地下水埋深预测对分析渣土边坡稳定性具有重要意义。考虑渣土边坡地下水水位的高度非平稳和非线性特点,提出了一种基于相空间重构的互补集合经验模态分解-随机森林(CEEMD-RF)的地下水埋深预... 地下水是影响渣土边坡稳定性的关键因素之一,地下水埋深预测对分析渣土边坡稳定性具有重要意义。考虑渣土边坡地下水水位的高度非平稳和非线性特点,提出了一种基于相空间重构的互补集合经验模态分解-随机森林(CEEMD-RF)的地下水埋深预测模型。以广州市某渣土边坡SW2水文观测孔为例,将基于相空间重构的CEEMD-RF模型应用于该渣土边坡的地下水埋深预测,并与相空间重构的RF模型预测结果进行对比分析。结果表明:利用CEEMD-RF模型对地下水埋深预测的拟合优度为0.997,均方根误差为0.03 m,优于相空间重构的RF模型预测结果;基于相空间重构的CEEMD-RF模型预测的地下水埋深序列能很好地反映地下水埋深的尖变点。 展开更多

关键词 地下水埋深预测 渣土边坡 相空间重构 ceemd-RF

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基于CEEMD与VHBFO_SVM的微网短期负荷预测模型 被引量：3

16

作者 赵敏 《煤矿机电》 2019年第5期38-43,共6页

为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求,提出一种基于变概率混合细菌觅食优化算法(VHBFO)优化支持向量机(SVM)的微网短期负荷预测模型。首先利用CEEMD将非平稳的负荷序列按照不同波动尺度逐级进行分解,从而得到多组固有... 为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求,提出一种基于变概率混合细菌觅食优化算法(VHBFO)优化支持向量机(SVM)的微网短期负荷预测模型。首先利用CEEMD将非平稳的负荷序列按照不同波动尺度逐级进行分解,从而得到多组固有模态函数分量均值,并建立VHBFO_SVM模型对各组分量分别进行预测,最后通过叠加各组分量的预测结果得到预测值。以国内某微网示范工程项目为例,将VHBFO_SVM用于微网短期负荷预测。实例仿真结果表明,所提出的VHBFO_SVM预测模型优于SVM预测模型,更适用于当前微网短期负荷预测需要。 展开更多

关键词 微网 短期负荷预测 补充的总体平均经验模态分解(ceemd) 变概率混合细菌觅食优化算法(VHBFO) 支持向量机(SVM)

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基于ICEEMD和压缩感知理论的脉搏信号去噪

17

作者 高利雯 《电子设计工程》 2020年第21期10-13,19,共5页

针对脉搏信号易受噪声干扰的特性,提出了一种基于改进的完全集合经验模态分解ICEEMD和压缩感知理论的脉搏信号去噪方法。首先对脉搏信号进行ICEEMD分解,得到一组固有模态函数IMF分量,去掉最高频IMF分量,再应用压缩感知理论中的匹配追踪... 针对脉搏信号易受噪声干扰的特性,提出了一种基于改进的完全集合经验模态分解ICEEMD和压缩感知理论的脉搏信号去噪方法。首先对脉搏信号进行ICEEMD分解,得到一组固有模态函数IMF分量,去掉最高频IMF分量,再应用压缩感知理论中的匹配追踪算法对剩余的IMF分量进行稀疏分解,选择最佳原子重构得到纯净脉搏信号的近似估计,从而实现脉搏信号的去噪。实验结果表明,提出的去噪方法在抑制噪声的同时,还有效地保留了脉搏信号的细节特性,去噪性能更好。 展开更多

关键词 脉搏信号 去噪 改进的完全集合经验模态分解 匹配追踪算法

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电动汽车电驱动系统加速工况声品质评价及预测 被引量：1

18

作者 杜进辅 杨攀 曲南飞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期126-134,共9页

电动汽车电驱动系统高频加速噪声严重影响整车声品质。为此,通过电驱动系统振动噪声试验,采集多工况加速噪声信号,并进行主、客观评价。结合相关性分析以心理声学参数为输入,通过改进的灰狼算法(improved gray wolf optimizer,IGWO)优... 电动汽车电驱动系统高频加速噪声严重影响整车声品质。为此,通过电驱动系统振动噪声试验,采集多工况加速噪声信号,并进行主、客观评价。结合相关性分析以心理声学参数为输入,通过改进的灰狼算法(improved gray wolf optimizer,IGWO)优化支持向量回归(support vector regression,SVR),建立IGWO-SVR模型用于电驱动系统声品质预测。引入互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与信号的均方根值(root mean square,RMS),提取电驱动系统加速噪声的CEEMD-RMS特征,并建立以CEEMD-RMS为输入的IGWO-SVR声品质预测模型。检验结果表明:以CEEMD-RMS特征为输入的声品质预测模型,预测效果较以心理声学参数为输入的IGWO-SVR模型更优,测试集平均相对误差由8.88%减小为4.18%。 展开更多

关键词 电驱动系统 加速工况 声品质 互补集合经验模态分解(ceemd) 预测模型

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基于CEEMD-CSO-ELM的短期风速预测

19

作者 邹兰珍 《现代信息科技》 2019年第20期12-15,共4页

风电在电网系统中的成功整合与应用需要风电机组或风电场产生的风电信息,又因为风速具有不可预测性、间歇性和非线性等特性,所以准确预测非常具有挑战性。因此,本文提出了一种基于互补经验模态分解(CEEMD)与CSO优化神经网络预测模型相... 风电在电网系统中的成功整合与应用需要风电机组或风电场产生的风电信息,又因为风速具有不可预测性、间歇性和非线性等特性,所以准确预测非常具有挑战性。因此,本文提出了一种基于互补经验模态分解(CEEMD)与CSO优化神经网络预测模型相结合的短期风速预测的新方法,来达到更优的预测效果。在本文中,CEEMD用于将风速数据分解为多个固有模态函数(IMFs)来进行预测;然后对所有分量建立纵横交叉算法优化极限学习机(CSO-ELM)的预测模型;最后叠加所有序列的预测值作为最终的预测结果。本文对荷兰某风电场的实测小时风速数据集进行大量实验得出结果,来验证所提方法的有效性。 展开更多

关键词 互补经验模态分解 纵横交叉算法 极限学习机 风速预测

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航空发动机气路静电信号联合降噪方法 被引量：1

20

作者 刘岩 刘珍珍 +2 位作者 白芳 郭泽中 左洪福 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1036-1047,共12页

针对强背景噪声下航空发动机气路静电信号降噪问题,提出一种基于本征模态函数(Intrinsic modal function,IMF)自适应滤波联合小波阈值的静电信号降噪方法。首先,通过互补集合经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomp... 针对强背景噪声下航空发动机气路静电信号降噪问题,提出一种基于本征模态函数(Intrinsic modal function,IMF)自适应滤波联合小波阈值的静电信号降噪方法。首先,通过互补集合经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)方法对原始静电信号进行分解,得到若干平稳IMF;然后,构建最优重构自适应低通滤波算法筛选以有用信号为主的IMF分量;再对以噪声为主的IMF分量通过小波阈值算法进行降噪处理;最后,将上述信号重构,得到降噪后的静电信号。进行了仿真和实测信号验证并与传统方法对比,结果表明,该方法对发动机气路静电信号降噪效果良好,在微弱故障信号提取方面更具优越性。 展开更多

关键词 自适应降噪 互补集合经验模态分解 小波阈值 静电监测 航空发动机

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