检索结果-南通市图书馆

太阳能学报 2017年第3期38卷 699-706页

作者：张颖张超王天正俞华白鹭郝捷国网山西省电力公司电力科学研究院太原030001 国网山西省电力公司太原030001

基于固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)方法的线性变换和三次样条插值,提出一种改进的固有时间尺度分解方法(improved intrinsic time-scale decomposition,IITD),将IITD方法和谱峭度(spectrumkurtosis,SK)相结合,实现轴承故障的智能诊断。首先采用改进ITD方法对采集的轴承振动信号进行分解,得到若干个固有旋转分量(proper rotation component,PRC),然后利用谱峭度法对相关性最大的PRC进行滤波处理,最后对滤波后的PRC进行Hilbert包络解调来提取故障特征频率,从而识别轴承故障类型。仿真和实验分析结果表明:该文所提IITD-SK法可成功提取出故障特征频率,实现轴承故障的有效诊断,与传统的傅里叶变换、包络谱分析以及EMD方法的结果相比,该方法诊断效果更佳。

关键词：轴承故障诊断改进固有时间尺度分解谱峭度

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基于IITD和PNN的广域电磁法数据信噪分离方法

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地球物理学进展 2024年第1期39卷 241-252页

作者：张贤李帝铨胡艳芳朱云起李富湖南财政经济学院财经大数据科学与技术湖南省重点实验室信息技术与管理学院长沙410205 中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083

矿产资源开发需求加速了广域电磁法(Wide Field Electromagnetic Method,WFEM)的发展与应用,但强电磁干扰严重降低了原始数据质量与探测效果.为此,本文提出基于改进固有时间尺度分解(Improved Inherent Time-scale Decomposition,IITD)... 详细信息

矿产资源开发需求加速了广域电磁法(Wide Field Electromagnetic Method,WFEM)的发展与应用,但强电磁干扰严重降低了原始数据质量与探测效果.为此,本文提出基于改进固有时间尺度分解(Improved Inherent Time-scale Decomposition,IITD)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的广域电磁法数据信噪分离方法.首先,通过改进固有时间尺度分解算法,提高信号分解精度,消除原始数据中存在的趋势噪声;然后,构建WFEM数据样本库,提取最大值、峰值因子、脉冲因子、裕度因子等多个时域特征,结合概率神经网络进行信噪辨识;最后,将识别为有效信号的部分按原采样顺序进行整合与重构,实现WEFM数据去噪;通过数值模拟与实测分析,结果表明,趋势噪声和异常波形均能被有效辨识及剔除,处理后的电场曲线形态趋于平滑稳定,原始数据质量得到提升.

关键词：广域电磁法改进固有时间尺度分解概率神经网络信噪分离

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基于IITD样本熵与改进深度置信网络的轨道电路故障检测

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Journal of Measurement Science and Instrumentation 2023年第1期14卷 9-16页

作者：武晓春刘杰鑫兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070

针对轨道电路故障检测实时性差且故障位置不确定等问题,提出了一种基于改进固有时间尺度分解(Improved intrinsic time-scale decomposition,IITD)和样本熵值作为特征值输入以改进深度置信网络(Deep belief network,DBN)识别的轨道电路... 详细信息

针对轨道电路故障检测实时性差且故障位置不确定等问题,提出了一种基于改进固有时间尺度分解(Improved intrinsic time-scale decomposition,IITD)和样本熵值作为特征值输入以改进深度置信网络(Deep belief network,DBN)识别的轨道电路故障检测方法。首先,采用IITD方法对故障信号进行分解,筛选包含主要故障特征信息的PR分量。其次,计算其样本熵值作为信号的特征值。最后,将特征值输入至改进的DBN网络中,进行故障检测。以180组轨道电路历史故障数据为输入,本算法准确率达97.22%,较BP神经网络、PMFCC-DTW、模糊神经网络以及未经优化的DBN,其检测准确率分别提高7.12%,4.98%,6.34%和3.82%,可以作为轨道电路的故障检测的有效方法。

关键词：改进固有时间尺度分解样本熵深度置信网络故障检测

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