检索结果-南通市图书馆

基于eemd与广义S变换的内燃机噪声源识别研究

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内燃机工程 2011年第5期32卷 68-73页

作者：郑旭郝志勇金阳卢兆刚浙江大学能源工程系杭州310027

介绍了一种新颖的自适应信号处理方法——集总平均经验模态分解(eemd)的基本原理,通过仿真试验,验证了eemd在一定程度上克服了传统经验模态分解(EMD)在模态混叠问题上的缺陷,能够对复杂的非稳态信号进行较为准确的自适应模态分解。以某... 详细信息

介绍了一种新颖的自适应信号处理方法——集总平均经验模态分解(eemd)的基本原理,通过仿真试验,验证了eemd在一定程度上克服了传统经验模态分解(EMD)在模态混叠问题上的缺陷,能够对复杂的非稳态信号进行较为准确的自适应模态分解。以某4缸四冲程柴油机为研究对象,对其气缸顶部的噪声信号进行eemd分解,并采用广义S变换(GST)对其中各个本征模态函数(IMF)分量进行时频分析。研究结果表明:分解得到的各个IMF分量均具有独立和真实的物理意义,能够准确地反映内燃机各个噪声源的分布及其大小。

关键词：内燃机噪声源识别 eemd GST 时频分析

基于Hilbert频移的eemd谐波检测方法

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电力系统保护与控制 2017年第15期45卷 85-91页

作者：孙曙光庞毅刘建强河北工业大学控制科学与工程学院天津300130

针对经验模态分解(EMD)在谐波检测应用中产生模态混叠的问题,结合EMD分解的局限性和谐波检测实际情况进行分析。首先用集合经验模态分解(eemd)消除EMD遇到间歇信号干扰出现的模态混叠问题,然后根据谐波信号间的密频问题,提出了基于Hilb... 详细信息

针对经验模态分解(EMD)在谐波检测应用中产生模态混叠的问题,结合EMD分解的局限性和谐波检测实际情况进行分析。首先用集合经验模态分解(eemd)消除EMD遇到间歇信号干扰出现的模态混叠问题,然后根据谐波信号间的密频问题,提出了基于Hilbert频移的eemd谐波检测方法。该方法先对谐波信号进行eemd分解,通过相关度判断相近信号是否发生混叠,若发生混叠,利用Hilbert频移方法使信号满足eemd分解条件,从而将其分解为单频率分量信号。经仿真验证,该方法能够很好地克服谐波检测中的间歇信号干扰和信号间密频问题,保证了谐波信号有效分解和实用性。通过对实际整流信号的分析证明该方法具有很好的检测效果。

关键词： eemd 间歇信号模态混叠密频 Hilbert

基于eemd和机器学习的烧结矿FeO成分长短期综合预报

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钢铁 2023年第8期58卷 32-40页

作者：张振唐珏储满生柳政根李福民吕庆东北大学冶金学院辽宁沈阳110819 华北理工大学冶金与能源学院河北唐山063210

炼铁讲“七分原料,三分操作”,烧结矿是高炉炼铁的主要原料,FeO成分是影响烧结矿还原性、强度和粒度的重要指标,也是影响高炉铁水产量和燃料比的重要因素。因此,及时精确地掌握烧结矿FeO含量对于指导高炉炼铁的顺利生产具有显著作用。... 详细信息

炼铁讲“七分原料,三分操作”,烧结矿是高炉炼铁的主要原料,FeO成分是影响烧结矿还原性、强度和粒度的重要指标,也是影响高炉铁水产量和燃料比的重要因素。因此,及时精确地掌握烧结矿FeO含量对于指导高炉炼铁的顺利生产具有显著作用。针对烧结矿FeO成分检测结果延时、精度差的问题,提出并建立一种集合经验模式分解eemd和机器学习的FeO成分长短期综合预报模型。针对烧结数据进行探索性分析,挖掘了烧结数据存在的特性,有根据地采用箱线图和滑动窗口处理数据,保证了数据价值,为建模夯实了数据基础。综合模型包含2个模块。长期预报模型应用eemd分解波动型FeO成分数据,降低输入数据的复杂性,以双向长短期记忆神经网络Bi-LSTM进行3 h内FeO成分的提前预报;短期预报模块融合eemd、特征选择和提取方法构造衍生特征,增强模型对于输入和目标数据的学习能力,以极限树ET对下1 h的FeO成分进行预报。在未知烧结数据测试集的验证下发现,eemd辅助机器学习建模能够大幅提升FeO成分预报精度和稳定性,eemd-Bi-LSTM和eemd-ET模型的平均绝对百分比误差M_(APE)为1%左右、均方误差M_(SE)为0.027左右,误差接近零值。预测区间命中率最高能达到94%以上,FeO成分预测趋势与真实情况一致。此结果有助于现场实现FeO成分趋势和数值的精准提前把控。

关键词：烧结矿FeO成分长短期综合预报 eemd 机器学习数据分解特征构造

基于eemd-WPT的温室环境数据优化处理研究

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华南农业大学学报 2024年第3期45卷 397-407页

作者：吴伟斌杨柳吴维浩吴贤楠沈梓颖张方任罗远强华南农业大学工程学院广东广州510642 南方农业机械与装备关键技术教育部重点研究室/国家柑橘产业体系机械化研究室/广东省山地果园机械创新工程技术研究中心广东广州510642

【目的】解决温室系统中的数据采集传感器容易受到多种环境因素的干扰,从而导致数据中存在噪声的问题。【方法】提出一种集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,eemd)与小波包自适应阈值(Wavelet packet adaptive thr... 详细信息

【目的】解决温室系统中的数据采集传感器容易受到多种环境因素的干扰,从而导致数据中存在噪声的问题。【方法】提出一种集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,eemd)与小波包自适应阈值(Wavelet packet adaptive threshold,WPT)算法联合的数据降噪处理方法,并采用卡尔曼滤波与自适应加权平均算法对降噪后的数据进行融合。【结果】将eemd-WPT算法应用于含噪温、湿度数据的降噪处理,相较于降噪前的数据,信噪比提升了73.08%。该算法相较于传统WPT算法具有更好的降噪效果,处理后的数据信噪比提升了40.31%,均方根误差降低了84.75%。【结论】该算法能解决数据跳动、冗余和丢失等问题,并为温室控制系统提供了有效的参数,具有较大的实际应用价值。

关键词： eemd 小波包自适应阈值降噪温室数据融合

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融合eemd-CNN的水电机组磨碰故障声纹识别模型

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水力发电学报 2024年第1期43卷 59-69页

作者：肖博屹曾云刀方邹屹东李想拜树芳昆明理工大学冶金与能源工程学院昆明650093 武汉大学动力与机械学院武汉430072

水电机组声纹信号包含大量反映内部机械状态的有效信息,为了准确提取水电机组磨碰故障声纹特征,提出一种基于聚合经验模态分解(eemd)与卷积神经网络(CNN)相结合的水电机组磨碰声纹识别模型。首先将水电机组噪声信号进行eemd分解,得到若... 详细信息

水电机组声纹信号包含大量反映内部机械状态的有效信息,为了准确提取水电机组磨碰故障声纹特征,提出一种基于聚合经验模态分解(eemd)与卷积神经网络(CNN)相结合的水电机组磨碰声纹识别模型。首先将水电机组噪声信号进行eemd分解,得到若干本征模态分量(IMF)和残余分量(Res),然后将得到的IMF和Res与原噪声信号构建融合特征向量;以融合特征向量为输入,碰磨故障输出,正常和碰磨故障试验数据为样本,训练CNN深度学习神经网络,得到水电机组磨碰故障识别器,识别水电机组磨碰故障。结合水机电耦合平台和实际机组试验磨碰数据,验证了所提方法对水电机组碰磨故障识别效果,平均准确率达到99.8%,且该方法识别效果显著优于其他几种识别模型。

关键词：水电机组声纹信号卷积神经网络 eemd 故障诊断

基于eemd和WT的运动想象脑电信号消噪方法

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传感技术学报 2016年第5期29卷 716-722页

作者：蔡慧马玉良佘青山高云园孟明杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所杭州310018

采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号。为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解eemd(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相... 详细信息

采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号。为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解eemd(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法。改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数。首先对信号进行eemd分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号。以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用eemd分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法。

关键词：运动想象脑电信号消噪 eemd 小波阈值法 IMF分量

基于eemd和卷积神经网络的高压断路器故障诊断

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高压电器 2022年第4期58卷 213-220页

作者：鄢仁武林穿宋微浪高硕勋钟伦贵张文凤福建工程学院智能电网仿真分析与综合控制福建省高校工程研究中心福州350118 国网福建省电力有限公司检修分公司福州350013

高压断路器分合闸线圈的电流信号蕴含着丰富的断路器操动机构状态信息,对操动机构故障诊断具有重大意义。首先,文中通过集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,eemd)具备的检测突变点性能确定有效分合闸线圈电流信号... 详细信息

高压断路器分合闸线圈的电流信号蕴含着丰富的断路器操动机构状态信息,对操动机构故障诊断具有重大意义。首先,文中通过集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,eemd)具备的检测突变点性能确定有效分合闸线圈电流信号段,并对其进行eemd自适应降噪处理。其次,运用时域求极值法对有效信号段进行信号处理,提取电流、时间复合特征量。最后,通过对复合特征量数据进行Kronecker张量积预处理,以便输入到卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中进行有监督地故障状态的辨识诊断。实验结果表明,文中所提分合闸线圈电流信号的电流、时间复合特征量提取方法有效、CNN卷积神经网络算法相比GA-BP和支持向量机(support vector machine,SVM)算法诊断精度更高,具有较高的实际应用价值。

关键词：操动机构线圈电流 Kronecker eemd CNN

eemd-HHT方法在双馈式感应发电机定子匝间短路故障分析中的应用研究

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华北电力大学学报（自然科学版） 2014年第5期41卷 41-48页

作者：李俊卿于海波张立鹏华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003

定子绕组匝间短路故障是双馈式感应电机常见故障之一。采用多回路理论构建数学模型,通过MATLAB进行不同故障、不同条件下的仿真。用HHT方法分析故障电流虽然能够得到相应现象,但传统HHT中的EMD分解方法存在一定不足,分解结果不能区分匝... 详细信息

定子绕组匝间短路故障是双馈式感应电机常见故障之一。采用多回路理论构建数学模型,通过MATLAB进行不同故障、不同条件下的仿真。用HHT方法分析故障电流虽然能够得到相应现象,但传统HHT中的EMD分解方法存在一定不足,分解结果不能区分匝间短路故障和一些非故障情况,而引入eemd分解方法来替换EMD分解,则很好地克服了这一缺点,排除了电压不平衡、变转子转速等其他因素对匝间短路故障诊断过程中的干扰。eemd-HHT方法可以为定子匝间短路故障检测提供更加可靠的保障。

关键词：双馈感应发电机多回路理论 HHT eemd 匝间短路

基于REOF-eemd的西南地区气候变化区域分异特征

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地理研究 2020年第5期39卷 1215-1232页

作者：刘晓琼孙曦亮刘彦随张健赵新正芮旸西北大学陕西省地表系统与环境承载力重点实验室西安710127 西北大学城市与环境学院西安710127 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 西北大学丝绸之路研究院西安710069

西南地区是全球变化区域响应的特殊地区,探究其气候变化区域分异特征具有重要的科学意义。文中选用REOF方法开展研究区气温和降水变化特征的空间分区,借助eemd与BG分割算法等方法细致辨析了不同气候分区的气候演变特征。结果显示:①西... 详细信息

西南地区是全球变化区域响应的特殊地区,探究其气候变化区域分异特征具有重要的科学意义。文中选用REOF方法开展研究区气温和降水变化特征的空间分区,借助eemd与BG分割算法等方法细致辨析了不同气候分区的气候演变特征。结果显示:①西南地区年均温和年均降水变化均可划分为3个亚区,各自的空间界限高度相似,但降水Ⅱ、Ⅲ区的界限更偏南。②20世纪50年代以来各气温亚区的年均温显著升高,川渝气温变化与全球变暖同步,黔西、黔中、滇北散布若干点状冷区。各降水亚区的时空差异明显,相较Ⅲ区,Ⅰ、Ⅱ区年均降水的波动性及年代际变化的差异更显著。③ENSO事件对研究区气候变化的影响深远,不同气温、降水亚区对其的响应不尽相同。④不同气温亚区年均温序列突变点的收敛性较强,大致发生在1997年前后。不同降水亚区年均降水序列突变点的收敛性较弱。⑤各气温亚区年均温增加的持续性较强,Ⅱ、Ⅲ区尤甚。降水Ⅰ、Ⅱ区降水变化趋势不甚明显且具有一定的随机性,Ⅰ区的可能呈减速趋缓的减湿趋势,Ⅱ区的可能出现弱度减湿趋势,Ⅲ区降水趋于弱增。

关键词：气候变化 eemd REOF 气候区划时空演变西南地区