检索结果-南通市图书馆

机电信息 2018年第33期 112-113页

作者：杨期江滕宪斌罗楚江张志斌魏安广州航海学院轮机工程学院广东广州510725

采用两种改进的EMD方法提取冲击信号,并对分离效果进行对比分析,发现在提取冲击信号成分时采用Ceemd方法优于EMD与eemd方法。

关键词： EMD eemd Ceemd 冲击信号

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一个新的气候距平参照系的研究

一个新的气候距平参照系的研究

第34届中国气象学会年会

作者：钱诚中国科学院大气物理研究所中国科学院大学

气候距平是很多气候变率和变化研究工作的出发点,即一开始就去掉序列的"年循环"。因为年循环（周期）是热带外很多气候变量的主导分量,比如气温的年循环能大到贡献总方差的90%以上[1,2]。如果不把年循环去掉,很难分析年际年代际等其他... 详细信息

气候距平是很多气候变率和变化研究工作的出发点,即一开始就去掉序列的"年循环"。因为年循环（周期）是热带外很多气候变量的主导分量,比如气温的年循环能大到贡献总方差的90%以上[1,2]。如果不把年循环去掉,很难分析年际年代际等其他时间尺度变率。因此气候距平是气候学研究的基石。传统的气候距平计算是假定年循环不变的,世界气象组织（WMO）建议用连续30年气候平均值来表示,每10年更新一次（图1左）,最近的时段是1981-2010年。然而这种传统的气候距平定义存在2大问题:（1）物理上"不唯一":不断更换30年基准期使同一时段内的距平值（例如定出的El Ni?o/La Ni?a年份和强度）及相应的物理解释"不唯一"（图1左）,和已发生事件的实际物理过程不变相悖,给气候监测业务和研究工作带来很多困难;（2）无法有效去除年循环（仍然包含部分年循环信息）（图2左）[3,4]。原因在于气候变量的年循环是动态演变的,本身也是一种变率[2]。本人及合作者系列研究揭示了典型区域气温、海温年循环形状（振幅和位相）是变化的,探索了其中大气环流和人为强迫的作用,并指出了这种变化对传统气候距平的影响及新的气候距平研究体系。首先,采用自适应的滤波器eemd提取了逐日气温[3]、逐月气温[2]和海温[4]的年循环分量,用多种方法进行了验证[2,4,5],揭示了1950年以来北半球高纬和东亚地区地表气温的年循环振幅变小（冬夏温差变小,四季变得越来越不分明,图3左）,个别地区减小了10%[2];近几十年中国区域振幅也变小,全国平均1961-2007年间减小约5%[1]、春季位相在东部地区提前[5];1881-2007年间Ni?o3区海表温度的年循环以1947/48年为界,从之前的显著变大趋势转为显著变小趋势,变小达14%,春季位相在1938年前后也经历了明显的转折[4]等事实。进一步又开展了年循环变化的机理研究:通过观测数据与多套二十世纪再分析产品的比对,揭示出大气环流对气温年循环振幅和位相变化所起的重要作用[6];用最优指纹技术和CMIP5大量模式模拟数据开展了从半球到次大陆区域尺度上气温年循环振幅变化的检测归因研究,首次在北半球中高纬区域尺度上清楚地检测出人类活动对振幅变化的影响（图3右）,发现温室气体强迫是主要贡献者,使高纬和东亚地区振幅变小[2];还提出在中国,地表太阳辐射的变化也对振幅变化有重要的作用[1]。进而指出了以这种自适应提取的动态年循环作为新的气候距平参照系可解决传统气候距平存在的前述2大问题（图1,2右）[4];并在新参照系下分析了中国气温不同时间尺度的变率及其空间模态[3],发展了新的气候趋势分析方法[1]、气候极值新算法[7]以及稳定划分ENSO冷暖事件和定级强度的新方法（图1右）[4]。

关键词：气候距平平均年循环动态年循环人为影响 eemd

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北京地区城市化进程对局地生长季变化的影响

北京地区城市化进程对局地生长季变化的影响

基于RClimDex模型的石家庄市极端降水时空变化特征

第28届中国气象学会年会

作者：夏江江严中伟中国科学院研究生院中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室

局地生长季(Local Growing Season,LGS)的变化主要是季节日期变化率和温度的变化共同作用引起的。因为城市的热岛效应,城区、郊区的局地生长季阈值温度有所不同,同时由于近几十年北京地区的城市化进程,城区、郊区温度增温速率的不同使得... 详细信息

局地生长季(Local Growing Season,LGS)的变化主要是季节日期变化率和温度的变化共同作用引起的。因为城市的热岛效应,城区、郊区的局地生长季阈值温度有所不同,同时由于近几十年北京地区的城市化进程,城区、郊区温度增温速率的不同使得LGS的变化存在城郊差异。本文利用1978-2008年北京地区20个站点逐日平均温度数据(结合2008年遥感卫星数据,以及各站点年平均温度变化速率,对北京地区的城市和郊区做了划分,其中7个城区站点和7个郊区站点,海拔均400m,因其海拔较高本文不对其做分析),使用集合经验模分解方法(eemd)对原始序列进行分解,合成各站点时间序列中年及年以上尺度分量,进而对北京地区的LGS变化作了城郊对比分析。结果表明,LGS的阈值温度城市高于郊区约1°C,在城区约为123°C,郊区约为112°C。北京地区各站点季节日期变化率存在纬度差异,绝对值为南大北小,其中春季日期变化率为-3.84.2天/1°C,秋季日期变化率为3.4天/1°C,这表明春季日期变化率的绝对值略大于秋季。就区域平均来说,在城区,春季温度1978-2008年增温2.44°C,郊区春季增温2.14°C,表明城区春季增温的12.3%是由城市化进程的影响,即城区春季日期提前的10天中大约有1.2天是由于城市化进程的影响。城区秋季温度增温1.53°C,郊区秋季温度增温1.38°C,表明其中9.8%的城区秋季增温是由于城市化进程的影响,即城区秋季日期延迟6天中大约有0.6天的延迟是由于城市化进程的影响。使得北京地区LGS在1978-2008年延长了约16天,其中约有1.8天是由于城市化的影响。

关键词：局地生长季日期变化率城市化 eemd

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干旱气象 2016年第4期34卷 623-630页

作者：魏军李婷胡会芳俞海洋赵亮陈莎河北省气象灾害防御中心河北石家庄050021

利用1972—2014年石家庄市17个地面气象站逐日降水数据,基于RClim Dex模型和集合经验模态分解（eemd）,定量分析该区域极端降水指数的时空变化特征。结果表明：近43 a石家庄市极端降水事件发生频率总体变化趋势平缓,但年际间波动较大;经... 详细信息

利用1972—2014年石家庄市17个地面气象站逐日降水数据,基于RClim Dex模型和集合经验模态分解（eemd）,定量分析该区域极端降水指数的时空变化特征。结果表明：近43 a石家庄市极端降水事件发生频率总体变化趋势平缓,但年际间波动较大;经eemd得出的6项极端降水指数的4个固有模态函数（IMF1、IMF2、IMF3、IMF4）分量,分别表现出2.69~3.07 a、5.38~6.14 a、8.60~10.75 a和21.28~35.63 a的准周期变化;在空间分布上,R25、RX5day、R95P和CWD极端降水指数呈西高东低的空间格局,而SDII和CDD则相反,表现出东高西低的空间特征。近43 a来西南涡型、西来槽型和台风型3种类型是造成石家庄市强降水过程的主要天气系统,造成的降水持续时间长、强度大、范围广,易致灾。

关键词： RClimDex模型极端降水 eemd 石家庄

基于混沌性分析和长短期记忆神经网络的光伏功率预测方法

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电子器件 2024年第3期47卷 809-813页

作者：韩光吴向明李晓军李安燚国网河北省电力有限公司河北石家庄050000 国网河北省电力有限公司电力科学研究院河北石家庄050021

为了提高复杂环境下光伏功率数据的预测精度,针对光伏功率序列中存在的随机性和不确定性问题,提出了基于混沌性分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的预测方法。混沌性分析方法包括集合经验模态分解(eemd)和相空间重构,eemd用于分解光伏功... 详细信息

为了提高复杂环境下光伏功率数据的预测精度,针对光伏功率序列中存在的随机性和不确定性问题,提出了基于混沌性分析和长短期记忆神经网络(LSTM)的预测方法。混沌性分析方法包括集合经验模态分解(eemd)和相空间重构,eemd用于分解光伏功率序列,降低原始序列的复杂程度,相空间重构将原一维序列重构为高维状态空间下的序列,有利于提升预测精度。LSTM具有较为复杂的机制,更适合用于预测不确定性的时间序列。另外将光伏功率分为平稳型和非平稳型数据,并对这两类数据分别建立预测模型进行预测。实验结果表明,所提方法对比单一类型的预测模型和其他组合模型,都有不同程度的优势。

关键词：光伏功率混沌性分析 LSTM eemd 相空间重构

基于改进集合经验模态分解的信号处理方法研究

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软件工程 2024年第8期27卷 66-69页

作者：赵斯琪彭钰莹大连东软信息学院软件与大数据技术系辽宁大连116023

针对信号通过集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,eemd)处理后获取的缺陷特征不明显的问题,提出一种eemd联合主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)的信号处理方法。此方法首先对信号进行eemd处理;其次... 详细信息

针对信号通过集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,eemd)处理后获取的缺陷特征不明显的问题,提出一种eemd联合主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)的信号处理方法。此方法首先对信号进行eemd处理;其次在重构信号时,采用相关系数法进行特征选取;最后采用PCA对缺陷信号分量进行处理,能够在有效抑制模态混叠现象的同时,加强信号特征。通过仿真验证得到,经改进后的信号处理方法的重构信号信噪比为29.5237dB,相较于单一eemd方法提高了51.06%,均方根误差降低了51.02%。改进后的算法能够在去除噪声的同时,保留更多的信号特征,更适用于处理超声检测信号。

关键词：信号处理 eemd PCA

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新能源接入后的分布式电源负荷运行态势感知

科技资讯 2023年第11期21卷 46-49页

作者：林扬博广东电网有限责任公司汕尾供电局广东汕尾516600

为提高电源负荷运行态势感知精度,开展新能源接入后的分布式电源负荷运行态势感知方法的设计。参照拉依达准则,检测每日电网在运行中的电源母线负荷数据,提出其中的冗余数据与噪声数据,实现新能源接入后的分布式电源负荷运行数据提取与... 详细信息

为提高电源负荷运行态势感知精度,开展新能源接入后的分布式电源负荷运行态势感知方法的设计。参照拉依达准则,检测每日电网在运行中的电源母线负荷数据,提出其中的冗余数据与噪声数据,实现新能源接入后的分布式电源负荷运行数据提取与处理;根据电源的不同作业形态,建立分布式电源负荷群感知模型;通过属性简约处理法,去除数据集合中不必要的数据量,利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,eemd)中的知识表达机制,建立分布式电源负荷态势感知决策函数,实现对电源负荷运行态势的实时感知。设计对比实验证明:该方法不仅可以实现对分布式电源负荷运行态势的实时感知,还可以降低并控制感知结果误差。

关键词：新能源接入负荷群感知模型 eemd 运行态势负荷分布式电源

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基于经验模态分解的核电站故障诊断研究

科学技术创新 2023年第6期 221-224页

作者：张月馨朱加良何正熙李德银徐涛周新志四川大学电子信息学院四川成都中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室四川成都电子科技大学光纤传感与通信教育部重点实验室四川成都福建福清核电有限公司福建福清

为帮助操作员及早确定系统运行状态、提高决策效率,提出了基于集成经验模态分解算法(eemd)和通道注意力机制(SE)的故障诊断方法。研究选取9种核电站典型故障,利用eemd将原始故障信号进行分解,通过基于通道注意力机制的卷积神经网络(CSEn... 详细信息

为帮助操作员及早确定系统运行状态、提高决策效率,提出了基于集成经验模态分解算法(eemd)和通道注意力机制(SE)的故障诊断方法。研究选取9种核电站典型故障,利用eemd将原始故障信号进行分解,通过基于通道注意力机制的卷积神经网络(CSEnet)诊断当前状态。建立深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和CNN-BiLSTM进行对比实验,结果表明eemd-CSEnet比其他模型具有更高的诊断精度,满足实际需求。

关键词：核电站故障诊断 eemd CNN

基于LabVIEW的船用齿轮箱故障诊断系统设计

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中国水运（下半月） 2017年第7期17卷 123-125页

作者：王占齐上海市航务管理处船检中心上海200002

船用齿轮箱是船舶重要的动力传递装置,对于船舶设备的可靠性有着至关重要的影响。齿轮箱的运行状态直接影响着动力的输出及主机的正常运行。针对齿轮箱故障诊断过程中诊断过程繁琐的问题,同时为了满足对船舶齿轮箱运行状态掌握的需求,... 详细信息

船用齿轮箱是船舶重要的动力传递装置,对于船舶设备的可靠性有着至关重要的影响。齿轮箱的运行状态直接影响着动力的输出及主机的正常运行。针对齿轮箱故障诊断过程中诊断过程繁琐的问题,同时为了满足对船舶齿轮箱运行状态掌握的需求,本文设计了一套基于Lab VIEW的齿轮箱故障诊断系统。该诊断系统不仅可以进行频谱分析,还可以进行eemd分解,能对齿轮箱运行状态进行判断和识别。实验结果表明,该诊断系统能很好的应用于齿轮箱故障的判断,并且数据可靠,系统稳定,能为后期的齿轮箱维护与检修提供一定的指导。

关键词：齿轮箱 LabVIEW eemd 故障诊断

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基于多重概率机器算法的齿轮箱耦合故障诊断

制造业自动化 2018年第12期40卷 15-19页

作者：钟建华钟敏施雯福州大学机械工程及自动化学院福州350108 福安职业技术学校宁德355000

针对旋转设备耦合故障难以诊断的问题,提出多重概率分类器联合诊断方法(MPC)。首先,提取原信号时域统计特征(TDSF),同时通过集合经验模态分解(eemd)振动和声音信号得到本征模态函数(IMF),利用相关性分析(CC)选取适合的IMF数量,并计算各... 详细信息

针对旋转设备耦合故障难以诊断的问题,提出多重概率分类器联合诊断方法(MPC)。首先,提取原信号时域统计特征(TDSF),同时通过集合经验模态分解(eemd)振动和声音信号得到本征模态函数(IMF),利用相关性分析(CC)选取适合的IMF数量,并计算各IMF的能量特征;其次,基于获取的故障特征,训练并振动和声音双重概率分类器(SBELM);再次,考虑到各自概率分类器的性能差异,利用粒子群算法(PSO)优化概率分类器的权重与决策阈值,建立公平公正的耦合故障识别机制。本项研究结果准确识别出耦合故障中的单故障数量与类型,为解决设备在复机后二次停机待修问题具有重要的理论意义和工程价值。

关键词：齿轮箱耦合故障 eemd PSO 概率分类器