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Applications of EMD to analyses of high-frequency beachface responses to Storm Bebinca in the Qing’an Bay,Guangdong Province,China

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Acta Oceanologica Sinica 2022年第5期41卷 147-162页

作者： Taihuan Hu Zhiqiang Li Chunhua Zeng Gaocong Li Huiling Zhang College of Electronic and Information Engineering Guangdong Ocean UniversityZhanjiang524088China South China Sea Resources Big Data Center Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory(Zhanjiang)Zhanjiang524000China College of Ocean Engineering Guangdong Ocean UniversityZhanjiang524088China

On average,five to six storms occur in the Qiongzhou Strait every year,causing significant damage to coastal geomorphology and several property losses.Tropical Storm Bebinca is the most unusual and complex storm event that has occurred in this region over the last 10 years.To detect the high-frequency beachface responses to the storm,a pressure sensor was deployed in the surf zone to record the free sea surface height,and the heights of grid pile points on the beachface were measured manually to determine beach elevation changes during this storm.Empirical Mode Decomposition and related analysis techniques were used to analyze the high-frequency topography and wave data.The results showed that:(1)the beachface response process occurred in three stages.The first stage was the rapid response stage,wherein the spring tide berm began to erode significantly,and the front edge of the beach berm reacted closely.The two beach sections resisted the harmful energy of the main storm.In the second stage,the beach slope increased after a large sediment loss on the beach berm and its front edge.To adapt to the storm energy,the beach at the low tide line began to erode,and the beach slope decreased.In the third stage,after the storm turned,the wave energy was significantly attenuated,and the beach berm eroded to resist the residual wave energy.The beachface began to oscillate and recover.(2)The main wave surface was the superimposed product of a few internal mode functions.Similar results were observed in beachface changes.High-frequency driving factors determine the local characteristics of beach evolution,and low-frequency driving factors determine the beach evolution trend.(3)The response of sediment to the storm was not a single sea-transportation,but a single-or two-way conversion driven by factors such as wave energy,swash flow,and secondary wave breaking.(4)TheΩ-RTR model is not completely applicable to beach states that undergo rapid changes during storms.Therefore,it is necessary to carry out further research on beach

关键词： EMD internal mode functions Bebinca beach response wave energy beach state

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基于多状态时间序列预测学习的超精密机床主轴故障诊断仿真

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吉林大学学报（工学版） 2023年第11期53卷 3056-3061页

作者：张朝刚侍中楼李敏江汉大学工程训练中心武汉430056 武汉大学工程训练与创新实践中心武汉430056

提出基于多状态时间序列预测学习的超精密机床主轴故障诊断方法,并对该方法进行了仿真测试。通过构建DAFDC-RNN模型(Dual-stage attention and full dimension convolution based recurrent neural network,时间序列预测模型),引入注意... 详细信息

提出基于多状态时间序列预测学习的超精密机床主轴故障诊断方法,并对该方法进行了仿真测试。通过构建DAFDC-RNN模型(Dual-stage attention and full dimension convolution based recurrent neural network,时间序列预测模型),引入注意力、全维度卷积和时间注意力机制,生成运行状态过程中主轴间的相关性,模型输出即主轴运行故障预测值,同时去除预测数据内噪声,利用EMD-AR分析方法(Empirical mode decomposition-auto regressive,检验模态分解和谱分析结合法)分解时域信号中一阶分,并排除生成全新的信号,直至不再分解为止结束,在预测值范围内以及L-D算法帮助下对分解后信号计算求解,得出故障诊断结果。实验结果表明:本文方法的故障预测精度可达0.95~1.0,耗时可控制在10 ms以内,研究方法下主轴运行信号分解得到的正常信号分解幅值波动情况与实际结果基本吻合。

关键词：多状态时间序列序列预测超精密机床故障诊断 EMD

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基于EMD最优匹配的分层联邦学习算法

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计算机工程 2024年

作者：吴小红李佩顾永跟陶杰浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室湖州师范学院信息工程学院

联邦学习允许多个客户端在不共享私有数据的情况下协同训练高性能的全局模型。在跨组织（cross-silo）场景的水平联邦学习环境下，客户端本地数据分布中的统计异质性将降低全局模型的性能。为提升联邦学习的全局模型性能，同时避免牺牲... 详细信息

联邦学习允许多个客户端在不共享私有数据的情况下协同训练高性能的全局模型。在跨组织（cross-silo）场景的水平联邦学习环境下，客户端本地数据分布中的统计异质性将降低全局模型的性能。为提升联邦学习的全局模型性能，同时避免牺牲客户端隐私和增加计算成本，本文提出了一种新的混合联邦学习方法FedAvg-Match，其基本的思路是通过改进联邦学习的方法提升客户端的模型质量。该方法面向以不平衡标签分布为特征的数据异构性，在分层联邦学习框架下设计了客户端分组聚合算法来减轻客户端数据异构性对模型性能的影响。针对客户端优化分组问题设计了一种基于动态规划的客户端匹配算法DP-ClientMatch，根据客户端的数据分布距离EMD得到最优的客户端分组匹配。在MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10三个数据集上实验测试结果表明，与其他的联邦学习算法相比，所提出的FedAvg-Match方法可以显著提高联邦学习全局模型在图像分类任务上的性能。特别是在高度统计异质性的联邦学习场景下，最低能使全局模型测试精度提高10%以上。

关键词：联邦学习 non-IID数据最优匹配 EMD 模型质量

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基于EMD-MF-DCCA方法的非对称多重分形相关性研究——以深圳、上海股市为例

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运筹与管理 2023年第8期32卷 181-186页

作者：张红梅王沁汪玲董鑫西南交通大学数学学院四川成都611756

本文基于经验模态分解的高低频索引值重构序列,提出了一种新的EMD-MF-DCCA方法来度量上涨、振荡、下跌三种趋势下金融市场的非对称多重分形相关性。以沪深股市为研究对象,结果发现:在振荡和下跌时期,两市场间在大波动时呈现长呈相关性特... 详细信息

本文基于经验模态分解的高低频索引值重构序列,提出了一种新的EMD-MF-DCCA方法来度量上涨、振荡、下跌三种趋势下金融市场的非对称多重分形相关性。以沪深股市为研究对象,结果发现:在振荡和下跌时期,两市场间在大波动时呈现长呈相关性特征,在小波动时呈现反持续性特征,具有非对称多重分形关系;在上涨时期,两市场间存在时变波动的多重分形关系;与传统MF-ADCCA法相比,EMD-MF-DCCA法能更准确的刻画市场的多重分形强度。上述研究成果为深入研究市场间复杂的非对称依赖关系提供了合理的建议。

关键词：高低频索引值 EMD MF-DCCA方法多重分形非对称性涨跌趋势

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基于EMD分解的混合储能辅助火电机组一次调频容量规划

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储能科学与技术 2023年第2期12卷 496-503页

作者：宋杰耿林霄桑永福温荣斌孙鹏弓林娟西安热工研究院有限公司西安益通热工技术服务有限责任公司陕西西安710000

高新能源渗透率的新型电力系统更容易发生发电侧与用户侧的负荷失衡,从而造成电网频率波动,这对电网安全带来了巨大的挑战。提升发电侧主动调频支撑成为解决这一问题的关键。储能技术辅助调频主力的火电机组参与发电侧一次调频不仅可以... 详细信息

高新能源渗透率的新型电力系统更容易发生发电侧与用户侧的负荷失衡,从而造成电网频率波动,这对电网安全带来了巨大的挑战。提升发电侧主动调频支撑成为解决这一问题的关键。储能技术辅助调频主力的火电机组参与发电侧一次调频不仅可以提升电网安全性,也能降低机组磨损,提升机组运行的经济性。现存一次调频储能容量配置方法比较单一。因此,本文提出了一种基于EMD分解的混合储能辅助火电机组一次调频容量规划方法。使用EMD对储能的目标功率进行处理,并将处理后的IMF分量进行重构,从而确定混合储能的功率与能量配额,以归一化成本为最优目标,完成储能系统规划,弥补了现存研究未充分考虑功率高低频响应导致的储能配置方案不合理,不能充分利用不同形式储能特性造成的储能投资成本高、储能系统收益低、调频效果不理想等缺点。并以宿迁660 MW机组为一次调频算例验证了本文方法的可行性与经济性。研究结果可以为参与一次调频的火电机组储能规划提供一定技术参考。

关键词： EMD 混合储能容量规划

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联合经验模态分解反褶积与构造导向约束滤波的叠后处理技术及应用

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石油地球物理勘探 2023年第5期58卷 1173-1181页

作者：邵佳巫芙蓉刘志刚张菁蕾周畅赵明坤东方地球物理公司西南物探研究院四川成都610213

地震信号是一种非平稳信号,地震子波的时变性一直困扰地震数据处理,因此需要利用自适应性较强的分析方法提取非平稳地震信号的局部特征信息。利用经验模态分解(EMD)分解地震信号,可提取信号的局部特征信息,信号通过EMD得到的固有本征函... 详细信息

地震信号是一种非平稳信号,地震子波的时变性一直困扰地震数据处理,因此需要利用自适应性较强的分析方法提取非平稳地震信号的局部特征信息。利用经验模态分解(EMD)分解地震信号,可提取信号的局部特征信息,信号通过EMD得到的固有本征函数(IMF)不受外界影响,分解个数完全由原信号自身决定,因此EMD方法具有完全的自适应性,是分析非平稳地震信号的良好方法。为此,结合EMD反褶积技术与构造导向约束滤波技术提高三维地震资料的分辨率。EMD反褶积技术通过将地震信号经过EMD算法分解成有限个IMF,通过反褶积处理提升每一个IMF的分辨率,通过重构地震信号提高总体分辨能力,同时能较好地保持地震资料信噪比、相对振幅关系和时频特性。利用构造导向约束滤波技术滤除EMD反褶积资料的部分噪声,可提高地震资料的信噪比,储层预测结果与钻井资料吻合。所提方法在JL地区的应用效果表明:①联合叠后EMD反褶积与构造导向约束滤波的处理技术能有效提高地震分辨率,且地震资料的频带宽度较大,同时保持了较高的信噪比;②储层预测结果与实钻结果匹配,更符合地质认识,储层预测精度高于原始地震资料。

关键词：叠后处理 EMD IMF 反褶积构造导向约束滤波储层预测

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利用EMD和子波振幅谱与相位谱关系的时变子波提取方法

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地球物理学报 2019年第2期62卷 680-696页

作者：张鹏戴永寿谭永成张红倩王春娴中国石油大学(华东)信息与控制工程学院山东青岛266580

本文首先分析了地震波在黏弹介质的传播规律,基于黏弹介质地震波动方程总结了时变子波振幅谱和相位谱的关系,从而得出结论,准确估计子波相位谱初值和不同时刻的子波振幅谱是实现时变子波准确提取的必要条件.在此基础上,针对传统方法限... 详细信息

本文首先分析了地震波在黏弹介质的传播规律,基于黏弹介质地震波动方程总结了时变子波振幅谱和相位谱的关系,从而得出结论,准确估计子波相位谱初值和不同时刻的子波振幅谱是实现时变子波准确提取的必要条件.在此基础上,针对传统方法限制子波振幅谱形态且受限于分段平稳假设的问题,提出了一种利用EMD(Empirical Mode Decomposition)和子波振幅谱与相位谱关系的时变子波提取方法,根据子波对数振幅谱光滑连续而反射系数对数振幅谱振荡剧烈的特点,采用EMD方法将不同时刻地震记录的对数振幅谱分解为一组具有不同振荡尺度的模态分量,通过滤除振荡剧烈分量、重构光滑连续分量提取时变子波振幅谱;再应用子波振幅谱和相位谱的关系提取时变子波相位谱,将分别提取的振幅谱和相位谱逐点进行合成,最终实现时变子波的准确提取.本文方法不需要求取Q值,适用于变Q值的情况,具有良好的抗噪性能.数值仿真和叠后实际资料处理结果表明,相比传统的分段提取方法,利用本文方法提取的时变子波准确度更高,研究成果对提高地震资料分辨率具有重要意义.

关键词：时变子波提取 EMD 振幅谱相位谱地震波波动方程

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基于EMD分解的风力机功率特性分析与预测建模

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太阳能学报 2021年第11期42卷 293-298页

作者：文孝强许洋东北电力大学自动化工程学院吉林132012 吉林省精密驱动智能控制国际联合研究中心吉林132012

以实际风力机功率数据为基础,通过经验模态分解(EMD)将风力机功率时间序列分解为多个特征模态函数。利用分形理论对风力机功率时间序列各分量的局部时频特性进行研究判断,并对新的风力机功率时间序列进行重构。然后,利用最大Lyapunov指... 详细信息

以实际风力机功率数据为基础,通过经验模态分解(EMD)将风力机功率时间序列分解为多个特征模态函数。利用分形理论对风力机功率时间序列各分量的局部时频特性进行研究判断,并对新的风力机功率时间序列进行重构。然后,利用最大Lyapunov指数等特性指标分析风力机功率时间序列的混沌特性,并分别分析3个尺度子序列的行为动力学特性。最后,建立基于蚁群优化极值学习机制,构建风力机功率时间序列预测模型。仿真结果表明,该模型比其他单一预测模型具有更高的预测精度,可用于工程实际。

关键词：风力机功率预测建模神经网络 EMD 蚁群优化

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基于EMD与Spearman相关系数的混合直流线路纵联保护方法

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电力系统保护与控制 2021年第9期49卷 1-11页

作者：张大海杨宇辰刘艳梅和敬涵北京交通大学电气工程学院北京100044

混合直流输电系统兼备常规直流以及柔性直流的优势,是直流系统发展的必然趋势。现有直流差动保护易受线路分布电容的影响,纵联保护依赖于边界条件,在混合直流输电系统中适用性差。针对以上问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)与斯皮尔... 详细信息

混合直流输电系统兼备常规直流以及柔性直流的优势,是直流系统发展的必然趋势。现有直流差动保护易受线路分布电容的影响,纵联保护依赖于边界条件,在混合直流输电系统中适用性差。针对以上问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)与斯皮尔曼(Spearman)相关系数的混合直流线路纵联保护方法。在分析故障电流增量的极性特征、考虑分布电容影响的基础上,首先对线路两端故障电流信号进行镜像延拓,通过EMD提取表征电流变化方向的残余函数,再计算残余函数的Spearman相关系数,以此识别线路内外部故障。该方法不受分布电容影响、不依赖于边界条件。通过仿真验证,所提保护方案动作速度快、可靠性高,且具有较强耐受过渡电阻与抗噪声干扰的能力。

关键词：混合直流输电纵联保护 EMD Spearman相关系数故障识别

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基于EMD和形态分形维数的微震波形识别

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中南大学学报（自然科学版） 2017年第1期48卷 162-167页

作者：赵国彦邓青林李夕兵董陇军陈光辉张楚旋中南大学资源与安全工程学院湖南长沙410083

针对现有矿山微震监测系统信号自动识别难的问题,提出基于经验模态分解(EMD)和形态分形维数的识别方法。首先,采用EMD将原始信号分解为若干个本征模态分量(IMF),选择前5个分量进行重构得到新的信号。其次,求出处理后信号的形态学分形维... 详细信息

针对现有矿山微震监测系统信号自动识别难的问题,提出基于经验模态分解(EMD)和形态分形维数的识别方法。首先,采用EMD将原始信号分解为若干个本征模态分量(IMF),选择前5个分量进行重构得到新的信号。其次,求出处理后信号的形态学分形维数,利用微震波形和爆破波形分形维数的差异进行信号识别。对50组微震波形和50组爆破波形进行试验研究。对比未经EMD处理的形态学分形维数以及经EMD处理的盒维数识别结果。研究结果表明:50组微震波形和50组爆破波形在形态学分形维数为1.4时具有较高的识别率;微震波形维数主要在1.4以下,爆破波形维数则基本高于1.4;EMD结合形态学分形维数的识别效果最好,为微震监测波形识别提供了新途径。

关键词：微震 EMD 形态学分形维数波形识别

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