經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的電力系統(tǒng)機(jī)電振蕩模式識(shí)別方法研究
出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的電力系統(tǒng)機(jī)電振蕩模式識(shí)別方法。該方法對(duì)原始振蕩信號(hào)進(jìn)行去噪處理，還原真實(shí)信號(hào)，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法分解信號(hào)，并提取振蕩參數(shù)，通過(guò)設(shè)計(jì)閾值門限準(zhǔn)則，抑制高頻波動(dòng)，以此為依據(jù)，計(jì)算求取不同振蕩模式下的狀態(tài)參數(shù)，由此實(shí)現(xiàn)機(jī)電振蕩模式的識(shí)別。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在電力系統(tǒng)機(jī)電振蕩模式識(shí)別中，該方法具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；電力系統(tǒng)；振蕩模式；識(shí)別方法中圖分類號(hào)：TM712? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? 文章編號(hào)：1671-079
機(jī)電信息 2023年13期2023-07-13
- 基于HHT的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法的微差爆破延期時(shí)間識(shí)別方法研究
ion，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法）后，優(yōu)選基于HHT的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對(duì)實(shí)測(cè)爆破振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，判斷實(shí)際微差延期時(shí)間。結(jié)果表明，基于HHT的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法具有自適應(yīng)和高效性，識(shí)別精度高，誤差低至10%以內(nèi)，非常適合識(shí)別微差爆破實(shí)際延期時(shí)間。關(guān)鍵詞：HHT變換；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；微差爆破；延期時(shí)間中圖分類號(hào)：TU746.5? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：1674-0688（2023）02-0043-040 引言爆破工程廣泛應(yīng)用在我國(guó)采礦、道路修筑、公路和鐵路隧道開(kāi)挖
企業(yè)科技與發(fā)展 2023年2期2023-05-30
- 多個(gè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)振動(dòng)信號(hào)作用的對(duì)比
所以通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將原始信號(hào)分解成為多個(gè)本質(zhì)模態(tài)函數(shù)（IMF），之后對(duì)其進(jìn)行特征提取等進(jìn)一步處理。但是經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解存在模態(tài)混疊與端點(diǎn)效應(yīng)的問(wèn)題，所以文章采用互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMD），CEEMD是在進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解之前加入多組符號(hào)相反的白噪聲，這不僅減少了模態(tài)混疊，分解出的IMF分量還更精進(jìn)。這種互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解有效地處理了所采集的非線性，非穩(wěn)定性的振動(dòng)信號(hào)。關(guān)鍵詞：振動(dòng)信號(hào)? 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解? 本質(zhì)模態(tài)函數(shù)? 互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中圖分類號(hào)：
科技資訊 2023年8期2023-05-24
- 基于EMD方法的深圳港港口吞吐量研究
本文利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）方法對(duì)深圳港口吞吐量進(jìn)行了研究，有助于更加準(zhǔn)確進(jìn)行預(yù)測(cè)[2]。關(guān)鍵詞：港口吞吐量;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;深圳港中圖分類號(hào)：[U6-9]? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006—7973（2021）10-0021-021 研究目的和意義深圳市主要沿海港口蛇口、赤灣等大型港口在外貿(mào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用至關(guān)重要。本文在掌握深圳港口腹地區(qū)域國(guó)民經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)力布局現(xiàn)狀的資料后，使用多種方法對(duì)港口客貨吞吐總量進(jìn)行有效預(yù)
中國(guó)水運(yùn) 2021年10期2021-11-10
- 基于 CEEMDAN-EDO 的行波波頭標(biāo)定算法研究
完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與包絡(luò)導(dǎo)數(shù)能量算子相結(jié)合的波頭標(biāo)定算法。首先，依據(jù)實(shí)際行波信號(hào)的特點(diǎn)建立故障電壓行波模型;其次，采用自適應(yīng)噪聲的完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解故障信號(hào)，從中提取高頻固有模態(tài)函數(shù)分量;然后利用包絡(luò)導(dǎo)數(shù)能量算子增強(qiáng)波頭突變特征，最終精確標(biāo)定行波波頭到達(dá)測(cè)量端的時(shí)刻。Matlab仿真結(jié)果表明：所提出的方法能夠精確有效地檢測(cè)到行波波頭，具有可行性。采用現(xiàn)場(chǎng)故障錄波數(shù)據(jù)驗(yàn)證，結(jié)果表明：該文波頭標(biāo)定方法的判定時(shí)間誤差小于1?s，證明其有效性。關(guān)鍵詞：波頭標(biāo)定
中國(guó)測(cè)試 2021年12期2021-09-13
- 基于注意力機(jī)制和EMD-GRU模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)
）機(jī)制和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）以及門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRU）組合的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。首先使用EMD對(duì)原始負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行EMD分解，繼而得到有限個(gè)具有本征模態(tài)函數(shù)（IMF）的分量;然后考慮到各分量間的相關(guān)性，使用多層GRU網(wǎng)絡(luò)對(duì)IMF分量進(jìn)行多輸入多輸出預(yù)測(cè)，同時(shí)引入注意力機(jī)制，深入挖掘歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的時(shí)序相關(guān)性特征;最后對(duì)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的有限個(gè)分量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行重構(gòu)得到最終的負(fù)荷預(yù)測(cè)值。算例分析采用貴州電網(wǎng)某地實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)與不同模型進(jìn)行預(yù)測(cè)誤差分析和對(duì)比，本
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2021年3期2021-08-09
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的多模型融合售電量預(yù)測(cè)模型
采用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法將日和月度售電量分解為高、中、低頻分量，構(gòu)建三種獨(dú)立的基模型，分別對(duì)不同頻分量進(jìn)行預(yù)測(cè);然后，基于歷史數(shù)據(jù)和同期的外部因素，包括時(shí)間和天氣條件等數(shù)據(jù)，獨(dú)立訓(xùn)練基模型，再將各基模型的輸出進(jìn)行融合獲得售電量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。本文采用均方根誤差和平均絕對(duì)百分誤差作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提融合模型對(duì)比傳統(tǒng)單模型有更高的預(yù)測(cè)精度，且相比現(xiàn)有預(yù)測(cè)算法，融合模型預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定。關(guān)鍵詞：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解? 多模型融合? 售電量預(yù)測(cè)? 深度學(xué)習(xí)中圖
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2021年6期2021-07-25
- 基于EMD的長(zhǎng)周期地震動(dòng)分量提取方法
期，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，提取2 s以上的本征模態(tài)函數(shù)及殘值重構(gòu)并基線校正后作為長(zhǎng)周期分量，其余本征模態(tài)函數(shù)重組為短周期分量;通過(guò)原地震動(dòng)與分量的相關(guān)性、反應(yīng)譜的離散性對(duì)提取方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，并與既有方法進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明：該長(zhǎng)周期地震動(dòng)分量提取方法能較好地提取出在長(zhǎng)周期和短周期部分與原地震動(dòng)具有較好的相關(guān)性、地震反應(yīng)譜離散性較小的長(zhǎng)、短周期分量，且較好地反映原地震動(dòng)的譜特征，在長(zhǎng)周期地震動(dòng)分量提取中具有更好的適應(yīng)性。關(guān)鍵詞：長(zhǎng)周期地震動(dòng);經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;本
土木建筑與環(huán)境工程 2021年3期2021-07-11
- 對(duì)蝦養(yǎng)殖溶解氧濃度組合預(yù)測(cè)模型EMD-RF-LSTM
一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、隨機(jī)森林和長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（EMD-RF-LSTM）的對(duì)蝦養(yǎng)殖溶解氧濃度組合預(yù)測(cè)模型。首先采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）對(duì)養(yǎng)殖水質(zhì)溶解氧濃度時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度特征提取，得到不同尺度下的固有模態(tài)分量（IMF）;然后分別采用長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和隨機(jī)森林（RF）對(duì)高、低頻不同尺度IMF進(jìn)行建模;最后結(jié)合各分量預(yù)測(cè)結(jié)果構(gòu)建疊加模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)溶解氧濃度時(shí)序數(shù)據(jù)的綜合預(yù)測(cè)。本研究模型在廣東省湛江市南三島對(duì)蝦養(yǎng)殖基地展開(kāi)了試驗(yàn)及應(yīng)用，在基于
智慧農(nóng)業(yè)（中英文） 2021年2期2021-01-17
- EMD與自適應(yīng)陷波濾波器的小電流系統(tǒng)單相接地故障仿真研究
難，提出經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和自適應(yīng)陷波濾波器（ANF）算法相結(jié)合的檢測(cè)方法。EMD對(duì)信號(hào)的處理有較好的自適應(yīng)性，可以將信號(hào)分解為各固有模態(tài)函數(shù)，起到降噪效果;ANF算法具有圓形的周期軌道，通過(guò)調(diào)節(jié)自身參數(shù)，可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地自動(dòng)跟蹤特定頻率信號(hào)。首先，用EMD算法對(duì)各饋線故障零序電流進(jìn)行分解，提取第一階固有模態(tài)分量作為各線路的零序電流的特征量;其次，將第一階固有模態(tài)分量輸入到ANF中;最后，通過(guò)比較ANF輸出信號(hào)的能量大小，判斷出故障線路。對(duì)不同故障條件
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年19期2020-10-13
- 基于時(shí)空相關(guān)性的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型
空特性的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的交通流預(yù)測(cè)模型。首先，對(duì)交通流序列進(jìn)行EMD分解得到具有不同時(shí)間尺度的本征模態(tài)分量，然后，結(jié)合空間特性采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)交通流進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)可得：與傳統(tǒng)的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，基于時(shí)空特性的EMD-LSTM預(yù)測(cè)模型的均方根誤差分別減少了3.81;平均絕對(duì)誤差分別減少了2.29。關(guān)鍵詞：短時(shí)交通流預(yù)測(cè);經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;時(shí)空特性;長(zhǎng)短期記憶單元中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年18期2020-10-09
- 基于循環(huán)平穩(wěn)周期延拓EMD的滾動(dòng)軸承故障診斷研究
關(guān)鍵詞：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;改進(jìn)方法;滾動(dòng)軸承;故障診斷1 基本理論經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是黃鍔[4]提出的一種處理非平穩(wěn)信號(hào)的新方法，該方法可將信號(hào)分解成一系列信號(hào)，外加一個(gè)殘余分量，這些信號(hào)分量叫做本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）。4 實(shí)例分析美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承中心實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖4所示，本章節(jié)選用SKF6205驅(qū)動(dòng)端軸承滾動(dòng)體損傷振動(dòng)數(shù)據(jù)，滾動(dòng)體損傷直徑l為0.17
科技風(fēng) 2020年25期2020-10-09
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)研究
信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法，利用不同故障造成的分解子信號(hào)能量差異構(gòu)造故障特征向量，對(duì)子信號(hào)能量占比按頻段進(jìn)行歸類，增加了相同故障類型的相似度和不同故障類型的區(qū)分度。關(guān)鍵詞：發(fā)動(dòng)機(jī);故障;診斷;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;能量;特征向量;歸類0? 引言發(fā)動(dòng)機(jī)是各類機(jī)械裝置產(chǎn)生動(dòng)力的源泉，類似于人類的心臟，及早的診斷出發(fā)動(dòng)機(jī)存在的不正?，F(xiàn)象并采取有效措施對(duì)提高發(fā)動(dòng)機(jī)的安全性、可靠性，降低維修費(fèi)用和防止突發(fā)事故具有重大的現(xiàn)實(shí)意義[1]。例如在參加國(guó)際裝備競(jìng)賽或閱
內(nèi)燃機(jī)與配件 2020年5期2020-09-10
- 基于EMD.ARXG模型的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)研究
RXG（經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解?自回歸）改進(jìn)的組合模型來(lái)應(yīng)對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)，該模型彌補(bǔ)了單一預(yù)測(cè)算法的缺陷，提高了預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。以“韓國(guó)薩德”事件和“全國(guó)兩會(huì)”事件作為輿情熱點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)，引入WNN（小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）與EMD?BPNN（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行輿情預(yù)測(cè)，并與EMD.ARXG模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，EMD.ARXG模型具有較好的預(yù)估準(zhǔn)確度。關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè); EMD.ARXG模型; 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解; 短期預(yù)測(cè); 組合模型; 預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)中
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年3期2020-08-04
- 網(wǎng)絡(luò)信息資源的冗余數(shù)據(jù)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
據(jù)，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法提取冗余數(shù)據(jù)特征，通過(guò)特征時(shí)間序列得出其狀態(tài)特征分布函數(shù)，據(jù)此構(gòu)建線性冗余數(shù)據(jù)檢測(cè)模型;針對(duì)非線性冗余數(shù)據(jù)難以檢測(cè)的問(wèn)題，重構(gòu)非線性冗余數(shù)據(jù)特征，采用高階累積特征后置聚焦搜索方法構(gòu)建特征時(shí)間序列的指向性波束模型，實(shí)現(xiàn)非線性冗余數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠準(zhǔn)確檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)信息資源冗余信息，對(duì)冗余數(shù)據(jù)的查全率為98%，檢測(cè)準(zhǔn)確率為95%，證明該算法性能優(yōu)異。關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)信息資源; 冗余數(shù)據(jù); 檢測(cè)算法; 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中圖分類號(hào)
微型電腦應(yīng)用 2020年7期2020-07-29
- 強(qiáng)噪聲背景下滾動(dòng)軸承微弱故障特征信號(hào)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
故障信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解問(wèn)題，提出了一種基于級(jí)聯(lián)自適應(yīng)分段線性隨機(jī)共振系統(tǒng)降噪的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法。該方法依賴于級(jí)聯(lián)自適應(yīng)分段線性隨機(jī)共振系統(tǒng)優(yōu)良的降噪特性，首先對(duì)含噪信號(hào)進(jìn)行降噪處理，然后再進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解。通過(guò)對(duì)軸承故障仿真信號(hào)和滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)信號(hào)的分析，結(jié)果表明該方法能有效濾除高頻噪聲，減少經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解階數(shù)，提高經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)噪聲背景下滾動(dòng)軸承早期微弱故障特征提取。關(guān)鍵詞：故障診斷;滾動(dòng)軸承;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;級(jí)聯(lián)分段線性系統(tǒng);自適應(yīng)隨機(jī)共振中圖分類
振動(dòng)工程學(xué)報(bào) 2020年3期2020-07-16
- 基于EEMD和LSTM的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型研究
基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（EEMD）和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)模型，該模型采用EEMD將風(fēng)速序列分解為多個(gè)頻域相對(duì)穩(wěn)定的子序列，進(jìn)而改善經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（EMD）模態(tài)混疊現(xiàn)象，再采用LSTM構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)短期風(fēng)速預(yù)測(cè)。該方法與其他預(yù)測(cè)方法相比，預(yù)測(cè)的精度更高，誤差更小，驗(yàn)證了本文預(yù)測(cè)方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：風(fēng)速預(yù)測(cè);集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)：TP183? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAbstrac
軟件工程 2020年3期2020-03-20
- 融合Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與EMD的交通擁堵指數(shù)預(yù)測(cè)
一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型實(shí)現(xiàn)交通擁堵指數(shù)預(yù)測(cè)。首先，利用EMD將TPI序列分解為不同時(shí)間尺度下的IMF分量和剩余分量;然后，通過(guò)偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）計(jì)算各分量的滯后期數(shù)，以此確定各分量在Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入和輸出變量;之后，通過(guò)上述方法計(jì)算出各分量預(yù)測(cè)值并相加;最后，計(jì)算出總預(yù)測(cè)結(jié)果。通過(guò)計(jì)算結(jié)果可知，EMD-PACF-Elman預(yù)測(cè)方法3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)（平均絕對(duì)誤差、均方誤差、平均絕對(duì)百分誤差）的計(jì)算結(jié)果與單一E
軟件導(dǎo)刊 2020年11期2020-01-05
- 一種電力負(fù)荷預(yù)測(cè)混合模型研究
合改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（IEMD）將負(fù)荷需求時(shí)間序列分解為若干個(gè)規(guī)則的低頻分量。為了補(bǔ)償信號(hào)分解過(guò)程中的信息損失，通過(guò)使用T-Copula進(jìn)行相關(guān)分析來(lái)合并外部變量的影響。通過(guò)T-Copula分析，可從風(fēng)險(xiǎn)值（VaR）得出峰值負(fù)荷指示二進(jìn)制變量，以提峰值時(shí)間負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。將IEMD和T-Copula得到的數(shù)據(jù)應(yīng)用于深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）來(lái)預(yù)測(cè)特定時(shí)間的未來(lái)負(fù)荷需求。關(guān)鍵詞：短期負(fù)荷預(yù)測(cè);經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;T-Copula;峰值負(fù)荷;風(fēng)險(xiǎn)值;深度置信網(wǎng)絡(luò)中圖
計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化 2020年4期2020-01-05
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的港機(jī)減速箱故障特征提取
關(guān)鍵詞：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;故障特征提取;港口起重機(jī);減速箱1 研究背景隨著全球一體化的進(jìn)程以及我國(guó)一帶一路倡議影響力的持續(xù)增強(qiáng)，港口航運(yùn)業(yè)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)。港航企業(yè)出于降低運(yùn)輸成本和提高作業(yè)效率的需要，船舶大型化和裝卸機(jī)械自動(dòng)化成為發(fā)展潮流。自1993年荷蘭鹿特丹港建成世界第一個(gè)自動(dòng)化集裝箱碼頭以來(lái)，到如今已有多個(gè)自動(dòng)化碼頭在國(guó)內(nèi)外相繼建成投產(chǎn)。而2017年底投產(chǎn)試運(yùn)營(yíng)的上海洋山港四期全自動(dòng)化碼頭更是以90%的自動(dòng)化率成為了名副其實(shí)的“無(wú)人港”。隨著港口起重
中國(guó)水運(yùn) 2020年12期2020-01-03
- 基于BEMD的數(shù)字圖像水印算法
地保護(hù)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是一種全新的多尺度分析方法，在非線性非平穩(wěn)信號(hào)分析方面有良好的性能。文章實(shí)現(xiàn)了將二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法應(yīng)用于數(shù)字水印的嵌入與提取，對(duì)水印圖像添加高斯白噪聲和JPEG壓縮圖像進(jìn)行攻擊并進(jìn)行水印再提取，驗(yàn)證了算法具有一定的不可見(jiàn)性和較強(qiáng)的魯棒性。關(guān)鍵詞：數(shù)字水印;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;固有模態(tài)分量中圖分類號(hào)：TP309.7 ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2019）35-0142-02Abstract： Di
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2019年35期2019-12-19
- 基于EMD方法和MAC協(xié)議的水聲傳感網(wǎng)絡(luò)研究
問(wèn)控制;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;水聲信號(hào);噪聲海洋覆蓋地球70%以上地區(qū)，充分地開(kāi)發(fā)、利用海洋資源在陸地資源逐漸枯竭的情況下尤為重要。我國(guó)海岸線長(zhǎng)達(dá)1.8萬(wàn)km，濱臨東海、南海、黃海和渤海海域，具有豐富的海洋資源，主要包括石油天然氣資源、銅錳等礦產(chǎn)資源、豐富的漁業(yè)資源。因此，海洋技術(shù)的開(kāi)發(fā)對(duì)我國(guó)發(fā)展尤為重要[1]。海洋內(nèi)部通信主要通過(guò)水聲無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。由于水對(duì)聲音具有透明性，水聲信號(hào)傳感網(wǎng)絡(luò)中廣泛采用水聲作為載體。水聲傳感網(wǎng)絡(luò)已廣泛用于海洋資源開(kāi)發(fā)、海洋環(huán)境勘測(cè)
無(wú)線互聯(lián)科技 2019年16期2019-12-05
- 獨(dú)立分量分析在水工結(jié)構(gòu)模態(tài)混頻中的應(yīng)用
）改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的信號(hào)特征信息的識(shí)別方法。這種方法在對(duì)消除EMD模態(tài)混疊問(wèn)題和冗余問(wèn)題較為有效，能夠得到相對(duì)真實(shí)物理意義的固態(tài)模量（IMF）。通過(guò)構(gòu)造仿真信號(hào)。該方法為大型泄流結(jié)構(gòu)在強(qiáng)噪聲背景下的結(jié)構(gòu)有效信息提取提供了一種捷徑。關(guān)鍵詞：獨(dú)立分量分析；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；模態(tài)混頻第1章 緒論1.1 課題研究背景及意義在水工結(jié)構(gòu)的安全監(jiān)測(cè)這一領(lǐng)域，對(duì)振動(dòng)信號(hào)的處理分析，是工程中進(jìn)行故障診斷、工作質(zhì)量評(píng)價(jià)、健康監(jiān)測(cè)、參數(shù)監(jiān)測(cè)的必要手段。主分量分析（PCA
炎黃地理 2019年3期2019-09-10
- 基于EMD算法的量化交易策略研究
此，引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）算法，通過(guò)對(duì)原始價(jià)格序列進(jìn)行分解并構(gòu)造出能夠反映市場(chǎng)的趨勢(shì)性強(qiáng)度的對(duì)數(shù)波動(dòng)能量比指標(biāo)，由此構(gòu)造出商品期貨日內(nèi)型的量化交易策略。通過(guò)對(duì)過(guò)去五年時(shí)間的回測(cè)，策略表現(xiàn)出了長(zhǎng)期的穩(wěn)定性以及較好的業(yè)績(jī)，之后通過(guò)引入止損機(jī)制使得策略的業(yè)績(jī)進(jìn)一步提高。關(guān)鍵詞：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;量化交易;策略研究中圖分類號(hào)：F830.91 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2019）19-0101-04趨勢(shì)和震蕩是金融市場(chǎng)中普
經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2019年19期2019-08-24
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室溫濕度預(yù)測(cè)
一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition，簡(jiǎn)稱EMD）和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（wavelet neural network，簡(jiǎn)稱WNN）的溫室溫濕度組合預(yù)測(cè)方法。首先，利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法將原始時(shí)間序列分解成一系列分量;然后對(duì)各分量分別構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè);最后疊加各子序列得到預(yù)測(cè)值。結(jié)果表明，運(yùn)用EMD-WNN組合的溫度模型有效性為0.993 4，濕度模型有效性為0.978 1，且優(yōu)于單獨(dú)WNN模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年1期2019-08-13
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和深度學(xué)習(xí)模型的高新區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)
出了一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）與長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合的模型：ELSTM，對(duì)中關(guān)村示范區(qū)總收入增速進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)證實(shí)驗(yàn)表明，ELSTM模型相較于其他模型具有更高的精度。關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；深度學(xué)習(xí)中圖分類號(hào)：F014.7文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1008-4428（2019）03-0109-03一、 背景近年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入了“新常態(tài)”，經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出了一些新特點(diǎn)。2014年11月，習(xí)近平在APEC峰會(huì)上系統(tǒng)闡述了中國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的
市場(chǎng)周刊 2019年3期2019-05-12
- 基于EMD的金剛石砂輪磨損狀態(tài)聲發(fā)射監(jiān)測(cè)
點(diǎn)，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法將磨削聲發(fā)射信號(hào)分解為多個(gè)平穩(wěn)的固有模態(tài)函數(shù)之和，并提取其有效值、方差和能量系數(shù)等特征值.在磨削金剛石砂輪從輕度磨損狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)閲?yán)重磨損狀態(tài)時(shí)，固有模態(tài)函數(shù)的有效值（IMFrms）和方差（IMFvar）增大，而能量系數(shù)（IMFpe）發(fā)生明顯的變化;將其做為最小二乘支持向量機(jī)的輸入?yún)?shù)，對(duì)金剛石砂輪的輕度磨損狀態(tài)和嚴(yán)重磨損狀態(tài)成功地進(jìn)行了智能監(jiān)測(cè).關(guān)鍵詞：氧化鋯磨削;金剛石砂輪磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè);聲發(fā)射;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;最小二乘支持向量機(jī)中圖分
湖南大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版 2019年2期2019-04-13
- 結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能量矩占比和方差貢獻(xiàn)率法的步態(tài)信號(hào)特征向量提取
出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）能量矩占比、方差貢獻(xiàn)率法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論相結(jié)合的正常人與患者步態(tài)信號(hào)的特征向量提取和步態(tài)分類的分析方法。首先將步態(tài)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到所需要內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)分量（IMF），通過(guò)離散采樣點(diǎn)求出包含主要步態(tài)特征信息的各階IMF分量的能量矩占比與方差貢獻(xiàn)率作為特征向量，并以此作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)步態(tài)進(jìn)行分類。經(jīng)實(shí)驗(yàn)分析該方法能較好地識(shí)別出步態(tài)類型。關(guān)鍵詞：步態(tài)分類;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;能量矩占比;方差貢獻(xiàn)率
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2019年2期2019-03-29
- 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解去噪方法研究
關(guān)鍵詞】經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；IMF；最小能量中圖分類號(hào)： TN957.52 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-2457（2018）23-0072-002DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.23.0290 引言經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition簡(jiǎn)稱EMD）方法是由Huang等[1]于1998年提出的一種數(shù)據(jù)消噪算法，具有分解模態(tài)少、不用選擇基函數(shù)等優(yōu)點(diǎn)，近年來(lái)該方法已成功應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)
科技視界 2018年23期2018-12-12
- 基于IMF能量矩的腦電情緒特征提取研究
上，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和能量矩提出一種新的腦電特征提取方法。該研究利用小波變換提取左右前額葉（AF3，AF4）、左右額葉（F3，F(xiàn)4）和左右頂葉（FC5，F(xiàn)C6）通道的α波、θ波、β波和γ波節(jié)律；對(duì)提取的腦電節(jié)律進(jìn)行EMD分解獲得固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量，再進(jìn)一步提取IMF分量的能量矩特征；最后使用支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)情感狀態(tài)評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，將IMF能量矩用于腦電信號(hào)情感識(shí)別是可行的。關(guān)鍵詞： 小波變換； 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解； 本征模態(tài)函數(shù)； 能量矩；
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年20期2018-10-24
- 改進(jìn)EMD與小波閾值相結(jié)合的光生混沌信號(hào)降噪
信號(hào)經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）后得到具有不同時(shí)間特征尺度的固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量，由于各分量中噪聲與信號(hào)同時(shí)存在，會(huì)發(fā)生模態(tài)混疊。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種改進(jìn)EMD與小波閾值法相結(jié)合的光生混沌信號(hào)降噪方法。首先對(duì)經(jīng)過(guò)EMD分解后的IMF分量采用兩種不同閾值函數(shù)分別對(duì)信號(hào)主導(dǎo)模態(tài)分量和噪聲主導(dǎo)模態(tài)分量進(jìn)行去噪處理，然后將提取出的信號(hào)成分相加重構(gòu)得到混沌信號(hào)。仿真結(jié)果表明：該方法能夠有效地去除噪聲，且降噪效果優(yōu)于已有的EMD分解去噪方法，可進(jìn)一步提高重構(gòu)信號(hào)的
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年17期2018-09-12
- 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解在切削振動(dòng)信號(hào)分析中的應(yīng)用
出了運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析的方法，構(gòu)建了分段頻率變化的仿真振動(dòng)信號(hào)，分別對(duì)仿真振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換、小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解時(shí)頻分析。結(jié)果表明，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法具有更高的時(shí)頻分辨率，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)實(shí)際振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，提取典型分量繪制希爾伯特幅值譜，能較好地反映振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻變化規(guī)律。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解適合對(duì)切削振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，但是需要對(duì)算法的模態(tài)混疊及計(jì)算效率低等不足進(jìn)行完善。研究結(jié)果對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的分析具有參考價(jià)值。關(guān)鍵詞：切削加工工
河北工業(yè)科技 2018年3期2018-09-10
- 基于EMD和ARMA模型的上證指數(shù)預(yù)測(cè)①
一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和自回歸滑動(dòng)平均模型（ARMA）的預(yù)測(cè)方法。首先利用EMD對(duì)上證指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，使上證指數(shù)數(shù)據(jù)更有規(guī)律性，改善上證指數(shù)數(shù)據(jù)的非線性、非平穩(wěn)性特性，然后利用ARMA模型對(duì)分解后的數(shù)據(jù)建模預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明：和直接利用ARMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)所得的結(jié)果相比，本文所提的方法預(yù)測(cè)精度更高。關(guān)鍵詞：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD） 自回歸滑動(dòng)平均模型（ARMA） 上證指數(shù) 預(yù)測(cè)中圖分類號(hào)：F832.51 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0
中國(guó)商論 2018年16期2018-09-10
- MRSVD—EMD方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用
摘 要：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）廣泛應(yīng)用在故障分析過(guò)程中，特征提取時(shí)從狀態(tài)信息中提取與機(jī)械設(shè)備故障有關(guān)的信息[1]。針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解受噪聲影響較大的問(wèn)題，提出多分辨奇異值分解的方法，可以先利用多分辨奇異值分解將信號(hào)分成具有不同分辨率的近似信號(hào)和細(xì)節(jié)信號(hào)實(shí)現(xiàn)信號(hào)降噪，再進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，并計(jì)算其Hilbert邊際譜得到準(zhǔn)確的特征頻率。實(shí)驗(yàn)通過(guò)仿真信號(hào)和滾動(dòng)軸承故障特征提取，證明了多分辨奇異值分解（MRSVD-EMD）方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中能有效去除信號(hào)中的噪
軟件導(dǎo)刊 2018年5期2018-06-21
- 抽油機(jī)示功圖位移測(cè)量方法研究
法借鑒了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解提取趨勢(shì)項(xiàng)的原理，并利用積分后信號(hào)的信噪比較高的特點(diǎn)，把信號(hào)波峰波谷的中點(diǎn)作為特征點(diǎn)從而擬合出漂移項(xiàng)?；谠摲椒?，本文研制了一種無(wú)線遠(yuǎn)程示功儀，能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)測(cè)量油井示功圖，在現(xiàn)場(chǎng)和導(dǎo)軌式滑臺(tái)進(jìn)行了測(cè)試。對(duì)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果表明：該方法能得到無(wú)漂移項(xiàng)的位移信號(hào)，測(cè)量精度滿足工程要求，測(cè)量誤差隨著抽油機(jī)沖次的增大而減小。關(guān)鍵詞： 加速度信號(hào)；位移；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；示功圖；漂移項(xiàng)Abstract：Calculating displaceme
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2018年2期2018-05-23
- 齒輪故障振動(dòng)信號(hào)特征提取方法研究
一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法和相關(guān)分析相結(jié)合的去噪方法。將該方法應(yīng)用于齒輪故障實(shí)測(cè)信號(hào)，達(dá)到了降噪的目的，該方法有效的解決了EMD過(guò)程產(chǎn)生的IMF分量中的噪聲分量和偽分量的判定問(wèn)題，進(jìn)而得到有效分量，提高EMD的分析效果。關(guān)鍵詞：故障診斷；信號(hào)特征；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；相關(guān)分析近些年，機(jī)械設(shè)備發(fā)展迅速，正在朝著更高要求的方向發(fā)展，而傳動(dòng)裝置是機(jī)械設(shè)備中不可或缺的組成部分，齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)也是最容易出現(xiàn)故障的系統(tǒng)之一，齒輪就成為最易發(fā)生故障的零部件之一。齒輪故障出現(xiàn)在旋轉(zhuǎn)
科學(xué)與技術(shù) 2018年19期2018-05-16
- 基于EMD及主成分分析的缺陷超聲信號(hào)特征提取研究
提出一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和主成分分析（PCA）相結(jié)合的缺陷信號(hào)特征提取方法。對(duì)缺陷信號(hào)進(jìn)行EMD分解得到本征模態(tài)函數(shù)（IMF），根據(jù)能量比率累積選取IMF，平均截取傅里葉變換后的各模態(tài)頻譜得到能表征原信號(hào)的特征向量集；構(gòu)建PCA模型，特征向量集降維得到低維特征向量，該過(guò)程可降低缺陷信號(hào)分析數(shù)據(jù)的復(fù)雜度和冗余度，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為缺陷分類器對(duì)缺陷特征進(jìn)行識(shí)別與分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有可靠的識(shí)別與分類效果。關(guān)鍵詞：超聲缺陷信號(hào)；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；主成分分析
中國(guó)測(cè)試 2018年2期2018-05-14
- 跨省經(jīng)濟(jì)區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展研究
DEA 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 聚類分析 Tobit回歸一、引言隨著經(jīng)濟(jì)全球化和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展，跨省經(jīng)濟(jì)區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一[1][2]。由于存在行政壁壘等原因，跨省經(jīng)濟(jì)區(qū)實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展面臨更多困難，尤其是處于本省邊緣地區(qū)組成的經(jīng)濟(jì)區(qū)，如何協(xié)調(diào)發(fā)展，是一個(gè)十分值得研究的課題?；春＝?jīng)濟(jì)區(qū)是將4省20個(gè)地級(jí)市聯(lián)合在一起，以徐州為中心的經(jīng)濟(jì)帶。截至2015年底，淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)總面積17.8萬(wàn)平方公里，總?cè)丝?.2億人，人口為5100萬(wàn)人，地區(qū)生
時(shí)代金融 2018年8期2018-05-02
- 基于EMD和SVD的光電容積脈搏波信號(hào)去噪方法
一種結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和奇異值分解的去噪方法。該方法采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將光電容積脈搏波信號(hào)分解為若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù)，通過(guò)功率譜密度判斷代表基線漂移信息的固有模態(tài)函數(shù)獲得基線漂移曲線；使用奇異值分解處理光電容積脈搏波信號(hào)中的高頻噪聲，針對(duì)傳統(tǒng)的差分譜法無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別奇異值有效階次的不足，提出加權(quán)能量貢獻(xiàn)率的方法選取奇異值的有效階次。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效消除光電容積脈搏波信號(hào)中的基線漂移和高頻噪聲，這對(duì)光電容積脈搏波信號(hào)檢測(cè)精度的提高具有重要意義。關(guān)鍵詞： 光
現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年4期2018-03-07
- 基于改進(jìn)EMD的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法
度改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）特征提取方法。首先，用EMD將原始振動(dòng)信號(hào)分解成若干本征模函數(shù)（intrinsic mode function，IMF）分量，計(jì)算原始信號(hào)及分解后各階IMF分量的包絡(luò)譜;然后，用灰色關(guān)聯(lián)度分析計(jì)算原始信號(hào)包絡(luò)譜與IMF分量包絡(luò)譜之間的關(guān)聯(lián)度，以包絡(luò)譜關(guān)聯(lián)度大小篩選IMF分量進(jìn)行加權(quán);最后，對(duì)加權(quán)的IMF分量計(jì)算能量、峭度、偏度形成特征集，通過(guò)主元分析（Principal
軟件導(dǎo)刊 2018年12期2018-02-12
- 高新技術(shù)園區(qū)創(chuàng)新投入周期研究
本文采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法，分別對(duì)2009年1月到2015年9月中關(guān)村示范區(qū)創(chuàng)新投入指標(biāo)的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算分析。結(jié)果表明，中關(guān)村示范區(qū)創(chuàng)新資源配置并不均衡，創(chuàng)新的資金投入和人力投入周期并不對(duì)稱，直接影響經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性。Abstract： Innovation-oriented economy is the inevitable road of China's economic development， and High-tech Park is an impor
價(jià)值工程 2018年6期2018-02-08
- 一種石英撓性擺式加速度計(jì)隨機(jī)振動(dòng)誤差建模方法
出一種將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法、 時(shí)間序列分析法與Kalman濾波相結(jié)合， 對(duì)隨機(jī)振動(dòng)引起的石英撓性擺式加速度計(jì)誤差進(jìn)行建模的方法。 針對(duì)隨機(jī)振動(dòng)引起的加速度計(jì)非平穩(wěn)序列誤差， 通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法有效分離出誤差序列中的非平穩(wěn)成分， 進(jìn)一步采用時(shí)間序列分析法建立平穩(wěn)序列的誤差模型， 并引入Kalman濾波算法對(duì)模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)。 實(shí)現(xiàn)了對(duì)加速度計(jì)隨機(jī)振動(dòng)誤差的精確建模， 提高了隨機(jī)振動(dòng)環(huán)境下石英撓性擺式加速度計(jì)的測(cè)量精度。關(guān)鍵詞： 石英撓性擺式加速度計(jì)；
航空兵器 2017年5期2017-11-27
- 基于VMD分解和小波閾值的語(yǔ)音信號(hào)去噪
值去噪；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；總體平均模態(tài)分解DOIDOI：10.11907/rjdk.172283中圖分類號(hào)：TP301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：16727800（2017）0100012030引言1998年，Huang N E.等[1]提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）算法。EMD作為一種優(yōu)秀的時(shí)頻信號(hào)分析方法，不僅可以對(duì)線性、平穩(wěn)的信號(hào)進(jìn)行分析，也同樣適合對(duì)非線性、非平穩(wěn)的信號(hào)進(jìn)行分析。與其它時(shí)頻分析方法相比
軟件導(dǎo)刊 2017年10期2017-11-02
- 識(shí)別簡(jiǎn)支梁鋼橋損傷的仿真分析
，介紹了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的原理及波形指數(shù)的概念。為了研究橋梁結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測(cè)問(wèn)題，在有限元理論基礎(chǔ)上，運(yùn)用有ANSYS軟件，建立與試驗(yàn)室試件相對(duì)應(yīng)的簡(jiǎn)支鋼梁有限元模型。在模擬的時(shí)間-位移關(guān)系曲線基礎(chǔ)上，經(jīng)Hilbert-Huang變換和傳統(tǒng)時(shí)幅域分析中的波形因數(shù)相結(jié)合，通過(guò)加瞬時(shí)激力于跨中，得到各位置處的指標(biāo)值及變化率，識(shí)別了損傷位置和損傷程度。Abstract： The purpose and significance of bridge healt
價(jià)值工程 2017年15期2017-05-11
- 因子分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的體育成績(jī)預(yù)測(cè)模型
數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和因子分析，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立體育成績(jī)預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)性能進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，采用該模型進(jìn)行體育成績(jī)預(yù)測(cè)的精度較高，收斂性較好。關(guān)鍵詞： 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解； 時(shí)間序列； 因子分析； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)： TN711?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）05?0130?04Abstract： The sports result prediction is the key to formu
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年5期2017-04-01
- 基于EMD的電弧反射電纜故障測(cè)距脈沖信號(hào)提取方法
關(guān)鍵詞】經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 電弧反射 電纜故障 脈沖信號(hào)提取電弧反射法：低壓脈沖的注入是在故障燃弧的時(shí)候進(jìn)行的，利用于故障點(diǎn)脈沖發(fā)射波形的觀察測(cè)距。脈沖波形會(huì)受到故障電弧電壓不穩(wěn)定因素的干擾，對(duì)于其識(shí)別和測(cè)距都產(chǎn)生困難。因此如何在干擾中獲取脈沖信號(hào)成為了新的待解決的問(wèn)題。本文主要是從脈沖信號(hào)的特性作為突破點(diǎn)，以EMD作為基礎(chǔ)，分析電弧反射電纜故障測(cè)距脈沖信號(hào)提取方法，并且根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行驗(yàn)證。1 受干擾脈沖信號(hào)的特性ARM裝置能夠接收到的信號(hào)主要包括兩種：
電子技術(shù)與軟件工程 2016年16期2017-03-17
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的信號(hào)去噪
出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical mode decomposition， EMD）的去噪方法。EMD中去噪的關(guān)鍵是高低頻索引值的分界點(diǎn)，針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解去噪中索引值難以確定的問(wèn)題，本文采用相關(guān)系數(shù)法確定索引值。將含噪信號(hào)分解成有限個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（（Intrinsic mode function， IMF）），利用相關(guān)系數(shù)的變化規(guī)律確定索引值，再由低頻部分的IMF進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)。仿真結(jié)果表明，本文提出的方法具有可行性和有效性。【關(guān)鍵詞】經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；索
科技視界 2016年27期2017-03-14
- 網(wǎng)絡(luò)被入侵后的信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化
平穩(wěn)信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和高階時(shí)頻譜特征提取；然后進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)；最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行性能測(cè)試。仿真結(jié)果表明，采用該信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)能準(zhǔn)確檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)被入侵后的異常信號(hào)，且準(zhǔn)確檢測(cè)概率高于傳統(tǒng)方法。關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)入侵； 信號(hào)檢測(cè)； 譜分析； 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中圖分類號(hào)： TN911.23?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）03?0058?04Design and optimization of signal detec
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年3期2017-03-04
- 網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)特征挖掘模型
提出基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和功率譜密度特征提取的網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)特征挖掘模型。首先對(duì)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)輸出信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，將一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)信號(hào)分解成若干個(gè)IMF分量之和，對(duì)分解信號(hào)進(jìn)行功率譜密度特征提取，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)特征挖掘。仿真結(jié)果表明，該挖掘模型能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)對(duì)不穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)輸出信號(hào)的參量估計(jì)和動(dòng)態(tài)特征提取，特征挖掘精度較高，較好地實(shí)現(xiàn)了對(duì)不穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)的定位識(shí)別。關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)； 輸出信號(hào)； 動(dòng)態(tài)特征挖掘； 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年3期2017-03-04
- HHT和HMM在血細(xì)胞信號(hào)識(shí)別中的應(yīng)用
選取經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解得到的各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)中相關(guān)性較大的分量，以這些分量的能量矩作為信號(hào)的特征量，由HMM訓(xùn)練得到正常人和病患者的模型參數(shù)并用做分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以較好地識(shí)別正常人和病患者的血細(xì)胞信號(hào)，綜合準(zhǔn)確率達(dá)89.13%。關(guān)鍵詞： 信號(hào)檢測(cè)與分析； 希爾伯特黃變換； 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解； 隱馬爾科夫模型； 特征提??； 血細(xì)胞信號(hào)分析中圖分類號(hào)： TN911.7?34； TP 391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016
現(xiàn)代電子技術(shù) 2016年23期2017-01-12
- 基于雙重對(duì)稱延拓的HHT端點(diǎn)效應(yīng)抑制方法
)摘要：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解( empirical mode decomposition，EMD)存在端點(diǎn)飛翼的固有問(wèn)題，使信號(hào)兩端出現(xiàn)扭曲失真。為抑制EMD端點(diǎn)效應(yīng)，文章提出雙重對(duì)稱延拓法，以端部數(shù)據(jù)對(duì)稱延拓作為首次延拓，以極值點(diǎn)對(duì)稱延拓作為二次延拓，該方法可同時(shí)實(shí)現(xiàn)EMD分解和Hilbert變換兩階段端點(diǎn)效應(yīng)的抑制。仿真信號(hào)和地震響應(yīng)的工程算例通過(guò)IMF分量對(duì)比、瞬時(shí)頻率對(duì)比，以及整體正交性、相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)的對(duì)比，驗(yàn)證了該方法具有良好的端點(diǎn)效應(yīng)抑制效果,同時(shí)還
福建工程學(xué)院學(xué)報(bào) 2016年4期2017-01-11
- 基于EMD和盒維數(shù)的Wigner-Ville分布交叉項(xiàng)的抑制方法
叉項(xiàng)，用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和盒維數(shù)來(lái)抑制與真實(shí)頻率相同的交叉項(xiàng)。仿真分析表明該方法較好地抑制了Wigner-Ville分布中的交叉項(xiàng)，同時(shí)該方法還具有良好的抗噪性?！綝OI】10.13616/j.cnki.gcjsysj.2016.09.0221 引言電力系統(tǒng)中的諧波、間諧波信號(hào)、低頻振蕩信號(hào)以及電壓閃變信號(hào)均可表示為幾個(gè)復(fù)頻信號(hào)的疊加。準(zhǔn)確地確定信號(hào)的頻率和主導(dǎo)時(shí)間，有利于研究其產(chǎn)生的機(jī)理，有利于正確認(rèn)識(shí)系統(tǒng)的本質(zhì)。對(duì)于這類信號(hào)可以用時(shí)間和頻率的聯(lián)合
工程建設(shè)與設(shè)計(jì) 2016年12期2016-12-08
- 特征模態(tài)函數(shù)雙譜分析在葉片裂紋識(shí)別中的應(yīng)用
首先利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)濾波分解，產(chǎn)生一系列不同時(shí)間尺度的特征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF），然后對(duì)含有高頻信號(hào)的高階IMF分量進(jìn)行重構(gòu)，利用雙譜提取葉片裂紋的振動(dòng)信號(hào)特征。通過(guò)仿真信號(hào)和實(shí)驗(yàn)分析，驗(yàn)證葉片裂紋產(chǎn)生的高頻沖擊對(duì)葉片振動(dòng)信號(hào)高頻部分雙譜的影響，證明IMF分量雙譜分析的有效性，為風(fēng)電葉片正常狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供依據(jù)。關(guān)鍵詞：振動(dòng)與波；
噪聲與振動(dòng)控制 2016年1期2016-08-04
- 基于WPD和EMD的噪聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型
PD）和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的21個(gè)特征頻帶劃分方法。按照所提出的方法，將采集得到的車輛噪聲信號(hào)進(jìn)行分解并提取信號(hào)在各頻帶的聲能量時(shí)變特征。之后根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理將提取的能量特征作為輸入，計(jì)算得出響度和尖銳度等聲品質(zhì)評(píng)價(jià)參數(shù)作為輸出，建立一種基于WPD和EMD的聲品質(zhì)評(píng)價(jià)模型。驗(yàn)證結(jié)果表明，所建立的模型可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)響度和尖銳度等心理聲學(xué)參數(shù)，可作為聲品質(zhì)評(píng)價(jià)的一種有效方法。關(guān)鍵詞：聲學(xué)；聲品質(zhì)；小波包；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；能量特征作為舒適性評(píng)價(jià)的
噪聲與振動(dòng)控制 2016年1期2016-08-04
- 內(nèi)燃動(dòng)車組輔助機(jī)組拍振現(xiàn)象分析
后，聯(lián)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD分解法和希爾伯特-黃變換對(duì)實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，繪制拍振頻率與轉(zhuǎn)速差的關(guān)系曲線，并以此確定消除拍振的機(jī)組轉(zhuǎn)速差范圍。最后，設(shè)計(jì)機(jī)組在兩種轉(zhuǎn)速差下運(yùn)行的試驗(yàn)，實(shí)測(cè)驗(yàn)證理論分析結(jié)果：兩機(jī)組轉(zhuǎn)速差小于8 r/min時(shí)，機(jī)組拍振現(xiàn)象削弱；聯(lián)立EMD和HHT方法解決拍振現(xiàn)象具有高效性和工程實(shí)用性。關(guān)鍵詞：振動(dòng)與波；輔助機(jī)組；轉(zhuǎn)速差；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；HHT；拍振內(nèi)燃動(dòng)車是在電氣化鐵路水平不高的地區(qū)廣泛使用的一種鐵路運(yùn)輸工具，其動(dòng)力源是自帶柴油機(jī)
噪聲與振動(dòng)控制 2016年1期2016-08-04
- 基于改進(jìn)CEEMD算法的電力系統(tǒng)基波提取算法
結(jié)合傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、集總平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)和補(bǔ)充的EEMD(Complementary EEMD, CEEMD)方法，針對(duì)它們?cè)陔娋W(wǎng)系統(tǒng)諧波檢測(cè)中存在的嚴(yán)重的模態(tài)混淆現(xiàn)象，改進(jìn)了CEEMD算法，對(duì)輸出的模態(tài)函數(shù)從高頻到低頻再次進(jìn)行逐一分解，并剔除每次分解出的高頻信號(hào)。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)后的方法能夠避免模態(tài)混淆和產(chǎn)生虛假分量，并能準(zhǔn)確找出混合波(畸變波)中的基波，非常適用于電力系統(tǒng)基波的提取。關(guān)鍵詞經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解; 諧波檢測(cè); 基波提取自
上海電機(jī)學(xué)院學(xué)報(bào) 2016年3期2016-08-04
- APEEMD及其在轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷中的應(yīng)用*
總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition, 簡(jiǎn)稱EEMD)是抑制經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, 簡(jiǎn)稱EMD)模態(tài)混疊的有效方法，針對(duì)EEMD分解效果依賴于添加噪聲的大小、篩分次數(shù)和總體平均次數(shù)等參數(shù)的選擇及噪聲殘留大、分解不完備等問(wèn)題，提出了自適應(yīng)部分集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解。該方法通過(guò)成對(duì)地向目標(biāo)信號(hào)加入自適應(yīng)噪聲，并對(duì)每個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode
振動(dòng)、測(cè)試與診斷 2016年2期2016-08-03
- 一種非平穩(wěn)轉(zhuǎn)速下不平衡信號(hào)提取方法*
一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，簡(jiǎn)稱EMD)和瞬時(shí)頻率估計(jì)的不平衡信號(hào)提取方法。與傳統(tǒng)的平穩(wěn)信號(hào)分析方法不同，該方法采用3次樣條插值法從鍵相信號(hào)中獲取轉(zhuǎn)子的瞬時(shí)頻率，由瞬時(shí)頻率構(gòu)造不平衡信號(hào)，進(jìn)而采用最小二乘法(least square method, 簡(jiǎn)稱LSM)辨識(shí)出不平衡信號(hào)的幅值和相位。為提高幅值和相位估計(jì)的精度，采用EMD算法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波處理后，再?gòu)闹谐槿?shù)據(jù)樣本。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能
振動(dòng)、測(cè)試與診斷 2016年2期2016-08-03
- 基于EMD-LSSVM的地下水水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)法*1
上，使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(EMD)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并利用該方法評(píng)價(jià)李官堡水源地的地下水水質(zhì)，同時(shí)與模糊綜合評(píng)判和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比，結(jié)果表明，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和最小二乘支持向量機(jī)模型在水環(huán)境的水質(zhì)預(yù)測(cè)與綜合評(píng)價(jià)中具有突出優(yōu)勢(shì)．關(guān)鍵詞:最小二乘支持向量機(jī)；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；水質(zhì)評(píng)價(jià)地下水是水資源的重要組成部分，由于其豐富的儲(chǔ)量和廣泛的應(yīng)用越來(lái)越受到人們的關(guān)注．地下水質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)成為地下水水資源開(kāi)發(fā)利用的重要環(huán)節(jié)，科學(xué)地評(píng)價(jià)地下水質(zhì)量，正確地判定地下水水質(zhì)狀況，對(duì)
通化師范學(xué)院學(xué)報(bào) 2016年4期2016-07-21
- 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的非平穩(wěn)信號(hào)數(shù)據(jù)濾波處理研究
09)?經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的非平穩(wěn)信號(hào)數(shù)據(jù)濾波處理研究楊思炫，劉義，徐建國(guó)，高保林(合肥工業(yè)大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院，安徽合肥230009)摘要：隨著科學(xué)研究的不斷深入，人們對(duì)許多實(shí)際問(wèn)題中的非平穩(wěn)信號(hào)的處理精度提出了更高的要求。對(duì)此，文章論述了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的非平穩(wěn)信號(hào)數(shù)字濾波處理方法，并采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法和低通濾波法，對(duì)文中構(gòu)造的一組真值為低頻的非平穩(wěn)信號(hào)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行處理，以相似度作為評(píng)判兩種濾波方法精度的標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)研究表明，在處理非平穩(wěn)信號(hào)