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基于EEMD小波阈值去噪和CS-BP神经网络的风电齿轮箱故障诊断 被引量：25
1
作者 王红君 赵元路 +1 位作者 赵辉 岳有军 《机械传动》 北大核心 2019年第1期100-106,共7页
针对风电机组齿轮箱中齿面点蚀、齿轮磨损、断齿等故障的诊断问题,提出一种基于EEMD小波阈值去噪和布谷鸟算法优化BP神经网络的故障诊断方法。采用EEMD分解和小波阈值去噪方法对故障振动信号进行数据预处理,抑制原始振动信号中的噪声干... 针对风电机组齿轮箱中齿面点蚀、齿轮磨损、断齿等故障的诊断问题,提出一种基于EEMD小波阈值去噪和布谷鸟算法优化BP神经网络的故障诊断方法。采用EEMD分解和小波阈值去噪方法对故障振动信号进行数据预处理,抑制原始振动信号中的噪声干扰。利用布谷鸟算法优化BP神经网络对预处理后的信号进行诊断。小波阈值能更好地对EEMD分解中的高频分量进行去噪处理,CS-BP神经网络具有准确的模式识别精度和出色的全局寻优能力。通过实例仿真表明,提出的故障诊断方法具有良好的诊断精度、速度和成功率,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 风电齿轮箱 故障诊断 eemd分解 小波阈值去噪 CS-BP
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基于振动信号指标能量的变压器机械故障检测 被引量：24
2
作者 武立平 马维青 +2 位作者 程胤璋 黄小龙 赵莉华 《电测与仪表》 北大核心 2020年第6期126-131,139,共7页
针对变压器机械状态的检测问题,文中提出了一种基于振动信号本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)指标能量的变压器绕组、铁芯机械状态检测方法。根据IMF的能量特征,建立了基于IMF指标能量的二元特征向量。通过实验测试对比分析... 针对变压器机械状态的检测问题,文中提出了一种基于振动信号本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)指标能量的变压器绕组、铁芯机械状态检测方法。根据IMF的能量特征,建立了基于IMF指标能量的二元特征向量。通过实验测试对比分析了正常状态与故障状态下,变压器振动信号基于指标能量的特征向量变化情况。研究结果表明,发生故障前后,变压器振动信号基于指标能量的特征向量变化明显,可以依据该特征向量对变压器的机械状态进行检测。 展开更多
关键词 变压器振动 eemd分解:本征模态函数 指标能量
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桥梁动力测试信号的自适应分解与重构 被引量：25
3
作者 单德山 李乔 黄珍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期1-6,13,共7页
针对桥梁结构动力测试信号噪声水平高、难以分离结构有效信号的特点,在总体平均经验模态分解方法和主成分分析的基础上,建立了自适应分解与重构方法。对经验模态分解结果的模态混叠现象进行深入分析,利用白噪声概率密度函数的均匀性对... 针对桥梁结构动力测试信号噪声水平高、难以分离结构有效信号的特点,在总体平均经验模态分解方法和主成分分析的基础上,建立了自适应分解与重构方法。对经验模态分解结果的模态混叠现象进行深入分析,利用白噪声概率密度函数的均匀性对模态混叠模式一进行了改进,基于相关性分析改进了模态混叠模式二,改进后的分解方法在计算效率和分解精度上均有较大提升;随后对所有分解获得的固有模态函数进行多尺度主成分分析,实现降噪和选择并重构测试信号。分别用模拟信号和实际桥梁测试信号对所提方法的有效性进行了验证。结果表明:改进后的信号自适应分解和重构方法能在降噪的同时,有效地提取桥梁结构信息,可用于实际桥梁结构的动力测试分析中。 展开更多
关键词 桥梁 动力测试 信号分解 信号重构
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基于改进EMD样本熵和SVM的风机滚动轴承故障诊断 被引量：20
4
作者 张韦 张永 +2 位作者 骈晓琴 苏赫 蔺相东 《机电工程技术》 2021年第12期38-41,67,共5页
风机齿轮箱振动信号成分复杂,而经验模态分解(EMD)在故障诊断中存在模态混叠和端点效应问题。针对此问题,研究了一种EEMD样本熵和高斯径向基核函数的SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法。以风机齿轮箱滚动轴承为研究对象,提取了内圈故障... 风机齿轮箱振动信号成分复杂,而经验模态分解(EMD)在故障诊断中存在模态混叠和端点效应问题。针对此问题,研究了一种EEMD样本熵和高斯径向基核函数的SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法。以风机齿轮箱滚动轴承为研究对象,提取了内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常轴承4种状态振动信号,利用EEMD和小波分别对振动信号分解降噪并筛选主要IMF分量;计算前4阶IMF分量的样本熵作为特征向量;最后将特征向量输入高斯径向基核函数的SVM模型进行故障识别。结果表明:EEMD算法对端点效应和模态混叠都有一定抑制作用,EEMD样本熵和SVM相结合可有效识别滚动轴承故障类型,故障识别率为97.5%,为工程应用中风机齿轮箱滚动轴承故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 滚动轴承 eemd分解 样本熵 SVM 故障诊断
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基于IHHT的多测点行波法故障测距在全并联AT牵引网中的研究 被引量：18
5
作者 熊列彬 吴高华 王志洋 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第15期3244-3252,共9页
针对当前全并联自耦变压器(AT)牵引网线路参数不均匀,牵引供电系统因故障导致结构的改变使得故障测距精度不足的问题,将行波法运用到牵引网故障测距中,并考虑到牵引网电气参数的改变及行波色散效应导致行波波速不稳定的问题,提出了一种... 针对当前全并联自耦变压器(AT)牵引网线路参数不均匀,牵引供电系统因故障导致结构的改变使得故障测距精度不足的问题,将行波法运用到牵引网故障测距中,并考虑到牵引网电气参数的改变及行波色散效应导致行波波速不稳定的问题,提出了一种基于多测点的故障测距方法。该方法首先通过在横联线间串入高频阻波器完成对电压行波波头的有效辨识,然后利用改进的希尔伯特-黄变换对行波波头进行捕捉,最后利用多测点测距方程得到故障测距结果。Matlab/Simulink的仿真结果表明,所提测距算法基本与波速无关,不受牵引网结构、参数变化的影响,比传统牵引网故障测距算法具有更高的精度。 展开更多
关键词 全并联AT供电 行波测距 希尔伯特-黄变换 eemd分解 多测点 故障行波
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基于EEMD分解与BOA算法优化神经网络的密云水库大阁水文站径流预测 被引量：14
6
作者 陈芳 张志强 +1 位作者 李扉 孙恺琦 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期188-194,共7页
利用R/S分析法研究密云水库潮河流域大阁水文站1969-2013年的径流数据的变化趋势,以BP神经网络为背景,EEMD分解为辅助,建立分解-重构-预测的组合模型对月径流序列进行预测,利用蝴蝶算法(BOA)优化组合模型,综合得到最优预测模型。结果表... 利用R/S分析法研究密云水库潮河流域大阁水文站1969-2013年的径流数据的变化趋势,以BP神经网络为背景,EEMD分解为辅助,建立分解-重构-预测的组合模型对月径流序列进行预测,利用蝴蝶算法(BOA)优化组合模型,综合得到最优预测模型。结果表明,大阁站年、月径流序列均呈现下降趋势;对月径流序列预测,BPNN预报合格率为60.0%,不能用于预报作业,但可作为参考使用(MAE=0.406,RMSE=0.539,MAPE=0.3497);引入BOA算法优化BP网络参数,得到EEMD-BOA-BP模型预报合格率为83.3%,可以用于预报作业(MAE=0.257,RMSE=0.347,MAPE=0.2195)。通过EEMD分解得到分解-重构-预测组合模型对提高模型精度有一定的作用,同时在组合模型中引入优化算法能进一步提高模型精度。 展开更多
关键词 密云水库 R/S分析 BP神经网络 eemd分解 蝴蝶算法 径流预测
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采用自适应EEMD的风电混合储能系统能量管理控制策略 被引量：13
7
作者 孟晓洁 王海云 王维庆 《电力电容器与无功补偿》 北大核心 2020年第3期189-196,204,共9页
风电功率的随机波动会对电网的正常运行产生很大的影响,储能系统的接入能有效抑制风电功率波动。针对上述问题,提出一种应用自适应的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)进行频率分配并运用能量管理控制策略... 风电功率的随机波动会对电网的正常运行产生很大的影响,储能系统的接入能有效抑制风电功率波动。针对上述问题,提出一种应用自适应的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)进行频率分配并运用能量管理控制策略进行储能系统功率优化的混合储能系统平滑控制策略。该控制策略能实现风电功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统内部功率的初级分配。同时运用能量管理控制策略,实现储能系统内部功率优化。算例结果表明,所提算法能自适应地实现风电功率的最优分解,所提控制策略能完成储能系统内部功率的合理优化并有效地平滑风电出力波动。 展开更多
关键词 风力发电 混合储能系统 eemd分解 能量管理 功率优化
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基于EEMD分形与二次型SPWV分布的爆破振动信号分析 被引量：13
8
作者 杨仁树 付晓强 +1 位作者 张世平 苏洪 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第22期41-47,共7页
通过EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)分解和分形盒维数组合算法,结合爆破振动信号统计自相似特性,提出了利用广义自相似性因子来识别爆破振动信号主分量的EEMD分形盒维数广义自相似性方法,并用机车运行振动信号对该方法的... 通过EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)分解和分形盒维数组合算法,结合爆破振动信号统计自相似特性,提出了利用广义自相似性因子来识别爆破振动信号主分量的EEMD分形盒维数广义自相似性方法,并用机车运行振动信号对该方法的精确度进行了验证。将爆破振动原始信号和优势分量重组信号分别采用多重分形算法,定量描述了爆破振动信号在无标度区内的多重分形特征,并对比分析了原始信号和优势分量重组信号的Cohen类二次型SPWV(Smooth Pseudo Wigner-Ville)分布时频特性。结果表明:EEMD分形盒维数广义自相似性方法能够精确识别振动信号的主分量。EEMD优势分量重组多重分形与重组二次型SPWV分布相结合分析方法,可以深刻揭示爆破振动信号中包含的局部时频特性,更能有效改善模态混叠并消除交叉项干扰,提高信号时频聚集性。 展开更多
关键词 爆破振动 eemd 分解 分形盒维度 SPWV 分布
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基于EEMD数据预处理和DNN的语音增强算法研究 被引量：8
9
作者 陈建明 梁志成 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第6期96-103,共8页
提出了基于总体平均经验模态分解(EEMD)预处理和深度神经网络的语音增强算法,首先将带噪语音信号和纯净语音信号进行EEMD分解,获得一组频率从高到低的本征模态函数IMF分量,然后从各IMF中提取时域的信号特征,组成特征向量,输入神经网络... 提出了基于总体平均经验模态分解(EEMD)预处理和深度神经网络的语音增强算法,首先将带噪语音信号和纯净语音信号进行EEMD分解,获得一组频率从高到低的本征模态函数IMF分量,然后从各IMF中提取时域的信号特征,组成特征向量,输入神经网络中进行训练。实验表明:该算法与经典无监督算法比,无需任何假设条件,可以较好地学习带噪语音和纯净语音之间复杂的非线性关系,在语音质量和可懂度方面优势明显,显示了深度神经网络在语音增强方面的独特作用。 展开更多
关键词 语音增强 eemd分解 语音信号特征提取 深度神经网络 语音质量 可懂度
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基于EEMD-LSTM的冷连轧机振动预测研究 被引量：7
10
作者 张瑞成 曹志新 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期174-181,共8页
针对冷连轧机振动具有非线性、非平稳,以及与当前和历史状态息息相关的特点,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)-长短时记忆循环神经网络(LSTM)的轧机振动预测模型。采用EEMD方法将轧机振动加速度分解为若干个频率单一、相对平稳的IMF模... 针对冷连轧机振动具有非线性、非平稳,以及与当前和历史状态息息相关的特点,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)-长短时记忆循环神经网络(LSTM)的轧机振动预测模型。采用EEMD方法将轧机振动加速度分解为若干个频率单一、相对平稳的IMF模态分量和残差分量,有效地降低了振动加速度信号的复杂性;采用具有记忆单元的LSTM网络建立轧机振动预测模型,并通过引入历史振动信息显著提高了轧机振动的预测精度。仿真结果表明,EEMD-LSTM模型较LSTM模型的预测精度提高了11%,对轧机振动有很好的预测效果,并分析了各工艺参数与轧机振动之间的定量关系,为快速抑制轧机振动、优化轧制规程提供了参考。 展开更多
关键词 冷连轧 轧机振动预测 eemd分解 LSTM网络 振动加速度
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基于EEMD-HHT变换的爆破损伤分析方法 被引量：7
11
作者 宋肖龙 高文学 +2 位作者 季金铭 叶明班 张登杰 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期2887-2896,共10页
为了研究爆破振动影响下的隧道围岩损伤地质雷达图像的演化规律,对围岩损伤模型进行基于时域有限差分法的正演模拟,并进行相应的场地试验。研究结果表明:对雷达信号进行EEMD-HHT变换得到的一阶瞬时振幅参量有效滤除了原始信号中高频电... 为了研究爆破振动影响下的隧道围岩损伤地质雷达图像的演化规律,对围岩损伤模型进行基于时域有限差分法的正演模拟,并进行相应的场地试验。研究结果表明:对雷达信号进行EEMD-HHT变换得到的一阶瞬时振幅参量有效滤除了原始信号中高频电磁波的绕射和杂波干扰,突显了原始信号的特征信息;针对岩体裂隙损伤模型进行正演模拟,发现雷达信号的一阶瞬时振幅分量对损伤区域有很好的成像效果,使定量分析损伤特征成为可能;爆破振动影响下围岩的损伤演化受其完整性程度影响大,经历多次循环爆破作用影响的围岩区域完整性差,裂缝区域会在爆破作用下产生扩展与贯穿,新生裂缝多出现在距爆源较近区域。 展开更多
关键词 隧道爆破 围岩损伤 地质雷达 正演模拟 eemd分解
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EEMD-PSOGSVM耦合模型在深基坑位移预测中的应用 被引量：7
12
作者 谢洋洋 杨帆 俞凯 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2017年第6期599-603,共5页
针对单一预测模型的不足,提出EEMD分解与粒子群灰色支持向量机(particle swarm optimization grey support vector machine,PSOGSVM)相结合的基坑位移预测模型。以基坑时间序列的混沌性为基础,利用EEMD分解时间序列,采用相空间重构技术... 针对单一预测模型的不足,提出EEMD分解与粒子群灰色支持向量机(particle swarm optimization grey support vector machine,PSOGSVM)相结合的基坑位移预测模型。以基坑时间序列的混沌性为基础,利用EEMD分解时间序列,采用相空间重构技术构造样本,应用PSOGSVM模型进行基坑预测,并与GM(1,1)、SVM、遗传小波神经网络进行对比。结果表明,该算法预测精度好,具有良好的稳定性,可有效地应用于基坑位移预测。 展开更多
关键词 深基坑位移 eemd PSOGSVM 滤波分解 相空间重构
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基于EEMD和机器学习的烧结矿FeO成分长短期综合预报 被引量：3
13
作者 张振 唐珏 +3 位作者 储满生 柳政根 李福民 吕庆 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期32-40,共9页
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。... 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。 展开更多
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
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基于广义形态学滤波和EEMD分解的滚动轴承故障诊断 被引量：7
14
作者 马泽玮 崔宝珍 《中国农机化学报》 2015年第2期269-273,共5页
在信号处理中,由于严重噪声的干扰,往往会对EEMD分解造成影响,因此提出广义形态滤波和EEMD相结合的方法。首先利用广义形态滤波对故障信号进行滤波,减小噪声的干扰,然后利用EEMD对去噪后的信号分解,选择相关系数最大的本征模态分量并从... 在信号处理中,由于严重噪声的干扰,往往会对EEMD分解造成影响,因此提出广义形态滤波和EEMD相结合的方法。首先利用广义形态滤波对故障信号进行滤波,减小噪声的干扰,然后利用EEMD对去噪后的信号分解,选择相关系数最大的本征模态分量并从其频谱图中提取特征频率。结果证明该方法能成功地去除噪声对EEMD分解的影响,从而能准确检测到故障信号的特征频率,具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 滚动轴承 广义形态滤波 结构元素 eemd分解 降噪
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基于EEMD和改进OMP算法的滚动轴承故障诊断 被引量：7
15
作者 王海明 刘永强 +1 位作者 廖英英 王艳丽 《煤矿机械》 北大核心 2019年第8期169-172,共4页
针对滚动轴承早期故障特征难以识别的问题,提出了一种基于EEMD和改进OMP算法的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行EEMD分解得到一系列IMF分量,根据相关峭度准则选取IMF分量进行重构;然后在稀疏分解阶段对信号截断分块构... 针对滚动轴承早期故障特征难以识别的问题,提出了一种基于EEMD和改进OMP算法的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行EEMD分解得到一系列IMF分量,根据相关峭度准则选取IMF分量进行重构;然后在稀疏分解阶段对信号截断分块构造矩阵,利用KSVD自学习训练方法得到包含冲击成分的冗余字典,再用基于信号分块思想的OMP算法进行字典原子的选取和稀疏系数的求解,以重构信号包络谱峭度最大为迭代终止条件,自适应确定迭代次数;最后对重构信号进行频谱分析,获取轴承故障特征。通过实验台故障轴承外圈和内圈试验数据的检验,验证了本方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 eemd 改进OMP算法 稀疏分解
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基于EEMD分解法对北武当观测站形变资料受气压干扰特征分析
16
作者 王晓霞 高翠珍 +2 位作者 史双双 薛锦明 薛生瑞 《科技创新与生产力》 2024年第7期94-96,共3页
本文通过选取北武当观测站的水平摆、伸缩仪,对观测数据受气压干扰明显的典型事件进行分析,研究气压变化如何对观测数据变化产生的影响,并对原始观测数据采用EEMD分解出含有干扰信息的IMF分量;对IMF分量进行Hilbert变换得出Hilbert时频... 本文通过选取北武当观测站的水平摆、伸缩仪,对观测数据受气压干扰明显的典型事件进行分析,研究气压变化如何对观测数据变化产生的影响,并对原始观测数据采用EEMD分解出含有干扰信息的IMF分量;对IMF分量进行Hilbert变换得出Hilbert时频图。结果表明,水平摆和伸缩仪受气压干扰明显,且气压干扰具有延时性。总之,通过EEMD方法对北武当观测站测向资料的分析,说明这种方法对气压干扰的研究有较好的效果,提高了识别干扰信息的能力。 展开更多
关键词 形变资料 eemd分解 气压
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EEMD与WT在桥梁GNSS数据降噪中的对比应用 被引量：6
17
作者 曹璐 解威威 +2 位作者 唐睿楷 叶志权 马文安 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2021年第4期73-79,281,共8页
全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术在桥梁工程监测领域应用广泛,然而GNSS监测数据中不可避免存在噪声干扰,这严重降低监测效果,因此需要对桥梁GNSS监测数据进行降噪处理。以特大跨钢管混凝土拱桥为工程背... 全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术在桥梁工程监测领域应用广泛,然而GNSS监测数据中不可避免存在噪声干扰,这严重降低监测效果,因此需要对桥梁GNSS监测数据进行降噪处理。以特大跨钢管混凝土拱桥为工程背景,对其拱肋吊装过程中的塔架GNSS数据和核心混凝土灌注过程中的拱顶GNSS数据进行降噪研究。首先,使用小波变换(Wavelet Transform,WT)对桥梁GNSS数据进行分解,并选用db6、sym8和haar共3种小波基进行对比;然后,使用聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对相同数据进行分解;最后,划分分解结果中的噪声分量与结构响应分量,选取均方根误差、信噪比和平滑度指标对降噪效果进行评价。对比结果表明:EEMD降噪结果较WT更彻底,但无法避免在剔除噪声的同时剔除部分有用信号,而WT对有用信号的保留更加完整,WT降噪更为保守。但WT的降噪效果与小波基的选择密切相关,在该文的应用中db6和sym8的降噪效果优于haar。此外,WT的降噪效果还与分解层数相关,算法的自适应能力较差,而EEMD所需人为设定参数很少,算法具有更高的自适应能力。 展开更多
关键词 声学 桥梁 GNSS WT eemd 分解 降噪
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基于AEEMD和改进DATA-SSI算法的桥梁结构模态参数自动化识别 被引量：6
18
作者 徐健 周志祥 +1 位作者 赵丽娜 何杰 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期87-98,共12页
模态参数作为桥梁结构最重要的动力参数之一,在实际运用中,可通过监测其变化情况来辨识结构的使用性能,精确地参数识别对保障桥梁健康运营具有十分重要的意义。鉴于此,该文对现阶段常用的振动信号降噪处理算法和模态参数识别算法进行了... 模态参数作为桥梁结构最重要的动力参数之一,在实际运用中,可通过监测其变化情况来辨识结构的使用性能,精确地参数识别对保障桥梁健康运营具有十分重要的意义。鉴于此,该文对现阶段常用的振动信号降噪处理算法和模态参数识别算法进行了相应的改进。一方面,提出一种新的信号自适应分解与重构算法,即自适应总体平均经验模态分解算法(AEEMD),该算法相比总体平均经验模态分解算法(EEMD)而言,能够根据信号的自身特征自动化确定添加白噪声的幅值标准差和集成平均次数;能更好地处理端点效应;同时还能够保证所得本征模态函数之间不存在模态混叠现象;最终实现有效IMF分量的自动化筛选和信号重构。另一方面,将多维数据聚类分析算法引入随机子空间算法中,并以频率值、阻尼比以及振型系数为因子建立判别矩阵,以智能化区分虚假模态和真实模态,最终实现模态参数自动化识别。文章最后分别用模拟信号和实际桥梁测试信号对所提算法的有效性进行验证,结果表明,该文所提算法能运用于实际桥梁结构的模态参数自动化识别。 展开更多
关键词 桥梁结构 eemd 信号分解 DATA—SSI 模态参数 自动化识别
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基于EEMD和小波阈值方法的爆破数据预处理
19
作者 梁阿全 高双玲 +1 位作者 郑嘉祺 夏忠 《地震地磁观测与研究》 2024年第3期55-62,共8页
随着城市建设的发展,爆破事件逐渐增多,其数据记录叠加在地震波形中造成显著干扰。以2016年6月14日黑龙江省牡丹江地震台记录的M_(L)2.0爆破事件为例,选取甚宽频带CTS-1EF地震计垂直向数据记录进行爆破信号的IMF分解及信号重构,以信噪比... 随着城市建设的发展,爆破事件逐渐增多,其数据记录叠加在地震波形中造成显著干扰。以2016年6月14日黑龙江省牡丹江地震台记录的M_(L)2.0爆破事件为例,选取甚宽频带CTS-1EF地震计垂直向数据记录进行爆破信号的IMF分解及信号重构,以信噪比SNR和相关系数R作为检验指标,对重构效果进行评价。结果显示,采用集合经验模式EEMD和小波阈值方法进行数据预处理,信噪比更大,相关系数接近于1,重构效果优于单一方法。选取镜泊湖火山监测台网记录的8个M_(L)2.3—2.8爆破事件,采用EEMD+小波分解的联合方法进行IMF分解及数据重构,结果表明,高频噪声干扰被有效降低,突显了局部主体信号,随机噪声被有效压制。采用该方法进行降噪处理,重构信号更能反映爆破信号的变化特性,可为爆破数据降噪分析提供依据。 展开更多
关键词 eemd 小波分解 爆破 信号处理
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生猪价格风险责任分担:基于EEMD的分解 被引量：5
20
作者 张政伟 杜锐 张在一 《保险研究》 CSSCI 北大核心 2018年第4期55-64,共10页
本文基于集成经验模态分解方法(EEMD)对生猪价格序列进行分解,得到5个独立的、不同周期的本征模态分量(IMF)和趋势项,识别出生猪价格序列在不同周期下的波动特征,并考察不同价格周期背后的驱动力,这对当前生猪价格风险责任分担有丰富的... 本文基于集成经验模态分解方法(EEMD)对生猪价格序列进行分解,得到5个独立的、不同周期的本征模态分量(IMF)和趋势项,识别出生猪价格序列在不同周期下的波动特征,并考察不同价格周期背后的驱动力,这对当前生猪价格风险责任分担有丰富的启示。生猪价格趋势项由生猪产业内部决定,可为生猪价格指数保险设计提供科学参考。市场短期波动决定了较短的价格周期项,这可由市场化的生猪价格指数保险来保障风险,无需政府干预。但是较长周期的价格风险较大,无法完全通过商业性保险手段解决,应由政府出面给予支持来进行价格风险托底。 展开更多
关键词 生猪价格指数保险 风险责任分担 eemd分解
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