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地下工程岩爆研究现状综述 被引量:22
1
作者 李果 周承京 +3 位作者 张勇 徐航 高云瑞 张茹 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2013年第3期77-83,94,共8页
基于地下工程岩爆研究成果,系统总结了岩爆的定义、类型、烈度分级、影响因素、破坏机理、预测与防治方法。指出目前岩爆研究中存在的主要问题,即岩爆发生的机理不够明确,判据不够充分,工程适用性欠佳,预测手段单一等。提出岩爆综合预... 基于地下工程岩爆研究成果,系统总结了岩爆的定义、类型、烈度分级、影响因素、破坏机理、预测与防治方法。指出目前岩爆研究中存在的主要问题,即岩爆发生的机理不够明确,判据不够充分,工程适用性欠佳,预测手段单一等。提出岩爆综合预测的研究思路,建议将岩爆的预测划分为岩爆倾向性预测、岩爆趋势预测和岩爆现场监测3个阶段。 展开更多
关键词 地下工程 岩爆 破坏机理 经验判据 预测方法
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基于K-MEANS的在线健康社区用户画像模型构建 被引量:10
2
作者 袁绮蕊 《科技情报研究》 2021年第4期95-106,共12页
[目的/意义]挖掘用户数据并构建在线健康社区用户画像,有利于深入了解用户需求,提高在线健康社区的用户使用体验,促进在线健康社区发展。[方法/过程]结合在线健康社区建设现状,使用RFM模型筛选典型用户,并从事实维度、模型维度和预测维... [目的/意义]挖掘用户数据并构建在线健康社区用户画像,有利于深入了解用户需求,提高在线健康社区的用户使用体验,促进在线健康社区发展。[方法/过程]结合在线健康社区建设现状,使用RFM模型筛选典型用户,并从事实维度、模型维度和预测维度构建在线健康社区用户画像标签,以问卷调查数据为依据,通过K-MEANS聚类分析实现部分用户画像实证研究。[结果/结论]数据驱动背景下构建在线健康社区用户画像可有效实现个性化检索和精准推送,有利于增强用户黏性,助力网站推广,对提升在线健康社区平台精准服务水平具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 在线健康社区 用户画像 实证分析 K-means
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非法狩猎罪案件实证研究 被引量:4
3
作者 王盼 唐雅雯 唐春雨 《林业调查规划》 2018年第5期87-92,共6页
为获得非法狩猎犯罪行为的基础特征和规律,检讨司法审判中存在的问题,对河南、浙江、湖南等19个省(市、自治区)的326例非法狩猎案进行统计分析。结果表明,非法狩猎案例主要发生在人口较多的中东部地区;犯罪人大多为受教育程度较低的农... 为获得非法狩猎犯罪行为的基础特征和规律,检讨司法审判中存在的问题,对河南、浙江、湖南等19个省(市、自治区)的326例非法狩猎案进行统计分析。结果表明,非法狩猎案例主要发生在人口较多的中东部地区;犯罪人大多为受教育程度较低的农民或无业人员;犯罪人认罪态度较好,上诉案件较少,刑罚较轻并侧重于罚金;法院对违法性认识问题仍有欠缺。应从政府是否宣传到位、个人是否努力获悉法律2方面来判断行为人是否具有违法性认识可能性。对无违法性认识可能性的,应作出罪处理;对于有认识可能性,但确无违法性认识的,应减轻处罚。 展开更多
关键词 非法狩猎罪 实证研究 案件统计分析 违法性认识 犯罪后果 犯罪手段
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综合生产计划的随机最优化问题 被引量:2
4
作者 许德昌 王亮 张国新 《南方冶金学院学报》 2004年第5期70-74,共5页
探讨了产品价格及资源使用量为随机变量的情况下,使用有补偿二阶段模型进行综合生产计划制定的实用算法.
关键词 综合生产计划 随机最优化 二阶段问题 经验均值
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Research on Feature Extraction and Classification Method of Vibration Signal of Escalator Sprocket Bearing
5
作者 Deyang Liu Yuhang Su +2 位作者 Ningxiang Yang Jianxun Chen Jicheng Li 《电气工程与自动化(中英文版)》 2023年第1期1-10,共10页
In order to improve the accuracy of escalator sprocket bearing fault diagnosis,the problem of the feature extraction method of bearing vibration signal is addressed.In this paper,empirical mode is used to decompose th... In order to improve the accuracy of escalator sprocket bearing fault diagnosis,the problem of the feature extraction method of bearing vibration signal is addressed.In this paper,empirical mode is used to decompose the original signal,and the optimal modal component among the multiple modal components is obtained after the optimization decomposition is selected by the envelope spectrum method,and the multi-angle feature measure is introduced to extract the fault characteristic value.According to the vibration characteristics of the bearing vibration signal data,a bearing signal feature group that is more inclined to the fault feature category information is established,which avoids the absolute problem of extracting a single metric feature.The fuzzy C-means clustering algorithm is used to cluster the sample data with similar characteristics into the same cluster area,which effectively solves the problem that a single measurement analysis cannot characterize the complex internal characteristics ofthe bearing vibration signal. 展开更多
关键词 BEARING VIBRATION Multi-Angle Feature Measurement Signal Feature Group empirical Mode Fuzzy C-means Clustering
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基于静载试验的单桩承载力设计优化及其应用
6
作者 柯吉欣 张战战 《电力科学与工程》 2005年第2期76-79,共4页
以规范法单桩承载力计算为基础,结合载荷试验确定的试桩极限承载力以及地基土在极限荷载和特征荷载下的桩侧阻和端阻成果,在工程桩设计过程中引入优化的思想,以桩获得单位承载力所需体积最小为目标函数、桩基的几何尺寸为设计变量,以规... 以规范法单桩承载力计算为基础,结合载荷试验确定的试桩极限承载力以及地基土在极限荷载和特征荷载下的桩侧阻和端阻成果,在工程桩设计过程中引入优化的思想,以桩获得单位承载力所需体积最小为目标函数、桩基的几何尺寸为设计变量,以规范和工程实际条件确定多个约束条件, 分别对灌注桩、预制桩、预应力管桩建立承载力优化设计模型。通过某电厂试桩工程成果进行计算分析,结果表明优化设计变量在满足承载力的条件同时较原设计减少桩身体积, 降低工程造价,有较好的应用价值。 展开更多
关键词 单桩承载力 静载荷试验 规范法 优化 几何尺寸
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利用目标函数的经验均值求解有补偿二阶段问题
7
作者 许德昌 王晓燕 岳雪芝 《温州大学学报》 2005年第4期47-50,共4页
探讨了用目标函数的经验均值代替目标函数求解有补偿二阶段问题的方法,将随机最优化问题转化为容易求解的确定性优化问题.不要求了解所涉及的随机变量的分布函数是该方法的特点.
关键词 随机最优化 二阶段问题 经验均值 收敛性
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基于EEMD和模糊C均值聚类的风电机组齿轮箱故障诊断 被引量:35
8
作者 王军辉 贾嵘 谭泊 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期319-324,共6页
针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类的故障诊断方法。首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF)构成的特征模式矩阵。接着对该特征模... 针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类的故障诊断方法。首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF)构成的特征模式矩阵。接着对该特征模式矩阵求奇异谱熵值,奇异谱熵值的大小能反映部件的工作状态和故障类型。最后,将得到的奇异谱熵值矩阵进行模糊聚类分析并得到分类结果。通过对齿面磨损、齿面剥落和正常3种齿轮状态分别使用EMD法和EEMD法进行故障分类对比,结果验证了该方法的有效性和可行性,同时证明EEMD法具有更好的分类效果。 展开更多
关键词 风电机组 齿轮箱 故障诊断 集合经验模式分解 奇异谱熵 模糊C均值聚类
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光伏系统直流电弧故障检测方法及其抗干扰研究 被引量:33
9
作者 吴春华 徐文新 +2 位作者 李智华 徐立娟 柏同杨 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期3546-3555,共10页
针对光伏系统直流侧故障电弧检测问题,提出了一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering,FCM)的组合故障检测方法。首先采用EEMD分解法将光伏系统直流母线电... 针对光伏系统直流侧故障电弧检测问题,提出了一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering,FCM)的组合故障检测方法。首先采用EEMD分解法将光伏系统直流母线电流信号分解为若干个本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),再利用模糊熵算法将本征模态分量熵值化,并从中提取能够表征故障电弧的特征向量,然后通过FCM算法进行故障电弧识别。理论分析和实验结果验证了所提方法的可行性和正确性。最后考虑到光伏系统的复杂性,研究了不同工况以及外界因素对故障电弧检测的影响,并通过仿真和实验数据证明所提检测方法具有良好的抗干扰能力。 展开更多
关键词 光伏系统 故障电弧 集合经验模态分解 模糊C均值聚类 抗干扰
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基于EEMD形态谱和KFCM聚类集成的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量:24
10
作者 郑直 姜万录 +2 位作者 胡浩松 朱勇 李扬 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期324-330,共7页
针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)、形态谱特征提取和核模糊C均值聚类(KFCMC)集成的故障诊断新方法。首先,对实测的滚动轴承振动信号进行EEMD分解,得到若干个代表不同振动模态的内禀模态函数(IMF);其次... 针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)、形态谱特征提取和核模糊C均值聚类(KFCMC)集成的故障诊断新方法。首先,对实测的滚动轴承振动信号进行EEMD分解,得到若干个代表不同振动模态的内禀模态函数(IMF);其次,基于峭度、能量和均方差三个评价指标,从分解得到的若干个IMF分量中选出含有故障特征信息最丰富的3个IMF分量作为诊断用的数据源;然后在选定尺度范围内提取每个IMF分量的形态谱平均值,将三个形态谱平均值构成一个三维特征向量,作为一个样本,形成样本集;最后,利用KFCMC完成对滚动轴承不同故障的分类识别。此外,为了对比说明该方法的识别效果,还将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行分解,用模糊C均值聚类(FCMC)进行分类识别,结果表明所提方法的识别效果要优于EMD形态谱和FCMC相结合的方法。通过对实测的滚动轴承振动信号的实验验证,表明该方法可以实现对滚动轴承故障的有效诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 集总经验模态分解 形态谱 核模糊 C 均值聚类
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基于EWT及多尺度形态谱的高压并联电抗器故障诊断研究 被引量:15
11
作者 赵若妤 马宏忠 +3 位作者 魏旭 姜宁 陈轩 谭风雷 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第17期68-75,共8页
针对高压并联电抗器故障诊断问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)、多尺度数学形态谱进行特征提取,采用Kernel K-means聚类进行故障模式识别的诊断新方法。首先,将实测三种工况下的电抗器振动信号经EWT分解得到数个模态分量。然后分别... 针对高压并联电抗器故障诊断问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)、多尺度数学形态谱进行特征提取,采用Kernel K-means聚类进行故障模式识别的诊断新方法。首先,将实测三种工况下的电抗器振动信号经EWT分解得到数个模态分量。然后分别计算每个模态分量与原信号的相关系数并按系数大小降序排列,取前4个模态分量构成有效分量向量。再利用多尺度形态谱对有效分量向量进行分析计算,构成一个四维特征向量。最后利用Kernel K-means聚类对样本特征集进行分类识别。实验验证,该方法能有效提取电抗器振动信号特征量,能正确识别电抗器所属的不同工况。 展开更多
关键词 高压电抗器 特征提取 经验小波变换 形态谱 Kernel K-means聚类
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基于分解-聚类-集成学习的汇率预测方法 被引量:15
12
作者 孙少龙 魏云捷 汪寿阳 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2022年第3期664-677,共14页
本文集成了经验模态分解(EEMD)、最小二乘支持向量回归(LSSVR)和K均值聚类方法,提出了一个新的外汇汇率预测方法,称为基于EEMD-LSSVR-K的分解-聚类-集成学习的外汇汇率预测方法.该方法利用聚类策略将分解-集成学习中固定权值集成学习扩... 本文集成了经验模态分解(EEMD)、最小二乘支持向量回归(LSSVR)和K均值聚类方法,提出了一个新的外汇汇率预测方法,称为基于EEMD-LSSVR-K的分解-聚类-集成学习的外汇汇率预测方法.该方法利用聚类策略将分解-集成学习中固定权值集成学习扩展到基于局部数据特征加权的非线性集成加权学习,从而克服了分解-集成方法中集成学习阶段的不足.本文将该方法用于四种主要外汇汇率的预测,实证结果表明:在提前1天、提前3天和提前6天的预测中,本文所提出的EEMD-LSSVR-K方法的水平预测性能和方向预测性能显著地优于基准模型;同时也证实了聚类策略能够有效提高分解-集成模型的预测效果. 展开更多
关键词 汇率预测 集成经验模态分解 最小二乘支持向量回归 K均值聚类 分解-集成学习
原文传递
基于EMD-DFA-NLM的电涡流传感器信号去噪方法 被引量:13
13
作者 杨璐 李醒飞 +3 位作者 纪越 拓卫晓 周政 吴腾飞 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1318-1323,共6页
针对电涡流位移传感器输出信号中的非稳态噪声,提出一种基于经验模态分解(EMD)-去趋势分析(DFA)-非局部均值(NLM)原理的去噪方法。该方法解决了EMD去噪方法信号、噪声模态不易确定的问题,并且可在滤除高频背景噪声的同时保留信号细节。... 针对电涡流位移传感器输出信号中的非稳态噪声,提出一种基于经验模态分解(EMD)-去趋势分析(DFA)-非局部均值(NLM)原理的去噪方法。该方法解决了EMD去噪方法信号、噪声模态不易确定的问题,并且可在滤除高频背景噪声的同时保留信号细节。首先通过EMD将信号分解得到若干本征模态(IMF)分量,然后使用DFA区分噪声主导IMF分量和信号主导的IMF分量,对噪声主导分量进行NLM去噪处理,最后与信号主导分量一起重构信号。分别对仿真信号和电涡流传感器输出信号进行去噪处理,结果表明,相较EMD去噪法和EMD-小波阈值去噪法,所提方法去噪性能更优,SNR(MSE)值提升(减小)明显,去噪后信号的毛刺与高频震荡大大减少。 展开更多
关键词 信号去噪 经验模态分解 去趋势波动分析 非局部均值滤波 电涡流位移传感器
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小波脊线解调与两次EMD分解相结合的故障识别方法及应用研究 被引量:11
14
作者 姜万录 刘云杰 朱勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1131-1138,共8页
提出了一种基于小波脊线解调与两次经验模态分解(EMD)相结合的故障识别方法,用于轴向柱塞泵的故障诊断。结合EMD与小波脊线法在处理非平稳信号方面的优势,首先对故障原始信号进行了EMD分解,利用边际谱发现故障发生时的共振频带范围并据... 提出了一种基于小波脊线解调与两次经验模态分解(EMD)相结合的故障识别方法,用于轴向柱塞泵的故障诊断。结合EMD与小波脊线法在处理非平稳信号方面的优势,首先对故障原始信号进行了EMD分解,利用边际谱发现故障发生时的共振频带范围并据此找出对故障敏感的固有模态函数(IMF)分量,然后对该敏感IMF分量分别进行小波脊线解调和Hilbert解调,最后通过比较两种解调方法解调后敏感分量的时频谱和三维谱图发现,小波脊线解调比Hilbert解调具有更高的时频定位精度和抗干扰能力。此后,分别对小波脊线解调与Hilbert解调后的敏感分量进行EMD再分解,利用所得的各阶二次IMF分量的归一化特征能量来构造特征向量,得到液压泵5种典型状态的样本集,结合K均值聚类算法对故障状态进行识别。研究结果表明,与采用Hilbert解调处理方法相比,利用2次EMD分解与小波脊线解调相结合的故障特征向量提取方法显著提高了故障识别准确率,故障确诊率可高达92%。 展开更多
关键词 EMD 小波脊线 IMF分量 特征向量 K均值聚类
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基于MEMD互近似熵及FCM聚类的轴承故障诊断方法 被引量:11
15
作者 张淑清 胡永涛 +3 位作者 李盼 包红燕 姜万录 钱磊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第19期2613-2618,共6页
提出了一种基于掩蔽经验模式分解(MEMD)互近似熵及模糊C均值聚类(FCM)的滚动轴承故障诊断新方法。MEMD可以有效抑制经验模式分解存在的模态混叠问题;互近似熵是近似熵的改进,能更好体现信号的不规则度和复杂度。信号经掩蔽经验模式分解... 提出了一种基于掩蔽经验模式分解(MEMD)互近似熵及模糊C均值聚类(FCM)的滚动轴承故障诊断新方法。MEMD可以有效抑制经验模式分解存在的模态混叠问题;互近似熵是近似熵的改进,能更好体现信号的不规则度和复杂度。信号经掩蔽经验模式分解后得到一组平稳的本征模函数(IMF),通过能量分析筛选出与原始信号最为相关的几个IMF分量,计算其互近似熵值以作为故障特征向量,能够直观体现设备的运行状况。故障模式识别采用的FCM算法,计算相对简单,聚类效果好。实验分析证明了该方法的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 掩蔽经验模式分解 互近似熵 模糊C均值聚类
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基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测研究 被引量:11
16
作者 梁小珍 耶志坤 +1 位作者 杨明歌 汪寿阳 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第12期108-117,共10页
提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取... 提高航空客运需求预测的准确性对于航空公司以及整个航空运输系统的发展都具有重要的现实意义。以往研究普遍采用单一分解策略去处理航空客运需求时序中存在的复杂特征,以此提升组合模型的预测性能。然而传统的分解策略存在着特征提取不完全、分解方法带有固有缺陷等问题,导致组合模型预测效果不能得到充分的提升。为此,本文提出一种基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测方法。该方法首先利用季节调整模型(X12-ARIMA)将原始时序分解成季节成分序列与季节调整后序列,继而利用改进的自适应噪声集成经验模态分解方法(ICEEMDAN)将季节调整后序列分解成一系列不同时间尺度的本征模态函数(IMF)和残差序列(Residue)。然后使用基于模糊C均值算法(FCM)划分论域区间的FTS模型对季节成分序列、各IMF分量以及残差序列分别进行预测。最后将各分量序列的预测结果进行集成,重构出航空客运需求的预测值。实证结果表明,本文所提出的二次分解策略表现显著优于传统的分解策略,并且本文所提出模型对于航空客运需求预测有着较高的准确性。 展开更多
关键词 航空客运需求预测 季节调整 自适应噪声集成经验模态分解 模糊C均值算法 模糊时间序列模型
原文传递
基于HHT和模糊C均值聚类的轴向柱塞泵故障识别 被引量:10
17
作者 姜万录 卢传奇 朱勇 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期429-436,共8页
提出了一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)和模糊C均值聚类算法相结合的故障识别方法。利用HHT在处理非线性、非平稳信号方面的优势,对采集到的轴向柱塞泵泵壳振动加速度信号进行HHT处理。首先对信号分别进行经验模态分解(EMD)和集总经验... 提出了一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)和模糊C均值聚类算法相结合的故障识别方法。利用HHT在处理非线性、非平稳信号方面的优势,对采集到的轴向柱塞泵泵壳振动加速度信号进行HHT处理。首先对信号分别进行经验模态分解(EMD)和集总经验模态分解(EEMD),结合短时最大熵谱分析选取对故障最为敏感的固有模态函数(IMF)分量,再对其分别进行二次分解。然后,采用本文提出的基于局部边际能量谱特征能量的方法求出故障特征向量。最后,采用模糊C均值聚类算法进行故障模式识别。识别结果表明:EEMD比EMD在迭代次数上大幅减少,故障识别准确率有了显著提高。 展开更多
关键词 流体传动与控制 集总经验模态分解 短时最大熵谱分析 特征向量 模糊C均值聚类
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基于EMD和优化K-均值聚类算法诊断滚动轴承故障 被引量:10
18
作者 郭艳平 颜文俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2555-2557,共3页
考虑到滚动轴承振动信号的非平稳特征和实际应用中典型故障样本不易获得等原因,而在实际应用中,故障程度识别和故障类型诊断一样重要,提出一种滚动轴承故障类型及故障程度识别方法。首先对原始振动信号进行EMD分解,对含故障特征的IMF(in... 考虑到滚动轴承振动信号的非平稳特征和实际应用中典型故障样本不易获得等原因,而在实际应用中,故障程度识别和故障类型诊断一样重要,提出一种滚动轴承故障类型及故障程度识别方法。首先对原始振动信号进行EMD分解,对含故障特征的IMF(intrinsic mode function)分量进行信号重构,随后对重构信号进行Hilbert包络谱分析,在提取特征量的基础上,应用优化K-均值聚类算法进行故障类型和故障程度分类。实验结果表明:基于EMD和优化K-均值聚类的故障类型和故障程度识别算法,可将含不同故障类型的样本集,按故障类型进行正确分类;也可将含同种故障类型、不同故障程度的样本集,按故障程度进行正确分类。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 故障程度 EMD K-均值聚类
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一种基于EEMD-SVD和FCM的轴承故障诊断方法 被引量:10
19
作者 张立国 康乐 +1 位作者 金梅 李盼 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期67-70,共4页
提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)的模糊C均值聚类(FCM)相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承信号进行EEMD分解,得到若干个平稳的本征模函数(IMF),再通过相关性分析筛选包含主要信息的前几个分量... 提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)的模糊C均值聚类(FCM)相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承信号进行EEMD分解,得到若干个平稳的本征模函数(IMF),再通过相关性分析筛选包含主要信息的前几个分量进行奇异值分解,然后将得到的奇异值矩阵作为特征向量,通过FCM模糊聚类进行识别。实验结果表明,此方法可有效地对轴承故障类型进行识别。 展开更多
关键词 计量学 总体平均经验模式分解 奇异值分解 模糊C均值聚类 轴承故障诊断
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基于改进经验模态分解的直流串联电弧故障检测 被引量:4
20
作者 吴泳恩 王宾 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期106-114,共9页
针对直流系统中存在强噪声干扰时串联电弧故障检测准确度较低的问题,提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解和模糊k均值聚类相结合的直流串联电弧故障检测方法;首先运用改进自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解回路电流信... 针对直流系统中存在强噪声干扰时串联电弧故障检测准确度较低的问题,提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解和模糊k均值聚类相结合的直流串联电弧故障检测方法;首先运用改进自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解回路电流信号,得到多个本征模态函数;然后计算各本征模态函数的Hurst指数值以区分噪声分量和有用分量,将Hurst指数值大于0.5的有用分量进行重构;最后计算重构信号的峰峰值特征量和模糊熵特征量以构建特征向量作为模糊k均值聚类的输入,通过聚类中心的不同位置识别正常与故障状态。仿真与试验结果表明,所提出的方法区分系统正常与故障状态准确度为100%,区分系统干扰与故障状态准确度为93%,能有效识别直流串联电弧故障。 展开更多
关键词 串联电弧 故障检测 经验模态分解 HURST指数 模糊k均值聚类
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