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面部皮肤缺损几何分解后局部皮瓣修复 被引量：8
1
作者 雷岳崇 谭赵云 《中国美容医学》 CAS 2009年第12期1732-1734,共3页
目的:介绍面部皮肤缺损几何分解后联合多个或多种局部皮瓣修复的经验与体会。方法:在修复面部较大范围、形状不规则或跨越面部不同美容分区的皮肤软组织缺损时,根据创面的大小、形状、部位及周围皮肤松动情况,将创面进行几何分解成2个或... 目的:介绍面部皮肤缺损几何分解后联合多个或多种局部皮瓣修复的经验与体会。方法:在修复面部较大范围、形状不规则或跨越面部不同美容分区的皮肤软组织缺损时,根据创面的大小、形状、部位及周围皮肤松动情况,将创面进行几何分解成2个或2个以上的规则形状的缺损,分别以相应的局部皮瓣联合修复创面。结果:对64例患者进行手术,术后创面均Ⅰ期愈合,皮瓣成活良好。47例获随访3～12个月,修复皮瓣与周围皮肤组织的色泽、质地相近,切口瘢痕平软且较隐蔽,面部轮廓无明显牵拉影响。结论:采用将面部创面几何分解后联合多个或多种局部皮瓣修复的方法,可以获得满意的面部形态和美容修复效果。 展开更多
关键词 面部缺损 几何分解 局部皮瓣
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多特征几何体的全六面体网格自动生成方法 被引量：3
2
作者 代星 崔汉国 罗欣 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期224-230,共7页
有限元分析的精度和效率与网格划分的质量有直接关系。目前尚缺乏一种普适性的自动网格划分方法,尤其是对于具有多种几何特征的复杂模型,现有的六面体网格自动划分算法存在不同几何特征间的网格兼容性较差以及孔状特征周围网格质量不高... 有限元分析的精度和效率与网格划分的质量有直接关系。目前尚缺乏一种普适性的自动网格划分方法,尤其是对于具有多种几何特征的复杂模型,现有的六面体网格自动划分算法存在不同几何特征间的网格兼容性较差以及孔状特征周围网格质量不高的问题。对此本文提出一种基于映射法的六面体网格自动生成方法,在映射法的基本框架下,将物理空间中的复杂几何体映射为计算空间中的规则几何体,引入边界顶点分类,将复杂几何体边界进行简化,将子域约束进行连接,寻找贯穿边界,以使映射网格在约束特征间兼容;对圆弧特征进行等效转化,降低曲率过大对于网格过渡的影响。实例验证表明,本方法稳定可靠,生成的六面体网格质量较高,能够解决多特征复杂几何体六面体网格自动划分问题。 展开更多
关键词 有限元分析 自动网格划分 六面体网格 几何分解
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基于神经网络的双X射线影像2D-3D配准算法 被引量：3
3
作者 沈延延 冯汉升 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2020年第3期293-298,共6页
针对基于迭代优化的传统2D-3D医学图像配准算法运行速度慢,难以达到实时配准的要求,本研究提出一种实时2D-3D配准方法。通过将空间刚体变换参数分解到两个平面上,将2D-3D配准简化为两个步骤,包含2D-2D近似刚体配准与单参数2D-3D刚体配... 针对基于迭代优化的传统2D-3D医学图像配准算法运行速度慢,难以达到实时配准的要求,本研究提出一种实时2D-3D配准方法。通过将空间刚体变换参数分解到两个平面上,将2D-3D配准简化为两个步骤,包含2D-2D近似刚体配准与单参数2D-3D刚体配准。同时利用深度卷积神经网络拟合患者X射线影像残差与其对应姿态差异间的非线性映射关系,从X-DRR图像对的残差回归出空间刚体变换参数。经由头颅CT数据训练后的网络,在0.04 s内完成了高精度的双X射线配准。本研究提出的配准方法满足了放疗过程中进行实时2D-3D配准工作的要求。 展开更多
关键词 双X射线影像 2D-3D配准 卷积神经网络 几何分解
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基于共形几何代数的几何分解及程序实现
4
作者 曹南斌 李洪波 张盛鹏 《应用数学学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期891-902,共12页
本文主要讨论了利用共形几何代数来进行几何定理中的几何构型进行几何分解的算法以及它的程序实现问题.利用这个算法可以给出几何量之间的定量依赖关系.所实现的程序能够给出一些较为复杂的几何命题的自动分解的结果.
关键词 共形几何代数 零括号代数 符号几何计算 几何分解
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基于螺旋理论的机构弹性的几何分解
5
作者 杜克林 黄心汉 胡建元 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1998年第6期103-106,共4页
介绍一种对模拟机器人弹性的６×６刚度和柔顺矩阵进行对角化的几何分解方法．采用螺旋理论，从三个正交的外载螺旋柔顺轴和三个正交的变形螺旋柔顺轴推导得一个相似变换，对角元素是线性及旋转柔顺和刚度的静态值．这与应力、应变... 介绍一种对模拟机器人弹性的６×６刚度和柔顺矩阵进行对角化的几何分解方法．采用螺旋理论，从三个正交的外载螺旋柔顺轴和三个正交的变形螺旋柔顺轴推导得一个相似变换，对角元素是线性及旋转柔顺和刚度的静态值．这与应力、应变及转动惯量的主轴和主值类似，证明了对非奇异及奇异情况，分解总是存在的，并给出了分解表达式． 展开更多
关键词 几何分解 螺旋理论 特征系统 机构弹性 机器人
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有限元网格划分及发展趋势 被引量：67
6
作者 古成中 吴新跃 《计算机科学与探索》 CSCD 2008年第3期248-259,共12页
总结近十年有限元网格划分技术发展状况。首先,研究和分析有限元网格划分的基本原则;其次,对当前典型网格划分方法进行科学地分类,结合实例,系统地分析各种网格划分方法的机理、特点及其适用范围,如映射法、基于栅格法、节点连元法、拓... 总结近十年有限元网格划分技术发展状况。首先,研究和分析有限元网格划分的基本原则;其次,对当前典型网格划分方法进行科学地分类,结合实例,系统地分析各种网格划分方法的机理、特点及其适用范围,如映射法、基于栅格法、节点连元法、拓扑分解法、几何分解法和扫描法等;再次,阐述当前网格划分的研究热点,综述六面体网格和曲面网格划分技术;最后,展望有限元网格划分的发展趋势。 展开更多
关键词 有限元网格划分 映射法 基于栅格法 节点连元法 拓扑分解法 几何分解法 扫描法 六面体网格
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基于CESGD和IMCCN的轴承故障识别研究 被引量：3
7
作者 沈为清 周正平 常兆庆 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第12期1579-1585,1598,共8页
传统滚动轴承故障识别算法存在特征提取与特征选择困难的问题,为此,提出了一种基于完备集成辛几何分解(CESGD)和改进多通道卷积网络(IMCCN)的滚动轴承故障识别方法。首先,在采集到的滚动轴承振动信号中,添加符号相反且幅值相等的正负白... 传统滚动轴承故障识别算法存在特征提取与特征选择困难的问题,为此,提出了一种基于完备集成辛几何分解(CESGD)和改进多通道卷积网络(IMCCN)的滚动轴承故障识别方法。首先,在采集到的滚动轴承振动信号中,添加符号相反且幅值相等的正负白噪声对,利用辛几何分解(SGD)将轴承多传感器振动信号分解为若干辛几何模态成分(SGMCs),并进行了集成平均;利用评价指标选择较能反映轴承故障特征的SGMCs分量并重构,进而完成了对轴承振动信号的有效降噪;然后,在卷积神经网络基础上提出了IMCCN结构,并将CESGD降噪后的振动信号输入IMCCN进行自动特征学习与故障识别;最后,为验证CESGD-IMCCN模型的可行性和有效性,在轴承故障模拟实验台以及CWRU轴承数据集上对此进行了测试,并将结果与采用其它方法获得的故障识别结果进行了对比分析。研究结果表明:基于CESGD-IMCCN的模型能够对不同故障工况及故障严重程度类型的滚动轴承进行有效识别和分类,其故障识别率达到99.52%,且标准差仅为0.12;CESGD-IMCCN模型在一定程度上避免了复杂的人工特征提取过程,其故障识别准确率和稳定性较高,在泛化能力、特征提取能力和故障识别能力方面比其他组合模型更具明显优势;对于含有噪声的滚动轴承振动信号,其故障识别准确率依然较高。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障识别 完备集成辛几何分解 改进多通道卷积网络
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奇异系统的正常最小阶状态观测器 被引量：1
8
作者 谭连生 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 1994年第2期121-127,共7页
本文利用特殊的“快”反馈，在能观的奇异系统的对偶系统中消除脉冲，获得能控的正常子系统，然后在此降阶的正常子系统的对偶基础上设计状态观测器．本文提出了一般状态能观奇异系统的最小阶正常状态观测器的一种设计途径．
关键词 奇异系统 状态观测器 规范几何分解
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基于超几何分解的随机运算系统分析方法 被引量：1
9
作者 马承光 仲顺安 +1 位作者 David Lilja 屈若媛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期355-360,共6页
基于Bernoulli分布的方差及期望传递方程一直是随机运算系统的数学基础,针对这种传统分析方法在实际应用中的不准确性和片面性,该文提出一种全新的数学方法:超几何分解(hypergeometic decomposition),用来解决在更复杂情况下期望与方差... 基于Bernoulli分布的方差及期望传递方程一直是随机运算系统的数学基础,针对这种传统分析方法在实际应用中的不准确性和片面性,该文提出一种全新的数学方法:超几何分解(hypergeometic decomposition),用来解决在更复杂情况下期望与方差在随机运算系统中的传播规律。基于超几何分解,提出4组更加精确的期望及方差传递方程,在数学上证明了随机运算体系更加广泛的适用性,并且通过随机运算系统在图像处理中的应用,提出了基于方差的系统评价方法,相比于传统按位仿真方法,基于方差的系统分析方法具有耗时短、准确和全面的优点。新的方差传递方程首次将随机信号源的类型引入性能分析,证明了具有特定码流长度的随机序列可以使系统性能达到最优。 展开更多
关键词 随机运算系统 方差传递方程 超几何分解 系统评价
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基于新型融合加法器的随机DFT算法设计
10
作者 马承光 仲顺安 屈若媛 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期512-516,550,共6页
针对目前随机运算结构在多级运算的过程中,运算精度损失严重的问题,提出一种全新的融合随机加法运算结构,并通过一种新的数学分析方法:超几何分解来对此结构进行原理分析,证明了这种加法结构比传统加法结构具有更高的运算精度.采用融合... 针对目前随机运算结构在多级运算的过程中,运算精度损失严重的问题,提出一种全新的融合随机加法运算结构,并通过一种新的数学分析方法:超几何分解来对此结构进行原理分析,证明了这种加法结构比传统加法结构具有更高的运算精度.采用融合加法器完成了一种随机离散傅里叶变换算法的架构设计,成功将随机运算的多种优点引入到离散傅里叶变换(DFT)处理领域,并在应用中证明了新型融合随机加法器的有效性. 展开更多
关键词 随机运算 融合加法器 离散傅里叶变换(DFT) 超几何分解
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基于铺砌法和几何分解法的复杂曲面网格划分
11
作者 傅波海 翟建军 陈文亮 《南通大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第3期21-23,51,共4页
文章针对复杂曲面主要是裁剪曲面提出了一种便捷的网格生成方法.首先对曲面进行几何分块,把曲面分解成相连多个凸区域,然后对每个凸区域利用铺砌法生成四边形网格,最后对区域边界进行调节,从而生成整个曲面的网格.这种方法避免了复杂曲... 文章针对复杂曲面主要是裁剪曲面提出了一种便捷的网格生成方法.首先对曲面进行几何分块,把曲面分解成相连多个凸区域,然后对每个凸区域利用铺砌法生成四边形网格,最后对区域边界进行调节,从而生成整个曲面的网格.这种方法避免了复杂曲面特别是裁剪曲面直接网格生成时内部网格的扭曲、畸变. 展开更多
关键词 网格划分 几何分解法 铺砌法
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辛几何模态分解和广义形态分形维数的液压泵故障诊断 被引量：12
12
作者 郑直 王宝中 +1 位作者 刘佳鑫 姜万录 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期724-730,共7页
针对液压泵故障诊断问题,本文提出了一种基于辛几何模态分解和广义形态分形维数相结合的方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行分解;基于所提出的能量选取法,重构含有丰富运行特征信息的模态分量,并将其作为数据源;基于数据源提取,... 针对液压泵故障诊断问题,本文提出了一种基于辛几何模态分解和广义形态分形维数相结合的方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行分解;基于所提出的能量选取法,重构含有丰富运行特征信息的模态分量,并将其作为数据源;基于数据源提取,实现对液压泵不同故障的诊断。通过对比分析仿真和实测液压泵故障振动信号的试验结果,验证了该方法可以有效地诊断液压泵不同故障。 展开更多
关键词 液压泵 故障诊断 辛几何模态分解 广义形态分形维数 模态能量 特征提取 滑靴故障 松靴故障
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基于SGMD-Autogram的液压泵故障诊断方法研究 被引量：11
13
作者 郑直 李显泽 +1 位作者 朱勇 王宝中 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第23期234-241,共8页
辛几何模态分解方法(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)存在特征信息分布过于分散问题、Autogram方法中的最大重复离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT)存在特征提取能力不足问题,针对... 辛几何模态分解方法(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)存在特征信息分布过于分散问题、Autogram方法中的最大重复离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT)存在特征提取能力不足问题,针对上述两问题,提出了基于SGMD-Autogram的新方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行SGMD分解;针对分解后产生的特征信息分布过于分散问题,提出基于最大无偏自相关谱峭度法,筛选含有丰富运行特征信息的模态分量为数据源,进而取代MODWPT,实现最优故障特征提取;对数据源进行阈值处理,并基于频谱实现对液压泵故障的诊断。通过对比分析仿真和实测液压泵斜盘故障振动信号,验证了该方法可以有效地诊断斜盘故障。 展开更多
关键词 液压泵 故障诊断 辛几何模态分解 Autogram
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辛几何模态分解方法及其分解能力研究 被引量：8
14
作者 程正阳 王荣吉 潘海洋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第13期27-35,共9页
针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic scale Decomposition,LCD)等方法的不足,提出了一种新的分析方法--辛... 针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic scale Decomposition,LCD)等方法的不足,提出了一种新的分析方法--辛几何模态分解(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)方法,该方法采用辛矩阵相似变换求解Hamilton矩阵的特征值,并利用其对应的特征向量重构辛几何分量(Symplectic Geometry Component,SGC),从而对复杂信号去噪的同时进行自适应分解,得到若干个SGC。通过仿真信号模型,研究了SGMD方法的分解性能、噪声鲁棒性,分析了分量信号的频率比、幅值比和初相位差对SGMD方法分解能力的影响。将SGMD方法应用于齿轮故障实验数据分析,结果表明SGMD方法能够有效地对待分解信号完成分解并剔除噪声信号。 展开更多
关键词 辛几何模态分解(SGMD) 辛矩阵相似变换 辛几何分量(SGC) 分解能力
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迭代辛几何模态分解的高速列车轴承故障诊断 被引量：8
15
作者 林森 靳行 王延翠 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1324-1331,共8页
针对传统的SGMD方法存在的端点效应抑制和分解终止约束问题,提出了一种新的信号分解算法迭代辛几何模态分解(Iteration Symplectic Geometry Mode Decomposition,ISGMD)。ISGMD在SGMD的基础上,将迭代的方法引入分解过程中,确保每个分量... 针对传统的SGMD方法存在的端点效应抑制和分解终止约束问题,提出了一种新的信号分解算法迭代辛几何模态分解(Iteration Symplectic Geometry Mode Decomposition,ISGMD)。ISGMD在SGMD的基础上,将迭代的方法引入分解过程中,确保每个分量所提取的重构轨迹信号为独立分量,并提出了新的约束条件。ISGMD可以有效地分解时间序列信号并在没有任何定义参数的情况下消除噪声,抑制模态混叠与端点效应。数值仿真信号分析结果表明,所提出方法进行时间序列分解能够准确有效地分解分析信号。应用所提方法对高速列车轴承复合故障进行诊断,并与同类方法进行比较,结果表明所提方法可以更好地对轴承复合故障进行诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 轮对轴承 辛几何模态分解 非线性系统信号
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自适应辛几何模态分解和短时能量差分因子在电能质量扰动检测中的应用 被引量：6
16
作者 李云峰 高云鹏 +2 位作者 蔡星月 朱彦卿 吴聪 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第17期4390-4400,共11页
针对电网中电能质量扰动信号在强噪声环境下扰动时刻难以准确检测问题,该文提出一种基于自适应辛几何模态分解(SGMD)和短时能量差分因子的电能质量扰动检测算法。基于自适应SGMD改进传统SGMD的滤波重构环节,准确重构电能质量扰动信号,... 针对电网中电能质量扰动信号在强噪声环境下扰动时刻难以准确检测问题,该文提出一种基于自适应辛几何模态分解(SGMD)和短时能量差分因子的电能质量扰动检测算法。基于自适应SGMD改进传统SGMD的滤波重构环节,准确重构电能质量扰动信号,计算重构信号的短时能量,推导基于短时能量的无参自适应阈值算式,构建短时能量差分因子,据此开发基于虚拟仪器的电能质量扰动检测平台,以实现电能质量扰动准确实时检测。仿真和实测结果表明,该文提出的算法在噪声环境下对单一扰动、复合扰动与过零扰动,均能有效地检测扰动起止时刻,且能有效地克服扰动幅值波动对检测结果的影响,相较于现有检测算法,其测量结果更加快速准确。 展开更多
关键词 电能质量扰动 辛几何模态分解 短时能量 自适应阈值 抗噪性
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基于自适应谐波分量提取的航空发动机附件传动系统变速故障诊断方法 被引量：3
17
作者 张光耀 王义 +2 位作者 李晓蒙 汤宝平 秦毅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期10-20,共11页
针对当前基于无键相阶次跟踪(TLOT)的故障诊断所面临的转速谐波分量提取存在误差累积效应、瞬时相位难以准确估计等问题,本文提出了一种基于自适应谐波分量提取的航空发动机附件传动系统变速故障诊断方法。首先,通过低通滤波和降采样优... 针对当前基于无键相阶次跟踪(TLOT)的故障诊断所面临的转速谐波分量提取存在误差累积效应、瞬时相位难以准确估计等问题,本文提出了一种基于自适应谐波分量提取的航空发动机附件传动系统变速故障诊断方法。首先,通过低通滤波和降采样优化搜索空间并提升计算速度,在此基础上利用自相关平均周期进行自适应辛几何模态分解;其次,采用基于替代数据检验的伪谐波分量识别方法,完成转速谐波分量自适应分离结果的稀疏化表征。最后,基于转速谐波分量瞬时相位计算结果,对原始非平稳信号进行等角度重采样,利用傅里叶变换获取阶次谱以实现旋转机械装备的变速故障诊断。通过与典型信号分解方法对比,验证了所提方法的有效性;此外,对法国Safran某型航空发动机扫频试车过程中附件传动系统实测数据进行分析,所得阶次相对误差为0.059%,优于同类方法计算结果,进一步显示了其工程应用价值。 展开更多
关键词 无键相阶次跟踪 变速故障诊断 自适应辛几何模态分解 替代数据检验 扫频试车
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基于ISGMD-DHT的电压暂降特征提取方法研究
18
作者 郭成 代剑波 +2 位作者 杨灵睿 何觅 杨发宇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期70-79,共10页
针对电压暂降特征信号在谐波、噪声环境下的准确提取问题,提出了一种基于迭代辛几何模态分解-差值希尔伯特变换(iteration symplectic geometry mode decomposition-difference Hilbert transform,ISGMD-DHT)的提取方法。首先,基于哈密... 针对电压暂降特征信号在谐波、噪声环境下的准确提取问题,提出了一种基于迭代辛几何模态分解-差值希尔伯特变换(iteration symplectic geometry mode decomposition-difference Hilbert transform,ISGMD-DHT)的提取方法。首先,基于哈密顿矩阵与辛QR分解构造重构轨迹矩阵,结合辛几何相似变换得到初始辛几何分量。其次,根据相似度准则拟合初始辛几何分量并计算残余分量,再根据残余分量构造轨迹矩阵。然后,重复上述操作直至满足迭代终止条件获得最终相互独立的辛几何分量。最后,通过差值希尔伯特变换提取暂降特征量。仿真和实测数据的分析结果表明,该方法能在严重噪声、谐波扰动情况下准确提取暂降特征量。 展开更多
关键词 辛几何模态分解 电压暂降 特征提取 差值希尔伯特变换 辛几何分量
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基于时空相关性的短期光伏出力预测混合模型
19
作者 李豪 马刚 +2 位作者 李天宇 李伟康 沈静文 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期121-129,共9页
光伏功率预测是电网优化调度、稳定运行的关键基础,为了应对传统预测模型对潜在特性发掘不到位等问题,提出了基于时空相关性的短期光伏出力预测混合模型。它由图卷积神经网络GCN(graph convolutional neural network)、辛几何模态分解SG... 光伏功率预测是电网优化调度、稳定运行的关键基础,为了应对传统预测模型对潜在特性发掘不到位等问题,提出了基于时空相关性的短期光伏出力预测混合模型。它由图卷积神经网络GCN(graph convolutional neural network)、辛几何模态分解SGMD(symplectic geometry mode decomposition)、卷积神经网络CNN(convolutional neural network)和双向长短期记忆BiLSTM(bi-directional long short-term memory)神经网络组成。首先,建立区域光伏电站图结构,利用GCN推导出待测电站空间信息;其次,采用SGMD对输入特征进行模态分解,得到表现数据时序变化特征的多级模态子序列;最后,采用CNN-BiLSTM神经网络进行特征提取和光伏发电功率预测。实验结果表明,与多种组合预测模型相比,所提方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电短期预测 图卷积神经网络 辛几何模态分解 卷积神经网络 双向长短期记忆神经网络
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改进辛几何模态分解的滚动轴承故障特征提取 被引量：2
20
作者 李加伟 张永祥 +1 位作者 刘树勇 赵磊 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第10期81-86,89,共7页
针对滚动轴承故障冲击信号难以提取的问题,提出了一种改进辛几何模态分解(Improved Symplectic Geometry Modal Decomposition,ISGMD)滚动轴承故障特征提取方法。首先将振动信号进行辛几何模态分解,然后,利用k均值聚类的方法对分解得到... 针对滚动轴承故障冲击信号难以提取的问题,提出了一种改进辛几何模态分解(Improved Symplectic Geometry Modal Decomposition,ISGMD)滚动轴承故障特征提取方法。首先将振动信号进行辛几何模态分解,然后,利用k均值聚类的方法对分解得到的辛几何分量进行聚类,通过包络谱稀疏度指标筛选出故障特征明显的聚类辛几何分量(Cluster Symplectic Geometry Component,CSGC)并进行重构,对重构分量进行包络解调,提取出故障特征。将该方法运用到轴承故障仿真和实验信号,结果表明,这里提出的方法能够有效提取出滚动轴承故障特征。 展开更多
关键词 K均值聚类 改进辛几何模态分解 滚动轴承 故障特征提取
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