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基于逐次变分模态分解的电缆局放信号降噪算法
1
作者 陈华新 刘鹏 +2 位作者 景俊伟 张培举 史豫龙 《能源与环保》 2024年第8期172-178,共7页
电力电缆作为电能传输的重要组件,通过局部放电(Partial Discharge,PD)信号的状态来确定电缆的绝缘损伤很重要。由于电缆工作环境的声音嘈杂,导致检测到的局放信号被淹没。提出基于逐次变分模态分解(Successive Variational Modal Decom... 电力电缆作为电能传输的重要组件,通过局部放电(Partial Discharge,PD)信号的状态来确定电缆的绝缘损伤很重要。由于电缆工作环境的声音嘈杂,导致检测到的局放信号被淹没。提出基于逐次变分模态分解(Successive Variational Modal Decomposition,SVMD)的电缆局放信号降噪算法。首先,应用SVMD自适应分解出PD信号的K个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,通过互相关系数判别IMF分量的性质,区分有效分量和噪声分量。去除噪声分量,并应用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)法对有效分量除去残余噪声,可得到降噪后的PD信号。仿真和实测实验结果表明,这种方法具有良好的降噪能力,提高了信号处理的精度,并与VMD-小波阈值法相比,信噪比平均提升了17.98%,去噪效果最好。 展开更多
关键词 局部放电 逐次变分模态分解 互相关系数 奇异值分解
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基于SVMD-SES的滚动轴承故障诊断
2
作者 陈志刚 姜云龙 +2 位作者 王莹莹 王衍学 徐明智 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期107-113,共7页
针对在进行复杂工业设备滚动轴承故障诊断时,由于强噪声影响使故障微弱瞬态冲击特征难以识别的问题,提出一种基于平方包络谱逐次变分模态分解的机械故障诊断方法。首先在变分模态分解的基础上进行逐次变分模态分解推导,降低模态混叠现... 针对在进行复杂工业设备滚动轴承故障诊断时,由于强噪声影响使故障微弱瞬态冲击特征难以识别的问题,提出一种基于平方包络谱逐次变分模态分解的机械故障诊断方法。首先在变分模态分解的基础上进行逐次变分模态分解推导,降低模态混叠现象和计算复杂度。其次利用峭度指数和互相关系数的加权值构造相关峭度,通过筛选所得分量得到真实的故障模态成分。通过平方包络谱凸显信号瞬态冲击信息并进行特征提取。最后通过实验室平台采集轴承振动数据进行验证分析,实验结果表明:采用所提方法能准确识别周期性瞬态冲击,有效提取微弱特征,提高对复杂机器进行故障诊断的准确性和效率。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 逐次变分模态分解 平方包络谱 相关峭度
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基于多算法融合的锂离子电池故障诊断方法
3
作者 张浚坤 雷二涛 +3 位作者 罗崴 金莉 马凯 李盈 《广东电力》 北大核心 2024年第7期50-57,共8页
锂离子电池的安全和热失控问题,限制了其在各领域的广泛应用。为了更准确地检测电池异常情况中的内短路与开路故障,提出一种基于多算法融合的锂离子电池故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(sequential variational mode decomposi... 锂离子电池的安全和热失控问题,限制了其在各领域的广泛应用。为了更准确地检测电池异常情况中的内短路与开路故障,提出一种基于多算法融合的锂离子电池故障诊断方法。首先,采用逐次变分模态分解(sequential variational mode decomposition,SVMD)计算每个电池单体的最大电压波动,并通过箱线图和离群点检测来识别异常单体。其次,根据SVMD得到的电压均值差的绝对值,结合斜率计算和统计分析,检测潜在的内短路或开路故障。最后,利用实际锂离子电池的热失控数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法可以在热失控发生前55 min进行预警,并能精确识别内短路或开路故障单体,具有较高的可靠性和工程应用价值。 展开更多
关键词 锂离子电池 内短路故障 逐次变分模态分解 离群点检测 安全预警
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融合SVMD和IGJO-LSTM的污水处理曝气量预测
4
作者 侯登云 南新元 +2 位作者 夏斯博 陈浩辉 李海龙 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第26期11323-11331,共9页
污水处理过程中,曝气量数据波动大、周期性不明显,现有模型难以对曝气量进行准确的预测。因此,提出了一种优化模型,此模型利用逐次变分模态分解提取曝气数据特征,并采用改进的金豺算法优化长短期记忆网络的超参数,以提升模型预测能力。... 污水处理过程中,曝气量数据波动大、周期性不明显,现有模型难以对曝气量进行准确的预测。因此,提出了一种优化模型,此模型利用逐次变分模态分解提取曝气数据特征,并采用改进的金豺算法优化长短期记忆网络的超参数,以提升模型预测能力。首先,针对实际污水数据复杂的问题,利用逐次变分模态分解算法分解重构原始曝气数据序列。其次,用长短期记忆网络分别对每个序列依次预测,并采用柯西反向学习混合变异策略改进金豺算法对长短期记忆网络参数进行优化。最后,将各个序列预测结果进行重组,得到最终预测值。利用实际污水水质数据对该模型进行验证,结果表明该模型有效提高了曝气量的预测精度,具有很好的应用前景,能很大提升污水处理厂的经济效益。 展开更多
关键词 污水处理 曝气量预测 逐次变分模态分解 金豺优化算法 长短期记忆网络
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基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的供热负荷预测模型
5
作者 薛贵军 牛盼 +1 位作者 谢文举 李水清 《现代电子技术》 北大核心 2024年第11期131-139,共9页
针对目前集中供热负荷预测的研究中极少考虑换热站内部因素以及供热负荷预测精准度较低的问题,提出一种基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的混合预测模型。首先,利用卷积神经网络和转换门控长短期记忆神经网络构建具有空间提取能力的CNN-TGLSTM... 针对目前集中供热负荷预测的研究中极少考虑换热站内部因素以及供热负荷预测精准度较低的问题,提出一种基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的混合预测模型。首先,利用卷积神经网络和转换门控长短期记忆神经网络构建具有空间提取能力的CNN-TGLSTM模型;其次,考虑到负荷序列的非平稳特征,采用SVMD分解,并引用改进的麻雀搜索算法来优化模型的参数,避免调参陷入局部最优;最后,将不同模型之间的预测效果与经济效益进行对比。结果表明:SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM模型经济效益最高,评价指标RMSE、MSE、MAE相比ISSA-CNN-TGLSTM模型分别降低了35.7%、59.0%、32.7%,且均优于其他不同模型,预测效果最佳。 展开更多
关键词 供热负荷预测 逐次变分模态分解 改进的麻雀搜索算法 卷积神经网络 转换门控长短期记忆神经网络 空间提取能力
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基于视觉与加速度测量的结构动态位移融合估计
6
作者 熊春宝 孙长保 牛彦波 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期891-901,共11页
结构动态位移测量与精准估计对于结构安全运营和性态评估具有重要意义.基于计算机视觉的位移监测方法具有精度高、非接触式、成本低、设备安装简便等优点,在实际复杂工程环境中,设备难以架设,视觉测量方法较传统接触式位移监测方法具有... 结构动态位移测量与精准估计对于结构安全运营和性态评估具有重要意义.基于计算机视觉的位移监测方法具有精度高、非接触式、成本低、设备安装简便等优点,在实际复杂工程环境中,设备难以架设,视觉测量方法较传统接触式位移监测方法具有明显的优势.图像分辨率和拍摄帧率等因素在一定程度上限制了视觉方法的使用.针对视觉位移测量技术高频振动识别精度低的问题,提出了一种基于视觉与加速度测量的结构动态位移重构方法,通过融合视觉低频与加速度高频振动响应信号,实现结构动态位移精准识别.首先,利用光流法从结构振动视频数据中提取结构位移响应,引入前后向误差与离群值过滤机制,提升特征点追踪精度,避免漂移问题.然后,利用逐次变分模态分解方法分别从视觉位移与加速度二次积分得到的位移信号中提取相应的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量.最后,基于互相关函数筛选机制,确定融合模态分量,融合基于视觉测量的低阶IMF与基于加速度测量的高阶IMF,重构结构位移响应.通过一个钢筋混凝土框架结构振动台试验,对提出的位移融合估计方法进行了试验验证.结果表明:与单一视觉测量方法相比,所提出的方法能够更为准确地估计结构动态位移,并且通过引入加速度测量中的动态位移分量,融合后的位移比基于视觉测量的结果具有更宽的频率范围. 展开更多
关键词 数据融合 计算机视觉 光流法 逐次变分模态分解 互相关函数
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基于逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略
7
作者 张萍 刘海涛 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第2期166-178,共13页
随着新型电力系统的大力建设与推广,火电机组面临的调频压力增大,提出一种逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略。首先,以飞轮储能和火电机组为研究对象,建立考虑新能源占比的飞轮-火电一次调频模型;其次,将一次调频功率指令利... 随着新型电力系统的大力建设与推广,火电机组面临的调频压力增大,提出一种逐次变分模态分解的飞轮-火电一次调频控制策略。首先,以飞轮储能和火电机组为研究对象,建立考虑新能源占比的飞轮-火电一次调频模型;其次,将一次调频功率指令利用逐次变分模态方法分解,由火电机组响应分解后的低频功率指令,同时设计飞轮储能下垂优化控制方法,实现飞轮储能与火电机组响应频率变化的协同控制;最后在不同工况下仿真验证,结果表明所提策略可有效避免火电机组一次调频时的频繁出力,减小火电机组响应频率变化时的调控要求,同时可最大限度地利用飞轮储能调频容量并保证飞轮储能调频期间的运行安全,进一步提升了系统的频率响应能力。 展开更多
关键词 飞轮储能 火电机组 逐次变分模态分解 一次调频 下垂控制
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基于SVMD-HD去噪的白光干涉解调算法 被引量：1
8
作者 邢伦 桑梅 +2 位作者 石珍曼 王双 刘铁根 《应用光学》 CAS 北大核心 2023年第4期816-825,共10页
垂直扫描白光干涉法(VSWLI)是一种非接触式三维表面轮廓测量方法。蝙蝠翼作为VSWLI当中一种固有的缺陷,尤其在被测样品的台阶高度小于光源的相干长度时,台阶边缘处的蝙蝠翼尤为显著。相移干涉法不存在这种缺陷,但是存在相位模糊的问题... 垂直扫描白光干涉法(VSWLI)是一种非接触式三维表面轮廓测量方法。蝙蝠翼作为VSWLI当中一种固有的缺陷,尤其在被测样品的台阶高度小于光源的相干长度时,台阶边缘处的蝙蝠翼尤为显著。相移干涉法不存在这种缺陷,但是存在相位模糊的问题。提出一种将Carré等步长相移算法与快速傅里叶变换(FFT)相干峰值检测技术相结合的白光干涉解调算法。该算法基于逐次变分模态分解(SVMD)与Hausdorff距离(HD)联合去噪。分别以高度为500 nm和1200 nm的连续台阶器件和高度为10μm的标准台阶作为测试样品,进行实验测量验证。所提出的算法能够有效地抑制台阶高度跳变处的蝙蝠翼,克服相位模糊问题。 展开更多
关键词 垂直扫描白光干涉法 相移干涉法 逐次变分模态分解 蝙蝠翼 相位模糊
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基于SVMD-MASSA-NLSTM的台区短期负荷预测
9
作者 王正平 卢玉洋 +2 位作者 王彬 高冰 沈杨松 《河北电力技术》 2023年第6期11-19,共9页
为提高电力短期负荷预测的精度,提出了一种基于逐次变分模态分解、改进的自适应麻雀搜索算法和嵌套长短期记忆网络的混合深度学习模型。首先,使用SVMD将原始数据分解为一定数量的模态函数和残差分量。其次,采用混沌逆向学习技术增加种... 为提高电力短期负荷预测的精度,提出了一种基于逐次变分模态分解、改进的自适应麻雀搜索算法和嵌套长短期记忆网络的混合深度学习模型。首先,使用SVMD将原始数据分解为一定数量的模态函数和残差分量。其次,采用混沌逆向学习技术增加种群多样性,利用动态自适应权重,平衡开采和勘探能力。采用自适应螺旋搜索方法修改了SSA的发现者和追随者的位置更新公式,拓宽了个体搜索空间,提高了算法的全局搜索能力。然后,利用改进的SSA优化NLSTM模型的参数,即隐藏神经元数和学习率,将优化后的NLSTM应用于分解后的模态分量。最后对各模态分量的预测结果进行汇总,得到负荷预测结果。实验结果表明,文中所提模型较其他模型拥有更好的预测性能。 展开更多
关键词 短期负荷预测 逐次变分模态分解 改进麻雀搜索算法 嵌套长短期记忆网络
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