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结合VMD和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取 被引量：11
1
作者 张云强 张培林 +2 位作者 王怀光 杨玉栋 吴定海 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期129-135,152,共8页
针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳性特点,提出了一种结合变分模式分解(VMD)和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取方法。利用VMD良好的非平稳信号分解能力将轴承振动信号分解成有限个平稳的本征模式函数(IMF)分量,然后对各IMF... 针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳性特点,提出了一种结合变分模式分解(VMD)和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取方法。利用VMD良好的非平稳信号分解能力将轴承振动信号分解成有限个平稳的本征模式函数(IMF)分量,然后对各IMF分量进行相空间重构,在重构的相空间内建立Volterra自适应预测模型,根据类内类间距准则对模型参数进行优选,用于描述轴承振动信号。对4种状态的滚动轴承振动信号进行了分析,优选的特征参数表现出较好的分类性能。实验结果表明,该方法能有效提取振动信号中的非线性和非平稳特征,从而提高滚动轴承故障诊断精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 变分模式分解 volterra预测模型 故障诊断
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语音信号序列的Volterra预测模型 被引量：8
2
作者 张玉梅 胡小俊 +2 位作者 吴晓军 白树林 路纲 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第20期117-129,共13页
对给定的英语音素、单词和语句进行了采集并完成预处理.分别应用互信息法和Cao氏法确定了实际采集的语音信号序列的延迟时间和嵌入维数,以完成语音序列的相空间重构.通过计算实际采集的语音信号序列的最大Lyapunov指数,完成了语音信号... 对给定的英语音素、单词和语句进行了采集并完成预处理.分别应用互信息法和Cao氏法确定了实际采集的语音信号序列的延迟时间和嵌入维数,以完成语音序列的相空间重构.通过计算实际采集的语音信号序列的最大Lyapunov指数,完成了语音信号的混沌特性识别,判定其具有混沌特性.引入Volterra级数,提出了一种具有显式结构的语音信号非线性预测模型.为克服最小均方误差算法在Volterra模型系数更新时固有的缺点,在最小二乘法基础上,应用基于后验误差假设的可变收敛因子技术,构建了一种基于Davidon-Fletcher-Powell算法的二阶Volterra模型(DFPSOVF),并将其应用于具有混沌特性的语音信号序列预测.仿真结果表明:DFPSOVF非线性预测模型对于单帧和多帧语音信号均具有更好的预测精度,优于线性预测模型,并且能够很好地反映语音序列变化的趋势和规律,完全可以满足语音预测的要求;可以根据语音信号序列的嵌入维数选取预测模型的记忆长度.所提出模型可以为语音信号重构和压缩编码开辟一条新途径,以改善语音信号处理方法的复杂度和处理效果. 展开更多
关键词 语音信号 混沌 volterra预测模型 Davidon-Fletcher-Powell算法
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变分模态分解的Volterra模型和形态学分形维数在发动机故障诊断中的应用 被引量：4
3
作者 周小龙 刘薇娜 +1 位作者 姜振海 马风雷 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期1442-1449,1465,共9页
针对实测发动机故障信号的非线性和形态学分形维数难以对其有效估计的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的Volterra模型和形态学分形维数相结合的发动机故障诊断方法。首先采用VMD方法对发动机故障信... 针对实测发动机故障信号的非线性和形态学分形维数难以对其有效估计的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的Volterra模型和形态学分形维数相结合的发动机故障诊断方法。首先采用VMD方法对发动机故障信号进行分解,通过基于互信息熵能量熵增量的虚假固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量剔除算法,将噪声和虚假干扰成分从信号内分离,对含有故障信息的敏感IMF分量重构,然后通过对重构信号相空间的重构,建立Volterra自适应预测模型,获取模型参数,最后计算模型参数向量的形态学分形维数,并将其作为量化的特征参数用于发动机工作状态和故障类型的识别。通过对实测发动机声振信号的分析,结果表明,该方法可有效提取发动机的状态特征信息,实现发动机异响的故障诊断。 展开更多
关键词 发动机 故障诊断 变分模态分解 volterra预测模型 数学形态学 分形维数
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基于Volterra泛函级数的GDP预测模型 被引量：2
4
作者 徐永东 《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》 CAS 北大核心 2017年第4期488-491,共4页
提出基于Volterra泛函级数的GDP预测模型.首先收集GDP数据,根据GDP变化特点对原始数据进行相空间重构,然后采用自适应的Volterra泛函级数对GDP数据进行建模和预测.仿真测试结果表明,Volterra泛函级数的GDP预测精度与训练次数、收敛因子... 提出基于Volterra泛函级数的GDP预测模型.首先收集GDP数据,根据GDP变化特点对原始数据进行相空间重构,然后采用自适应的Volterra泛函级数对GDP数据进行建模和预测.仿真测试结果表明,Volterra泛函级数的GDP预测精度与训练次数、收敛因子等参数密切相关,通过确定合理的参数,可以得到精度较高的GDP预测模型. 展开更多
关键词 国民生产总值 volterra泛函级数 时间序列数据 预测模型
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基于乘积耦合Volterra模型的短时交通流预测 被引量：2
5
作者 张玉梅 白树林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第3期843-846,共4页
基于混沌序列固有的非线性和确定性机制以及Volterra级数的非线性表征能力,提出一种短时交通流预测的三阶Volterra模型。针对Volterra模型随阶数增加复杂度以幂次方增加的问题,研究了该模型的乘积耦合近似实现结构。首先,采用互信息法... 基于混沌序列固有的非线性和确定性机制以及Volterra级数的非线性表征能力,提出一种短时交通流预测的三阶Volterra模型。针对Volterra模型随阶数增加复杂度以幂次方增加的问题,研究了该模型的乘积耦合近似实现结构。首先,采用互信息法和虚假邻点法选取时间延迟和嵌入维数,并采用小数据量法计算Lyapunov指数判定交通流是否具有混沌特性;然后,建立三阶Volterra滤波器的乘积耦合近似实现结构,并采用一种改进的非线性归一化最小均方(NLMS)算法实时调整模型系数;最后,对高速公路实测交通流的预测结果表明,交通流中存在混沌特征,应用构建的预测模型可有效地对交通流进行预测,且降低了模型的复杂性。 展开更多
关键词 交通工程 预测模型 volterra级数 短时交通流 乘积耦合
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交通流序列的Volterra自适应预测 被引量：1
6
作者 张玉梅 马骕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第16期185-187,共3页
基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数,构建交通流的Volterra自适应预测模型。在应用小数据量法判定交通流存在混沌特性的前提下,分别用平均互信息法和虚假邻点法选取延滞时间和嵌入维数以实现对交通流时间序列的相... 基于混沌动力系统的相空间重构和非线性系统的Volterra级数,构建交通流的Volterra自适应预测模型。在应用小数据量法判定交通流存在混沌特性的前提下,分别用平均互信息法和虚假邻点法选取延滞时间和嵌入维数以实现对交通流时间序列的相空间重构。通过Volterra级数展开式建立非线性预测模型,采用LMS自适应算法实时调整模型的系数。以Volterra自适应预测模型对实际采集的高速公路交通流量时间序列及模拟产生的Chens和Duffing混沌时间序列进行仿真研究。结果表明,该模型能够较准确地预测交通流量时间序列和低维混沌时间序列。 展开更多
关键词 短时交通流 预测模型 volterra级数 相空间重构 混沌
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水面目标信号预测与识别方法 被引量：2
7
作者 孟庆昕 杨士莪 +1 位作者 朴胜春 邵宝辉 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期1-6,103,共7页
针对水声信道随机、时变、空变的特性,在强干扰背景下难以提取目标信号的问题,建立了基于改进Volterra滤波器的水面信号预测模型。应用Volterra级数滤波器,建立了目标信号的非线性动力学模型,通过对目标信号的短期预测,实现了对背景干... 针对水声信道随机、时变、空变的特性,在强干扰背景下难以提取目标信号的问题,建立了基于改进Volterra滤波器的水面信号预测模型。应用Volterra级数滤波器,建立了目标信号的非线性动力学模型,通过对目标信号的短期预测,实现了对背景干扰的抑制;结合Kalman滤波器的实时递推性质和二阶Volterra级数滤波器的非线性拟合特性,对常规Volterra模型进行了改进;对预测时间序列提取了非线性特征量最大Lyapunov指数和关联维数,验证了两类水面目标信号具有混沌特性。结果表明,Kalman滤波器估计Volterra核的自适应预测方法预报误差较常规方法有显著降低,收敛性提高,鲁棒性增强。 展开更多
关键词 volterra滤波器 KALMAN滤波器 相空间重构 预测 目标识别
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基于Volterra-PARAFAC模型的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2
8
作者 杨诚 贾民平 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期742-748,共7页
为解决Volterra模型用于复杂机械系统非线性特征提取时存在估计参数过多的问题,提出了一种新的Volterra-PARAFAC预测模型.在非线性特征提取中,所提出的预测模型的估计参数数目大大低于传统的Volterra预测模型参数,有效地避免了维数灾难... 为解决Volterra模型用于复杂机械系统非线性特征提取时存在估计参数过多的问题,提出了一种新的Volterra-PARAFAC预测模型.在非线性特征提取中,所提出的预测模型的估计参数数目大大低于传统的Volterra预测模型参数,有效地避免了维数灾难问题.在Volterra-PARAFAC预测模型辨识过程中,利用最小均方自适应(LMS)算法估计Volterra-PARAFAC预测模型的核参数向量,从而精确描述非线性系统.利用该方法对滚动轴承多种故障状态下的振动信号进行分析,得到的特征向量具有非常好的分类性能.试验结果表明,该方法能有效提取复杂机械系统的非线性特征,并能准确对不同状态下的滚动轴承故障信号进行分类.相比于传统的Volterra模型故障诊断方法,所提方法能够更准确地对滚动轴承故障进行诊断. 展开更多
关键词 滚动轴承 volterra-PARAFAC预测模型 最小均方自适应算法 故障诊断
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