期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于VMD-ED-云模型熵的管道运行状态定量识别技术 被引量：1
1
作者 常振磊 崔永建 +3 位作者 荆琳 王婷婷 王平 杨青霄 《石油工程建设》 2022年第4期56-62,共7页
针对管道不同运行状态下的信号特征在同一尺度上难以全面提取,提出基于变分模态分解(VMD)、欧氏距离(ED)和云模型熵的管道运行状态定量识别技术。首先,采用VMD算法对负压波信号进行去噪处理,根据最小巴氏距离法确定分解尺度,并通过计算... 针对管道不同运行状态下的信号特征在同一尺度上难以全面提取,提出基于变分模态分解(VMD)、欧氏距离(ED)和云模型熵的管道运行状态定量识别技术。首先,采用VMD算法对负压波信号进行去噪处理,根据最小巴氏距离法确定分解尺度,并通过计算各固有模态分量(IMF)与原始信号概率密度函数间的欧氏距离确定有效信号分界点,提取重构信号的云模型熵值作为特征参数,输入支持向量机(SVM)进行工况识别,并针对实例进行模型对比验证。结果表明,组合模型的总体识别效果较好,可识别正常、敲击、小孔泄漏、大孔泄漏信号等四种工况,训练集上的分类准确率为100%,测试集上的分类准确率为95%,明显高于其余对比模型,说明了组合模型具有可行性和合理性。 展开更多
关键词 VMD ED 云模型熵 管道 运行状态 识别
下载PDF
熵权法和云模型下的物联网鲁棒性评估方法 被引量：7
2
作者 任敏 胡彧 《自动化仪表》 CAS 2015年第5期60-63,共4页
针对物联网系统性能的评价一直没有统一的标准,提出物联网鲁棒性的概念并对其性能进行评估,同时选取系统性能指标。采用熵权法确定系统各指标的权重,并采用云模型理论实现评估指标数据和评语之间的不确定映射。仿真试验结果表明,利用云... 针对物联网系统性能的评价一直没有统一的标准,提出物联网鲁棒性的概念并对其性能进行评估,同时选取系统性能指标。采用熵权法确定系统各指标的权重,并采用云模型理论实现评估指标数据和评语之间的不确定映射。仿真试验结果表明,利用云模型的评估方法可以较好地描述物联网鲁棒性的优劣,从而实现对物联网系统性能的整体评估,为物联网系统性能的评估提供了一种有价值的新思路。 展开更多
关键词 物联网 鲁棒性 云模型 熵权 评估模型
下载PDF
基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测研究 被引量：18
3
作者 蔡改贫 宗路 +1 位作者 罗小燕 胡显能 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期128-133,共6页
针对球磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测方法,用完整集成经验分解算法(CEEMDAN)对不同负荷的磨机振动信号进行分解,由相关系数法选取敏感模态分量重... 针对球磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于CEEMDAN-云模型特征熵和LSSVM的磨机负荷预测方法,用完整集成经验分解算法(CEEMDAN)对不同负荷的磨机振动信号进行分解,由相关系数法选取敏感模态分量重构信号,利用逆向云发生器计算重构信号的云模型特征熵作为信号的特征参数,运用正向云发生器生成云模型特征向量的云滴图,结果表明,欠负荷、正常负荷、过负荷之间的熵值差异很大,可以较好地区分和识别磨机负荷状态;将云模型特征向量作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入,料球比、充填率为输出,建立磨机负荷预测模型;通过磨矿实验验证了该方法的有效性,模型能够准确预测磨机负荷状态。 展开更多
关键词 磨机负荷 CEEMDAN 云模型特征熵 最小二乘支持向量机
下载PDF
机械故障信号诊断及特征提取研究 被引量：3
4
作者 赵迎珍 《自动化与仪器仪表》 2017年第9期35-37,共3页
当机械设备发生故障时,相应设备部件存在的随机性和模糊性导致故障采集信号的不确定性,从而降低了信号特征提取的准确性。为了解决这个问题,提出了一种将云模型特征熵(CMCE)设置为信号特征特征值的新方法,该方法可以克服传统熵复杂度在... 当机械设备发生故障时,相应设备部件存在的随机性和模糊性导致故障采集信号的不确定性,从而降低了信号特征提取的准确性。为了解决这个问题,提出了一种将云模型特征熵(CMCE)设置为信号特征特征值的新方法,该方法可以克服传统熵复杂度在解决不确定性问题时参数选择的缺点。首先,从实验中收集的正常和损伤的部件状态的声发射信号通过经验模式进行分解;然后使用互信息方法选择可以反映信号特征的敏感内在模式函数,以重构信号并消除噪声干扰;随后,将CMCE设置为重构信号的特征值。最后,通过比较样本熵、均方根和CMCE之间的实验,实验结果表明CMCE可以更好地表示故障信号的特征信息。 展开更多
关键词 机械故障 采集信号 云模型特征熵 经验模式 特征提取
原文传递
基于CEEMDAN-HD-云模型特征熵的油气管道工况识别 被引量：1
5
作者 张勇 杨文武 +3 位作者 王明吉 孙桐 刘洁 周兴达 《电子测量技术》 北大核心 2021年第21期89-94,共6页
针对长输油气管道泄漏检测过程中泄漏信号特征信息提取困难,提出一种新的管道负压波信号特征提取方法。采用添加自适应噪声的完备集合经验模态分解算法对采集的负压波信号进行去噪,通过评估CEEMDAN分解后分量与原始信号的概率密度之间... 针对长输油气管道泄漏检测过程中泄漏信号特征信息提取困难,提出一种新的管道负压波信号特征提取方法。采用添加自适应噪声的完备集合经验模态分解算法对采集的负压波信号进行去噪,通过评估CEEMDAN分解后分量与原始信号的概率密度之间的豪斯多夫距离选取有效模态并重构。计算重构信号的云模型特征熵、峭度作为特征参数,用支持向量机进行分类识别。通过实验室数据验证,CEEMDAN、豪斯多夫距离与云模型特征熵结合的方法可以有效提高油气管道泄漏检测的准确性,实现了对流量小于4^(3) m/h的微小泄漏信号的识别,具有一定的现场应用价值。 展开更多
关键词 CEEMDAN 豪斯多夫距离 云模型特征熵 支持向量机
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部