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9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：
基于调制宽频模态分解和局部保持投影特征融合的光伏直流电能质量扰动识别
1
作者 熊婕 朱宪宇 +2 位作者 王娜 刘良江 李庆先 《电气技术》 2024年第5期22-30,40,共10页
光伏直流系统中的非线性负载可能导致直流电信号出现纹波、突变和噪声等扰动,而现有时频分析方法如变分模态分解等对光伏直流电信号进行分解时易产生误差。本文在宽带模式分解的基础上,采用基于调制差分算子的调制宽频模态分解(MBMD)对... 光伏直流系统中的非线性负载可能导致直流电信号出现纹波、突变和噪声等扰动,而现有时频分析方法如变分模态分解等对光伏直流电信号进行分解时易产生误差。本文在宽带模式分解的基础上,采用基于调制差分算子的调制宽频模态分解(MBMD)对光伏直流电信号进行去噪,以减小分解误差。首先采用MBMD对直流电信号进行自适应分解,然后结合局部保持投影(LPP)算法进行特征融合,最后采用反向传播(BP)人工神经网络模型实现直流电能质量智能识别。仿真和实验分析表明,本文提出的方法可准确识别不同类型的光伏直流电能质量扰动。 展开更多
关键词 调制宽频模态分解(MBMD) 复合多尺度模糊熵 局部保持投影(LPP) BP人工神经网络 直流电能质量 扰动识别
下载PDF
基于ASNBD-CMFE特征信息提取的短时交通流预测 被引量：5
2
作者 彭延峰 彭志华 刘燕飞 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期28-35,共8页
针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高其预测精度,提出了一种基于自适应最稀疏窄带分解(Adaptive Sparsest Narrow-band Decomposition,ASNBD)和复合多尺度模糊熵(Composite Multiscale Fuzzy Entropy,CMFE)的短时交通流数据... 针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高其预测精度,提出了一种基于自适应最稀疏窄带分解(Adaptive Sparsest Narrow-band Decomposition,ASNBD)和复合多尺度模糊熵(Composite Multiscale Fuzzy Entropy,CMFE)的短时交通流数据特征信息提取方法.首先利用ASNBD将短时交通流数据分解成若干个内禀窄带分量,分别求出每个分量的CMFE.根据CMFE反映的不同分量的非线性程度选取有效分量,从而提取数据的非线性特征.然后根据非线性分析的结果分别对每个分量建立支持向量机网络模型,针对每个分量的自身特点选择不同的模型训练参数,以提高单个模型预测精度.最后将各个预测值进行累加并得出预测结果.实验结果表明,该方法能有效应用于短时交通流数据特征信息的提取,进而提高预测精度. 展开更多
关键词 智能交通 自适应最稀疏窄带分解 复合多尺度模糊熵 最小二乘支持向量机 短时交通流
下载PDF
基于改进PSO-VMD的滚动轴承早期故障诊断 被引量：1
3
作者 何凯 廖玉松 +1 位作者 胡斌 黄斯琪 《盐城工学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第2期61-66,共6页
针对滚动轴承早期故障信号微弱导致分类识别率低的问题,提出利用复合多尺度模糊熵作为适应度函数的粒子群算法优化变分模态分解,得到多个本征模态分量;利用快速谱峭度图选择最优的本征模态分量,并组成特征向量;将特征向量输入SSA-SVM中... 针对滚动轴承早期故障信号微弱导致分类识别率低的问题,提出利用复合多尺度模糊熵作为适应度函数的粒子群算法优化变分模态分解,得到多个本征模态分量;利用快速谱峭度图选择最优的本征模态分量,并组成特征向量;将特征向量输入SSA-SVM中进行故障分类。实验结果表明基于复合多尺度模糊熵的PSO-VMD和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断更能有效地识别出滚动轴承的早期故障。 展开更多
关键词 复合多尺度模糊熵 粒子群算法 变分模态分解 快速谱峭度图
下载PDF
基于变分模态分解的癫痫脑电信号分类方法 被引量：13
4
作者 张学军 景鹏 +1 位作者 何涛 孙知信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2469-2475,共7页
癫痫是一种常见的脑部疾病,通过脑电图能非侵入地定位人脑中的致痫区域.为了辨别病灶性和非病灶性癫痫脑电信号,文章提出一种基于变分模态分解的癫痫脑电信号自动检测方法,首先将原信号分割成多个子信号,并对各子信号进行变分模态分解,... 癫痫是一种常见的脑部疾病,通过脑电图能非侵入地定位人脑中的致痫区域.为了辨别病灶性和非病灶性癫痫脑电信号,文章提出一种基于变分模态分解的癫痫脑电信号自动检测方法,首先将原信号分割成多个子信号,并对各子信号进行变分模态分解,然后从分解后的不同变分模态函数中提取精细复合多尺度散布熵和精细复合多尺度模糊熵两个特征并利用支持向量机进行分类.针对癫痫脑电的公共数据集,最终的实验结果表明,准确率、灵敏度和特异度三个性能指标分别达到94.24%,95.58%和90.64%,ROC曲线下面积达0.978. 展开更多
关键词 癫痫脑电 变分模态分解 精细复合多尺度散布熵 精细复合多尺度模糊熵 支持向量机
下载PDF
基于短时滑移模糊熵和LPP的轴承故障诊断 被引量：6
5
作者 童水光 张依东 +1 位作者 徐剑 从飞云 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期810-815,共6页
针对旋转机械设备的故障特征微弱和环境噪声强等问题,提出了一种基于短时滑移模糊熵和局部保留投影法(locality preserving projection,简称LPP)的故障特征提取方法。首先,通过对滑移截断短时序列的架构分析,引入多尺度复合模糊熵,获得... 针对旋转机械设备的故障特征微弱和环境噪声强等问题,提出了一种基于短时滑移模糊熵和局部保留投影法(locality preserving projection,简称LPP)的故障特征提取方法。首先,通过对滑移截断短时序列的架构分析,引入多尺度复合模糊熵,获得信号在不同复合尺度下的特征信息和故障潜在特征,能准确反应信号复杂度和不确定性;其次,应用LPP流形降维并保留信号的局部数据特征,设计最优带通滤波器,对轴承振动信号进行故障冲击特征提取。仿真分析和实验数据结果验证了该方法在强背景噪声情况下降噪抑制方面的有效性,具有快速识别和提取滚动轴承的微弱冲击特征的能力。 展开更多
关键词 故障诊断 特征提取 滑移截断短时序列 多尺度复合模糊熵 局部保留投影法
下载PDF
基于部分重构辛几何模态分解的光伏直流电能质量去噪
6
作者 朱宪宇 熊婕 +3 位作者 刘良江 李庆先 左从瑞 刘青 《电气应用》 2024年第6期95-102,共8页
光伏直流系统中纹波、突变和噪声等扰动影响电能质量评估准确度,为克服传统辛几何模态分解(SGMD)存在计算效率随着数据量增加迅速降低以及重构时无效辛几何初始单分量影响分解准确性的问题,提出了基于部分重构辛几何模态分解(PRSGMD)的... 光伏直流系统中纹波、突变和噪声等扰动影响电能质量评估准确度,为克服传统辛几何模态分解(SGMD)存在计算效率随着数据量增加迅速降低以及重构时无效辛几何初始单分量影响分解准确性的问题,提出了基于部分重构辛几何模态分解(PRSGMD)的光伏直流电能信号去噪方法。PRSGMD利用复合多尺度模糊熵(CMFE)能够克服光伏直流电信号初始单分量相似性度量突变的不足,构建了正则化复合多尺度模糊熵(RCMFE)算子,评估各初始单分量重构后的复杂度并约束残余量能量最小,结合部分重构阈值指标筛选出部分显著初始单分量进行重构,从而有效提升分解效率并避免微弱无效初始单分量影响分解准确度。仿真和实验分析结果表明,PRSGMD能有效滤除噪声并分离光伏直流电信号中的复合扰动。 展开更多
关键词 光伏 直流电能 复合扰动 部分重构辛几何模态分解 正则化复合多尺度模糊熵
下载PDF
频带多尺度复合模糊熵及其在轴承故障诊断中的应用 被引量：2
7
作者 童水光 张依东 +1 位作者 徐剑 从飞云 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1509-1516,共8页
旋转机械设备发生滚动轴承故障的早期,受环境噪声影响,故障特征轻微.为了有效提取滚动轴承的故障信号冲击特征,以时频分析为基础,结合信息熵理论,提出一种频带多尺度复合模糊熵的故障诊断方法.与模糊熵相比,基于方差的频带多尺度复合模... 旋转机械设备发生滚动轴承故障的早期,受环境噪声影响,故障特征轻微.为了有效提取滚动轴承的故障信号冲击特征,以时频分析为基础,结合信息熵理论,提出一种频带多尺度复合模糊熵的故障诊断方法.与模糊熵相比,基于方差的频带多尺度复合模糊熵可以定量地表征非平稳信号的数据信息,抗干扰性强,更好地反映出不同频带分量在时间轴上的变化特性.引入自适应带通滤波器,成功实现对微弱故障的特征提取和故障识别.仿真分析和实验结果表明,提出的方法较传统滤波方法在降噪抑制方面效果更好,能够快速识别滚动轴承的冲击特征. 展开更多
关键词 故障诊断 特征提取 时频分析 频带熵 多尺度复合模糊熵
下载PDF
基于RCMFME和AO-ELM的齿轮箱损伤识别策略
8
作者 沈羽 赵旭 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期226-235,共10页
针对模糊熵只考虑信号的局部特征而忽略信号的全局特征,导致齿轮箱故障识别的准确率不佳的问题,提出了一种基于精细复合多尺度模糊测度熵(RCMFME)、天鹰优化器(AO)优化极限学习机(ELM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,在精细复合多尺度模糊... 针对模糊熵只考虑信号的局部特征而忽略信号的全局特征,导致齿轮箱故障识别的准确率不佳的问题,提出了一种基于精细复合多尺度模糊测度熵(RCMFME)、天鹰优化器(AO)优化极限学习机(ELM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,在精细复合多尺度模糊熵的基础上,对矢量的构造方式进行了改进,提出了能够同时考虑时间序列局部特征和全局特征的RCMFME方法;随后,利用RCMFME指标提取了齿轮箱振动信号的熵值,组建了故障特征向量;接着,利用AO算法对极限学习机的参数进行了自适应搜索,生成了参数最优的多类别分类器;最后,将训练样本的故障特征向量输入至AO-ELM分类模型中进行了模型训练,以构造性能最优的分类器,并实现了对齿轮箱测试样本的故障识别目的;利用两种齿轮箱振动数据集进行了实验,在识别准确率和识别稳定性方面,与相关的特征提取方法进行了对比。研究结果表明:采用基于RCMFME和AO-ELM的故障诊断方法能够分别取得100%和98%的分类准确率,平均识别准确率分别达到了100%和98%,优于精细复合多尺度全局模糊熵(RCMGFE)、精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)、精细复合多尺度样本熵(RCMSE)。该方法具有显著的应用潜力。 展开更多
关键词 齿轮箱故障诊断 精细复合多尺度模糊测度熵 天鹰优化器 极限学习机 AO-ELM分类模型 特征提取
下载PDF
基于集成精细复合多元多尺度模糊熵的齿轮箱故障诊断
9
作者 杨小强 宫建成 +1 位作者 安立周 刘晓明 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第3期335-343,共9页
针对齿轮箱故障信号具有非线性和非平稳性的特点,且目前的方法对其特征提取不够充分这一问题,对不同形式粗粒化方法的集成、多通道信号处理方法在模糊熵算法上的应用进行了研究,提出了一种新的特征提取方法,即集成精细复合多元多尺度模... 针对齿轮箱故障信号具有非线性和非平稳性的特点,且目前的方法对其特征提取不够充分这一问题,对不同形式粗粒化方法的集成、多通道信号处理方法在模糊熵算法上的应用进行了研究,提出了一种新的特征提取方法,即集成精细复合多元多尺度模糊熵(ERCmvMFE)算法,在此基础上,结合t分布随机邻域嵌入(t-SNE)和人工鱼群算法优化的核极限学习机(AFSA-KELM),提出了一种新的齿轮箱故障综合诊断方法。首先,采用多种形式粗粒化方法的集成方法以及多通道信号处理方法,对模糊熵算法进行了改进,并进行了齿轮箱故障的初始特征提取;然后,通过t-SNE压缩原始故障特征,实现了维数的约简,并将低维故障特征输入至AFSA-KELM中进行了故障的分类识别;最后,为了对ERCmvMFE方法的特征提取性能进行测试,采用QPZZ-II旋转机械故障模拟测试平台进行了相关的实验。实验结果表明:采用新的齿轮箱故障综合诊断方法能够对不同类型的齿轮箱故障进行可靠诊断,对齿轮箱5种工况下的20次识别实验中,获得的平均准确率可达98.92%,标准差为0.956,识别准确率和稳定性均优于其他对比方法。研究结果表明:采用ERCmvMFE算法能够更充分地提取出齿轮箱的故障特征,因此,基于该特征提取方法的故障诊断方法具有更高的齿轮箱故障识别准确率。 展开更多
关键词 集成精细复合多元多尺度模糊熵 人工鱼群算法优化的核极限学习机 t分布随机邻域嵌入 特征提取 多粗粒化处理 多通道信号处理 故障分类识别
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