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基于改进EEMD与GA-BP的谐振接地故障选线方法 被引量：16
1
作者 韩祥民 刘晓波 +3 位作者 刘敏 邱知 徐邦贤 唐辉 《智慧电力》 北大核心 2021年第12期80-87,共8页
针对谐振接地系统发生接地故障,存在暂态信号特征辨识度低,且单一特征作为选线判据易受故障条件影响等问题,提出一种基于改进EEMD与GA-BP神经网络的故障选线方法。首先使用边界局部特征尺度延拓法加集合经验模态分解和多尺度排列熵算法... 针对谐振接地系统发生接地故障,存在暂态信号特征辨识度低,且单一特征作为选线判据易受故障条件影响等问题,提出一种基于改进EEMD与GA-BP神经网络的故障选线方法。首先使用边界局部特征尺度延拓法加集合经验模态分解和多尺度排列熵算法的混合算法(MEEMD)分解暂态电流信号,各项分解指标说明MEEMD能准确区分高频特征分量和基频分量并有效改进端点效应和抑制模态混淆。然后提取重构的高频分量能量、方向以及裕度因子等特征并将其用来训练、测试GA-BP神经网络。结果表明所提出的选线方法有较高的准确率且不受线路类型、接地电阻影响,有较强的鲁棒性和容错性。 展开更多
关键词 谐振接地系统 多尺度排列熵 改进eemd GA-BP神经网络
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基于改进EEMD方法的数字滤波器 被引量：23
2
作者 焦彦军 胡春 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期64-68,共5页
提出一种基于改进的整体平均经验模态分解(EEMD)方法的数字滤波器。针对经验模态分解(EMD)滤波方法的不足,采用对含噪信号先用中值滤波法平滑处理,再对处理后的信号EEMD的方法。改进后的方法结合了平滑处理滤除脉冲噪声以及EEMD方法滤... 提出一种基于改进的整体平均经验模态分解(EEMD)方法的数字滤波器。针对经验模态分解(EMD)滤波方法的不足,采用对含噪信号先用中值滤波法平滑处理,再对处理后的信号EEMD的方法。改进后的方法结合了平滑处理滤除脉冲噪声以及EEMD方法滤除随机噪声和高频连续噪声的优点,且不存在模态混叠。通过数字仿真,研究了其滤波性能并与小波滤波方法进行了比较,仿真结果表明:该方法可以有效抑制电力系统采样信号中的各种噪声,具有比小波滤波方法更好的滤波特性。 展开更多
关键词 改进eemd 自适应滤波 电力系统 去噪
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一种改进的EEMD方法及其应用研究 被引量：21
3
作者 孔德同 刘庆超 +3 位作者 雷亚国 范炜 丁小川 王志 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1015-1021,共7页
针对集成经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)中协助噪声幅值大小需要人为经验确定的不足,基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)二进滤波器特性,讨论了EMD出现模式混淆的原因,研究了EEMD中协助噪... 针对集成经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)中协助噪声幅值大小需要人为经验确定的不足,基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)二进滤波器特性,讨论了EMD出现模式混淆的原因,研究了EEMD中协助噪声幅值大小的确定原则,提出基于极值点分布特性的改进EEMD方法,通过遍态历经,以极值点分布特性为评价参数,自适应确定EEMD方法中高斯白噪声优化幅值。通过数据仿真,验证了其有效性。最后,应用于转子早期故障诊断中,结果显示可以自适应确定噪声幅值,避免参数人为选择导致分解结果的盲目性,有效抑制了传统EMD方法的模式混淆现象,可有效识别转子早期碰摩引起的故障特征。 展开更多
关键词 故障诊断 改进eemd 极值点分布特性
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基于改进的EEMD方法与GA-SVM的液压系统泄漏故障诊断 被引量：12
4
作者 陈灏 张梅军 +1 位作者 黄杰 柴凯 《液压与气动》 北大核心 2014年第9期32-38,共7页
液压系统不同程度泄漏故障发生原因多样,特征十分相似,难以正确诊断。针对此问题,提出了改进的EEMD方法与GA-SVM结合的液压系统泄漏故障诊断方法。首先,在EEMD方法的基础上提出改进,抑制模态混叠和端点效应对振动信号分解的影响,保证信... 液压系统不同程度泄漏故障发生原因多样,特征十分相似,难以正确诊断。针对此问题,提出了改进的EEMD方法与GA-SVM结合的液压系统泄漏故障诊断方法。首先,在EEMD方法的基础上提出改进,抑制模态混叠和端点效应对振动信号分解的影响,保证信号分解的真实性。运用改进的EEMD方法将液压振动信号分解成若干个IMF分量,计算各IMF分量能量并归一化处理提取振动信号特征向量。然后运用遗传算法对SVM进行参数优化,将提取到的特征向量输入优化后SVM分类诊断,判断液压系统泄漏故障类型和严重程度。实验结果表明,该方法能够有效地应用于液压系统泄漏故障诊断。 展开更多
关键词 液压泄漏 改进的eemd 遗传算法 支持向量机(SVM) 故障诊断
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强噪声背景下的低频振荡模态辨识 被引量：2
5
作者 胡春 焦彦军 汪泽州 《电力科学与工程》 2011年第11期25-30,共6页
传统Prony法存在着对噪声敏感的缺点,因此提出一种基于改进的整体平均经验模式分解(ensem-ble empirical mode decomposition,EEMD)方法滤波和改进Prony方法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用改进的EEMD对低频振荡信号进行自适应滤... 传统Prony法存在着对噪声敏感的缺点,因此提出一种基于改进的整体平均经验模式分解(ensem-ble empirical mode decomposition,EEMD)方法滤波和改进Prony方法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用改进的EEMD对低频振荡信号进行自适应滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析。仿真结果表明:在较大噪声环境下,该方法仍能准确辨识出低频振荡模态参数。 展开更多
关键词 改进eemd 改进Prony法 低频振荡 归一化奇异值法
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改进EEMD高速列车隧道交会横向振动研究
6
作者 何洪阳 陈春俊 孙宇 《中国测试》 CAS 北大核心 2015年第6期86-90,共5页
高速列车隧道交会时形成巨大的冲击压力,对列车横向振动产生巨大影响,同时,其横向振动也受轨道不平顺的影响。针对现有的经验模态分解(EMD)降噪过程中存在端点效应和模态混叠现象,提出一种改进的集合经验模态分解(IEEMD),并运用仿真信... 高速列车隧道交会时形成巨大的冲击压力,对列车横向振动产生巨大影响,同时,其横向振动也受轨道不平顺的影响。针对现有的经验模态分解(EMD)降噪过程中存在端点效应和模态混叠现象,提出一种改进的集合经验模态分解(IEEMD),并运用仿真信号验证该方法的有效性。对实测横向振动信号进行IEEDM分解,并结合相关性系数提取出气动载荷引起的横向振动;进一步分析轨道不平顺、气动载荷以及它们共同作用对列车横向振动的影响。研究结果表明:相比于轨道不平顺,气动载荷是引起横向振动的主要原因。 展开更多
关键词 高速列车 隧道交会 改进的eemd 横向平稳性
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设备冷却水泵配套电机抗震鉴定试验中的振动分析
7
作者 陈博 何洪阳 张晓光 《科技创新导报》 2021年第22期31-34,37,共5页
核级设备必须通过抗震鉴定,验证其结构完整性和功能完整性,设备冷却水泵配套电机要求在地震过程中正常启停,然而各激励引起的电机振动未知。基于此,本文采用了一种改进EEMD方法,运用该方法提取抗震试验过程中各激励引起的振动信号,并对... 核级设备必须通过抗震鉴定,验证其结构完整性和功能完整性,设备冷却水泵配套电机要求在地震过程中正常启停,然而各激励引起的电机振动未知。基于此,本文采用了一种改进EEMD方法,运用该方法提取抗震试验过程中各激励引起的振动信号,并对电机振动进行分析评价。结果表明:相比于地震载荷,电机在抗震试验中自启动引起的振动明显加剧,对电机结构提出了更高要求。 展开更多
关键词 配套电机 抗震试验 改进eemd 振动分析
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基于改进EEMD的高压断路器振声联合故障诊断方法 被引量：48
8
作者 张佩 赵书涛 +1 位作者 申路 赵现平 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期77-81,共5页
高压断路器是电力系统中关键的控制和保护设备,针对其故障诊断方法的不足之处,将振声数据级融合和特征级融合应用于高压断路器故障诊断方法。振声特征级融合诊断方法首先将采集到的声波信号通过快速核独立分量分析(Fast KICA)实现盲源... 高压断路器是电力系统中关键的控制和保护设备,针对其故障诊断方法的不足之处,将振声数据级融合和特征级融合应用于高压断路器故障诊断方法。振声特征级融合诊断方法首先将采集到的声波信号通过快速核独立分量分析(Fast KICA)实现盲源分离处理,其次利用改进集合经验模式分解(EEMD)提取振动信号和声波信号的特征向量。振声数据级融合诊断方法首先构建振声联合图像,其次利用改进的BEEMD提取特征向量。最后将两种方法提取的特征向量输入支持向量机模型(SVM)进行故障诊断,实验结果表明,所提方法诊断高压断路器故障能取得良好的效果。 展开更多
关键词 高压断路器 振声数据级融合 振声特征级融合 改进eemd分解 改进Beemd分解 支持向量机
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基于ICEEMDAN与小波包分解的脉搏信号联合去噪 被引量：12
9
作者 李诗楠 凌威 +1 位作者 梁竹关 丁洪伟 《电子测量技术》 北大核心 2022年第18期41-48,共8页
针对脉搏信号非线性、非平稳,且难以去噪的问题,提出了一种基于改进的自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)与小波包分解(WPD)相结合的联合去噪方法,对采集的脉搏信号进行去噪处理。首先对噪声信号进行ICEEMDAN模态分解,产生一系列的... 针对脉搏信号非线性、非平稳,且难以去噪的问题,提出了一种基于改进的自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)与小波包分解(WPD)相结合的联合去噪方法,对采集的脉搏信号进行去噪处理。首先对噪声信号进行ICEEMDAN模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),再将这些IMF分量分别与原信号进行相关系数的计算,比较相关系数的值,然后进行信号的重组,最后对重组后的信号进行小波包分解,提取得到降噪后的脉搏信号。利用仿真数据、实际采集的脉搏信号进行实验分析,将该方法与集合经验模态分解(EEMD)进行了对比,并比较了这两种方法的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。实验结果表明:基于ICEEMDAN-WPD的联合去噪方法能更有效地去除噪声,并更好地保留脉搏信号的特征。 展开更多
关键词 脉搏信号 改进的自适应噪声集合经验模态分解 小波包分解 相关系数 联合去噪
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