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基于多小波包和人工神经网络的电力系统故障类型识别 被引量：22
1
作者 李东敏 刘志刚 +1 位作者 苏玉香 蔡军 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期99-103,共5页
采用PSCAD/EMTDC仿真500 kV高压输电线路不同工况下的故障。先对采集到的故障电流信号进行适当的多小波包分解,并计算各频带的能量,然后构造信号的多小波包特征向量,并以此向量作为训练样本对BP神经网络进行训练,当输电线路发生故障时,... 采用PSCAD/EMTDC仿真500 kV高压输电线路不同工况下的故障。先对采集到的故障电流信号进行适当的多小波包分解,并计算各频带的能量,然后构造信号的多小波包特征向量,并以此向量作为训练样本对BP神经网络进行训练,当输电线路发生故障时,将提取的故障电流信号的多小波包能量特征向量输入训练好的BP神经网络,即可实现故障类型的识别。仿真结果表明采用多小波包提取的故障电流特征量比采用传统小波包提取的特征量信息更丰富,对人工神经网络的训练效果更好,网络识别精度具有明显优势。 展开更多
关键词 电力系统 多小波包 传统小波包 BP神经网络 故障类型识别
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基于多小波包的红外/被动毫米波图像融合 被引量：4
2
作者 何伏春 聂建英 《电光与控制》 北大核心 2015年第6期11-16,共6页
红外/被动毫米波(IR/PMMW)复合制导是当前发展多模复合制导技术的热点方向。红外探测系统在低能见度条件下穿透能力不如被动毫米波,而被动毫米波探测图像分辨率不如红外图像。为了更好地识别目标,提出一种新方法,首先采用多小波包与邻... 红外/被动毫米波(IR/PMMW)复合制导是当前发展多模复合制导技术的热点方向。红外探测系统在低能见度条件下穿透能力不如被动毫米波,而被动毫米波探测图像分辨率不如红外图像。为了更好地识别目标,提出一种新方法,首先采用多小波包与邻域平均相结合的去噪方法对IR/PMMW图像进行去噪处理;然后利用多小波包方法获取多张相似的IR/PMMW图像,再将它们进行主成分融合并进行精确的直方图规定化;最后,根据被动毫米波图像的特殊性,提出基于区域的图像质量评价方法。实验仿真结果表明,利用新方法处理图像,提高了图像的清晰度,更容易识别出目标信息。 展开更多
关键词 被动毫米波图像 图像去噪 图像融合 多小波包 主成分分析
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基于多小波包-能量算子解调的滚动轴承复合故障诊断 被引量：3
3
作者 马本栋 胡书举 +2 位作者 孟岩峰 宋斌 吴涛 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第4期154-158,共5页
针对滚动轴承单通道振动信号的复合故障识别易出现漏诊、误诊的问题,提出多小波包与能量算子解调相结合的方法。该方法首先利用多小波包变换在全频率范围内分解原始信号;其次将排列熵作为多小波的单支信号特征的评价标准,分别重构符合... 针对滚动轴承单通道振动信号的复合故障识别易出现漏诊、误诊的问题,提出多小波包与能量算子解调相结合的方法。该方法首先利用多小波包变换在全频率范围内分解原始信号;其次将排列熵作为多小波的单支信号特征的评价标准,分别重构符合标准的单支信号,实现信号的降噪及复合故障分离;最后采用能量算子解调方法解决信号的调制问题,完成故障信息的识别。滚动轴承内、外圈故障信号分析结果证明该方法的有效性。 展开更多
关键词 振动与波 复合故障 多小波包 排列熵 能量算子解调
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基于多小波包排列熵和流形学习的故障特征提取方法 被引量：2
4
作者 邓飞跃 唐贵基 《石家庄铁道大学学报（自然科学版）》 2017年第2期46-52,共7页
针对振动信号非线性、非平稳性导致的故障特征难以准确提取的问题,提出了一种基于多小波包排列熵和流形学习的故障特征提取方法。首先,利用多小波包分解方法得到故障信号的多维多小波系数,通过计算排列熵初步提取了各个小波系数中的故... 针对振动信号非线性、非平稳性导致的故障特征难以准确提取的问题,提出了一种基于多小波包排列熵和流形学习的故障特征提取方法。首先,利用多小波包分解方法得到故障信号的多维多小波系数,通过计算排列熵初步提取了各个小波系数中的故障特征信息;然后利用局部切空间排列(LTSA)流形学习方法对多维特征信息进行处理,在有效降低信息冗余度的同时,提取了其中主要的故障特征;最后利用支持向量机(SVM)对滚动轴承正常、外圈、内圈和滚动体故障实测信号进行故障模式识别试验。结果表明,该方法可以准确地识别出轴承不同的故障类型,并且在提取故障特征准确性方面要优于传统的单小波包方法和主成分分析(PCA)方法。 展开更多
关键词 故障特征 多小波包 排列熵 流形学习 支持向量机
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基于多小波包系数熵和人工神经网络的输电线路故障类型识别方法 被引量：13
5
作者 李东敏 刘志刚 +1 位作者 蔡军 霍柏超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第24期65-69,共5页
基于多小波包分解系数和信息熵的概念定义了多小波包系数熵的表达式,并提出多小波包系数熵和人工神经网络相结合的输电线路故障类型识别方法:首先对不同故障工况下采集的故障电流信号进行适当的多小波包分解,计算各频带的系数熵;然后构... 基于多小波包分解系数和信息熵的概念定义了多小波包系数熵的表达式,并提出多小波包系数熵和人工神经网络相结合的输电线路故障类型识别方法:首先对不同故障工况下采集的故障电流信号进行适当的多小波包分解,计算各频带的系数熵;然后构造多小波包特征向量,将这些向量作为训练样本对径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行训练;当输电线路发生故障时,将提取的故障电流信号的多小波包系数熵特征向量输入训练好的RBF神经网络,即可实现故障类型的识别。仿真结果表明采用多小波包提取的故障电流特征量比采用传统小波包提取的特征量信息更丰富,对人工神经网络的训练效果更好,网络识别精度具有明显优势。 展开更多
关键词 多小波包系数熵 RBF神经网络 输电线路 故障类型识别
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基于小波、WAE和LSTM的压裂车故障诊断 被引量：4
6
作者 杜小磊 陈志刚 +1 位作者 许旭 钟新荣 《石油机械》 北大核心 2019年第10期88-93,106,共7页
动力系统作为压裂车的关键部件,其工作状况直接影响着压裂车的性能,压裂车工况多变,使得其动力系统故障诊断更加复杂。为解决压裂车动力系统振动信号的强时变性和强噪声特性而造成其故障难以辨识的问题,提出了一个基于提升多小波包(LMWP... 动力系统作为压裂车的关键部件,其工作状况直接影响着压裂车的性能,压裂车工况多变,使得其动力系统故障诊断更加复杂。为解决压裂车动力系统振动信号的强时变性和强噪声特性而造成其故障难以辨识的问题,提出了一个基于提升多小波包(LMWP)、小波自编码器(WAE)和长短时记忆网络(LSTM)方法。首先对压裂车动力端采集的振动信号进行3层提升多小波包分解;其次计算各子频带的相对能量,构成原始特征向量;最后将原始特征向量经WAE降维,并输入LSTM网络实现压裂车动力系统故障诊断。试验结果表明,提出的故障诊断方法在不同工况下能够实现99%以上的诊断准确率,具有优于传统方法较强的泛化能力、特征提取能力和识别能力。所得结论可为压裂车动力系统诊断方法的进一步发展提供参考。 展开更多
关键词 压裂车 故障诊断 提升多小波包 长短时记忆网络 小波自编码器
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利用多进制小波包变换进行遥感影像融合 被引量：2
7
作者 杨韫澜 张保明 胡海彦 《海洋测绘》 2007年第4期20-22,27,共4页
从二维小波变换理论出发,对其在图像处理方面的应用进行了一些分析,提出了一种基于多进制小波包变换的融合方法,并通过实验数据表明该方法的正确性,而且比传统的二进制小波、多进制小波以及二进制小波包等小波融合方法具有更强的自适应... 从二维小波变换理论出发,对其在图像处理方面的应用进行了一些分析,提出了一种基于多进制小波包变换的融合方法,并通过实验数据表明该方法的正确性,而且比传统的二进制小波、多进制小波以及二进制小波包等小波融合方法具有更强的自适应能力。 展开更多
关键词 遥感影像融合 多进制小波包 小波包变换 小波变换
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5G环境下网络独立通信层信号安全检测 被引量：10
8
作者 李恒武 高勇 +1 位作者 李汉宁 李杨 《计算机仿真》 北大核心 2022年第3期434-438,共5页
通信网络信号传输时,会有一定几率受到恶意攻击,降低网络安全性能。为此,在5G环境下提出一种网络独立通信层信号安全检测方法。采用控制转发分离和控制功能重构技术,重构5G环境体系框架,加强独立通信网络的整体性能;通过多尺度小波包分... 通信网络信号传输时,会有一定几率受到恶意攻击,降低网络安全性能。为此,在5G环境下提出一种网络独立通信层信号安全检测方法。采用控制转发分离和控制功能重构技术,重构5G环境体系框架,加强独立通信网络的整体性能;通过多尺度小波包分析法,获得网络分布式隐藏异常流量检测原理,分析网络通信入侵干扰信号,通过EMD分解信号信息确定网络通信入侵干扰信号阈值;引入傅立叶变换的分数幂形式,用高阶累积量切片因子抑制网络数据链路层信号噪声,并利用敏感数据检测法,获得网络攻击信号,有效识别网络的恶意攻击行为,确保网络独立通信层信号安全性。实验结果表明:上述检测方法可以有效改善网络通信过程中的恶意攻击现象,使通信信息传输更加安全。 展开更多
关键词 控制转发分离 多尺度小波包分析 傅立叶变换 网络独立通信层
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多极小波包变换与改进浣熊算法优化的混合核极限学习机径流预测 被引量：3
9
作者 刀海娅 程刚 崔东文 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第6期1-9,20,共10页
为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和... 为提高日径流多步预测精度,减少模型计算规模,同时提升浣熊优化(COA)算法和混合核极限学习机(HKELM)性能,提出多极小波包变换(MWPT)-改进COA算法(ICOA)-HKELM日径流时间序列预测模型。首先,利用MWPT将日径流时序数据分解为1个低频分量和2个高频分量,并构建局部高斯径向基核函数和全局多项式核函数相混合的HKELM;其次,简要介绍COA算法原理,基于Circle映射等策略对COA进行改进,提出ICOA算法,通过8个典型函数对ICOA算法进行仿真验证,并与基本COA算法、鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化算法(GWO)作对比,旨在验证ICOA算法的优化性能;最后,利用ICOA优化HKELM超参数(正则化参数、核参数、权重系数),建立MWPT-ICOA-HKELM模型,并构建MWPT-COA-HKELM、MWPT-WOA-HKELM、MWPT-GWO-HKELM、小波包变换(WPT)-ICOA-HKELM、小波变换(WT)-ICOA-HKELM、MWPT-ICOA-BP模型作对比分析,通过云南省景东、把边水文站2016-2020年日径流时间序列多步预测实例对各模型进行验证。结果表明:(1)ICOA具有较好的改进效果,仿真精度优于COA、WOA、GWO算法。(2)MWPT-ICOA-HKELM模型预测效果优于其他对比模型,其对实例单步预测效果“最好”,超前3步和超前5步“较好”,超前7步“较差”,预测精度随预测步长的增加而降低。(3)利用ICOA优化HKELM超参数,可显著提高HKELM预测性能,超参数优化效果优于COA、WOA、GWO算法。 展开更多
关键词 日径流预测 多极小波包变换 改进浣熊优化算法 混合核极限学习机 超参数优化
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基于小波包变换的直接序列扩频通信窄带干扰抑制技术 被引量：3
10
作者 许国平 江铭炎 +1 位作者 袁东风 黄春华 《山东大学学报（工学版）》 CAS 2005年第2期36-40,共5页
为了进一步提高直接扩频通信系统抑制大功率窄带干扰的能力,分别利用多进制小波包和复小波包分解将信号与干扰分离,然后再对滤波处理后的分解结果进行小波包合成.试验结果证明。
关键词 多进制小波包 复小波包 窄带干扰 直接序列扩频
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