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自整定多元变分模态分解
1
作者 郎恂 王佳艺 +3 位作者 陈启明 何冰冰 毛汝凯 谢磊 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2994-3001,共8页
多元变分模态分解(MVMD)作为变分模态分解(VMD)的多元扩展,在继承VMD优点的同时,也存在其分解性能很大程度上依赖于两个预置参数——模态数量K和惩罚系数α的问题。为此,该文提出一种自整定MVMD(SMVMD)算法。SMVMD采取了匹配追踪法的思... 多元变分模态分解(MVMD)作为变分模态分解(VMD)的多元扩展,在继承VMD优点的同时,也存在其分解性能很大程度上依赖于两个预置参数——模态数量K和惩罚系数α的问题。为此,该文提出一种自整定MVMD(SMVMD)算法。SMVMD采取了匹配追踪法的思想,通过频域的能量占比和模态正交性分别自适应地更新K和α。对仿真信号与真实案例的分析结果表明,所提SMVMD方法不仅有效解决了原MVMD的参数整定问题,而且表现出以下优势,(1)与MVMD相比,SMVMD抗模态混叠的能力更强,且对噪声和α值的变化都具有更好的鲁棒性。(2)与多元经验模态分解、快速多元经验模态分解和多元变分模态分解这些经典算法相比,SMVMD算法的分解误差最小,分解效果最好。 展开更多
关键词 多元信号处理 mvmd 自整定 匹配追踪法 鲁棒性
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基于多元模态分解与多目标算法优化的深度集成学习模型的超短期风电功率预测
2
作者 朱梓彬 孟安波 +4 位作者 欧祖宏 王陈恩 张铮 陈黍 梁濡铎 《现代电力》 北大核心 2024年第3期458-469,共12页
针对风电功率预测问题,提出了一种基于多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition,MVMD)、多目标纵横交叉优化(multi-objective crisscross optimization,MOCSO)算法和Blending集成学习的超短期风电功率预测。在数... 针对风电功率预测问题,提出了一种基于多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition,MVMD)、多目标纵横交叉优化(multi-objective crisscross optimization,MOCSO)算法和Blending集成学习的超短期风电功率预测。在数据处理阶段,为了保持各序列间的同步相关性以及分解后得到本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)分量个数和分量频率相匹配,使用MVMD对多通道原始数据进行同步分解。针对单一机器学习模型导致预测的全面性不足,且存在精度和鲁棒性低的问题,提出基于MOCSO算法动态加权的Blending集成学习模型。通过对递归神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络的预测结果进行动态加权集成,并通过MOCSO优化调整权重,以提高模型的预测准确性与稳定性。实验结果表明,所提预测模型不仅有效,且显著优于其他预测模型。 展开更多
关键词 风电功率预测 多元变分模态分解 多目标纵横交叉优化 Blending集成学习
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基于MVMD与CMSE的水电机组摆度信号消噪方法 被引量：4
3
作者 谭志锋 潘罗平 安学利 《大电机技术》 2022年第2期68-74,共7页
本文提出了一种基于多元变分模态分解(Multivariate Variational Mode Decomposition, MVMD)与复合多尺度熵(Composite Multi-scale Entropy, CMSE)的水电机组摆度信号消噪方法。该方法利用MVMD算法将多传感器同时采集的多通道摆度信号... 本文提出了一种基于多元变分模态分解(Multivariate Variational Mode Decomposition, MVMD)与复合多尺度熵(Composite Multi-scale Entropy, CMSE)的水电机组摆度信号消噪方法。该方法利用MVMD算法将多传感器同时采集的多通道摆度信号进行了同步分解,有效地提高了多通道数据融合处理能力,同时得到了若干个固有模态分量;采用复合多尺度熵阈值准则确定重构信号的固有模态分量个数,实现水电机组摆度信号的消噪。通过与VMD及小波分解方法进行仿真信号消噪对比,比较相关系数与信噪比,结果表明本文提出的方法具有更好的消噪效果。最后通过实例分析进一步验证了本文所提出的方法具有更好的信号消噪性能。 展开更多
关键词 水电机组 摆度信号 消噪方法 多元变分模态分解 复合多尺度熵
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基于多元变分模态分解的脑电多域特征提取方法 被引量：4
4
作者 孟明 闫冉 +1 位作者 高云园 佘青山 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期853-860,共8页
为提高运动想象脑电信号特征的区分性,提出一种基于多元变分模态分解(MVMD)的多域特征结合脑电特征提取方法。首先利用MVMD对原始脑电多通道数据进行自适应分解,然后从分解得到的固有模态函数(IMF)分量提取信号的时域特征以及非线性动... 为提高运动想象脑电信号特征的区分性,提出一种基于多元变分模态分解(MVMD)的多域特征结合脑电特征提取方法。首先利用MVMD对原始脑电多通道数据进行自适应分解,然后从分解得到的固有模态函数(IMF)分量提取信号的时域特征以及非线性动力学特征,同时将IMF分量合并构造新的信号矩阵,并采用共空间模式(CSP)法对重构信号提取空间特征,进行时域、非线性动力学以及空域特征的结合,最后通过支持向量机(SVM)对此特征集分类。所提方法在BCI Competition II Dataset III数据集上达到了89.64%的分类准确率,与现有的方法比较,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 脑机接口 运动想象 多元变分模态分解 特征提取
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基于MVMD-FRFT的滚动轴承早期故障特征提取研究 被引量：3
5
作者 洪达 马洁 赵西伟 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第10期1284-1291,共8页
滚动轴承的振动信号具有非平稳、非线性的特点,造成其早期故障信号的特征提取困难,针对这一问题,对滚动轴承状态监测中常用的特征提取方法进行了研究,提出了一种基于多元变分模态分解(MVMD)和分数阶傅里叶变换(FRFT)的特征提取方法,并... 滚动轴承的振动信号具有非平稳、非线性的特点,造成其早期故障信号的特征提取困难,针对这一问题,对滚动轴承状态监测中常用的特征提取方法进行了研究,提出了一种基于多元变分模态分解(MVMD)和分数阶傅里叶变换(FRFT)的特征提取方法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断中。利用MVMD算法将多传感器同时采集的多通道振动信号进行了同步分解,有效地提高了多通道数据融合处理能力,同时得到了若干个固有模态函数(IMF)分量;依据相关系数法从分解后得到的IMF分量中选取了包含故障信息最多的分量作为最优分量,利用FRFT对最优分量进行了滤波,降低了噪声对微弱故障信号的干扰;对滤波后的信号进行了1.5维包络谱解调,通过分析滤波后信号的包络谱,提取了滚动轴承的故障特征。研究结果表明:应用MVMD和FRFT相结合的方法能够有效地避免模态混叠现象,充分地利用故障特征信息,削弱低频信号与噪声的干扰,从而有效地提取出了滚动轴承的故障特征信息。 展开更多
关键词 滚动轴承 特征提取 多元变分模态分解 分数阶傅里叶变换 固有模态函数
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