采用集合经验模态分解和改进阈值函数的心电自适应去噪方法 被引量：24

1

作者 尹丽 陈富民 +1 位作者 张琦 陈鑫 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期101-107,共7页

针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采... 针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采用过零率自适应判断各IMF的噪声类别:若IMF包含高频噪声,采用结合软硬阈值优缺点所提出的改进阈值函数以去除IMF分量中的高频噪声;若IMF包含低频的基线漂移,则采用中值滤波器抑制基线漂移。最后将处理后的IMF分量叠加,即可重构去噪后的心电信号。实验结果表明,与已有的小波阈值法去噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RSME)对比,所提方法对心电信号去噪效果更加显著,而且能完整地保留波形特征。 展开更多

关键词 心电自适应去噪 集合经验模态分解 过零率 改进阈值函数

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基于经验模态分解的水轮发电机组局部放电信号提取 被引量：11

2

作者 贾嵘 徐其惠 +2 位作者 田录林 罗兴錡 刘伟 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期146-150,共5页

提出一种基于经验模态分解(EMD)的水轮发电机组局部放电信号提取方法。对实际局部放电信号,在频域内降低其干扰的幅值后得到中间信号,然后对中间信号进行经验模态分解,得到包含特征频率的固有模态函数(IMF),接着对所得到的固有模态函数... 提出一种基于经验模态分解(EMD)的水轮发电机组局部放电信号提取方法。对实际局部放电信号,在频域内降低其干扰的幅值后得到中间信号,然后对中间信号进行经验模态分解,得到包含特征频率的固有模态函数(IMF),接着对所得到的固有模态函数分量局部重构,从而提取出局部放电信号。通过实例证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 水轮发电机组 局部放电 经验模态分解 固有模态函数 局部重构

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结合DSHDD和模糊评价的滚动轴承退化状态在线识别 被引量：6

3

作者 周建民 尹文豪 +3 位作者 游涛 张龙 王发令 余加昌 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期646-653,共8页

提出一种用自适应噪声辅助的集合经验模态分解(CEEMDAN)和能量熵结合提取振动信号的特征的方法,将特征输入到双超球数据域描述(DSHDD)模型中,再将得到的结果输入到隶属度函数中,计算隶属度,以此作为性能退化评估的指标。使用3σ设置自... 提出一种用自适应噪声辅助的集合经验模态分解(CEEMDAN)和能量熵结合提取振动信号的特征的方法,将特征输入到双超球数据域描述(DSHDD)模型中,再将得到的结果输入到隶属度函数中,计算隶属度,以此作为性能退化评估的指标。使用3σ设置自适应阈值,确定轴承早期失效阈值。用CEEMDAN和Hilbert包络解调的方法验证评估结果的正确性。最后利用美国辛辛那提大学的轴承全寿命周期数据验证该模型的有效性和实用性。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 集合经验模态分解 双超球数据域描述 性能退化评估

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基于EEMD-LSTM模型的集中供热系统热负荷预测方法研究 被引量：6

4

作者 张月宇 李德成 +1 位作者 方大俊 王凯 《能源工程》 2022年第1期1-6,共6页

对热网进行负荷预测是保障供热系统按需供热和精准调控的前提和依据。针对供热系统中由于高延迟、大惯性特点造成的调控不灵和能源浪费问题,构建了基于EEMD-LSMD方法的区域热网负荷预测模型,先通过EEMD(集合经验模态分解)对某热网换热... 对热网进行负荷预测是保障供热系统按需供热和精准调控的前提和依据。针对供热系统中由于高延迟、大惯性特点造成的调控不灵和能源浪费问题,构建了基于EEMD-LSMD方法的区域热网负荷预测模型,先通过EEMD(集合经验模态分解)对某热网换热站历史运行数据进行分解,并对分解的分量进行选择和辨别,再结合LSTM(长短期记忆神经网络)算法对选择的各个变量分别进行预测,最后叠加预测值得出预测结果。算例结果表明,采用EEMD与神经网络相结合的方法进行区域热网负荷预测大大减少了能源浪费,部分站点节能率甚至达到了30%以上。 展开更多

关键词 区域热网 负荷预测 集合经验模态分解 长短期记忆神经网络

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经验模式分解的改进及其在水轮发电机组振动信号分析中的应用 被引量：4

5

作者 贾嵘 王小宇 罗兴锜 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2007年第5期626-630,共5页

经验模式分解可以将非线性、非平稳信号分解为有限个固有模式函数,在故障诊断中这些固有模式函数常常就是故障信号。但端点效应和分解终止条件的不当使其在分解过程中出现假频,限制了其应用。提出采用可变长极值镜像拓延法,对原信号两... 经验模式分解可以将非线性、非平稳信号分解为有限个固有模式函数,在故障诊断中这些固有模式函数常常就是故障信号。但端点效应和分解终止条件的不当使其在分解过程中出现假频,限制了其应用。提出采用可变长极值镜像拓延法,对原信号两端包络进行拓延,有效地消除了端点效应;并提出在分解过程中采用不同的结束标准,使程序在适当的时候结束,提高了分解精度和速度。最后,将该方法应用于水轮发电机组振动信号分析中,取得了满意的效果。 展开更多

关键词 水轮发电机组 EMD 端点效应 镜像拓延算法

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基于EEMD与SVM的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断 被引量：5

6

作者 冯晨鹏 《机械管理开发》 2019年第10期150-151,156,共3页

由于采煤机工况恶劣,其作为保障煤矿企业生产的重要机械设备,故障率较高,其中采煤机摇臂轴承的工作载荷波动较大,导致故障频发,对安全生产有极大影响。基于此,采用一种基于集合经验模态分解(EEMD)与支持向量机(SVM)相结合的方法对轴承... 由于采煤机工况恶劣,其作为保障煤矿企业生产的重要机械设备,故障率较高,其中采煤机摇臂轴承的工作载荷波动较大,导致故障频发,对安全生产有极大影响。基于此,采用一种基于集合经验模态分解(EEMD)与支持向量机(SVM)相结合的方法对轴承进行故障的识别,试验结果说明上述方法能够有效识别出轴承是否发生故障以及故障类别。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 支持向量机 故障诊断 滚动轴承 采煤机

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基于EEMD-GRU神经网络的天然气价格预测模型构建

7

作者 黄欣 赵敏彤 +2 位作者 郇嘉嘉 李沛 张舒涵 《微型电脑应用》 2024年第9期13-17,共5页

针对传统方法预测天然气价格准确率低等问题,采取基于集合经验模态分解联结门控循环机制来预测天然气价格。采用集合经验模态分解方法对天然气价格进行自适应分解,通过自相关的方法选择出需要高频的本征模态函数分量,对自相关系数较低... 针对传统方法预测天然气价格准确率低等问题,采取基于集合经验模态分解联结门控循环机制来预测天然气价格。采用集合经验模态分解方法对天然气价格进行自适应分解,通过自相关的方法选择出需要高频的本征模态函数分量,对自相关系数较低的几个高频分量进行分解,利用门控循环机制神经网络对分解出的高频的本征模态函数分量进行特征分析,与低频的本征模态函数分量进行重构结合,更好地利用了天然气价格数据集中的有用信息。实验验证得出,所提方法相比其他传统方法预测天然气价格更准确,具有较高的鲁棒性。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 门控机制 天然气 价格预测

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基于声发射传感器与ChiMerge粗糙集的埋地水管泄漏检测 被引量：2

8

作者 谷小红 蔡晋辉 周泽魁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期2470-2473,2477,共5页

针对水管泄漏检测,为了从不完整的信息中得出满意的诊断结果,提高泄漏识别率,提出了一种基于声发射传感器与ChiMerge粗糙集的埋地水管泄漏识别方法.这种方法首先用声学传感器采集数据,然后用EMD(经验模态分解方法)和能量特征提取相结合... 针对水管泄漏检测,为了从不完整的信息中得出满意的诊断结果,提高泄漏识别率,提出了一种基于声发射传感器与ChiMerge粗糙集的埋地水管泄漏识别方法.这种方法首先用声学传感器采集数据,然后用EMD(经验模态分解方法)和能量特征提取相结合的方法建立决策表,通过ChiMerge算法将决策表离散化,最后通过粗糙集的约简来识别水管泄漏.实验表明,该方法是有效的. 展开更多

关键词 水管泄漏 ChiMerge粗糙集 EMD 能量特征提

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基于改进的粒子群优化的北斗卫星钟差组合预报方法

9

作者 王树魁 雷朝锋 +1 位作者 崔蓓 张喜梅 《工程勘察》 2024年第10期50-56,共7页

针对现有卫星钟差预测模型预报精度不高的问题,本文构建一种将集合经验模态分解和改进的粒子群优化的随机森林预测算法来预测卫星钟差数据,并采用GPS、北斗钟差数据验证算法的正确性。利用改进的粒子群优化的随机森林模型对集合经验模... 针对现有卫星钟差预测模型预报精度不高的问题,本文构建一种将集合经验模态分解和改进的粒子群优化的随机森林预测算法来预测卫星钟差数据,并采用GPS、北斗钟差数据验证算法的正确性。利用改进的粒子群优化的随机森林模型对集合经验模态分解后的各分量进行预测,并将各分量预测的结果叠加为最终预测结果。最终通过北斗钟差数据取得优良的预测结果,与ISU-P的数据比较,精度提升幅度在12.7%~21.5%之间。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 改进的粒子群优化算法 随机森林回归算法 北斗超快速钟差

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经验模态分解和近似熵下的隔离开关失效预警

10

作者 邱俊捷 鲍鹏飞 +1 位作者 王慧琴 江健武 《自动化与仪器仪表》 2024年第9期186-189,194,共5页

拥有隔离开关的设备由于大多具有封闭性,难以直观地确认其隔离开关和接地开关的位置状态,通常通过辅助开关发出的二次分合闸信号来判断其内部是否失效。一旦辅助开关位置信号出现误差,影响对隔离开关失效状态的判断。提出一种考虑信号... 拥有隔离开关的设备由于大多具有封闭性,难以直观地确认其隔离开关和接地开关的位置状态,通常通过辅助开关发出的二次分合闸信号来判断其内部是否失效。一旦辅助开关位置信号出现误差,影响对隔离开关失效状态的判断。提出一种考虑信号特征的隔离开关失效自动化预警方法。通过改进小波去噪阈值函数来处理隔离开关振动信号,以降低噪声影响。通过集合经验模态分解和近似熵提取振动信号特征,生成多维特征向量。为了降低维度并保留有效信息,使用核主成分分析对多维特征向量进行降维。采用支持向量机建立失效自动化预警模型,根据特征向量预测传动链的失效情况。实现隔离开关失效自动化预警。实验结果表明,所提方法预警正确率高、漏检率和虚警率低且计算时间短。 展开更多

关键词 信号特征 隔离开关 机械传动链 失效预警 集合经验模态分解

原文传递

基于改进双耦合Duffing振子的微弱信号检测方法 被引量：2

11

作者 李景贵 靳伍银 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2021年第11期121-125,共5页

针对传统的混沌振子检测强噪声背景下弱信号时存在抗噪性差、易出现相位变化不稳定等问题,结合集合经验模态分解(EEMD)提出一种改进型双耦合Duffing振子系统对强噪声背景下的微弱信号进行检测的算法,并用该检测系统对强噪声背景下微弱... 针对传统的混沌振子检测强噪声背景下弱信号时存在抗噪性差、易出现相位变化不稳定等问题,结合集合经验模态分解(EEMD)提出一种改进型双耦合Duffing振子系统对强噪声背景下的微弱信号进行检测的算法,并用该检测系统对强噪声背景下微弱正弦信号进行分解并检测。结果表明该检测系统解决了检测多个周期分量的含噪声信号时的模态混叠问题;得出改进型双耦合Duffing振子系统能准确、快速地检测强噪声背景下的弱信号;该方法检测精度高、适应性强,为检测任意频率的弱信号提供了一种新方法。 展开更多

关键词 双耦合Duffing振子 微弱信号检测 集合经验模态分解 模态混叠

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考虑集合经验模态分解的风电储能系统能源管理协调控制方法 被引量：1

12

作者 赵福增 《电工技术》 2023年第21期80-83,共4页

传统的风电系统能源管理控制方法对储能容量利用的优化程度有限,因此提出了一种新的基于集合经验模态分解的风电储能系统能源管理协调控制方法。采用时空滤波器对风功率信号进行分解,得到固有模态函数分量和趋势分量,从而确定储能系统... 传统的风电系统能源管理控制方法对储能容量利用的优化程度有限,因此提出了一种新的基于集合经验模态分解的风电储能系统能源管理协调控制方法。采用时空滤波器对风功率信号进行分解,得到固有模态函数分量和趋势分量,从而确定储能系统控制功率分配,建立风电储能设备控制模型,最后实现风电储能系统能源管理协调控制。仿真测试结果表明,采用集合经验模态分解的风电储能系统能源管理控制方法相比于传统方法,能实现更优化的储能设备充放电次数和更有效的储能容量利用,提高了系统的可靠性和能源利用效率。 展开更多

关键词 风电储能系统 能源管理 集合经验模态分解 固有模态函数

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基于集合经验模态分解的发电机组智能诊断系统设计

13

作者 吉哲 吕飞 张松涛 《船电技术》 2019年第7期46-49,共4页

发电机组作为产生电能的机械设备在陆地和船舶上得到广泛应用,但在运行过程中容易产生故障,且故障种类繁多,通过人的直观观察往往很难判别故障类型。本文介绍一个智能诊断系统,首先采集不同工况下的发电机组声信号,再利用集合经验模态... 发电机组作为产生电能的机械设备在陆地和船舶上得到广泛应用,但在运行过程中容易产生故障,且故障种类繁多,通过人的直观观察往往很难判别故障类型。本文介绍一个智能诊断系统,首先采集不同工况下的发电机组声信号,再利用集合经验模态分解对信号进行分解,并提取特征参数,最后使用模糊C均值聚类进行故障分类。通过6135D型柴油发电机组进行实验验证,故障诊断率达到了92.25%,结果表明该系统可以对发电机组常见故障进行准确的智能诊断。 展开更多

关键词 发电机组 集合经验模态分解 模糊C均值聚类 智能诊断

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改进自适应CEEMD方法在心电信号去噪中的应用 被引量：13

14

作者 付林军 王凤随 刘正男 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期50-57,共8页

针对传统经验模式分解(EMD)方法存在的模式混淆问题,以及总体平均经验模式分解(EEMD)不具备完备性和计算量太大的缺陷,提出一种改进的自适应互补集合经验模式分解(CEEMD)方法。该方法在分析加噪准则的基础上,引入峰值误差(PE)作为加噪... 针对传统经验模式分解(EMD)方法存在的模式混淆问题,以及总体平均经验模式分解(EEMD)不具备完备性和计算量太大的缺陷,提出一种改进的自适应互补集合经验模式分解(CEEMD)方法。该方法在分析加噪准则的基础上,引入峰值误差(PE)作为加噪评价指标,来自适应确定最佳加噪幅值;然后利用原始信号的幅值标准差以及加入噪声的幅值标准差的比值系数,对不同信号自适应获取总体平均次数;最后将该方法运用到由美国麻省理工学院建立的MIT-BIH心电数据库中,很好地实现了对目标信号的去噪。实验表明,所提方法的平均信噪比(SNR)达到了19.2497、均方根误差(RMSE)仅为0.0473,平均平滑度指标R只有0.0305。算法有效地去除了原始心电信号噪声,改善了信号的平滑度,提高了运算效率。 展开更多

关键词 心电信号 自适应 互补集合经验模式分解 信噪比

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常见不同模态信号分解方法探讨 被引量：8

15

作者 邢昀 荣剑 《现代计算机》 2018年第24期7-11,共5页

经验模态分解(EMD)是一种自适应的信号时频分析方法,它把信号分解成一系列本征模态函数(IMF)和残差分量。集合经验模态分解方法(EEMD)是通过向原始信号中加入高斯白噪声,来抑制经验模态分解过程中存在的模态混叠现象。补充的EEMD(CEEMD... 经验模态分解(EMD)是一种自适应的信号时频分析方法,它把信号分解成一系列本征模态函数(IMF)和残差分量。集合经验模态分解方法(EEMD)是通过向原始信号中加入高斯白噪声,来抑制经验模态分解过程中存在的模态混叠现象。补充的EEMD(CEEMD)是通过向目标信号添加成对的符号相反的白噪声,来确保信号分解具有真实的物理意义。改进的集合经验模态分解(MEEMD)结合CEEMD与排列熵(PE)算法在抑制模态混叠方面取得理想的结果,并解决计算量大的问题。变分模态分解(VMD)是在EMD的基础上发展出来的一种新型信号处理方法,它进一步避免模态混叠现象并且有着更高的运算效率。讨论EMD、EEMD、CEEMD、MEEMD、VMD在信号分解处理时的效果差异。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMD) 集合经验模态分解(EEMD) 补充的集合经验模态分解(CEEMD) 改进的集合经验模态分解(MEEMD) 变分模态分解(VMD)

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基于PSO-ELM算法实现船舶发电机组故障识别 被引量：11

16

作者 尚前明 姜苗 +1 位作者 陈辉 路鹏 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2021年第1期87-94,共8页

针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的... 针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的多维数据使用KICA算法进行特征提取,并对提取后的数据进行训练集、验证集分组。使用PSO-ELM算法搭建故障识别模型,并使用训练集训练模型,使用验证集验证模型,根据验证结果评价模型是否满足故障识别的精确度。 展开更多

关键词 船舶发电机组 故障识别 POS ELM EEMD算法 KICA算法

原文传递

CEEMD高分辨率时频分析方法研究与应用 被引量：11

17

作者 鄢高韩 杨午阳 +4 位作者 杨庆 魏新建 王恩利 王洪求 王万里 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2016年第4期1709-1715,共7页

希尔伯特黄变换(HHT)利用经验模态分解将地震信号分解为一系列平稳信号,并通过地震复数道构建瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率,从而更具有物理意义.CEEMD方法是一种新的EMD分解方法,解决了常规EMD方法中的"模态混叠"现象,基于CE... 希尔伯特黄变换(HHT)利用经验模态分解将地震信号分解为一系列平稳信号,并通过地震复数道构建瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率,从而更具有物理意义.CEEMD方法是一种新的EMD分解方法,解决了常规EMD方法中的"模态混叠"现象,基于CEEMD的时频分析方法能够为储层提供更加精细的刻画能力.模型数据和实际数据的处理结果表明,基于CEEMD的HHT方法,在时频谱方面比常规时频分析方法具有更高的分辨率,对储层的描述能力更为精确. 展开更多

关键词 时频分析 高分辨率 完备集合经验模态分解 希尔伯特黄变换 油气检测

原文传递

基于CEEMD和改进小波阈值法的钢架结构沉降数据去噪方法 被引量：11

18

作者 王民顿 尚俊娜 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第11期1191-1195,共5页

在钢架结构安全监测过程中,针对沉降数据易受外界环境噪声干扰的问题,在互补集合经验模态分解(CEEMD)的基础上提出改进小波阈值函数的去噪方法。首先对含噪信号作CEEMD分解,得到各种本征模函数(IMF);之后选取IMF分量使用改进小波阈值去... 在钢架结构安全监测过程中,针对沉降数据易受外界环境噪声干扰的问题,在互补集合经验模态分解(CEEMD)的基础上提出改进小波阈值函数的去噪方法。首先对含噪信号作CEEMD分解,得到各种本征模函数(IMF);之后选取IMF分量使用改进小波阈值去噪;最后重构IMF信息,取得降噪后的信号。仿真结果表明,基于CEEMD和改进小波阈值法的混合方法能够有效滤除信号中的噪声分量,提高沉降数据监测精度。 展开更多

关键词 互补集合经验模态分解(CEEMD) 钢架结构 改进阈值函数 沉降监测

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基于互补式集合经验模态分解和IPSO_ LSSVM的短期风功率预测 被引量：10

19

作者 李鉴博 樊小朝 +2 位作者 史瑞静 王维庆 陈景 《水力发电》 北大核心 2020年第11期95-100,共6页

针对风电出力随时间变化具有非线性特点,本文提出一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)和改进粒子群算法最小二乘支持向量机(IPSO_LSSVM)新型风功率预测组合模型。首先该方法利用CEEMD将风速序列分解为一系列相当平稳风电分量,以减少... 针对风电出力随时间变化具有非线性特点,本文提出一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)和改进粒子群算法最小二乘支持向量机(IPSO_LSSVM)新型风功率预测组合模型。首先该方法利用CEEMD将风速序列分解为一系列相当平稳风电分量,以减少不同频率功率信号之间相互影响;其次针对各分量不同特点,采用改进粒子群算法优化核函数相关参数建立各自对应预测模型;最后将不同分量预测数据进行叠加得到风功率预测结果。通过仿真验证,本预测模型有较高预测精度,在工程中具有一定实用价值。 展开更多

关键词 风电出力 互补式集合经验模态分解 最小二乘支持向量机 改进粒子群算法 组合模型 预测

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基于CEEMDAN-TSMPE-PCA风力发电机齿轮箱高速轴承故障诊断技术 被引量：9

20

作者 张玉兰 张宏伟 王新环 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2022年第4期158-164,234,共8页

针对风力发电机组轴承故障信号微弱、不易提取、识别困难等问题,提出基于自适应白噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、时移多尺度排列熵(Time-Shift Multiscale Permu... 针对风力发电机组轴承故障信号微弱、不易提取、识别困难等问题,提出基于自适应白噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、时移多尺度排列熵(Time-Shift Multiscale Permutation Entropy,TSMPE)、主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)相结合的振动信号降噪算法,结合改进人工鱼群(Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法,实现风力发电机轴承的故障诊断。首先将风力发电机轴承原始振动信号进行CEEMDAN分解,得到一系列由高频到低频的IMF分量,通过相关系数筛选出经CEEMDAN分解后所产生虚假分量以及残余噪声分量并进行剔除,再通过峭度值在剩余分量中筛选出包含故障信息较多的IMF分量进行信号重构;其次,采用TSMPE计算重构信号的敏感特征值,经PCA选择后组成特征向量;最后,以IAFSA优化SVM,训练IAFSA-SVM多分类故障分类器,实现风力发电机轴承故障识别。将该方法与其他组合方法进行比较,证明所提方法在风力发电机轴承故障诊断中具有优越性和有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 风力发电机轴承 自适应白噪声完备经验模态分解 时移多尺度排列熵 改进人工鱼群 支持向量机

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