检索结果-内蒙古大学图书馆

物理学报 2013年第12期62卷 566-573页

作者：唐洁陕西理工学院物理与电信工程学院汉中723001

BL Lac天体OJ 287是一个重要的Blazar天体,光变具有准周期特点.本文从密歇根大学射电天文台数据库收集了OJ 287射电波段4.8,8.0和14.5GHz超过30年时间的观测数据.由于天文观测资料的复杂性,一些传统寻找周期的方法不是太理想.近几年迅... 详细信息

BL Lac天体OJ 287是一个重要的Blazar天体,光变具有准周期特点.本文从密歇根大学射电天文台数据库收集了OJ 287射电波段4.8,8.0和14.5GHz超过30年时间的观测数据.由于天文观测资料的复杂性,一些传统寻找周期的方法不是太理想.近几年迅速发展起来的聚合经验模态分解(EEMD)特别适合于具有非线性和非平稳动态变化特性的Blazar天体光变规律的研究.运用EEMD方法对OJ 287的3个射电波段流量分别进行多时间尺度分解,各获得6个代表不同时间尺度局部特征信息的本征模态函数分量和一个趋势项.

关键词： OJ287 光变周期聚合经验模态分解

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高速列车转向架故障信号的聚合经验模态分解和模糊熵特征分析

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控制理论与应用 2014年第9期31卷 1245-1251页

作者：秦娜金炜东黄进李智敏西南交通大学电气工程学院四川成都610031 西南交通大学材料科学与工程学院四川成都610031

为了对高速列车转向架关键部件进行状态监测,利用转向架故障振动信号的特点,提出了一种结合聚合经验模态分解和模糊熵的特征提取方法.对故障信号进行聚合经验模态分解,得到一系列具有不同物理意义的简单成分信号,采用相关分析法选取最... 详细信息

为了对高速列车转向架关键部件进行状态监测,利用转向架故障振动信号的特点,提出了一种结合聚合经验模态分解和模糊熵的特征提取方法.对故障信号进行聚合经验模态分解,得到一系列具有不同物理意义的简单成分信号,采用相关分析法选取最能反映原信号特征的本征模态函数.对这些本征模态函数和原信号分别计算模糊熵值构成多尺度复杂性度量的特征向量,输入最小二乘支持向量机中进行分类识别,与模糊熵特征相比得到了更好的识别效果,证明了算法的有效性.

关键词：高速列车转向架特征提取聚合经验模态分解模糊熵最小二乘支持向量机

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采样频率对聚合经验模态分解的影响研究

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中国机械工程 2016年第18期27卷 2472-2476页

作者：陈换过陈培陈文华蔡丽沈建洋吴建伟吴明建浙江省机电产品可靠性技术研究重点实验室杭州310018 杭州前进齿轮箱集团股份有限公司杭州311203

根据聚合经验模态分解的特点对能量泄漏指数进行了修订,从非对准误差、能量泄漏、分解结果的正交性和相关性方面分析了采样频率对聚合经验模态的影响,分析结果显示离散化采样引起的非对准误差随采样频率的提高逐渐减小,而能量泄漏以及... 详细信息

根据聚合经验模态分解的特点对能量泄漏指数进行了修订,从非对准误差、能量泄漏、分解结果的正交性和相关性方面分析了采样频率对聚合经验模态的影响,分析结果显示离散化采样引起的非对准误差随采样频率的提高逐渐减小,而能量泄漏以及分解结果之间的正交性和相关性随采样频率改变近似呈周期性变化。并根据分析结果给出了聚合经验模态中采样频率的选取原则。算例结果表明,综合考虑上述各影响因素后,聚合经验模态较为理想的采样频率范围是信号最高频率的10.3～11倍。

关键词：聚合经验模态分解采样频率能量泄漏旋转机械

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基于聚合经验模态分解的情感语音特征提取

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计算机工程 2017年第8期34卷 306-309,315页

作者：张乐张雪英孙颖张卫太原理工大学信息工程学院太原030024

特征提取是情感语音识别系统的关键过程,决定系统整体识别性能。传统特征提取技术假定语音信号是线性、短时平稳信号,不具有自适应性。为此,通过聚合经验模态分解(EEMD)算法以非线性的处理方式提取特征。情感语音信号经EEMD分解后得到... 详细信息

特征提取是情感语音识别系统的关键过程,决定系统整体识别性能。传统特征提取技术假定语音信号是线性、短时平稳信号,不具有自适应性。为此,通过聚合经验模态分解(EEMD)算法以非线性的处理方式提取特征。情感语音信号经EEMD分解后得到一组固有模态函数(IMF),利用相关系数法筛选出有效分量集合,对集合函数计算得到IMF能量特征(IMFE)。选用德国柏林语音库作为实验数据来源,将IMFE特征、韵律特征、梅尔倒谱系数特征以及三者的融合特征分别输入到支持向量机中,通过比较不同特征的识别结果验证IM FE特征的有效性。实验结果表明,IM FE特征与声学特征融合后的平均识别率达到91.67%,可有效区分不同的情感状态。

关键词：特征提取聚合经验模态分解固有模态函数 Spearman Rank相关系数声学特征情感语音识别

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基于聚合经验模态分解的时间序列模型的研究及其应用

基于聚合经验模态分解的时间序列模型的研究及其应用

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作者：胡建明兰州大学

学位级别：硕士

风能,作为一种无污染,可再生的资源的能源,越来越受到各国的青睐。但由于风能的间歇性,风能入网将对电力系统的可靠性、稳定性产生重大的影响,这种影响在风力发电普及率较高的地区显得尤为明显。因此准确的风能的预测就显得极其重要。... 详细信息

风能,作为一种无污染,可再生的资源的能源,越来越受到各国的青睐。但由于风能的间歇性,风能入网将对电力系统的可靠性、稳定性产生重大的影响,这种影响在风力发电普及率较高的地区显得尤为明显。因此准确的风能的预测就显得极其重要。在风能的预测中,风速是重要参数之一。为提高风速预测的精度,本文提出了一种新的基于聚合经验模态分解和人工智能模型相结合的混合模型。为验证其有效性,应用该模型对中国甘肃地区三处风场的风速预测进行预测.研究结果表明,与其他传统模型和未使用聚合经验模态分解的人工智能预测方法相比,所提方法能够在风速预测方面取得更优的预测结果。对于电力系统,随着电力行业结构化改革,电价也变成所有市场参与者的重要信号并且成为电力市场各种商业活动的焦点。由于电价的波动性,非平稳性等,现有单一模型难以获得满意的预测精度,本文提出基于聚合经验模态分解方法,季节调整和ARMA相结合的模型以期获得更好的预测表现.结果表明,相对于其他传统模型和未使用聚合经验模态分解的预测方法,所提方法能够在电价预测方面取得更优的预测结果。

关键词：聚合经验模态分解支持向量机预测风速预测

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基于聚合经验模态分解的电压闪变监测技术研究

基于聚合经验模态分解的电压闪变监测技术研究

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作者：徐浠钰山东理工大学

学位级别：硕士

随着电力电子技术和新能源技术的发展,电网中非线性负荷日益增多,造成众多电能质量问题。电压波动与闪变正是其中重要指标之一。因此研究电压波动与闪变具有十分重要意义。本文首先研究了电压波动与闪变特征参数及常用的电压闪变检测方... 详细信息

随着电力电子技术和新能源技术的发展,电网中非线性负荷日益增多,造成众多电能质量问题。电压波动与闪变正是其中重要指标之一。因此研究电压波动与闪变具有十分重要意义。本文首先研究了电压波动与闪变特征参数及常用的电压闪变检测方法(平方检测法、小波分解与同步检测法、希尔伯特-黄检测法)的优点和缺点。在此基础上,本文提出了一种基于聚合经验模态分解的电压闪变检测方法,该算法首先采用希尔伯特变换提取电压闪变信号的包络,然后利用聚合经验模态分解消噪法消除包络信号中的噪声,最后采用聚合经验模态分解对消噪后包络信号进行分解,提取调幅波的特征信息。电压闪变的开始与结束时间也可以精确求出。基于MATLAB仿真电压闪变信号,并分别采用聚合经验模态检测法与常用检测法提取闪变特征信息。通过分析对比检测数据,实验结果表明,该方法可从时域与频域两方面对电压闪变信号进行分析,能够准确检测出突变、非平稳电压闪变信号的时间、幅值及频率,比小波法、希尔伯特-黄变换法等常用的闪变检测方法检测精度要高。设计了基于虚拟仪器技术的电压闪变监测系统,包括硬件部分与软件部分。硬件包括传感器、信号调理电路、数据采集卡、计算机;采用LabVIEW和MATLAB混合编程的方法实现了系统的软件设计,包括:信号定时采样程序、消噪程序、调幅波提取程序,电压参数检测程序、短时间闪变值计算程序、数据存储程序等。采用SQL Sever建立了电压闪变测量数据库,在LabVIEW中利用ADO技术访问数据库,采用LabVIEW中的ActiveX模块以及SQL语言实现了大量实时数据的存储和历史数据的查询。利用监测系统对仿真的复杂电压闪变信号进行了分析,同时系统对用高精度波形发生器产生的带噪声单频闪变信号进行了监测。最后,在智能电网研究中心的电机拖动实验室,对现场电压进行实时的在线监测,实验表明该监测系统运行稳定,可靠性高。

关键词：电压闪变聚合经验模态分解 LabVIEW 数据库 MATLAB

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基于数据FCM聚类的移动机器人关节横摆力矩振动控制系统设计

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计算机测量与控制 2025年第4期33卷 130-138页

作者：陈振庭陈富强许丽娟广州华商学院人工智能学院广州511300

针对实际空间移动机器人关节横摆振动问题开展研究;由于其运动存在多体动力学耦合关系且关节间有弹性影响,关节易横摆振动,传统关节独立力反馈控制效果不佳;硬件上,采用力矩传感器检测关节横摆力矩,设计CPU+FPGA结构的关节控制器硬件;... 详细信息

针对实际空间移动机器人关节横摆振动问题开展研究;由于其运动存在多体动力学耦合关系且关节间有弹性影响,关节易横摆振动,传统关节独立力反馈控制效果不佳;硬件上,采用力矩传感器检测关节横摆力矩,设计CPU+FPGA结构的关节控制器硬件;软件上,经聚合经验模态分解提取关节横摆力矩振动信号特征,引入模糊C均值聚类算法识别振动模式确定控制要求,结合PD控制器和LQR控制结构建立联合控制策略,并考虑关节力矩反馈和电机位置误差实现最终控制;经测试,对于移动机器人左前腿关节低频振动,应用该系统后最大振动减弱到0.22°,确保了移动机器人运行稳定性。

关键词：移动机器人 FCM聚类横摆力矩关节振动控制器聚合经验模态分解

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基于Copula函数的高速列车转向架故障特征提取

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西南交通大学学报 2015年第4期50卷 676-682页

作者：金炜东吕乾勇孙永奎西南交通大学电气工程学院四川成都610031

为了实时监测高速列车转向架关键部件的工作状态,提出了一种基于Copula函数的特征提取方法.以某型高速列车转向架正常、抗蛇形减振器失效、空气弹簧失效、横向减振器失效4种工况的振动信号为研究对象,将信号进行聚合经验模态分解,针对... 详细信息

为了实时监测高速列车转向架关键部件的工作状态,提出了一种基于Copula函数的特征提取方法.以某型高速列车转向架正常、抗蛇形减振器失效、空气弹簧失效、横向减振器失效4种工况的振动信号为研究对象,将信号进行聚合经验模态分解,针对得到的本征模态函数,使用Gaussian Copula函数构建它们的联合概率密度函数.提取边缘分布的Kullback-Leibler Distance值,及联合概率密度函数的均值和方差作为特征,采用支持向量机进行识别.实验结果表明,在200 km/h速度下,故障平均识别率在95%以上,表明了该特征提取方法的有效性.

关键词：高速列车聚合经验模态分解 Copula函数特征提取

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基于EEMD样本熵的高速列车转向架故障特征提取

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西南交通大学学报 2014年第1期49卷 27-32页

作者：秦娜金炜东黄进李智敏刘景波西南交通大学电气工程学院四川成都610031

为了监测高速列车转向架关键部件的工作状态,提出了采用聚合经验模态分解和样本熵信息测度理论相结合的方法提取信号特征.以转向架正常、空气弹簧失气、横向减振器故障和抗蛇行减振器故障4种典型工况下车体及转向架的振动信号为研究对象... 详细信息

为了监测高速列车转向架关键部件的工作状态,提出了采用聚合经验模态分解和样本熵信息测度理论相结合的方法提取信号特征.以转向架正常、空气弹簧失气、横向减振器故障和抗蛇行减振器故障4种典型工况下车体及转向架的振动信号为研究对象,将信号进行聚合经验模态分解,得到一系列成分简单的固有模态函数,分别计算样本熵值构成高维特征矢量,最后采用支持向量机进行故障状态的分类识别.实验结果表明,列车在200 km/h速度下,故障识别率可以达到88%,证明了该特征提取算法的有效性.

关键词：转向架阈值消噪聚合经验模态分解样本熵支持向量机

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基于EEMD-KECA的风电机组滚动轴承故障诊断

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太阳能学报 2017年第7期38卷 1943-1951页

作者：齐咏生张二宁高胜利王林高学金内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080 内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司呼和浩特010050 北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

针对传统频域诊断算法不能充分挖掘出非线性、非平稳信号内部本质信息的问题,提出基于聚合经验模态分解(EEMD)的复合特征提取和基于核熵成分分析(KECA)的故障自动诊断算法。该方法首先采用EEMD将原始信号分解成若干特征模态函数(IMF),计... 详细信息

针对传统频域诊断算法不能充分挖掘出非线性、非平稳信号内部本质信息的问题,提出基于聚合经验模态分解(EEMD)的复合特征提取和基于核熵成分分析(KECA)的故障自动诊断算法。该方法首先采用EEMD将原始信号分解成若干特征模态函数(IMF),计算IMF能量和信号的能量熵构建复合特征向量并作为KECA的输入,之后建立KECA非线性分类器并引入一种新的监测统计量——散度测度统计量,实现故障的实时监测与自动诊断。采用KECA可实现根据熵值大小进行特征分类,具有较强的非线性处理能力,且不同特征信息之间呈现出显著的角度差异,易于分类。最后通过实际风电机组滚动轴承应用实例对算法进行验证,结果表明该方法可有效提取信号中的故障特征,实现对滚动轴承的故障诊断,相比神经网络分类方法具有更高的识别率。

关键词：故障诊断聚合经验模态分解核熵成分分析能量熵滚动轴承

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