检索结果-内蒙古大学图书馆

西安交通大学学报 2025年第1期59卷 56-67页

作者：许博胡鸿飞王海军西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

针对高温高压流动工况下,空化状态判断困难、传统分析方法难以有效提取压力脉动信号中的有效信息的问题,以孔板为对象,开展了高温高压水的空化实验,并提出了一种基于遗传算法的自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法通过结合中心频率法... 详细信息

针对高温高压流动工况下,空化状态判断困难、传统分析方法难以有效提取压力脉动信号中的有效信息的问题,以孔板为对象,开展了高温高压水的空化实验,并提出了一种基于遗传算法的自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法通过结合中心频率法、遗传算法、功率谱熵和相对能量等技术,自适应地确定变分模态分解算法中的超参数并有效去除信号中的噪声成分,提高了空化特征的提取精度。结果表明:AVMD算法能够精确捕捉到高温高压水流经孔板时空化现象的发生和发展,识别空化起始点、转捩点以及空化强度的变化;当高温高压水流经孔板后,压力脉动的无量纲频率在0.04~0.35、压力脉动的无量纲幅值在0.014~0.067时,空化现象开始出现;随着空化强度增加,管内压力脉动幅值和频率整体呈增大趋势;空化起始转捩点及空化严重转捩点与入口压力和工质入口过冷度密切相关。AVMD算法能够有效提高空化特性分析的精度,尤其是在复杂流动条件下的空化预测,为压水堆核电站冷却剂系统和高压蒸汽系统的稳定运行提供理论依据和参考。

关键词：高温高压水空化特性自适应变分模态分解孔板

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基于自适应变分模态分解的齿轮箱故障诊断

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推进技术 2024年第9期45卷 218-227页

作者：谢锋云汪淦赏鉴栋樊秋阳朱海燕华东交通大学机电与车辆工程学院江西南昌330013 华东交通大学智能交通装备全寿命技术创新中心江西南昌330013

针对航空齿轮箱故障诊断中采集到的振动信号包含复杂噪声干扰和冗余成分的问题,提出了基于自适应变分模态分解的齿轮箱故障诊断方法。利用综合评价指标完成变分模态分解(VMD)中分解层数K值的自适应选取,通过设置相关系数和能量熵的阈值... 详细信息

针对航空齿轮箱故障诊断中采集到的振动信号包含复杂噪声干扰和冗余成分的问题,提出了基于自适应变分模态分解的齿轮箱故障诊断方法。利用综合评价指标完成变分模态分解(VMD)中分解层数K值的自适应选取,通过设置相关系数和能量熵的阈值,筛选同时大于阈值的分量作为包含主要能量且与原信号更加相似的分量进行重构,实现信号的降噪和特征增强。利用结合精细复合多尺度散布熵(RCMDE)对降噪后的信号进行特征提取,充分提取反映振动信号不同时间尺度复杂程度的非线性特征组成特征向量。使用粒子群算法(PSO)优化的核极限学习机(KELM)对所提取的特征进行识别。通过实验验证,该模型10次测试的平均准确率可达95.04%。与其他特征提取和模式识别方法进行对比,所提方法具有更高的诊断准确率,为航空齿轮箱的故障诊断提供了新的方法。

关键词：航空齿轮箱故障诊断信号降噪自适应变分模态分解粒子群算法核极限学习机

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基于自适应变分模态分解与功率谱熵差的机器人铣削加工颤振类型辨识

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机械工程学报 2023年第9期59卷 90-100页

作者：孙朝阳彭芳瑜唐小卫闫蓉辛世豪吴嘉伟华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074 华中科技大学智能制造装备与技术全国重点实验室武汉430074

机器人铣削加工存在模态耦合颤振和再生颤振现象,有效地进行机器人铣削加工颤振类型的辨识是进行颤振精准抑制和保证加工质量的基础。为此,提出一种基于自适应变分模态分解与功率谱熵差的颤振类型辨识(AVMD-ΔPSE)方法。通过分析机器人... 详细信息

机器人铣削加工存在模态耦合颤振和再生颤振现象,有效地进行机器人铣削加工颤振类型的辨识是进行颤振精准抑制和保证加工质量的基础。为此,提出一种基于自适应变分模态分解与功率谱熵差的颤振类型辨识(AVMD-ΔPSE)方法。通过分析机器人铣削加工颤振特性和主导模态,将机器人铣削颤振分为机器人结构模态主导的模态耦合颤振和刀具-主轴结构模态主导的再生颤振两种类型。为了提取颤振敏感子信号,利用自适应变分模态分解方法对原始信号进行分解,根据功率谱熵和频率消除算法设计功率谱熵差颤振类型辨识指标,结合多组试验数据采用高斯混合模型自适应地确定辨识指标最佳分类阈值。颤振辨识试验表明机床铣削加工颤振辨识方法运用于机器人铣削加工中仅能识别颤振却无法区分不同的颤振类型,而AVMD-ΔPSE方法能准确有效地辨识和区分机器人铣削加工中的模态耦合颤振和再生颤振,为机器人铣削颤振的针对性抑制提供理论指导。

关键词：机器人铣削颤振颤振类型辨识自适应变分模态分解功率谱熵差

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基于自适应变分模态分解的电力系统机电振荡特征提取

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电网技术 2019年第4期43卷 1387-1395页

作者：王丽馨蔡国伟杨德友孙正龙东北电力大学电气工程学院吉林省吉林市132012

针对电力系统非线性、非平稳机电振荡信号特征参数提取困难的问题,提出了一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,AVMD)和Hilbert变换的电力系统机电振荡特征参数提取方法。自适应变分模态分解方法是一种... 详细信息

针对电力系统非线性、非平稳机电振荡信号特征参数提取困难的问题,提出了一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,AVMD)和Hilbert变换的电力系统机电振荡特征参数提取方法。自适应变分模态分解方法是一种非递归式算法,通过约束变分模型的构建及求解,从而获取频率成分固定的振荡分量,且抗噪性能较好。首先根据窗口傅立叶变换频谱分布确定变分模态分解算法的分解模态数,然后利用自适应变分模态分解算法获取各有限带宽固有模态分量,最后通过Hilbert变换提取振荡特征参数。仿真分析及实测数据计算结果表明了所提方法的可行性及有效性。

关键词：机电振荡自适应变分模态分解有限带宽固有模态 Hilbert变换

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采用自适应变分模态分解的混合储能平滑光伏出力波动控制策略

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高电压技术 2019年第6期45卷 1898-1906页

作者：颜晨煜樊艳芳姚波新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830047 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司德清313200

光伏出力的随机波动性对电网稳定运行产生一定影响,针对这一问题,提出了基于自适应变分模态分解的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)平滑光伏出力波动方法。首先,针对典型光伏出力场景,结合光伏功率波动标准及储能元件特... 详细信息

光伏出力的随机波动性对电网稳定运行产生一定影响,针对这一问题,提出了基于自适应变分模态分解的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)平滑光伏出力波动方法。首先,针对典型光伏出力场景,结合光伏功率波动标准及储能元件特性,对光伏原始功率自适应的进行变分模态分解,从而实现功率初级分配;其次,在储能系统内部,监测超级电容荷电状态,通过模糊控制对储能元件初级功率进行二次修正。研究结果表明:所提控制策略能够自适应地实现光伏出力的最佳分解及合理分配,在有效减少光伏出力波动的同时避免了储能元件出现冗余容量;基于模糊控制的初级功率优化修正,使储能元件在荷电状态(state of charge,SOC)安全范围内工作,极大延长了储能元件的经济寿命。研究结果为变分模态分解算法的广泛应用提供了坚实基础,同时为实现大规模光伏电站的可靠并网及进一步开展光伏功率在线控制提供了一定的理论依据。

关键词：光伏出力自适应变分模态分解平抑功率波动混合储能系统模糊控制荷电状态

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基于自适应变分模态分解的扩展工况传递路径分析方法

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公路交通科技 2021年第7期38卷 138-144,158页

作者：张俊红贾宏杰周启迪朱小龙林杰威天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072 天津仁爱学院天津301636 潍柴动力股份有限公司山东潍坊261016

为削减扩展工况传递路径分析在信号采集过程中干扰噪声的影响,提高分析精度,提出了一种结合自适应变分模态分解和巴氏距离的优化OPAX方法。该方法考虑到多尺度模糊熵能够较好地表征非稳态复杂信号,将其作为适应度函数。采用模拟退火粒... 详细信息

为削减扩展工况传递路径分析在信号采集过程中干扰噪声的影响,提高分析精度,提出了一种结合自适应变分模态分解和巴氏距离的优化OPAX方法。该方法考虑到多尺度模糊熵能够较好地表征非稳态复杂信号,将其作为适应度函数。采用模拟退火粒子群算法和粒子群算法分别对信号进行自适应变分模态分解,并通过模拟信号证明了模拟退火粒子群算法的泛化性和准确性。最后采用巴氏距离对分解信号进行筛选,以区分相关模态和非相关模态,将相关模态进行重组实现OPAX采集信号的有效去噪。在确定去噪算法的准确性后,以某轻型客车为例,建立了振动测点到驾驶员右耳的传递路径分析模型,在90 km/h匀速行驶工况下采集整车主要结构点悬置主被动端的加速度信号,并对采集信号进行了降噪处理。以驾驶员右耳声压的测试值为参考,对比了OPAX优化前后计算结果。结果表明:优化后OPAX计算值的信噪比提高了71.2%,均方根误差减小了66.9%,在峰值频率处的误差均控制在5%以内;该方法能有效滤除OPAX在信号采集过程中的干扰噪声,有效保留信号的完整性,提高OPAX方法的分析精度。

关键词：汽车工程扩展工况传递路径分析多尺度模糊熵自适应变分模态分解巴氏距离去噪

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基于自适应变分模态分解的组合模型风电功率预测

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电源学报 2024年第2期22卷 283-289页

作者：鹿凯石开明贾欢金勇杰王旭徐谱鑫内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080

风电机组出力的高波动与随机性,影响电力系统安全稳定运行与风电预测精度,针对此提出结合风电功率波动特性研究的风电功率预测方法。首先从时间与机组规模尺度分析风电功率波动特性,并指导选取合适的风电数据用于风电功率预测;然后建立... 详细信息

风电机组出力的高波动与随机性,影响电力系统安全稳定运行与风电预测精度,针对此提出结合风电功率波动特性研究的风电功率预测方法。首先从时间与机组规模尺度分析风电功率波动特性,并指导选取合适的风电数据用于风电功率预测;然后建立基于最小二乘支持向量机的风电机组短期功率预测模型,采用自适应变分模态分解实现风电数据分频,并采用改进粒子群优化最小二乘支持向量机模型中影响回归预测的模型参数。实验结果表明,预测模型自适应性较强,通过预测误差评价指标,可证明预测方法的有效性。

关键词：最小二乘支持向量机风电功率预测自适应变分模态分解改进粒子群优化分频预测

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基于自适应变分模态分解的光储混合系统功率波动平抑机制研究

基于自适应变分模态分解的光储混合系统功率波动平抑机制研究

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作者：许芬浙江大学

学位级别：硕士

光伏发电面临间歇性、随机性和波动性等问题,大规模并网可能会给电网运行带来安全性和稳定性挑战。本文提出利用不同特性的储能元件组成混合储能系统,通过与光伏电站优势互补,组成光储混合系统,以期达到有效平抑光伏并网功率的波动的目... 详细信息

光伏发电面临间歇性、随机性和波动性等问题,大规模并网可能会给电网运行带来安全性和稳定性挑战。本文提出利用不同特性的储能元件组成混合储能系统,通过与光伏电站优势互补,组成光储混合系统,以期达到有效平抑光伏并网功率的波动的目的。建立了光储混合系统中光伏电池、铅炭电池和超级电容器的数学模型,其中光伏电池模型表现出良好的I-U特性和P-U特性,铅炭电池展现良好的储能能力,超级电容器具备快速充放电能力,进而提出了用于平抑光伏功率波动的光储混合系统并网结构。提出了基于相似日理论和Elman神经网络的光伏发电功率预测模型。基于皮尔逊相关系数确定气象特征向量,通过计算历史日与预测日的相似程度选取相似日。建立Elman神经网络,对三种天气类型下的光伏发电功率分别进行预测。基于甘肃省某50 MW光伏电站的实测数据进行仿真,算例结果表明,预测模型在三种天气类型下都具有较高的预测精度,最大的平均绝对百分比误差为11.86%,均方根误差为1.39 MW,可生成典型光伏场景,作为后续平抑光伏功率波动的算例数据。提出了基于自适应变分模态分解(VMD)的混合储能系统平抑光伏功率波动方法,可以自适应地确定分解模态数和并网模态数。采用VMD-Hilbert方法将混合储能系统的低频和高频功率分别分配给铅炭电池和超级电容器。建立了混合储能系统经济性评估模型,结果表明,典型光伏场景经自适应变分模态分解后,三种天气类型下的最大光伏功率波动率分别降至8.53%/5 min、9.72%/5 min和9.60%/5 min,满足光伏并网波动标准。基于对并网模态数的优化,晴天和多云天混合储能系统的功率配置可分别降低36.25%和28.59%。与使用经验模态分解(EMD)相比,多云天混合储能系统全寿命周期年化成本降低了27.39%。该研究期望能够为光伏电站制定功率波动平抑策略、安全稳定并网提供借鉴和参考。

关键词：光伏发电混合储能系统自适应变分模态分解功率预测波动平抑

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基于自适应变分模态分解的电梯曳引系统轴承故障诊断方法研究

基于自适应变分模态分解的电梯曳引系统轴承故障诊断方法研究

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作者：刘辉浙江理工大学

学位级别：硕士

随着我国城市化进展的不断加快,高层建筑群的增多带动电梯数量的不断增长,电梯作为高层建筑的重要运输工具,其运行过程的安全性和可靠性与人们的生命安全息息相关。曳引系统轴承作为电梯的重要组成部分,承担着轿厢、对重的负载,当曳引... 详细信息

随着我国城市化进展的不断加快,高层建筑群的增多带动电梯数量的不断增长,电梯作为高层建筑的重要运输工具,其运行过程的安全性和可靠性与人们的生命安全息息相关。曳引系统轴承作为电梯的重要组成部分,承担着轿厢、对重的负载,当曳引系统轴承发生故障时将产生异常振动,并通过钢丝绳传递到轿厢,从而引起乘客恐慌甚至引发重大安全事故。因此,对曳引系统轴承开展故障诊断研究具有重大意义。曳引系统轴承发生故障时,其振动信号往往受到运行工况和干扰信号的影响,导致信号中的故障特征难以提取,从而影响曳引系统轴承的故障诊断效果。由此可知,开展曳引系统轴承故障诊断的难点在于准确提取曳引系统轴承的故障特征以及精准识别曳引系统轴承的故障模式。本文通过建立曳引系统垂直方向的动力学模型,探究了曳引系统轴承的故障特性,根据曳引系统轴承运行工况和故障特性提取了曳引系统轴承的故障特征,并构建了诊断速度较快、识别精度较高的曳引系统轴承故障识别模型,最后开展了故障注入试验进行验证。具体内容如下:首先,介绍了电梯曳引系统轴承故障诊断的研究背景及意义,综述了基于信号处理与机器学习故障诊断方法的国内外研究现状,分析了现有电梯机械部件故障诊断方法存在的不足,最后提出了本文的主要研究内容和总体技术路线。其次,介绍了电梯及曳引系统的结构组成和工作原理,建立了曳引系统垂直方向的动力学模型,并探究了曳引系统不同轴承发生故障时轿厢的垂直振动响应以及轴承的故障响应,确定了影响轿厢安全运行的主要轴承部位及其故障特性。再次,根据曳引系统轴承变转速运行特性和故障响应特性,提出了一种基于角域重采样与自适应变分模态分解相结合的特征提取方法,解决了曳引系统轴承故障特征受变转速工况以及干扰信号影响的问题。然后根据故障分量的相关度与冲击特性,构建了相关峭度指标对故障分量进行选取以及信号重构,并探究了曳引系统轴承故障前后指标变化情况,进而选取了表征曳引系统轴承状态的有效特征指标。然后,针对核极限学习机识别效果受核函数影响的问题,提出了一种线性加权的多核基函数,并引入改进麻雀搜索算法进行参数寻优,构建了一种基于改进麻雀搜索算法优化多核极限学习机的故障识别模型,提高了曳引系统轴承故障识别的准确率。最后,开展了故障注入试验,并采用所提方法对电梯曳引系统轴承开展故障诊断。

关键词：故障诊断曳引系统轴承自适应变分模态分解多核极限学习机改进麻雀搜索算法

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基于改进麻雀算法和自适应变分模态分解的交通流预测方法研究

基于改进麻雀算法和自适应变分模态分解的交通流预测方法研究

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作者：曹志富重庆交通大学

学位级别：硕士

近年来,许多城市开展了智能交通系统的建设工作,为缓解城市交通拥堵、提高城市交通安全做出了重大贡献。短时交通流预测是实现智能控制和诱导的关键,科学、准确的预测结果在提高交叉口控制水平、优化出行路线和出行时间、辅助交通管理... 详细信息

近年来,许多城市开展了智能交通系统的建设工作,为缓解城市交通拥堵、提高城市交通安全做出了重大贡献。短时交通流预测是实现智能控制和诱导的关键,科学、准确的预测结果在提高交叉口控制水平、优化出行路线和出行时间、辅助交通管理等方面起着重要作用。以提高短时交通流预测准确性为目标,构建性能更佳的预测模型,对支持智能交通系统发展,缓解城市交通拥堵具有重要意义。文章以提高预测准确性为目标,结合数据预处理技术、机器学习方法、群体智能优化算法、数据分解方法以及多指标综合评价方法等,深入研究高速公路和城市交叉口的交通流预测方法。首先根据数据来源情况,介绍了数据的采集方法和生成方式。其次,利用交通流数据,分析了交通流的时空特性,给出了异常值筛选和预处理方法。随后,对比交通流基本预测方法的优缺点,选择了计算复杂度低、学习速度快、适应性强的最小二乘支持向量机(LSSVM)作为本文的基本预测方法。为了克服网格搜索和传统智能算法寻优速度慢的问题,提出了寻优速度和寻优能力更佳的改进麻雀搜索算法(ISSA)优化LSSVM。为了克服当前数据分解方法容易出现模态混叠、过度分解以及无法确定分解层数的现象,以能量剩余系数、包络熵、相关系数和峭度值为指标,以并行贝叶斯优化为方法,提出了能够自动确定分解层数和罚因子的自适应变分模态分解(AVMD)方法,并验证了模态分解用于构建预测模型的可行性。最后,基于数据预处理方法、ISSA优化的LSSVM模型、AVMD方法,构建了AVMD-ISSA-LSSVM组合模型。单一评价指标受评价作用和评价值差距过小的影响,有时难以凸显模型的相对优势,因此文章利用离差最大化和优劣解距离法(TOPSIS)构建了预测模型的综合性能评价方法,并以相关文献得到的结果数据验证了模型的可行性。在上述理论的基础上,以高速公路和城市交叉口的交通流为研究对象,对比说明了模型的预测性能。根据两次实验结果,只有文中所提模型的均等系数超过了0.99,表明所提模型的预测准确性更好。根据综合评价值排序情况,ISSA优化的组合模型更靠前,表明ISSA相比网格搜索和交叉验证法更适合组合模型的参数优化。另外,所提模型的综合评价值和单一评价值均优于其他模型,表明所提模型的预测准确性和综合性能均更佳,AVMD也比EMD更有利于提高预测的准确性。

关键词：自适应变分模态分解改进麻雀搜索算法最小二乘支持向量机离差最大化优劣解距离法

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