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基于SVD-CWT和CNN的水轮发电机转子故障识别 被引量:1
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作者 张彬桥 刘雷 +1 位作者 杨洋 侯成伟 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第2期205-209,共5页
水轮发电机转子振动故障识别是水电站运维的重难点问题,为此提出一种基于转子振动信号的故障识别方法。首先针对发电机转子的非平稳和非线性振动信号,采用奇异值分解(SVD)并结合能量差分谱理论进行降噪预处理;对预处理数据使用连续小波... 水轮发电机转子振动故障识别是水电站运维的重难点问题,为此提出一种基于转子振动信号的故障识别方法。首先针对发电机转子的非平稳和非线性振动信号,采用奇异值分解(SVD)并结合能量差分谱理论进行降噪预处理;对预处理数据使用连续小波变换(CWT)转换为时频图并形成图像数据集;然后将该图像数据集作为卷积神经网络(CNN)输入,通过CNN多层池化及卷积形成分布式故障特征表达,最终实现发电机转子故障模式识别和分类。经实验验证,该方法准确率达到99.5%以上,能有效识别出发电机转子的故障类型。 展开更多
关键词 水轮发电机转子 故障识别 svd CWT 卷积神经网络
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基于DK-SVD的深度学习电阻抗块稀疏成像方法研究
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作者 王琦 杨雨晗 +4 位作者 李秀艳 段晓杰 汪剑鸣 孙玉宽 冯慧 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1370-1377,共8页
针对电阻抗层析成像逆问题的病态性和非线性,提出一种基于DK-SVD的电阻抗块稀疏图像重建方法。该算法通过多层感知器为每组测量数据提供最优的模型参数,以适应数据集的多样性,进一步提高成像质量,并在稀疏编码阶段采用迭代收缩阈值算法... 针对电阻抗层析成像逆问题的病态性和非线性,提出一种基于DK-SVD的电阻抗块稀疏图像重建方法。该算法通过多层感知器为每组测量数据提供最优的模型参数,以适应数据集的多样性,进一步提高成像质量,并在稀疏编码阶段采用迭代收缩阈值算法加快收敛速度。仿真实验结果表明DK-SVD算法重建图像的结构相似性可达到0.95以上,误差可控制在0.1左右,平均重建速度为0.034 s,有效地提高了电阻抗层析成像的质量和效率,且经进一步实验证明了该算法具有良好的噪声鲁棒性和实际应用价值。 展开更多
关键词 电学计量 电阻抗层析成像 块稀疏 DK-svd 图像重建 深度学习
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基于APSO-SSD-SVD的特高压换流站OLTC振动信号降噪方法
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作者 骆钊 张涛 +3 位作者 阮彦俊 石延辉 林铭良 张杨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期13-23,共11页
随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇... 随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇异谱分解和奇异值分解的方法。首先,利用自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization, APSO)算法对奇异谱分解算法中的模态参数进行优化,选取最优分解模态数。其次,基于最大峭度准则选取最佳奇异谱分量。然后,确定最佳重构阶数,通过奇异值分解重构信号,从而达到信号降噪的目的。将所提方法应用于仿真信号和实验信号,结果表明所提方法的信噪比达到23.302,均方根误差仅为0.004,并且波形相似参数高达0.998,优于其他降噪方法。所提方法能够更有效地实现对特高压换流站OLTC振动信号的降噪,为辅助运维人员诊断OLTC状态提供参考。 展开更多
关键词 有载分接开关 自适应粒子群优化算法 奇异谱分解 奇异值分解 精细复合多尺度散布熵 信号降噪
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基于向量残差SVD的混凝土超声测试温度效应研究
4
作者 郑罡 陈鹏 +2 位作者 彭宇 于吉港 陈伟基 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期15-23,共9页
为研究温度对混凝土超声测试尾波信号的影响规律;将信号向量间的归一化夹角作为波动指标,反映温度效应引起的信号变化;通过向量残差矩阵SVD获得表征温度效应大小的特征向量,建立向量空间映射和温度差的数学关系。在实验室采集混凝土梁... 为研究温度对混凝土超声测试尾波信号的影响规律;将信号向量间的归一化夹角作为波动指标,反映温度效应引起的信号变化;通过向量残差矩阵SVD获得表征温度效应大小的特征向量,建立向量空间映射和温度差的数学关系。在实验室采集混凝土梁尾波信号进行验证,结果表明,随温度升高尾波信号的波形发生后移,文中方法可分段线性量化温度效应;基于量化结果,得到常温下超声尾波信号最敏感的温度区间;任意4.5℃范围内,可去除74%~90%的温度效应。 展开更多
关键词 向量残差 svd 温度效应 混凝土 超声波
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基于自适应动态粒子群优化的RAK-SVD方法
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作者 乐友喜 姚晓辰 +1 位作者 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期494-503,共10页
K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪... K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪方法。首先通过修改字典原子和相关参数,解决了由于常规粒子群算法的惯性参数固定不变,导致后期搜索效率下降的问题;其次将正则化系数引入近似K-SVD(AK-SVD)方法,明显提升了去噪效果;最后利用自适应动态粒子群算法自动优选AK-SVD方法中的正则化参数,提高了稀疏分解的确定性,在对强反射信号进行去噪的同时加强了对弱信号的保护。模型测试和实际应用均表明,该方法有利于弱信号的提取和识别,不仅能够显著改善弱地震信号的去噪效果,还提升了计算效率。该方法具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 自适应动态粒子群算法 K-svd字典 正则化 去噪
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基于SVD-ILMD的暂态电能质量扰动定位检测方法
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作者 程江洲 张志强 +3 位作者 闫冉阳 李小来 谢卓然 胡哲豪 《浙江电力》 2024年第8期1-11,共11页
为实现对电网非平稳扰动信号的快速、准确分析,提出了融合SVD(奇异值分解)与ILMD(优化局部均值分解)的暂态电能质量扰动定位检测方法。首先,通过ILMD与模糊隶属度函数阈值处理噪声信息,削弱噪声干扰;然后,构造差值信号并利用滑窗SVD增... 为实现对电网非平稳扰动信号的快速、准确分析,提出了融合SVD(奇异值分解)与ILMD(优化局部均值分解)的暂态电能质量扰动定位检测方法。首先,通过ILMD与模糊隶属度函数阈值处理噪声信息,削弱噪声干扰;然后,构造差值信号并利用滑窗SVD增强扰动特征,进一步抑制噪声干扰;最后,基于特征增强信号提出一种自适应阈值截断的暂态电能质量扰动定位检测方法。经仿真分析与算法对比,验证了所提方法定位准确、抗噪性强、计算量小,对过零与微弱扰动也有较好的定位效果。 展开更多
关键词 暂态电能质量 扰动定位检测 差值信号 奇异值分解 局部均值分解
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基于SVD和1DCNN的滚动轴承故障诊断
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作者 闫锋 肖成军 孙一伟 《中国民航飞行学院学报》 2024年第5期37-42,共6页
为实现轴承故障的诊断,本文提出一种基于奇异值分解(SVD)和一维卷积神经网络(1DCNN)的分类算法,即将一维信号转为二维数据并重构,建立检测模型,将重构信号和原始信号分别输入1DCNN模型检测,最后通过混淆矩阵和准确率评估模型。结果显示,... 为实现轴承故障的诊断,本文提出一种基于奇异值分解(SVD)和一维卷积神经网络(1DCNN)的分类算法,即将一维信号转为二维数据并重构,建立检测模型,将重构信号和原始信号分别输入1DCNN模型检测,最后通过混淆矩阵和准确率评估模型。结果显示,SVD结合1DCNN模型比传统1DCNN模型在不同工况下的准确率提高了1.57%和0.4%,具有一定参考价值。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 奇异值分解 一维卷积神经网络
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基于CRS-LMD和SVD的MMC-HVDC线路故障测距方法 被引量:2
8
作者 贺宇阳 马千里 +1 位作者 于飞 刘喜梅 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期121-132,共12页
直流输电线路故障行波波速不确定、波头提取困难以及噪声干扰等因素制约了直流电网中故障测距技术的应用。为了降低上述因素对定位准确性的影响,提出一种基于局部特征有理样条插值均值分解(LMD based on characteristic rational spline... 直流输电线路故障行波波速不确定、波头提取困难以及噪声干扰等因素制约了直流电网中故障测距技术的应用。为了降低上述因素对定位准确性的影响,提出一种基于局部特征有理样条插值均值分解(LMD based on characteristic rational spline,CRS-LMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的故障测距方法。首先,利用特征尺度选取最优极点系数,结合有理样条插值调节拟合曲线的松紧程度,实现对故障电压行波的局部均值分解。其次,采用奇异值分解对故障行波波头进行准确提取。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建了张北±500 kV柔性直流电网的仿真模型,模拟各种故障情况并输出故障数据,利用Matlab对故障数据进行处理并验证定位算法。最后,仿真结果表明,所提故障测距算法在不同故障距离和故障类型下均能实现故障测距,且在叠加噪声和过渡电阻的情况下也能保障较高的精确性。 展开更多
关键词 串柔性直流电网 有理样条插值 局部均值分解 奇异值分解 行波提取 故障测距
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基于SVD-K-means算法的软扩频信号伪码序列盲估计 被引量:1
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作者 张慧芝 张天骐 +1 位作者 方蓉 罗庆予 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期326-333,共8页
针对通信中软扩频信号伪码序列盲估计困难的问题,提出一种奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和K-means聚类相结合的方法。该方法先对接收信号按照一倍伪码周期进行不重叠分段构造数据矩阵。其次对数据矩阵和相似性矩阵分别... 针对通信中软扩频信号伪码序列盲估计困难的问题,提出一种奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和K-means聚类相结合的方法。该方法先对接收信号按照一倍伪码周期进行不重叠分段构造数据矩阵。其次对数据矩阵和相似性矩阵分别进行SVD完成对伪码序列集合规模数的估计、数据降噪、粗分类以及初始聚类中心的选取。最后通过K-means算法优化分类结果,得到伪码序列的估计值。该算法在聚类之前事先确定聚类数目,大大减少了迭代次数。同时实验结果表明,该算法在信息码元分组小于5 bit,信噪比大于-10 dB时可以准确估计出软扩频信号的伪码序列,性能较同类算法有所提升。 展开更多
关键词 软扩频信号 盲估计 奇异值分解 K-MEANS
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基于K-SVD算法的数字图像自适应修复方法
10
作者 王彦龙 高俊杰 杨阳 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期15-18,共4页
为了提升数字图像的完整性和清晰度,提出一种基于K-SVD算法的数字图像自适应修复方法。通过FCM算法将数字图像划分成不同的图像块,将不同类别的数字图像依据K-SVD算法的稀疏编码和字典更新模块进行训练,获取各个不同类别数字图像块的字... 为了提升数字图像的完整性和清晰度,提出一种基于K-SVD算法的数字图像自适应修复方法。通过FCM算法将数字图像划分成不同的图像块,将不同类别的数字图像依据K-SVD算法的稀疏编码和字典更新模块进行训练,获取各个不同类别数字图像块的字典,求出其稀疏系数,结合字典和稀疏系数更新数字图像中的每一类图像块,完成数字图像中每一类图像块的修复或重构,将修复好的图像块放回原数字图像中,实现数字图像的自适应修复。实验结果表明,该方法能够有效地恢复图像的细节和结构,修复后的数字图像均方根误差低,并且具有较高的峰值信噪比,同时,修复后的数字图像与原图像的结构相似性高达0.95,且在数字图像修复效率方面具备显著优势。 展开更多
关键词 FCM算法 K-svd算法 稀疏编码 更新字典 数字图像 图像细节 图像聚类 图像修复
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二级减速器故障系统建模及SVD-MMSE劣化评估
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作者 解开泰 章翔峰 +4 位作者 周建星 余满华 王胜男 姚俊 张旭龙 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期580-588,624,共10页
为检测故障齿轮劣化程度并进行有效的程度评估,通过有限元法建立含有正常、裂纹和断齿等3种齿轮状态的二级直齿轮减速器系统模型。首先,分别计算3种状态的齿轮时变啮合刚度,并综合考虑轴承支撑刚度,得到了3种不同状态下的轴承振动响应;... 为检测故障齿轮劣化程度并进行有效的程度评估,通过有限元法建立含有正常、裂纹和断齿等3种齿轮状态的二级直齿轮减速器系统模型。首先,分别计算3种状态的齿轮时变啮合刚度,并综合考虑轴承支撑刚度,得到了3种不同状态下的轴承振动响应;其次,引入多元多尺度样本熵(multivariate multiscale sample entropy,简称MMSE)对故障齿轮的劣化程度进行分析;最后,引进奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)算法进行预处理,以达到更好的诊断效果来综合评定故障齿轮生命周期的劣化程度。结果表明:齿轮发生故障时,主要导致时频域信号发生转频调制,时域存在有规律的冲击,频域出现边频带,且分布在输入轴的转频及其倍频和啮频及其倍频处;随着故障程度的增加,劣化越发明显,频率成分也发生改变,致使MMSE值也随之变化,且整体呈单调递减趋势;SVD-MMSE算法能有效地对齿轮故障程度进行判别,降低了噪声对于劣化程度检测准确性的影响。 展开更多
关键词 性能劣化 有限元分析 时变啮合刚度 奇异值分解 多元多尺度样本熵
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基于SVD-DAUKF算法的锂离子电池可用容量损失估计方法
12
作者 吴雨颢 仇胜世 +2 位作者 王书航 王若宇 孙金磊 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第9期1667-1675,共9页
锂离子电池以高能量密度、高功率密度和长使用寿命的特点被广泛应用于储能系统中。在长期运行状态下,可用容量的准确估计是储能系统参与电力调节的关键。为了解决这一问题,提出了一种基于奇异值分解的双自适应无迹卡尔曼滤波算法(singul... 锂离子电池以高能量密度、高功率密度和长使用寿命的特点被广泛应用于储能系统中。在长期运行状态下,可用容量的准确估计是储能系统参与电力调节的关键。为了解决这一问题,提出了一种基于奇异值分解的双自适应无迹卡尔曼滤波算法(singular value decomposition-double adaptive unscented Kalman filter,SVD-DAUKF)的锂离子电池可用容量损失估计方法。构建了考虑老化的电池可用容量表达式;利用SVD-DAUKF算法结合等效电路模型,进行模型参数辨识和电池荷电状态估计;结合参数辨识结果和可用容量定义,在1 C下进行可用容量损失估计结果的验证,可用容量损失估计误差低于4%。 展开更多
关键词 锂离子电池 svd-DAUKF算法 容量损失
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基于SVD-Schmidt正交化的压缩感知测量矩阵的优化
13
作者 王月 覃亚丽 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第10期1046-1057,共12页
压缩感知(CS)理论中测量矩阵的性能优劣直接影响信号重构性能。为了优化测量矩阵提高其重构性能,本文提出了一种基于奇异值分解-施密特(SVD-Schmidt)正交化的CS测量矩阵优化方法。首先对测量矩阵进行奇异值分解(SVD)并选择最大的奇异值... 压缩感知(CS)理论中测量矩阵的性能优劣直接影响信号重构性能。为了优化测量矩阵提高其重构性能,本文提出了一种基于奇异值分解-施密特(SVD-Schmidt)正交化的CS测量矩阵优化方法。首先对测量矩阵进行奇异值分解(SVD)并选择最大的奇异值替换原来的奇异值形成新的矩阵,同时对其进行施密特正交化,对矩阵的列进行单位化,通过行和列不断循环交替自适应迭代优化得到优化后的测量矩阵。通过一维信号和二维图像的仿真实验验证所提方法的优越性。一方面,本文方法优化的测量矩阵互相关性明显降低;另一方面,实验仿真结果证明了测量矩阵经过优化之后提高了信号重构性能,本文方法重构性能优于现有的SVD法和特征值分解法。 展开更多
关键词 压缩感知(CS) 测量矩阵 互相关性 奇异值分解-施密特(svd-Schmidt)正交化 迭代优化
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基于视觉密码和DCT-SVD彩色图像水印技术
14
作者 孙蕾 王洪君 刘鑫淇 《智能计算机与应用》 2024年第3期154-158,共5页
本文提出了一种基于视觉密码和DCT-SVD的彩色图像水印算法,通过视觉密码方案将彩色秘密水印图像拆分成3份与彩色秘密水印图像等大小的分享份图像,并利用待标记图像、水印图像和密钥生成验证信息和测试图像。由版权所有者提供水印图像和... 本文提出了一种基于视觉密码和DCT-SVD的彩色图像水印算法,通过视觉密码方案将彩色秘密水印图像拆分成3份与彩色秘密水印图像等大小的分享份图像,并利用待标记图像、水印图像和密钥生成验证信息和测试图像。由版权所有者提供水印图像和验证信息,密钥交由图像所有者保存。当要验证图像所有者的所有权时,会要求图像所有者提供密钥,结合密钥、测试图像和验证信息便可生成水印,若密钥正确,生成的水印可识别为原始水印。将其中一份分享份图像利用DCT-SVD水印算法嵌入到载体图像中并进行攻击测试,利用数字水印的提取算法将分享份图像从遭受常见攻击的载体图像中提取出来,与剩余分享份进行叠加恢复秘密水印图像。实验结果表明,水印具有良好的不可感知性和鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉密码 数字水印 可验证 彩色图像 DCT-svd
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基于改进TVF-EMD与SVD的轴承故障特征提取
15
作者 石渡江 王文波 《机床与液压》 北大核心 2024年第18期218-229,共12页
滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以提取。针对此问题,提出一种基于时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)模态分量自适应融合与奇异值分解(SVD)降噪的轴承早期故障特征提取方法。为了降低故障信号的非线性和非平稳性,通过TVF-EMD将轴承信... 滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以提取。针对此问题,提出一种基于时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)模态分量自适应融合与奇异值分解(SVD)降噪的轴承早期故障特征提取方法。为了降低故障信号的非线性和非平稳性,通过TVF-EMD将轴承信号分解为一系列本征模态函数(IMF)。为了克服TVF-EMD分解后IMF分量过多的不足,构造包络故障信息能量占比(EREFI)指标,通过EREFI对IMF分量进行降序排列,并依据包络故障信息能量占比递增原则对IMF分量依次进行融合,直至找到最优融合分量。最后,通过SVD对最优融合分量降噪,并提取故障特征。通过仿真信号以及2个实测轴承故障信号对所提方法性能进行了实验验证。实验结果表明:所提方法具有良好的敏感特征筛选融合能力和降噪能力,能更准确提取出轴承早期故障特征,实现故障类型的准确识别。 展开更多
关键词 时变滤波经验模态分解(TVF-EMD) 奇异值降噪(svd) 包络故障信息能量占比(EREFI) 故障诊断 滚动轴承
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基于改进SVD++算法和K-means++算法的小文件合并方案
16
作者 张广龙 尹铁源 《长江信息通信》 2024年第1期55-60,共6页
文章提出了一种基于改进SVD++算法和K-means++算法的小文件合并方案。通过引入自适应学习率函数和基于并行分组的SVD++算法,优化了小文件的合并过程,以提高Hadoop存储小文件的效率。同时,利用K-means++算法对合并后的文件进行聚类,优化... 文章提出了一种基于改进SVD++算法和K-means++算法的小文件合并方案。通过引入自适应学习率函数和基于并行分组的SVD++算法,优化了小文件的合并过程,以提高Hadoop存储小文件的效率。同时,利用K-means++算法对合并后的文件进行聚类,优化了数据存储方式,降低了存储空间的浪费。在Hadoop平台上进行的实验表明,该方案在保持数据处理准确性和稳定性的同时,显著提升了Hadoop存储与处理小文件的性能。 展开更多
关键词 HADOOP 小文件合并 svd++算法 K-means++算法
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基于SVD的自适应无迹H_(∞)滤波定位算法研究
17
作者 伊鹏 柏建军 +2 位作者 时丙新 陈炳旭 沈秀强 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1726-1733,共8页
针对移动机器人噪声模型不确定性导致定位算法鲁棒性弱、精度低的问题,提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的自适应无迹H_(∞)滤波定位算法。该算法利用无迹H_(∞)滤波融合多传感器数据估计移动机器人位姿,并通... 针对移动机器人噪声模型不确定性导致定位算法鲁棒性弱、精度低的问题,提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的自适应无迹H_(∞)滤波定位算法。该算法利用无迹H_(∞)滤波融合多传感器数据估计移动机器人位姿,并通过自适应调节滤波器参数γ,提高了移动机器人的定位精度。同时为了提高算法的鲁棒性,采用SVD分解代替常规Cholesky分解,避免了误差协方差矩阵在数值迭代过程中出现负定的情况。实验结果表明:相较于扩展H_(∞)滤波和粒子滤波算法,基于SVD分解的自适应无迹H_(∞)滤波定位算法具有精度高、鲁棒性强的优势。 展开更多
关键词 移动机器人定位 多传感器融合 自适应 无迹H_(∞)滤波 svd
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基于ALIF-SVD的滚动轴承故障诊断
18
作者 吴鑫坤 王师 +1 位作者 刘尚旗 刘慧明 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期114-120,共7页
针对滚动轴承故障信号包含大量噪声信号和迭代滤波算法存在模态混叠等问题,提出一种自适应局部迭代滤波算法与奇异值分解算法相结合的滚动轴承故障诊断新方法。首先采用自适应局部迭代滤波算法对故障信号进行处理得到若干个内禀模态函数... 针对滚动轴承故障信号包含大量噪声信号和迭代滤波算法存在模态混叠等问题,提出一种自适应局部迭代滤波算法与奇异值分解算法相结合的滚动轴承故障诊断新方法。首先采用自适应局部迭代滤波算法对故障信号进行处理得到若干个内禀模态函数,计算出样本熵后设定阈值进行信号重构;然后进行奇异值分解,绘制差分谱曲线;最后根据差分谱中的突变位置进行二次重构,进一步完成降噪。本工作将该方法应用于凯斯西储大学的轴承数据进行验证,实验结果表明该方法解决了迭代滤波算法存在的模态混叠问题以及大量噪声信号冗余问题,体现了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性。 展开更多
关键词 自适应迭代滤波 奇异值分解 样本熵 奇异值差分谱
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利用LMD-SVD方法进行GNSS坐标时间序列降噪
19
作者 龚旭峥 汪香梅 王凯时 《地理空间信息》 2024年第3期43-46,共4页
为降低噪声对GNSS坐标时间序列的影响、有效提取时间序列中的有用信息,在局部均值分解(LMD)降噪方法的基础上引入奇异值分解(SVD)方法,建立了LMD-SVD方法。首先通过LMD方法将时间序列分解为若干个乘积函数(PF)和余量,PF分量可反映时间... 为降低噪声对GNSS坐标时间序列的影响、有效提取时间序列中的有用信息,在局部均值分解(LMD)降噪方法的基础上引入奇异值分解(SVD)方法,建立了LMD-SVD方法。首先通过LMD方法将时间序列分解为若干个乘积函数(PF)和余量,PF分量可反映时间序列的时频分布特性;然后通过连续均方根误差方法确定高频分量与低频分量的分界点;最后对经SVD方法降噪后的高频分量、低频分量和余量进行重构,得到最终降噪结果。利用5个GNSS测站U方向坐标时间序列对该方法进行验证。结果表明,相较于单一LMD方法,LMD-SVD方法结果的信噪比与相关系数分别提高了34.28%与17.11%,均方根误差降低了51.31%,降噪效果更好。 展开更多
关键词 LMD svd 时间序列 PF 降噪
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基于SVD-SUKF的水下机器人电池SOC估计
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作者 林群锋 高秀晶 +2 位作者 黄红武 曹新城 王艺菲 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期89-96,共8页
荷电状态(SOC)的准确估计关系到水下机器人的电池使用效率与任务规划。针对传统SOC估计算法存在的准确性、稳定性和鲁棒性不足等问题,提出一种奇异值分解增强的球型无迹卡尔曼滤波(SVD-SUKF)SOC估计算法。建立2阶Thevenin电路模型,并使... 荷电状态(SOC)的准确估计关系到水下机器人的电池使用效率与任务规划。针对传统SOC估计算法存在的准确性、稳定性和鲁棒性不足等问题,提出一种奇异值分解增强的球型无迹卡尔曼滤波(SVD-SUKF)SOC估计算法。建立2阶Thevenin电路模型,并使用遗忘因子递推最小二乘法对模型参数进行在线辨识;在无迹卡尔曼滤波算法的基础上引入球型无迹变换和奇异值分解,避免繁琐的调参过程、减少算法计算量以及解决算法的协方差矩阵非正定问题;采用城市道路循环工况对SVD-SUKF算法进行验证。结果表明:SVD-SUKF算法收敛速度较快,平均绝对值误差为0.006 8、均方根误差为0.005 6,算法相较于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波有更高的估计精度、更好的稳定性和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 奇异值分解 球型无迹变换 无迹卡尔曼滤波
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