基于GA-VMD的无绝缘轨道电路调谐区和补偿电容故障特征提取

为准确提取ZPW-2000A型无绝缘轨道电路调谐区和补偿电容故障特征信息,提出一种以包络熵为优化目标的遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的故障特征提取方法 .首先,采用传输线理论建立无绝缘轨道电路模型,仿真分析调谐区和补偿电容不同故障的分路电流曲线.其次,以VMD方法中的模态分量的最小包络熵为目标函数,通过遗传算法搜索目标函数的最小值来确定最佳组合参数,原始故障信号经最佳参数组合下的VMD分解成若干个本征模态分量,并对算法的有效性进行了验证.最后,通过与总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)、传统VMD方法相对比.研究结果表明:GAVMD方法具有更强的故障信息提取能力,避免了EEMD方法出现的模态混叠问题和传统VMD方法在分解信号过程中出现的过分解、欠分解问题,GA-VMD方法实现了复杂信号的准确提取.

思维导图在小学数学复习课中的应用策略探究

在小学数学学习中,复习是一个非常重要的环节,它不仅可以帮助学生巩固已学的知识,还可以提高他们的学习成绩.思维导图作为一种直观、高效的学习工具,能够有效地帮助学生整理和归纳知识点,在小学数学复习课中发挥了积极作用.文章通过分析当前小学数学复习课中存在的问题,阐述了将思维导图应用到小学数学复习课中的价值,并提出了一些应用策略,以期为教师提供一种创新的复习课教学策略,从而帮助学生更有效地掌握数学知识.