互补集合经验模式分解与奇异值能量谱在风电齿轮故障识别中的应用

针对风电机组齿轮系统故障模式的有效识别问题,提出一种互补集合经验模式分解(CEEMD)与奇异值能量谱相结合的故障识别方法。利用CEEMD将齿轮非平稳信号分解为有限个平稳的本征模态函数,并将其组成初始特征向量矩阵,对矩阵进行奇异值分解并求出风电齿轮不同工况下的奇异值能量谱分布,以奇异值能量谱为元素构造特征向量,通过计算不同工况振动信号的灰色关联度来判断齿轮的故障类型。实例表明,该方法能有效应用于风电机组齿轮系统的故障诊断。

中值互补集合经验模态分解

针对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)系列方法存在的模态分裂(Mode splitting,MS)问题,提出中值互补集合经验模态分解(Median complementary ensemble EMD,MCEEMD)算法.通过概率模型量化互补集合经验模态分解(Complementary ensemble EMD,CEEMD)的MS问题,证明了使用中值算子替代算术平均算子对抑制MS的有效性.为了兼具抑制MS和残留噪声的性能,MCEEMD算法首次在集合过程中结合了中值和平均算子.具体地,所提方法首先添加N对互补的白噪声至原信号中,并经过EMD分解得到2N组固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),然后分别对其中互补相关的IMFs两两取平均得到N组IMFs,最后使用中值算子处理上述N组IMFs得到输出结果.对仿真信号与两个真实案例的分析结果表明,本文提出的MCEEMD方法不仅有效抑制了CEEMD的MS问题,而且避免了单一使用中值算子的两个缺点:分解完备性差和IMFs中存在的毛刺现象.

基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型

该文针对短时交通流预测过程呈现的非线性、非平稳性及时序相关性特征,为提升预测的精度及收敛速度,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化双向门控循环单元(BiGRU)的组合预测模型。首先,考虑到端点飞翼问题,通过改进CEEMD算法将交通流量序列分解为体现路网交通趋势性、周期性及随机性的本征模态函数(IMF)分量,有效提取了其中的先验特征;随后,利用BiGRU网络挖掘交通流量序列中的时序相关性特征,为避免局部最优,并提高麻雀搜索算法(SSA)全局搜索及局部开发能力,采用ISSA对BiGRU网络权值参数迭代择优。实验结果表明,该组合预测模型中各组件对提高预测精度均起到正向作用,同时在不同交通流量数据集下的预测性能较对比算法均更优,展现了精准、快速的预测表现以及良好的泛化能力。

基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法

经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。

基于互补集合经验模态分解与样本熵算法的接地系统故障选线研究

针对中性点经消弧线圈接地的配电网接地系统在发生单相接地故障时存在故障电流特征不明显、阈值整定困难和故障选线准确性不高等问题,本文提出一种无阈值的基于互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与样本熵的故障选线方法。通过研究故障线路零序电流暂态特性,选定震荡和衰减特征的高频分量作为观测对象,提出基于CEEMD算法的高频分量快速提取方法及故障表征策略,探究基于高频分量的样本熵作为无阈值选线判据的可靠性。模拟建立多场景扰动下中性点经消弧线圈接地系统模型,验证了所提算法在不同线路位置、故障合闸角、接地电阻和消弧线圈补偿度等工程场景下应用的可行性。其中,所提的算法能够实现仅采集半个周期电流的快速故障选线,并且该方法无需设置阈值,不受系统不同运行方式影响,易于多场景故障选线的工程应用。

基于集合经验模式分解和遗传-高斯过程回归的短期风速概率预测

短期风速概率预测对实现大规模风电并网具有重要意义。当前风速预测方法大多为点预测,无法描述风能的随机性。提出了一种基于集合经验模式分解(EEMD)和遗传-高斯过程回归(GAGPR)的组合概率预测方法,首先对筛选和归一化后的风速时间序列进行集合经验模式分解,然后对各分量分别建立高斯过程回归模型,并引入遗传算法代替共轭梯度法,改进协方差函数的超参数寻优过程。最后叠加子序列预测结果得到风速概率预测结果,并与分位点回归法进行比较。仿真结果表明,该方法能够有效提高概率预测准确度,并为类似工程提供借鉴。

基于集合经验模式分解能量分布与灰色相似关联度的齿轮故障诊断

针对齿轮发生故障时,其不同频带能量分布与其故障状态间存在一定的映射关系,提出一种基于集合经验模式分解与灰色相似关联度相结合的故障诊断方法。引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测齿轮原始加速度振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。采用集合经验模式分解方法将降噪后的齿轮非平稳加速度振动信号分解为有限个平稳的本征模态函数,从中选取包含故障主要信息的前几个本征模态函数分量并计算其能量分布。由于灰色相似关联度分析对小样本模式识别具有良好的分类效果,以能量分布为元素构造特征矢量,通过计算不同振动信号的灰色相似关联度来判断齿轮的工作状态和故障类型。实例分析结果表明,提出的方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断。

集合经验模式分解在旋转机械故障诊断中的应用

为了抑制经验模式分解中的模式混淆现象,提高分析精度,引入集合经验模式分解(EEMD)算法。在分析信号上叠加适当的随机高斯白噪声序列,改变信号的局部时间跨度,从而改变一次经验模式分解(EMD)中分析的特征尺度,通过足够多次EMD分解,相当于从多个角度提取信号的本质,最后由所有次分解得出的各本征模态函数(IMF)的均值作为输出,不但消除了人为噪声的影响,还清晰还原了信号的内在过程,准确揭示了其真实物理意义。通过仿真试验和实际的动静碰磨故障案例证实了EEMD算法的有效性,并与基本EMD算法和高频谐波法进行了对比,结果表明,EEMD虽然耗时较多但结果更准确,在旋转机械故障诊断领域应用前景广泛。

爆炸冲击波集合分解排列熵时变峰值降噪算法

针对实测的爆炸冲击波信号中含有大量的噪声信号,严重影响冲击波超压峰值与正压时间的判读以及比冲量的计算等问题,提出了基于完全集合经验模式分解(CEEMDAN)与排列熵(MPE)的时变窗长时频峰值滤波的爆炸冲击波降噪算法,通过构造不同比例距离下的含噪冲击波信号模型和实测数据来进行研究与验证。原始爆炸冲击波数据经CEEMDAN分解为若干个本征模态分量(IMFs);并以IMFs的MPE值作为分类指标,将IMFs分量划分为需滤波和存留两个类别,对含噪模型与实测数据进行降噪处理实验,将降噪处理后的IMFs分量和剩余的IMFs重构。试验结果表明,与贝塞尔低通数字滤波器、CEEMDAN降噪算法相比,该方法能够去除信号中含有的高频噪声,获得较好的降噪指标;同时尽可能地保留了信号中的尖峰与突变信息,是比较理想的爆炸冲击波信号降噪算法。

基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测

随着电力行业的不断发展,负荷预测的重要性也不断彰显,作为负荷预测的重要组成部分,短期负荷预测对于电力系统的调度运行、市场交易都有着重要的意义,精确的负荷预测有助于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。由于影响负荷数据的随机因素太多且具有较强非线性的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测方法。通过对某市负荷数据进行仿真,将仿真结果与其他传统预测方法结果相对比,最终证明长短期记忆神经网络模型的误差更低,具有较高的预测精度。同时将互补集合经验模态分解下的长短期记忆神经网络方法与其他分解方法下的长短期记忆神经网络模型预测结果进行对比,验证互补集合经验模态分解方法对提升预测精度的有效性。

集合经验模式分解在柴油机机械故障诊断中的应用

针对柴油机表面振动信号非平稳、非线性等特点,引入集合经验模式分解(EEMD)的信号分析方法,对原始振动信号叠加适当的随机高斯白噪声,从而改变信号的局部时间跨度,有效抑制了经验模式分解(EMD)的模式混叠现象。通过Hilbert变换作边际谱曲线以提取故障特征信息。仿真试验和发动机故障实例证实了EEMD算法可以提高振动信号的分析精度,在柴油机机械故障诊断领域应用前景广泛。

基于集合经验模式分解和公共空间模式的脑电信号特征提取

公共空间模式(common spatial pattern,CSP)能够较好地提取运动想象任务时脑电信号的判别特性,但是其性能与大脑进行想象任务的频带相关。为了确定这样一组频带实现精确的分类,基于集合经验模式分解、FIR滤波器组以及公共空间模式算法提出了一种脑电特征提取方法。预处理去除伪迹后的信号首先经过集合经验模式算法获得多个模函数,然后选择出包含μ节律和β节律范围的分量实现信号重构,重构后的脑电信号作为带通滤波器组的输入得到若干子带信号集合,从每个子带信号中提取CSP特征,最后将提取的特征经过支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类。运用该方法对脑-计算机接口(brain-computer interface,BCI)竞赛数据集进行分类,实验表明该方法能够自适应地提取、筛选和判别每个受试者的空间CSP特征,分类准确率达96.53%。

基于集合经验模式分解的火灾时间序列预测

采用集合经验模式分解(EEMD)和多变量相空间重构技术,结合非线性支持向量回归(SVR)模型,提出一种火灾次数时间序列组合预测方法。根据EEMD将非平稳的火灾时间序列分解为一系列不同尺度的固有模态分量,利用多变量相空间重构技术对分解的各个分量进行相空间重构,构建其训练数据,对重构的训练数据建立各分量的非线性支持向量回归预测模型,使用SVR集成预测方法对火灾时间序列进行预测。仿真结果表明,与单变量相空间重构方法以及SVR方法相比,该方法具有较高的预测精度。

基于集合经验模式分解的ARIMA行业售电量预测模型

售电量的准确预测是电力市场课题研究的重要内容之一,目前已有许多模型用于售电量预测。在此背景下,考虑售电量时间序列的非线性、波动性和周期性,提出基于集合经验模式分解和自回归积分滑动算法的预测模型。该模型首先对售电量时间序列进行集合经验模态分解,通过添加白噪声得到不同时间尺度分布的售电量时间序列,分解后得到一系列相对平稳的本征模态函数和趋势项,然后利用自回归积分滑动算法对各平稳化本征模态函数和趋势项分别进行预测,得到各分量的预测结果,最后将分量预测结果叠加得到最终的售电量预测值。基于历史统计售电量数据的预测结果分析表明,基于集合经验模式分解的 ARIMA模型具有良好的预测精度。

集合经验模式分解和小波变换方法的复合与应用

文章提出将集合经验模式分解和小波变换进行复合,以对单一降噪方法进行改进,并给出了该模型在金融数据降噪中的实际算例。结果显示:复合降噪模型能够克服单一模型中存在的模态混叠以及基函数固定等问题;在金融市场中利用该复合方法,可以得到动态相依性更为准确的估计,为金融时间序列分析和预测提供了新的方法。

基于互补的总体经验模式分解算法的齿轮箱故障诊断

针对经验模式分解(EMD)和总体经验模式分解(EEMD)算法在齿轮箱故障诊断中的缺陷,提出了一种基于互补的总体经验模式分解(CEEMD)算法的齿轮箱故障诊断方法。首先介绍了CEEMD方法,然后将CEEMD方法用于实际齿轮箱的故障诊断中。结果表明,与基于EMD/EEMD算法的齿轮箱故障诊断方法相比,基于CEEMD算法的齿轮箱故障诊断方法不但可以有效地克服模态混叠和能量泄露现象,而且大大提高了计算效率,为齿轮箱的故障诊断提供了一种新的方法。

基于集合经验模式分解和K-奇异值分解字典学习的滚动轴承故障诊断

针对经典K-奇异值分解算法构造的字典中原子形态受噪声、谐波干扰影响,进而降低冲击故障特征提取精度的问题,提出了基于集合经验模式分解和K-奇异值分解字典学习的冲击特征提取方法。该方法首先利用集合经验模式分解与Hurst指数对振动信号进行预处理,剔除谐波干扰;其次,利用经典K-奇异值分解算法和预处理信号构造超完备字典;然后,利用K-均值聚类算法对字典中的原子进行筛选;最后,利用正交匹配追踪算法实现冲击故障特征的稀疏表示。实验分析和工程应用验证了所提方法的有效性和实用性。

基于二维集合经验模式分解的距离正则化水平集磁共振图像分割

针对现有磁共振(MR)图像分割算法大多直接在原图像上进行处理,分割效果受噪声影响较大的问题,本文引入二维集合经验模式分解(BEEMD)算法,提高距离正则化水平集(DRLSE)方法对MR图像的分割精度.算法中首先使用BEEMD将待分割MR图像分解为多个二维固有模式函数(BIMF),通过对各BIMF赋予不同加权系数重构待分割图像,从而增强分割目标;然后在DRLSE的边界指示函数中添加部分BIMF分量,恢复因高斯平滑被模糊的目标轮廓,并使用DRLSE方法对重构图像进行分割.通过对仿真图像和临床MR图像分割验证,表明本文算法具有较高的分割精度和鲁棒性,能有效实现对临床MR图像的分割.

集合经验模式分解能量分布与支持向量机的故障诊断模型

提出一种集合经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断模型。采集机电系统的振动信号,进行小波降噪处理后,对其进行集合经验模式分解,得到若干具有物理意义的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)并计算其能量分布。以能量分布构造特征矢量,采用遗传算法对SVM参数进行寻优,建立径向基核函数支持向量机模型进行多类故障分类。将该方法应用于转子实验台的故障诊断研究中,实验结果表明,该方法能够有效地运用于机电系统的故障诊断中。

基于互补式集合经验模态分解和IPSO_ LSSVM的短期风功率预测

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。