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基于经验值分解及Elman神经网络的桥址区风速预测 被引量:6
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作者 陶齐宇 余传锦 +2 位作者 李永乐 张明金 蒋劲松 《灾害学》 CSCD 2017年第4期85-89,共5页
准确的风速预测对于保障强风区的桥梁及行车安全是十分必要的。但因风速波动性大,非平稳性质强,准确预测较为困难。为提高预测精度,研究中采用EMD-Elman预测模型。将预测性能良好的Elman神经网网络融入经验值分解技术,以降低风速时程的... 准确的风速预测对于保障强风区的桥梁及行车安全是十分必要的。但因风速波动性大,非平稳性质强,准确预测较为困难。为提高预测精度,研究中采用EMD-Elman预测模型。将预测性能良好的Elman神经网网络融入经验值分解技术,以降低风速时程的非平稳性质。以大渡河大桥桥址区的实测风速作为算例验证。系统地研究了EMD-Elman模型的预测效果,并将其与Elman神经网络及被广泛采用的持续法和差分自回归移动平均模型进行对比。结果显示,融入经验值分解技术后,EMD-Elman模型预测性能有大幅提升;较Elman神经网络、持续法和差分自回归移动平均模型而言,EMD-Elman模型预测性能最为优越,可用于桥址区风速预测。 展开更多
关键词 经验值分解 ELMAN神经网络 桥址区 风速 预测模型
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一种心音信号盲源分离方法 被引量:10
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作者 孙科学 成谢锋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2012年第6期498-502,共5页
为了有效实现单路心音混合信号的盲分离,本文提出了一种基于EMD分解和独立成分函数的单路含噪心音信号盲源分离的方法。首先讨论了单路混合信号的分离模型,含噪信号预处理的方法,以及如何利用EMD变换进行窄带分层和获取独立成分函数的技... 为了有效实现单路心音混合信号的盲分离,本文提出了一种基于EMD分解和独立成分函数的单路含噪心音信号盲源分离的方法。首先讨论了单路混合信号的分离模型,含噪信号预处理的方法,以及如何利用EMD变换进行窄带分层和获取独立成分函数的技术;然后通过独立成分函数作为基函数对单路含噪心音信号进行分解,使单路心音信号由一维向量转变为多维向量,从而实现心音信号的盲源分离;最后通过实际的心音分离实验,验证了本方法的实用性,其分离结果的相似度达到0.9792。 展开更多
关键词 盲源分离 经验分解 独立基函数 单路含噪信号
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基于EEMD-SVD与时域分析的马田系统轴承故障诊断
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作者 剡昌锋 王伟 +2 位作者 王慧滨 朱涛 吴黎晓 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期39-45,共7页
针对轴承初始故障发生的时间点以及退化趋势,提出了基于总体平均经验模式分解和奇异值分解方法(EEMD-SVD)与时域分析的马田系统故障诊断方法.该方法通过提取振动信号时域和时频特征,构建不同特征参数下的基准空间并利用正交表对特征参... 针对轴承初始故障发生的时间点以及退化趋势,提出了基于总体平均经验模式分解和奇异值分解方法(EEMD-SVD)与时域分析的马田系统故障诊断方法.该方法通过提取振动信号时域和时频特征,构建不同特征参数下的基准空间并利用正交表对特征参数进行降维和优化,最终融合成单一特征参数马氏距离.分别用马氏距离监测轴承运行状态,判断初始故障发生的时刻以及演化趋势,并依据马氏距离对轴承故障发展的过程进行了划分.该方法有效地提取了振动信号时频特征并优化了马田系统基准空间,更加准确地识别了轴承初始故障发生的时间点以及更加合理地划分了轴承的退化过程.通过两组滚动轴承加速寿命试验,验证了该方法的有效性和合理性. 展开更多
关键词 初始故障 总体平均经验模式分解和奇异分解方法 时频特征 马田系统 状态监测 故障阶段
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Ground roll attenuation based on an empirical curvelet transform 被引量:3
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作者 Yuan Huan Hu Zi-Duo +1 位作者 Liu Zhao Ma Jian-Wei 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2018年第1期111-117,149,150,共9页
In the field of seismic exploration, ground roll seriously affects the deep effective reflections from subsurface deep structures. Traditional curvelet transform cannot provide an adaptive basis function to achieve a ... In the field of seismic exploration, ground roll seriously affects the deep effective reflections from subsurface deep structures. Traditional curvelet transform cannot provide an adaptive basis function to achieve a suboptimal denoised result. In this paper, we propose a method based on empirical curvelet transform (ECT) for ground roll attenuation. Unlike the traditional curvelet transform, this method not only decomposes seismic data into multiscale and multi-directional components, but also provides an adaptive filter bank according to frequency content of seismic data itself. So, ground roll can be separated by using this method. However, as the frequency of reflection and ground roll components are close, we apply singular value decomposition (SVD) in the curvelet domain to differentiate the ground roll and reflection better. Examples of synthetic and field seismic data reveal that the proposed method based ECT performs better than the traditional curvelet method in terms of the suppression of ground roll. 展开更多
关键词 Ground roll attenuation empirical curvelet transform singular value decomposition
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基于EMD-SVD的液压系统故障模糊聚类研究 被引量:6
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作者 钟岳 王钊 +2 位作者 方虎生 殷勤 刘帅 《机电工程技术》 2020年第11期104-108,共5页
针对液压系统常见的泄漏、气穴故障问题,从时域分析和频域分析两个方面建立液压系统故障诊断体系,提出了一种基于EMD-SVD变换的液压机泄漏、气穴故障特征提取方法。通过经验模态函数将各类故障信号分解为8类不同时间尺度的本征模态函数I... 针对液压系统常见的泄漏、气穴故障问题,从时域分析和频域分析两个方面建立液压系统故障诊断体系,提出了一种基于EMD-SVD变换的液压机泄漏、气穴故障特征提取方法。通过经验模态函数将各类故障信号分解为8类不同时间尺度的本征模态函数IMFs,对其中能量集中的前5类IMFs组成的初始向量矩阵进行SVD(奇异值分解)得到特征向量,组成故障特征矩阵。为比较各类故障诊断方法的最终识别效果,实验同时利用小波分析和Hilbert-Huang变换2类方法获得了2类不同特征信号进行对比,最后通过模糊聚类分析对各类特征信号进行样本隶属度计算来判断故障信号所属类别。结果表明,基于EMD-SVD变换的故障特征提取方法取得了最佳识别效果,其识别准确率可达99.3%。 展开更多
关键词 经验模态-奇异分解 液压系统 特征提取 模糊聚类
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Dependency of Electrical Demand of Bangladesh Power System on the Weather of the Country
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作者 Nahid-Al-Masood Md. Quamrul Ahsan 《Journal of Energy and Power Engineering》 2012年第6期960-964,共5页
The variation of electrical demand above its base value is its common characteristic. The weather dependent variation of demand, especially where the weather is severe in nature, requires a significant reserve margin ... The variation of electrical demand above its base value is its common characteristic. The weather dependent variation of demand, especially where the weather is severe in nature, requires a significant reserve margin of the generation system. The evaluation of the weather dependent component of the electric demand is the basic tool for the planning of the reserve margin. This paper evaluates the weather dependent portion of the load of BPS (Bangladesh power system). The evaluation of the weather dependent portion of the demand is based on the EMD (empirical mode decomposition) technique. 展开更多
关键词 Weather sensitive component of load reserve margin load forecasting empirical mode decomposition temperature-humidity index generation capacity.
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