基于多元EMD-AM/FM分解的多点非平稳雷暴风速模拟

雷暴风对建筑物和输电线塔等结构具有很大的破坏性。为了准确估算结构的动力响应,获得可靠的风速样本至关重要。该文结合多元经验模态分解(MEMD),调频函数/调幅函数(AM/FM)分解和本征正交分解(POD)建立了基于时频分析的非平稳多点风速的模拟方法。第一,采用MEMD分解多点风速,产生固有模态函数;第二,采用AM/FM分解计算各点的固有模态函数的瞬时频率和瞬时幅值;第三,利用POD对瞬时频率解耦;第四,将瞬时幅值和解耦后的瞬时频率用于重构多点非平稳风速。实测多点雷暴风的模拟结果表明:MEMD-AM/FM分解-POD方法能满意地模拟多点非平稳雷暴风速。

融合XGBoost与FM的混合式学习成绩分类预测

综合考虑混合式学习成绩分类预测中数据存在不平衡性和稀疏性的特点,提出了一种SMOTE-XGBoost-FM混合式学习成绩分类预测模型.首先通过SMOTE采样均衡数据集;针对数据稀疏性问题,使用XGBoost对采样后的数据进行特征交叉,然后对所生成树的叶子节点进行独热编码,以生成高阶特征数据,最后将其输入因子分解机(FM)进行迭代训练以获最优模型.实验结果表明,SMOTE-XGBoost-FM模型在混合式学习成绩分类预测中准确率达到了92.7%,相较于单一的XGBoost、FM模型分别提升了5.7%和11.7%,能有效对学生学习情况进行分类预测,为提高教学效果提供参考.

归一化复域能量算子解调及其在转子碰摩故障诊断中的应用

归一化希尔伯特变换(Normalized Hilbert transform,NHT)解调采用经验AM-FM分解实现信号的包络信号(即瞬时幅值)和纯调频信号的分离,再对纯调频信号进行希尔伯特变换提取瞬时频率。与直接希尔伯特变换解调比较,归一化希尔伯特变换的解调效果有较大提高。然而,研究发现,经验AM-FM分解得到的纯调频信号可能存在易导致负频率出现的骑波,并且由于归一化希尔伯特变换求取瞬时频率仍采用希尔伯特变换,则不可避免地在端点处产生振荡。针对归一化希尔伯特变换解调存在的问题,提出可以消除骑波的改进的经验AM-FM分解以及基于复域能量算子的纯调频信号的瞬时频率估计,并在此基础之上进一步提出一种新的信号解调方法——归一化复域能量算子(Normalized complex Teager energy operator,NCTEO)解调,采用改进的经验AM-FM分解提取单分量信号的瞬时幅值,再用基于复域能量算子的瞬时频率估计对纯调频信号进行解调提取瞬时频率。通过仿真试验以及转子早期碰摩故障诊断的应用实例验证了归一化复域能量算子解调的优越性和有效性。