变分模态分解相关论文
针对三相交流电输电线路的故障信号分解存在误差，影响故障分类准确率的问题。为了提高故障信号分解的精细程度以及分类准确率，现基于......
非侵入式负荷识别（Non-Intrusive Load Monitoring, NILM）技术仅基于家庭电源总入口处的电流、电压信息，获得室内电器设备的电气信息......
运动想象（Motor Imagery,MI）是指只想象肢体运动而没有进行实际的肢体动作,运动想象产生的脑电信号（EEG）具有事件相关同步（Event-Relate......
电力电缆作为主要的电能传输介质,在煤矿供电系统中发挥了极其重要的作用。我国煤矿现有的供电系统普遍采用6kV或10kV的电压等级,......
滚动轴承作为矿井提升机设备中关键零部件,其健康状态影响着整个提升机的运行状态。由于矿井提升机结构复杂、工作环境恶劣,实现其......
为精确识别滚动轴承故障类型，针对强非线性及非平稳性信号，分析其混沌特性，结合Lyapunov指数提出优化变分模态分解（OLVMD）方法，利用该方......
海浪高度是一个重要的海洋环境参数,能显著反映海洋平面的高度情况。它不仅是海洋工程中测量的主要指标之一,也是评价海浪灾害情况......
地铁作为城市地下公共设施的重要组成部分,其地表沉降状况及发展趋势一直备受关注。因此,基于合成孔径雷达干涉测量技术获取了2018......
为准确检测电力系统的谐波分量，提出一种基于小波阈值去噪和自适应变分模态分解（VMD）的谐波检测方法。在传统VMD算法基础上，通过构建输......
当桥梁进行状态评估和健康监测时，所获得的桥梁信号易受外部环境的干扰，难以反映桥梁结构的真实响应。针对桥梁信号夹杂环境噪声等问......
为了提高光伏发电功率预测精度，提出了一种基于天鹰优化算法（aquila optimizer, AO）优化变分模态分解（variational mode decomposition......
随着电力系统的不断深化更新,我国的电网行业已然迈入快速发展时期,非侵入式负荷监测（Non Intrusive Load Monitoring,NILM）技术作为......
地下洞室所处环境特殊,长时间服役容易发生不同层次的破坏进而导致安全性能降低,甚至失稳。因此,确保地下洞室围岩结构安全,保障水......
齿轮箱是机械传动中常见的部件,由于其结构复杂,容易受到润滑、温度等因素的影响,在长时间高速重载运转时,十分容易产生故障,然而......
针对噪声环境下暂态扰动检测困难的问题，提出一种GWO-VMD与DWT相结合的检测方法。首先，利用灰狼优化算法（GWO）结合包络熵对变分模态分......
针对采集到的脉搏波信号中存在基线漂移和高频噪声等干扰，导致后续病理研究分析困难、测量精度相对较差的问题，提出了一种改进的变分......
为了及时有效地诊断风机齿轮箱早期微弱故障,针对齿轮箱微弱故障信号非线性、非平稳、低幅值、低信噪比的特点,本文提出了一种基于......
1电力负荷序列易受多重外部因素影响而呈现复杂性，不利于精准预测。为此，提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition,......
针对变分模态分解（Variational mode decomposition,VMD）检测微电网中多类电能质量扰动信号时，其实时性差及多类信号难以统一处理的问......
视频心率检测算法不够鲁棒，光照和运动等因素严重影响心率信号的提取。针对此问题，提出一种自适应变分模态分解算法。利用经验模态分......
针对滚动轴承故障样本过少且故障类间样本不均衡所导致诊断效果不佳的问题，提出一种将深度卷积生成对抗网络（Deep Convolution Gener......
为了实现基于人体的连续血压检测，同时通过光电容积脉搏波信号获取血压参数，提出了一种新的VMD（Variational Modal Decomposition）-LST......
针对滚动轴承早期故障特征难以提取的问题，提出一种结合变分模态分解（VMD）和希尔伯特变换（HT）的特征提取方法，并且应用BP神经网络（BPNN）对......
随着“双碳”目标的提出，未来电力系统会有更高比例可再生能源及电力电子设备并网，会引发电力系统新型宽频振荡问题。因此针对电力系......
目前,在“双碳”的战略目标下,我国的能源结构正进行优化调整,石油、天然气等传统化石能源所占比重逐渐下降,取而代之地,电能的消......
针对管道泄漏检测过程中泄漏特征信息提取困难、泄漏检测准确率低的问题，提出了基于VMD和多特征融合的特征提取方法。首先利用变分......
水声探测技术在水下目标监测等方面有着广泛的应用,水听器是获取水声信号的重要设备,但是由于海洋环境复杂,在采集水声信号数据时......
在基于振动响应和深度学习的结构损伤识别中,实测振动响应信号除含有与结构自振特性有关的成分外,通常也含有噪声和一些与结构损伤......
时间序列多步预测利用事物的历史时间序列数据，对其未来多个时间点的发展趋势进行预报，以便提前制定相应的生产控制策略。本文提出一......
电力用户的负荷分类为电力系统和电力部门的系统规划、负荷预测、分时电价等研究提供了基本的指导工作。利用基于变分模态分解（vari......
管道是水、石油以及天然气的重要运输载体,在社会经济发展和工业生产中占据着重要地位。但是,随着管道的长期使用,各批次管道发生......
准确的月降水量预报对水资源的合理开发利用及洪涝灾害的预测和防治具有重要意义。针对传统降水预测方法信息挖掘能力不足的问题，提......
光电复合海缆状态在线监测及故障识别是保障跨海输电和通信传输正常运行的关键。为了避免直接去噪导致的信号失真影响目标特征的提......
为了提高径流预测的精度，提出了一种用以解决径流预测等问题的组合预测模型，此模型由变分模态分解（VMD）、长短期记忆网络（LSTM）和自回归......
开展船舶推进轴系轴承早期故障诊断技术的研究,是对船舶推进轴系进行健康状况评估的重要环节。轴承作为船舶推进轴系重要的组成构......
海洋风速预测对远洋航行安全与航线规划具有重大影响.风速同时受多种外在自然因素影响，表现出强烈的非线性、非平稳性与随机性等特......
电力能源是一个国家发展的经济命脉,电力的生产和使用必须要维持一定的平衡。更重要的是,可再生能源并入到电网,增加了更多的可变......
针对传统电能质量扰动（Power Quality Disturbance， PQD）识别体系中单一图像特征信息有限与算法识别能力不足等问题，依据特征融合的思......
随着电力系统中变压器容量的不断增加，变压器绕组松动缺陷引起的影响也愈发严重，故需进行故障诊断。针对利用振动信号进行变压器绕组......
为提高船舶在海上运动的耐波性与适航性,并为解决具有非线性、随机性和非平稳性特点的船舶运动姿态难以准确预测的问题,提出运用一......
抽水蓄能机组具有结构复杂、工况复杂多变、故障复杂多样等特点。利用实时监测数据有效评价抽水蓄能机组的劣化状态并对劣化趋势进......
水电机组的劣化影响着水电站乃至电力系统的安全稳定运行。为了准确解析水电机组运行状态，获取机组的劣化趋势并对其进行准确预测，本......
准确预测原油价格一直都是政府管理决策部门、投资主体和学术界关注的重点. 然而由于货币政策、地缘政治等多样化风险因素相互作用......
