变分模态分解(VMD)相关论文
船舶交通流量预测是交通组织的重要基础,船舶交通流时空分布特征复杂,具有非线性、周期性、随机性等特点,导致了预测性能的下降.针......
针对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)中模态数K和惩罚因子α无法自适应确定的问题,提出了基于快速变分模态分解......
针对同步提取变换(SET)不能分离频率成分间隔相近的多分量信号的问题,提出了一种结合变分模态分解(VMD)和同步提取变换识别时变结......
针对现有的高压直流(high voltage direct current,HVDC)输电线路故障识别方法识别准确率低,且无法同时准确识别低阻和高阻故障的......
传统经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法在处理桥梁挠度信号时存在模态混叠、分解误差累积等问题,致使分解结果......
低频振荡是影响互联电力系统安全稳定运行的关键问题之一,提出采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)提取类噪声......
文章针对短时交通流量时空依赖性、非线性的特点,为提高交通流量的预测精度,将时间建模和空间建模相结合,提出一种整合改进的变分......
针对高速列车轮对轴承工作环境复杂,振动信号中时常伴有冲击性噪声和循环平稳性噪声,使得传统的参数自适应变分模态分解(variation......
期刊
当管道同时发生多个泄漏点时,多个泄漏点的声波信号出现混叠,从而影响泄漏声信号的传播和衰减规律.在多点泄漏声波信号混叠的情况......
负荷区间预测能够对负荷出力变化进行概率化分析,准确量化不确定性因素对负荷的影响.相较于传统的点预测,区间预测更能直观反映负......
由于工程环境、电磁干扰和仪器误差等因素的影响,实测隧道爆破振动信号含有大量高频噪声.为了获得真实振动特征,提出了基于变分模......
针对直线振动筛早期激振力不平衡故障难以诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和递归量化分析(RQA)的故障诊断方法。对振动......
由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能......
针对复杂工况和强背景噪声干扰下,滚动轴承早期故障信号微弱导致故障特征难以提取的问题。提出了优化变分模态分解(VMD)与改进阈值......
采用声发射检测系统技术可以实现对大型锅炉、炉壁管道构件进行炉壁裂纹以及缺陷实时检测,通过检测,可以做到提前维护,预防不必要......
随着我国金融自由化进程的加快和全球化的进一步发展,我国金融体系与世界金融体系的联系日趋紧密,这加剧了外部风险冲击对我国金融......
针对地震信号分类问题,提出了一种基于经验模态分解—变分模态分解—长短期记忆(EMD-VMD-LSTM)的地震信号分类研究的模型。首先利......
为有效检测配电网高阻接地故障(HIF)的发生,本文结合变分模态分解与图信号指标,提出一种全新的HIF识别算法。首先,利用变分模态(VM......
JU Donghao1,2,3,LI Yu1,3,ZHANG Wanda4,ZHANG Chunhua1,3(1.Institute of Acoustics,Chinses Academy of Sciences,Beijing 1001......
期刊
为了检测波纹管内部不同脱浆状态的缺陷问题,提出了一种采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与蚁群神经网络相......
在磨削加工过程中,加工刀具即砂轮会发生钝化现象,砂轮表面磨损影响加工精度和工件质量,需要及时检测并修整。磨粒的塑性变形、破......
提出了一种基于VMD-DTW聚类的小电流接地系统故障选线方法.通过变分模态分解法(VMD)提取和增强原始信号,而后引入动态时间归整法(D......
针对柴油发动机气门间隙故障诊断中故障特征提取难、易受噪声影响、诊断准确率低的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)算法和排列......
为了提高滚动轴承性能退化评估中退化指标的早期故障敏感性和稳定性,提出了一种基于嵌入选择的邻域保持嵌入(ESNPE)方法.首先,采用......
针对风电机组变工况滚动轴承故障诊断问题,将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与计算阶比跟踪(computed order t......
针对滚动轴承早期微弱故障检测及故障状态监测问题,提出了一种基于变模态分解(VMD)分解和支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承性能退......
针对滚动轴承微弱故障难以识别的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与奇异值熵融合的滚动轴承微......
在滚动轴承故障诊断研究中,同步提取变换(SET)在分析单分量信号时能显著提高时频可读性,但在分析多分量信号时存在时频模糊问题。......
针对滚动轴承振动信号非平稳、非线性特点以及特征提取困难问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与深度卷积神经网络相结合的特征提......
为准确提取轴承故障特征信息,提出以峭度指标和包络熵为综合目标函数的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数优......
笔者基于商业银行与金融体系间的非对称相关结构,结合变分模态分解(VMD)和时变Copula-CoVaR方法度量金融体系系统性风险溢出的长期......
打鼾是睡眠呼吸暂停的主要症状,与高血压、心血管疾病也存在一定的联系,不仅反映出个体的身体状况,对他人的睡眠质量、生活以及工......
将变分模态分解(VMD)和随机子空间法(SSI)结合,提出了基于VMD-SSI的结构模态参数识别新方法。针对VMD中的模态分层数K值确定困难的......
为了提高检测电能扰动信号特征的精度,抑制混杂噪声的干扰,提出将变分模态分解(VMD)结合小波阈值的去噪算法。首先利用Hilbert变换......
在全球经济快速发展的今天,一个国家的经济繁荣和港口的运输能力息息相关,而港口的规划建设、生产能力和资金投入等都和集装箱吞吐......
为了有效检测轨道波磨故障,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD,VariableMode Decomposition)和平滑伪维格纳分布(SPWVD,Smooth......
随着我国电力改革体制不断推进,以输配电服务为主的盈利模式要求电网企业对经营成本作出更精确的控制。电网技改工作对电网企业的......
针对铣削过程中的切削振动信号具有非平稳性的特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的铣刀破损检测方法。该方法通过VMD将切削振......
在磁瓦内部缺陷声振检测中,具备可预设尺度和自适应能力的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)在处理相关声振信号......
为有效地从柴油机缸盖表面振动信号中提取气门间隙故障特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)的特征提取新方法。......
为了提高坦克行星变速箱齿轮故障模式识别准确率,将变分模态分解(VMD)与散布熵(DE)结合提出故障特征提取新方法。利用波形法确定VM......
针对滚动轴承全寿命退化状态难以有效识别的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与支持向量机(SVM)相结合的滚动轴承退化状态识......
面向U型管堵塞状态演变过程中故障程度的评估问题,提出一种基于低频声压信号分析和连续隐马尔科夫模型(CHMM)的U型管堵塞状态评估......
微震信号降噪对P波、S波初至拾取、震源定位和震源机制反演等具有重要意义,为此提出一种基于变分模态分解和独立成分分析的微震信......
为实现柴油机故障的快速诊断,针对变分模态分解(VMD)的不足,提出一种改进的VMD方法,利用改进自适应遗传算法(IAGA)对VMD的参数进行......
针对发动机噪声信号信噪比低、故障特征提取困难等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)结合独立分量分析(ICA)的降噪方法。首先通......
经验模态分解(EMD)是一种自适应的信号时频分析方法,它把信号分解成一系列本征模态函数(IMF)和残差分量。集合经验模态分解方法(EE......
随着中国水电机组数量及装机容量的不断增加,水电机组启动过渡过程故障问题也日趋明显,利用信号分析法对机组故障诊断得到广泛的应......
期刊
本文对BDI指数周期特性进行了深入探讨,主要创新点有:一是提出了BDI指数周期划分和形成机制的理论分析框架,分析了需求侧、供给侧......
基于变分模态分解(VMD),提出一种新的结构模态参数识别方法:①通过自由振动试验或通过随机减量法从结构随机振动响应中获取结构自......