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突发模式通信中MMPE位同步方法的实现
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作者 丁丹 《电讯技术》 北大核心 2011年第6期91-93,共3页
针对突发模式通信中信号持续时间短、位同步难度大的特点,研究了最大平均功率(MMPE)位同步方法,即利用平均功率最大的采样时刻来估计最佳采样点,借助MATLAB仿真分析了观察区间长度对同步性能的影响,并结合FPGA与DSP实现了MMPE同步方法... 针对突发模式通信中信号持续时间短、位同步难度大的特点,研究了最大平均功率(MMPE)位同步方法,即利用平均功率最大的采样时刻来估计最佳采样点,借助MATLAB仿真分析了观察区间长度对同步性能的影响,并结合FPGA与DSP实现了MMPE同步方法。测试结果显示,位同步抖动范围小于符号周期的8%。 展开更多
关键词 突发通信 位同步 最大平均功率 抖动范围
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基于VMD-MMPE的轧机轴承滚动体与保持架故障诊断 被引量:8
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作者 计江 赵琛 王勇勤 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期290-297,409,共9页
针对板带轧机轴承工作环境恶劣、保持架与滚动体极易损坏、信号噪声大、识别困难以及实际工况对诊断速度要求高等问题,首先,提出粒子群优化变分模态分解(particle swarm optimization-variational mode decomposition,简称PSO-VMD)和多... 针对板带轧机轴承工作环境恶劣、保持架与滚动体极易损坏、信号噪声大、识别困难以及实际工况对诊断速度要求高等问题,首先,提出粒子群优化变分模态分解(particle swarm optimization-variational mode decomposition,简称PSO-VMD)和多元多尺度排列熵(multivariate multiscale permutation entropy,简称MMPE)的故障诊断方法,并结合粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,简称PSO-SVM)实现故障分类;其次,轴承振动信号经VMD处理为若干模态分量(intrinsic mode functions,简称IMF),选最优分量进行包络分析;然后,针对轧机轴承垂直水平轴向振动差别较大且受较大径向力与轴向力的特点,采用MMPE并考虑3维振动信号的4个分量的MMPE值与时域指标组成特征向量;最后,基于PSO-SVM模型对方法的有效性进行验证。计算和实验结果与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)与局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)方法对比表明,VMD-MMPE可以优化模型的输入,提高模型的诊断正确率和速度,实现轴承保持架与滚动体不同部位和不同损伤程度的故障诊断,具有重要的工程意义。 展开更多
关键词 轧机轴承 变分模态分解 包络谱 多元多尺度排列熵 粒子群优化支持向量机 故障诊断
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基于振动信号的低压万能式断路器分合闸故障程度评估方法的研究 被引量:32
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作者 孙曙光 张强 +2 位作者 杜太行 王景芹 王岩 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第18期5473-5482,共10页
目前设备的机械故障诊断技术的研究多限于定性诊断,而故障诊断中故障程度的定量评估更能有效的指导设备维护。该文提出了一种低压万能式断路器分合闸故障程度定量评估的方法。首先对断路器工作模式进行识别,即利用局部均值分解(local me... 目前设备的机械故障诊断技术的研究多限于定性诊断,而故障诊断中故障程度的定量评估更能有效的指导设备维护。该文提出了一种低压万能式断路器分合闸故障程度定量评估的方法。首先对断路器工作模式进行识别,即利用局部均值分解(local mean decomposition,LMD)将采集到的分合闸振动信号自适应分解,求取主要乘积函数(product function,PF)的改进多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MMPE)构成特征向量,再经过降维后,作为改进支持向量机(support vector machine,SVM)的输入量,实现断路器工作模式的识别;当断路器处于故障模式时,对采集的振动信号求取多尺度排列熵偏均值(partial mean of multi-scale permutation entropy,PMMPE),作为故障程度定量评估指标,并参照所求得的不同故障模式的故障程度特性曲线,可实现分合闸故障程度的定量评估。经实测数据验证表明,所提方法可以完成断路器工作模式的有效识别,且PMMPE指标相较于峭度、能量和多尺度排列熵平均值指标,能够更加有效的完成低压万能式断路器分合闸故障程度的定量评估。 展开更多
关键词 低压万能式断路器 局部均值分解(LMD) 改进多尺度排列熵(mmpe) 支持向量机(SVM) 多尺度排列熵偏 均值(Pmmpe)故障程度评估
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海洋中尺度涡建模及其在水声传播影响研究中的应用 被引量:23
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作者 李佳讯 张韧 +1 位作者 陈奕德 金宝刚 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期37-46,共10页
针对海洋中尺度涡对水声传播的影响,利用中尺度涡区的历史水文实测数据提取涡旋强度,空间尺度等中尺度涡特征参数,建立了海洋中尺度涡理论计算模型。运用MMPE水下声场模型仿真试验研究了涡旋性质、强度和位置、声源频率和置放深度对声... 针对海洋中尺度涡对水声传播的影响,利用中尺度涡区的历史水文实测数据提取涡旋强度,空间尺度等中尺度涡特征参数,建立了海洋中尺度涡理论计算模型。运用MMPE水下声场模型仿真试验研究了涡旋性质、强度和位置、声源频率和置放深度对声传播特性的影响。结果表明:暖涡使得会聚区的位置"后退",会聚区宽度增加;冷涡使得会聚区的位置"前移",会聚区宽度减小。涡旋的强度越大,"前移"或"后退"的效应越显著。 展开更多
关键词 mmpe模型 中尺度涡模型 传播损失
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Modeling of ocean mesoscale eddy and its application in the underwater acoustic propagation 被引量:1
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作者 李佳讯 张韧 +1 位作者 刘宸钊 范红军 《Marine Science Bulletin》 2012年第1期1-15,共15页
Aiming at the influence of ocean mesoscale eddy on underwater acoustic propagation, a theoretical computation model of ocean mesoscale eddy was established based on the in-situ hydrographic data in the sea area of oce... Aiming at the influence of ocean mesoscale eddy on underwater acoustic propagation, a theoretical computation model of ocean mesoscale eddy was established based on the in-situ hydrographic data in the sea area of ocean mesoscale eddy. An underwater acoustic modeI-MMPE was used to simulate the acoustic propagation under the influence of different types, different intensities and positions of eddies, and different frequencies and depths of sources. It is found that warm-core eddy can make the convergence zone "move back" and the width of it increases, while cold-core eddy can make the convergence zone "move forward" and the width of it decreases. The bigger the intensity of eddy, the more notable the "forward "or "back "effect. Sound source located depths and source frequencies can change the acoustic propagation characteristics in the eddy area. 展开更多
关键词 mmpe model mesoscale eddy model transmission loss
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交流接触器触头系统运动分析及故障诊断研究 被引量:17
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作者 刘树鑫 宋健 +2 位作者 刘洋 曹云东 李静 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第S02期477-486,共10页
为了解决现有交流接触器触头系统故障诊断技术存在的运行状态识别率较低的问题,该文以改进多尺度排列熵(MMPE)与能量矩为特征向量,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法最小二乘支持向量机(LSSVM)的交流接触器触头系统运动分析及故障诊断方... 为了解决现有交流接触器触头系统故障诊断技术存在的运行状态识别率较低的问题,该文以改进多尺度排列熵(MMPE)与能量矩为特征向量,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法最小二乘支持向量机(LSSVM)的交流接触器触头系统运动分析及故障诊断方法,能够有效提高运行状态识别率。经实测数据验证表明,所提方法可以完成交流接触器运行状态的有效识别,能够更有效地完成交流接触器故障定性诊断,并可以有针对性地对设备进行检修和维护。 展开更多
关键词 交流接触器 改进多尺度排列熵 能量矩 粒子群优化-最小二乘支持向量机 故障诊断
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基于多尺度均值排列熵和参数优化支持向量机的轴承故障诊断 被引量:49
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作者 王贡献 张淼 +2 位作者 胡志辉 向磊 赵博琨 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期221-228,共8页
针对滚动轴承故障诊断中特征提取困难和模式识别准确率低等问题,提出了一种基于多尺度均值排列熵(MMPE)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)结合的故障诊断方法。利用MMPE全面表征滚动轴承故障特征信息,选取适当维数特征构成样本数据集,采用G... 针对滚动轴承故障诊断中特征提取困难和模式识别准确率低等问题,提出了一种基于多尺度均值排列熵(MMPE)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)结合的故障诊断方法。利用MMPE全面表征滚动轴承故障特征信息,选取适当维数特征构成样本数据集,采用GWO-SVM分类器进行故障模式识别。对所提基于MMPE和GWO-SVM故障诊断方法进行理论分析和研究,并利用滚动轴承试验数据进行相应对比试验分析,结果表明:MMPE能够有效提取滚动轴承故障特征信息;GWO-SVM识别准确率和识别速度优于滚动轴承故障诊断其它常用参数优化支持向量机;所提方法能够有效识别滚动轴承故障位置和故障程度,在滚动轴承数据集上取得了98.0%的故障识别准确率,高于基于MPE和GWO-SVM方法的97.0%准确率,并且在噪声背景下取得了93.5%的识别准确率,优于后者83.0%准确率,证明了所提MMPE具有更好的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 多尺度均值排列熵 灰狼优化 支持向量机
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基于生物光子的小麦新陈度快速无损检测 被引量:1
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作者 巩跃洪 杨铁军 +1 位作者 梁义涛 葛宏义 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2166-2170,共5页
小麦籽粒作为一种活的生命体,在正常储藏过程中,会不断消耗自身的营养物质来维持其生命活动。随着储藏时间的推移,小麦籽粒内部各种酶的活性减弱或丧失,自身呼吸强度逐步降低,原生质胶体结构松弛,籽粒的物理和化学状态发生改变,进而导... 小麦籽粒作为一种活的生命体,在正常储藏过程中,会不断消耗自身的营养物质来维持其生命活动。随着储藏时间的推移,小麦籽粒内部各种酶的活性减弱或丧失,自身呼吸强度逐步降低,原生质胶体结构松弛,籽粒的物理和化学状态发生改变,进而导致其后续食用和加工品质变劣。因此,对小麦新陈度的准确判定,是保证储藏小麦数量和质量的前提,对指导我国粮食储存具有重要的经济和社会意义。目前常用的小麦新陈度鉴定方法主要包括感官判定法和各种生化类方法;前者主要依赖操作者个人的主观经验,容易受到外界因素的干扰,可重复性较差,判定结果因人而异,只适合作小麦新陈度鉴定的辅助方法。后者虽然判定精度较高,但整个检测过程耗时过长,一般需要对待测样品进行复杂预处理,且检测过程中用到的多种化学试剂会对环境造成一定的污染。因此,迫切需要研究出一套快速、准确、绿色的小麦新陈度鉴定方法。利用生物光子仪器分别测试了5种不同储藏年份小麦样品的生物光子信号,并结合改进多尺度排列熵算法对2015年—2018年四种小麦样品的光子信号进行特征分析,最后借助反向传播神经网络对这4种不同储藏年份的小麦进行分类验证。实验结果表明,不同储藏年份小麦的自发光子量存在一定的差异,其中2019年小麦样品产生的光子数量明显高于其他年份的小麦样品,其余年份小麦样品光子数量的排列熵值随着储藏年限的增加而增大。对比实验结果显示,改进多尺度排列熵算法在很大程度上解决了由多尺度排列熵算法引起的信号抖动和突变问题,可以作为一种明显的特征来标识小麦的新陈度。最后借助BP神经网络进行分类测试,输出结果证明新构建的分类模型的准确度可以达到95%,能够实现对不同年份小麦新陈度的准确鉴别。 展开更多
关键词 生物光子 小麦 新陈度 改进多尺度排列熵
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GNSS浮标海潮高滤波光滑算法 被引量:3
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作者 胡亮亮 王进 +3 位作者 刘欢 刘毅 王胜利 刘以旭 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第27期11463-11471,共9页
全球导航卫星系统(global navigation statellite system,GNSS)浮标观测获取的实时海面高程数据中包含了潮汐、波浪和白噪声,其周期相差较大,可以通过滤波提取潮位信息。海面高作为一种非平稳和非线性的时间序列,常用的门限滤波、低通... 全球导航卫星系统(global navigation statellite system,GNSS)浮标观测获取的实时海面高程数据中包含了潮汐、波浪和白噪声,其周期相差较大,可以通过滤波提取潮位信息。海面高作为一种非平稳和非线性的时间序列,常用的门限滤波、低通滤波、小波滤波等并不适用,经验模态分析法(empirical mode decomposition,EMD)适用于海面高分析,但容易存在模态混叠和分量冗余现象。基于改进的多指标多尺度排列熵算法(multi-scale permutation entropy,MMPE),分别与变分模态分解(variational model decomposition,VMD)和完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical modal decomposition,CEEMD)结合,提出VMD+MMPE和CEEMD+MMPE两种降噪光滑模型。通过分析GNSS浮标数据的潮汐序列结果,并与小波分析重构潮位变化结果对比,其标准差分别为1.67 cm和1.39 cm,相关系数达到0.9996与0.9998,其中MMPE值分别为0.8988和0.9737。同时,通过三维频谱图的时频分析下,实验结果表明基于CEEMD+MMPE的算法具有更好的时频聚集性,在GNSS验潮数据处理方面具有较高的可行性和有效性。 展开更多
关键词 GNSS浮标 变分模态分解法 完全集合经验模态分解法 时频分析 多指标多尺度排列熵
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