基于SGMD-WD距离的电池故障诊断方法

1

作者 廖力 毛浪 +2 位作者 谢琪 郑全新 姜久春 《电源技术》 北大核心 2026年第2期290-298,共9页

针对锂离子电池在电动汽车应用中的安全问题,提出一种电池不一致性故障与内短路故障的诊断方法。基于大数据平台获取电池运行数据,采用辛几何模态分解算法(SGMD)对原始电压信号进行多尺度分解,通过辛正交特性实现噪声抑制与趋势特征提... 针对锂离子电池在电动汽车应用中的安全问题,提出一种电池不一致性故障与内短路故障的诊断方法。基于大数据平台获取电池运行数据,采用辛几何模态分解算法(SGMD)对原始电压信号进行多尺度分解,通过辛正交特性实现噪声抑制与趋势特征提取。在此基础上引入改进的Wasserstein距离(WD)作为故障量化指标,构建基于分布相似性的故障诊断模型。通过计算相邻电池单体间的改进Wasserstein距离值,识别故障电池。最后,实验采用实际运行车辆电压数据进行WD距离与欧式距离(ED)计算的结果对比,验证了所提方法的准确性更高。 展开更多

关键词 电池故障诊断 大数据平台 辛几何模态分解 Wasserstein距离

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基于OSGMD-Hilbert包络对数分析的齿轮箱齿面磨损早期故障诊断 被引量：1

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作者 俞香熔 王友仁 王胤博 《振动与冲击》 北大核心 2025年第7期225-231,274,共8页

针对环境噪声下齿轮箱齿面磨损早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于优化型辛几何模态分解-Hilbert包络对数分析的齿轮磨损故障诊断方法。新方法中引入Cao算法和功率谱密度,提出最近邻波动偏差实现嵌入维数的自适应确定,利用... 针对环境噪声下齿轮箱齿面磨损早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于优化型辛几何模态分解-Hilbert包络对数分析的齿轮磨损故障诊断方法。新方法中引入Cao算法和功率谱密度,提出最近邻波动偏差实现嵌入维数的自适应确定,利用奇异值分解进行降噪,采用Pearson-功率谱熵差和闵氏距离作为重构准则以获取特征模态分量,通过Hilbert包络对数分析法突出故障频率成分,并进行故障诊断。该新方法克服了辛几何模态分解嵌入维数依赖经验公式、重构准则单一和噪声鲁棒性欠佳的缺陷。仿真与试验结果分析表明,与辛几何模态分解(symplectic geometric mode decomposition,SGMD)、迭代SGMD、变分模态分解和经验模态分解相比,该新方法能够有效提取早期齿面磨损故障特征信息,表现出更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 早期故障诊断 振动信号特征信息提取 优化型辛几何模态分解(Osgmd) 齿轮磨损 Hilbert包络对数分析法 辛几何模态分解(sgmd)

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基于SGMD-GKS的机械复合故障诊断方法

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作者 王自忠 潘海洋 +2 位作者 郑近德 程健 童靳于 《振动与冲击》 北大核心 2025年第24期289-297,共9页

针对辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition,SGMD)难以完成强噪声干扰模式下振动信号有效分解的问题,提出一种基于高斯核相似度聚类的辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition-Gaussian kernel similar... 针对辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition,SGMD)难以完成强噪声干扰模式下振动信号有效分解的问题,提出一种基于高斯核相似度聚类的辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition-Gaussian kernel similarity,SGMD-GKS)方法。在SGMD-GKS方法中,首先,对初始分量进行GKS聚类,实现强噪声干扰模式下不同模态准确分割;其次,引入包络谱峰值因子衡量模态的归属类型并作为聚类终止条件;最后,计算模态中各峰值对包络谱峰值因子的贡献度,进一步完成故障特征的深度挖掘。仿真和实际复合故障信号试验结果表明,SGMD-GKS方法可以实现复合故障振动信号不同模态的准确划分,并完成有效诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 辛几何模态分解(sgmd) 高斯核相似度(GKS) 包络谱峰值因子

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基于SGMD-LSTM的GIS局部放电故障诊断方法

4

作者 张运 张超 +3 位作者 张士勇 马鹏墀 杨光 丁浩 《电子技术应用》 2025年第2期58-63,共6页

为准确对气体绝缘开关设备(GIS)局部放电进行故障诊断,提出一种基于辛几何模态分解(SGMD)与改进长短神经网络(LSTM)的故障诊断方法。引入SGMD对局部放电信号进行分解;对信号进行多维特征提取,构造时-频-熵值混合特征向量;通过鱼鹰-柯西... 为准确对气体绝缘开关设备(GIS)局部放电进行故障诊断,提出一种基于辛几何模态分解(SGMD)与改进长短神经网络(LSTM)的故障诊断方法。引入SGMD对局部放电信号进行分解;对信号进行多维特征提取,构造时-频-熵值混合特征向量;通过鱼鹰-柯西变异的麻雀优化算法(Osprey-Cauchy-Sparrow Search Algorithm,OCSSA)对LSTM的隐含层节点数和学习率进行自适应寻优;最后使用OCSSA-LSTM进行局部放电识别。实验结果表明,OCSSA在收敛精度、速度上有较大提升,表现优异;与其他故障诊断模型对比,OCSSA-LSTM故障诊断模型准确率最高可达97.5%,对实际GIS运维数据也能准确识别。 展开更多

关键词 GIS sgmd OCSSA LSTM 局部放电 故障诊断

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基于SGMD-CMAE和WOA-ELM的滚动轴承故障诊断方法 被引量：6

5

作者 吴仕虎 李颖 +1 位作者 杨鑫杰 巴鹏 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第12期9-18,共10页

针对滚动轴承的振动信号因其非平稳性和信噪比不高而难以准确提取特征的问题,提出了一种抗噪性能好、识别率高的滚动轴承故障诊断方法。首先,使用辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition,SGMD)将滚动轴承故障信号分解... 针对滚动轴承的振动信号因其非平稳性和信噪比不高而难以准确提取特征的问题,提出了一种抗噪性能好、识别率高的滚动轴承故障诊断方法。首先,使用辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition,SGMD)将滚动轴承故障信号分解为多个辛几何分量(symplectic geometry component,SGC),基于相关性原则,选取相关性高的SGC对故障信号进行重构,形成重构信号;然后,提出了复合多尺度注意熵(composite multi-scale attention entropy,CMAE)定量提取重构信号的特征熵值,构建CMAE特征;再选择鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)对极限学习机(extreme learning machine,ELM)中的有关参数优化处理,构建WOA-ELM模型;最后,将CMAE特征输入到WOA-ELM模型中,实现滚动轴承的故障诊断。仿真实验结果表明:与其他方法相比,文章所提的SGMD-CMAE和WOA-ELM方法识别滚动轴承故障准确率更高。 展开更多

关键词 sgmd CMAE WOA-ELM 滚动轴承 故障诊断

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基于SGMD敏感参数和KFCMC的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2

6

作者 郑直 高崇一 +1 位作者 宋金超 姜万录 《机床与液压》 北大核心 2020年第11期189-193,206,共6页

针对滚动轴承的内圈和外圈故障诊断问题,提出了一种基于辛几何模态分解(SGMD)、敏感参数和核模糊C均值聚类(KFCMC)相结合的方法。基于SGMD研究了实际测量的液压泵多模态故障振动信号;基于所提出的相似性分析法,将含有丰富运行特征信息... 针对滚动轴承的内圈和外圈故障诊断问题,提出了一种基于辛几何模态分解(SGMD)、敏感参数和核模糊C均值聚类(KFCMC)相结合的方法。基于SGMD研究了实际测量的液压泵多模态故障振动信号;基于所提出的相似性分析法,将含有丰富运行特征信息的模态分量进行重构,并将其作为数据源;基于数据源提取时域和频域参数,并利用流行学习法筛选出峭度、裕度指标和峰值指标等敏感参数作为特征向量;利用KFCMC实现对内圈和外圈不同故障的诊断。通过对滚动轴承内、外圈故障振动信号的仿真和实测,验证了该方法可以有效地诊断滚动轴承不同故障。 展开更多

关键词 辛几何模态分解 滚动轴承 故障诊断 敏感参数

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基于SGMD-Autogram的液压泵故障诊断方法研究 被引量：13

7

作者 郑直 李显泽 +1 位作者 朱勇 王宝中 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第23期234-241,共8页

辛几何模态分解方法(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)存在特征信息分布过于分散问题、Autogram方法中的最大重复离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT)存在特征提取能力不足问题,针对... 辛几何模态分解方法(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)存在特征信息分布过于分散问题、Autogram方法中的最大重复离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT)存在特征提取能力不足问题,针对上述两问题,提出了基于SGMD-Autogram的新方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行SGMD分解;针对分解后产生的特征信息分布过于分散问题,提出基于最大无偏自相关谱峭度法,筛选含有丰富运行特征信息的模态分量为数据源,进而取代MODWPT,实现最优故障特征提取;对数据源进行阈值处理,并基于频谱实现对液压泵故障的诊断。通过对比分析仿真和实测液压泵斜盘故障振动信号,验证了该方法可以有效地诊断斜盘故障。 展开更多

关键词 液压泵 故障诊断 辛几何模态分解 Autogram

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基于SGMD线性峭度和log-SAM的滚动轴承故障诊断方法 被引量：7

8

作者 李显泽 龙海洋 +3 位作者 郑直 韩炬 吴萍萍 赵树忠 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第6期121-127,共7页

对数-频谱振幅调制(log-SAM)方法容易受到强噪声影响,基于辛几何模态分解(SGMD)方法所得分解结果中故障特征信息分散,传统峭度也容易受噪声中的随机冲击干扰。针对上述问题,提出一种基于SGMD、线性峭度和log-SAM相结合的新方法。首先,... 对数-频谱振幅调制(log-SAM)方法容易受到强噪声影响,基于辛几何模态分解(SGMD)方法所得分解结果中故障特征信息分散,传统峭度也容易受噪声中的随机冲击干扰。针对上述问题,提出一种基于SGMD、线性峭度和log-SAM相结合的新方法。首先,对滚动轴承振动信号进行SGMD分解,得到众多分量;其次,基于最大线性峭度,筛选具有丰富特征信息的分量作为数据源;最后,对数据源进行log-SAM分析,实现最优故障诊断。通过分析滚动轴承仿真信号和实测滚动轴承内圈故障信号,证实所提方法具有更好的抑噪能力和诊断效果。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 辛几何模态分解 log-SAM 线性峭度

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基于二次分解和TSO-TCN的分时电量预测

9

作者 王永利 李一鸣 +5 位作者 延子昕 白雪峰 詹祥澎 田传波 杜苁聪 周颖 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第4期1509-1517,共9页

分时电量是具有趋势性特征、季节性特征以及随机性特征的非平稳序列,使用传统方法进行预测会造成较大的误差。为提高复杂特征下分时电量的预测精度,提出了一种基于二次分解和金枪鱼群优化算法-时域卷积网络(tuna swarm optimization-tem... 分时电量是具有趋势性特征、季节性特征以及随机性特征的非平稳序列,使用传统方法进行预测会造成较大的误差。为提高复杂特征下分时电量的预测精度,提出了一种基于二次分解和金枪鱼群优化算法-时域卷积网络(tuna swarm optimization-temporal convolutional network,TSO-TCN)的电量预测模型。首先,使用变分非线性调频模态分解(variational nonlinear chirp mode decomposition,VNCMD)对原始电量数据进行分解,基于相关性分析与改进小波阈值法进行去噪处理,将去噪后数据进行辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition,SGMD)得到分量序列;其次,采取K-均值聚类对分量序列进行合并,对聚类后的分量序列分别建立TSO-TCN预测模型进行预测;最后累加求和,确定最终预测结果。实验结果表明,所提出方法预测精度良好,为传统的分解-集成预测方法提供了新的思路。 展开更多

关键词 特征提取 聚类分析 变分非线性调频模态分解(VNCMD) 辛几何模态分解(sgmd) 时域卷积网络(TCN)

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基于多因素的中国碳市场价格预测模型构建与应用研究

10

作者 詹林杰 唐振鹏 《林业经济问题》 北大核心 2025年第6期594-604,共11页

以中国不同区域碳市场价格为研究对象,基于传统能源市场、清洁能源市场以及金融市场等3个不同维度选取相应的外部影响因素,融合深度学习算法和数据预处理技术,构建并应用融合多源信息与二次分解技术的混合预测模型——HI-XGBoost-VMD-SG... 以中国不同区域碳市场价格为研究对象,基于传统能源市场、清洁能源市场以及金融市场等3个不同维度选取相应的外部影响因素,融合深度学习算法和数据预处理技术,构建并应用融合多源信息与二次分解技术的混合预测模型——HI-XGBoost-VMD-SGMD-BiLSTM。基于湖北和深圳等不同碳市场的实证研究,结果表明:相较于其他基准模型,HI-XGBoost-VMD-SGMD-BiLSTM混合预测模型在不同前向多步的预测情境中均获得了更优异的表现,能够为投资者提供多步前瞻性策略支持,并为监管机构制定动态碳价调控政策提供技术工具。 展开更多

关键词 碳价格预测 分解集成 二次分解技术 HI-XGBoost-VMD-sgmd-BiLSTM

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辛几何模态分解方法及其分解能力研究 被引量：13

11

作者 程正阳 王荣吉 潘海洋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第13期27-35,共9页

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic scale Decomposition,LCD)等方法的不足,提出了一种新的分析方法--辛... 针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic scale Decomposition,LCD)等方法的不足,提出了一种新的分析方法--辛几何模态分解(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)方法,该方法采用辛矩阵相似变换求解Hamilton矩阵的特征值,并利用其对应的特征向量重构辛几何分量(Symplectic Geometry Component,SGC),从而对复杂信号去噪的同时进行自适应分解,得到若干个SGC。通过仿真信号模型,研究了SGMD方法的分解性能、噪声鲁棒性,分析了分量信号的频率比、幅值比和初相位差对SGMD方法分解能力的影响。将SGMD方法应用于齿轮故障实验数据分析,结果表明SGMD方法能够有效地对待分解信号完成分解并剔除噪声信号。 展开更多

关键词 辛几何模态分解(sgmd) 辛矩阵相似变换 辛几何分量(SGC) 分解能力

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料液强化流动对气扫式膜蒸馏影响的实验研究 被引量：5

12

作者 张大帅 李晨 +4 位作者 张小朋 吴迪 熊玉琴 林强 史载锋 《膜科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期91-96,109,共7页

采用聚偏氟乙烯(PVDF)中空纤维膜组件,对比研究稳定流气扫式膜蒸馏(SSGMD)、脉冲流气扫式膜蒸馏(PSGMD)、鼓气流气扫式膜蒸馏(GSGMD)、鼓气流和脉冲流结合式(P&G SGMD)4种膜蒸馏模式,以膜的渗透性能、膜污染状况、热效率为指标,判断... 采用聚偏氟乙烯(PVDF)中空纤维膜组件,对比研究稳定流气扫式膜蒸馏(SSGMD)、脉冲流气扫式膜蒸馏(PSGMD)、鼓气流气扫式膜蒸馏(GSGMD)、鼓气流和脉冲流结合式(P&G SGMD)4种膜蒸馏模式,以膜的渗透性能、膜污染状况、热效率为指标,判断4种模式的优越性.研究了SSGMD膜蒸馏过程中进料温度(T_(f-in))和进料流量(Q_(f))对膜通量(J)的影响,选择了最佳的条件,对比4种膜蒸馏方法在膜蒸馏过程中膜的渗透性能、膜表面污染情况、热效率.结果表明,采用SSGMD工艺,J随Q_(f)、T_(f-in)的增大而增大;在4种膜蒸馏过程中,GSGMD过程中膜通量相对最大、热效率最高(49.21%)、膜的污染最小. 展开更多

关键词 脉冲流 鼓气流 气扫式膜蒸馏 通量强化比 热效率

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脉冲流强化膜蒸馏高浓度盐水的研究 被引量：3

13

作者 熊玉琴 张梅梅 +3 位作者 王仕超 周凡 史载锋 林强 《膜科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期98-102,共5页

采用聚偏氟乙烯(PVDF)中空纤维膜组件,探究了脉冲时长与脉冲频率对脉冲流强化气扫式膜蒸馏高浓度盐水过程性能的影响.研究结果表明,当进料流量为30L/h,进料温度为323K,冷凝液温度为283 K,气扫速率为0.74 m^3/h时,在最佳的脉冲长度/脉冲... 采用聚偏氟乙烯(PVDF)中空纤维膜组件,探究了脉冲时长与脉冲频率对脉冲流强化气扫式膜蒸馏高浓度盐水过程性能的影响.研究结果表明,当进料流量为30L/h,进料温度为323K,冷凝液温度为283 K,气扫速率为0.74 m^3/h时,在最佳的脉冲长度/脉冲频率为0.5s/1min^(-1)条件下,通量强化比达1.20.与稳定流相比,脉冲流能有效延迟饱和盐水(333K)膜蒸馏过程通量急剧下降的发生. 展开更多

关键词 脉冲流 气扫式膜蒸馏 通量强化比

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气扫式膜蒸馏过程的通量影响因素研究 被引量：1

14

作者 陈华艳 李欢 吕晓龙 《天津工业大学学报》 CAS 2008年第3期1-4,共4页

对气扫式膜蒸馏法的热量和质量传递机理进行了研究,建立了该过程的热量和质量传递模型,并对模型进行了计算,得出了吹扫气流速、进料温度、进料浓度对膜通量的影响,并与实验结果进行了比较.结果表明模型计算值与实验值非常接近,其变化趋... 对气扫式膜蒸馏法的热量和质量传递机理进行了研究,建立了该过程的热量和质量传递模型,并对模型进行了计算,得出了吹扫气流速、进料温度、进料浓度对膜通量的影响,并与实验结果进行了比较.结果表明模型计算值与实验值非常接近,其变化趋势为:随吹扫气流速的升高,通量先增加然后趋近于平衡.进料温度越高通量越高.进料浓度对通量的影响明显,随进料浓度的增加,通量呈指数倍下降. 展开更多

关键词 气扫式膜蒸馏 膜通量 传热 传质

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基于时空相关性的短期光伏出力预测混合模型 被引量：5

15

作者 李豪 马刚 +2 位作者 李天宇 李伟康 沈静文 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期121-129,共9页

光伏功率预测是电网优化调度、稳定运行的关键基础,为了应对传统预测模型对潜在特性发掘不到位等问题,提出了基于时空相关性的短期光伏出力预测混合模型。它由图卷积神经网络GCN(graph convolutional neural network)、辛几何模态分解SG... 光伏功率预测是电网优化调度、稳定运行的关键基础,为了应对传统预测模型对潜在特性发掘不到位等问题,提出了基于时空相关性的短期光伏出力预测混合模型。它由图卷积神经网络GCN(graph convolutional neural network)、辛几何模态分解SGMD(symplectic geometry mode decomposition)、卷积神经网络CNN(convolutional neural network)和双向长短期记忆BiLSTM(bi-directional long short-term memory)神经网络组成。首先,建立区域光伏电站图结构,利用GCN推导出待测电站空间信息;其次,采用SGMD对输入特征进行模态分解,得到表现数据时序变化特征的多级模态子序列;最后,采用CNN-BiLSTM神经网络进行特征提取和光伏发电功率预测。实验结果表明,与多种组合预测模型相比,所提方法具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 光伏发电短期预测 图卷积神经网络 辛几何模态分解 卷积神经网络 双向长短期记忆神经网络

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小剂量多虑平对大鼠应激性胃黏膜损伤的治疗作用 被引量：1

16

作者 朱艺艺 王艳红 +3 位作者 庞训雷 苗蓓 郭琳 费素娟 《现代生物医学进展》 CAS 2021年第6期1023-1027,共5页

目的:探讨小剂量多虑平(Doxepin)对大鼠应激性胃黏膜损伤(stress gastric mucosal damage,SGMD)的治疗作用,并就其可能机制初步研究。方法:采用浸水加束缚的方法制备大鼠应激性胃黏膜损伤模型。健康雄性SD大鼠50只,随机分为5组:假手术组... 目的:探讨小剂量多虑平(Doxepin)对大鼠应激性胃黏膜损伤(stress gastric mucosal damage,SGMD)的治疗作用,并就其可能机制初步研究。方法:采用浸水加束缚的方法制备大鼠应激性胃黏膜损伤模型。健康雄性SD大鼠50只,随机分为5组:假手术组(Sham组)、应激性胃黏膜损伤组(SGMD组)、溶剂对照组(Vehicle组)、多虑平预处理组(Doxepin组)、多虑平联合PI3K特异抑制剂LY294002组(Doxepin+LY组)。记录各组大鼠胃黏膜损伤指数。测算大鼠胃黏膜组织中丙二醛(malonalldehyde,MDA)含量、超氧化物歧化酶(superoxidedismutase,SOD)活性。Western blot法检测胃黏膜组织淋巴瘤/白血病-2(B cell lymphoma/leukemia-2,Bcl-2),Bcl-2相关X蛋白(Bcl-2 associated X protein,Bax),磷酸化Akt1(phosphorylated Akt1,p-Akt1)以及肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factorα,TNF-α)蛋白的表达。结果:成功制备大鼠应激性胃黏膜损伤SGMD模型。与大鼠应激性胃黏膜损伤组相比,多虑平组大鼠胃黏膜损伤指数降低,胃黏膜组织MDA含量降低,SOD活性增强,p-Akt1的蛋白表达水平增强,且Bcl-2蛋白表达增强,Bax蛋白表达减弱(P<0.05)。而LY294002可削弱多虑平的以上作用(P<0.05)。结论:小剂量多虑平对大鼠应激性胃黏膜损伤具有保护作用,这种保护作用可能与其上调PI3K/Akt信号通路活性,上调Bcl-2蛋白表达,下调Bax蛋白表达活性作用密切相关。 展开更多

关键词 应激性胃黏膜损伤 多虑平 LY294002 丙二醛 p-Akt1

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