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Singular closed orbits and chaotic behavior of a double-winged quasi-zero-stiffness system
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作者 Xinyi HUANG S.LENCI Qingjie CAO 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 2026年第3期509-534,I0005-I0006,共28页
The complex chaotic behavior of a quasi-zero-stiffness(QZS)double-winged system with symmetric impact boundaries is investigated with Melnikov functions and numerical simulations.The analysis reveals the coexistence o... The complex chaotic behavior of a quasi-zero-stiffness(QZS)double-winged system with symmetric impact boundaries is investigated with Melnikov functions and numerical simulations.The analysis reveals the coexistence of multiple attractors.As a key mass parameter varies,the mechanism underlying degenerate singular closed orbits is elucidated,based upon which five distinct types of singular closed orbits are discovered,exhibiting both smooth and discontinuous(SD)characteristics.The chaotic threshold of each singular orbit is obtained by Melnikov functions and verified by numerical simulations.The numerical results further demonstrate the coexistence of SD motions.For zero damping systems,the Kolmogorov-Arnold-Moser(KAM)structures are exhibited to present the complex quasi-periodic and resonant behavior coexisting with chaotic and periodic motions.These findings advance the understanding of chaotic dynamics in nonsmooth multi-well impact systems. 展开更多
关键词 chaotic behavior Melnikov function singular closed orbit Kolmogorov-Arnold-Moser(KAM)structure RESONANCE
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基于改进SVD-EWT的环网柜局放信号自适应去噪方法
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作者 刘国伟 廖晓青 +3 位作者 陈历 梁汇 谭达禹 刘俊峰 《南方能源建设》 2026年第1期147-156,共10页
[目的]在电气设备的健康监测中,局部放电(Partial Discharge,PD)信号常受到各种噪声源的干扰,这些干扰主要来自设备自身的运行噪声或外部环境的干扰。[方法]为有效解决噪声干扰问题,提高局放检测的准确性和可靠性,提出一种基于频谱分析... [目的]在电气设备的健康监测中,局部放电(Partial Discharge,PD)信号常受到各种噪声源的干扰,这些干扰主要来自设备自身的运行噪声或外部环境的干扰。[方法]为有效解决噪声干扰问题,提高局放检测的准确性和可靠性,提出一种基于频谱分析的自适应奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)相结合的去噪算法。首先,对含噪PD信号进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)频谱分析,提出改进经典阈值和频谱幅值行向量峭度判别相结合的窄带干扰数量确定方法,重构并去除周期性窄带干扰噪声。随后,采用EWT算法对残留白噪声的PD信号进行自适应分解,筛选满足峭度条件的模态分量重构PD信号。最后,利用改进阈值方法去除重构信号中的少量白噪声,得到去噪后的PD信号。[结果]仿真及实测去噪处理结果表明,所提方法分别在信噪比、均方根误差、相关系数以及降噪率指标上达到7.02、0.0112、0.9003和33.0057。[结论]该方法能够有效去除窄带干扰及白噪声,相比于其他去噪方法,所提方法在多个评价指标上均有所改善,具有良好的去噪效果。 展开更多
关键词 电气环网柜 局部放电 频谱分析 奇异值分解 经验小波变换 改进阈值法
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基于MRSVD与VMD的齿轮振动信号故障特征提取
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作者 杨利斌 崔伟成 +1 位作者 刘林密 桑德一 《兵器装备工程学报》 北大核心 2026年第2期299-308,共10页
针对齿轮故障振动信号能量弱、特征提取不易的难题,提出了改进多分辨率奇异值分解与变分模态分解相结合的信号处理方法。根据振动信号的宽带调制特性,对多分辨率奇异值分解进行改进,将噪声能量估计值拐点对应的矩阵行数作为嵌入维数,选... 针对齿轮故障振动信号能量弱、特征提取不易的难题,提出了改进多分辨率奇异值分解与变分模态分解相结合的信号处理方法。根据振动信号的宽带调制特性,对多分辨率奇异值分解进行改进,将噪声能量估计值拐点对应的矩阵行数作为嵌入维数,选取全体奇异值75%分位数作为有效秩阶次。将振动信号进行多分辨率奇异值分解降噪,对降噪信号进行变分模态分解得到多个分量,根据峭度准则选取有效分量,对有效分量进行包络分析,提取包络谱特定频点的幅值作为故障特征。仿真信号和齿轮振动试验信号的分析结果表明,该方法信噪比增益分别可达6.5326、8.3612 dB。改进的多分辨率奇异值分解适用于多边带调幅和调频调幅等宽带信号的降噪,降噪信号经变分模态分解能得到物理意义清晰的分量,选取峭度较大的分量作为有效分量可有效提取故障特征。 展开更多
关键词 多分辨率奇异值分解 变分模态分解 有效分量 齿轮故障特征提取
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Coexistence of near-E_(F) Van Hove Singularity and in-Gap Topological Dirac Surface States in Superconducting Electrides
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作者 Yin Yang Peihan Sun +9 位作者 Ye Shen Zhijun Tu Pengcheng Ma Hongrun Zhen Tianqi Wang Longli Tian Tian Cui Hechang Lei Kai Liu Zhonghao Liu 《Chinese Physics Letters》 2026年第1期213-217,共5页
Superconducting elect rides have attracted growing attention for their potential to achieve high superconducting transition temperatures(T_(C))under pressure.However,many known elect rides are chemically reactive and ... Superconducting elect rides have attracted growing attention for their potential to achieve high superconducting transition temperatures(T_(C))under pressure.However,many known elect rides are chemically reactive and unstable,making high-quality single-crystal growth,characterization,and measurements difficult,and most do not exhibit superconductivity at ambient pressure.In contrast,La_(3) In stands out for its ambient-pressure superconductivity(T_(C)∼9.4 K)and the availability of high-quality single crystals.Here,we investigate its low-energy electronic structure using angle-resolved photoemission spectroscopy and first-principles calculations.The bands near the Fermi energy(E_(F))are mainly derived from La 5d and In 5p orbitals.A saddle point is directly observed at the Brillouin zone(BZ)boundary,while a three-dimensional Van Hove singularity crosses E_(F) at the BZ corner.First-principles calculations further reveal topological Dirac surface states within the bulk energy gap above E_(F).The coexistence of a high density of states and in-gap topological surface states near𝐸F suggests that La3In offers a promising platform for tuning superconductivity and exploring possible topological superconducting phases through doping or external pressure. 展开更多
关键词 ambient pressure superconductivity superconducting elect rides gap topological Dirac surface states La superconducting electrides near e_(f)Van Hove singularity angle resolved photoemission spectroscopy elect rides
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基于改进VMD-MSE-SVD的超声多普勒测流信号降噪方法研究
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作者 沈宏学 商信华 牛亚坤 《节水灌溉》 北大核心 2026年第1期1-8,共8页
超声多普勒流量计应用环境较为复杂,针对低、中流速受噪声干扰导致测量精度低和误差大等问题,创新提出了一种基于改进蜣螂算法(ISEDBO)的变分模态分解(VMD)结合奇异值分解(SVD)的降噪模型,以更大程度提高回波信号信噪比。该方法首先利... 超声多普勒流量计应用环境较为复杂,针对低、中流速受噪声干扰导致测量精度低和误差大等问题,创新提出了一种基于改进蜣螂算法(ISEDBO)的变分模态分解(VMD)结合奇异值分解(SVD)的降噪模型,以更大程度提高回波信号信噪比。该方法首先利用交叉策略、次优引导控制策略、偷窃行为增强策略优化蜣螂算法,通过对比不同测试函数和其他算法,证明ISEDBO算法的优越性;其次,利用ISEDBO优化VMD参数组合,结合多尺度样本熵(MSE)和频谱系数区分噪声模态分量(IMF);最后,利用SVD对有效IMF分量进行降维重构,进一步克服中低频的二次谐波振荡现象。通过对仿真信号和实验室走车过程的处理分析,多方面验证了方法的可行性,同时与粒子群优化(PSO)、灰狼优化(GWO)、蜣螂优化(DBO)等方法对比,分析ISEDBO-VMD-SVD降噪效果。结果表明:相对模拟信号,ISEDBO-VMD能有效地抑制噪声干扰,极大程度地保留了原始信号特征,相较于PSO-VMD、GWO-VMD、DBO-VMD,信噪比最高达18.78 dB,波形相关系数最高达0.987;相对走车实验,对多组信号MSE值进行统计分析,能有效区分原始信号和背景噪声,对比不同流速探测误差,ISEDBO-VMD-SVD最小,范围在0.009~0.02 m/s,为实际水监测工程应用奠定了坚实的基础。 展开更多
关键词 超声多普勒 蜣螂优化算法 变分模态分解 样本熵 奇异值分解 测流信号 降噪
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基于CEEMDAN-SVD的桥梁GNSS监测数据处理
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作者 刘涛 《测绘与空间地理信息》 2026年第2期127-130,共4页
针对桥梁GNSS变形监测数据中存在多路径效应和随机噪声的问题,本文在自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法的基础上,引入奇异值分解(SVD)方法,构建新的联合降噪方法。使用实测桥梁GNSS监测数据进行降噪实验,结果表明本文提出... 针对桥梁GNSS变形监测数据中存在多路径效应和随机噪声的问题,本文在自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法的基础上,引入奇异值分解(SVD)方法,构建新的联合降噪方法。使用实测桥梁GNSS监测数据进行降噪实验,结果表明本文提出方法具有更好的噪声抑制性能,其中信噪比较单一CEEMDAN方法提升了28.31%,均方根误差降低了48.28%,验证了本文联合降噪方法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 桥梁变形监测 GNSS 降噪 自适应噪声完备集合经验模态分解 奇异值分解
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一种基于AE-SVD模态重心频率的汽车助力转向泵裂纹转子在线辨识研究
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作者 祝新军 李明 +2 位作者 金丹 裘杭锋 刘冬 《振动与冲击》 北大核心 2025年第19期257-263,共7页
针对汽车助力转向泵转子裂纹的动态辨识问题,提出了一种基于多传感器的声发射(acoustic emission,AE)重心频率的判定方法。首先,在同一个泵体中分别安装合格与裂纹转子,在同样的试验条件下从吸油和压油盘附近采集4路AE信号,采样频率为1 ... 针对汽车助力转向泵转子裂纹的动态辨识问题,提出了一种基于多传感器的声发射(acoustic emission,AE)重心频率的判定方法。首先,在同一个泵体中分别安装合格与裂纹转子,在同样的试验条件下从吸油和压油盘附近采集4路AE信号,采样频率为1 MHz;然后,从4个传感器采集的AE信号中按照单个周期长度截取子信号,经白化处理后构造AE信号矩阵,并对AE信号矩阵进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),根据分解结果提取4个正交模态向量;最后,对每个正交模态进行3层小波包分解,分别计算第3层前4个节点的重心频率,并通过与阈值的比较实现裂纹转子的判定。研究结果表明,在压力7 MPa和转速1000 r/min的试验条件下,对SVD得到的第2个模态进行3层小波包分解后,第2个节点的重心频率在阈值为95 kHz时能够可靠识别裂纹转子。 展开更多
关键词 声发射(AE) 奇异值分解(svd) 正交模态 重心频率 助力转向泵 裂纹转子
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基于AFMD和SVDD的风电机组变桨轴承损伤识别 被引量:1
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作者 王晓龙 张博文 +3 位作者 金韩微 付锐棋 杨秀彬 吴鹏 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期514-523,共10页
针对风电机组变桨轴承损伤识别问题,提出基于自适应特征模态分解和奇异值分解降噪的损伤识别方法。该方法首先利用龙格库塔优化策略对特征模态分解算法中的频带数量及滤波器长度参数进行搜索,确定最优参数组合后对原始振动信号进行自适... 针对风电机组变桨轴承损伤识别问题,提出基于自适应特征模态分解和奇异值分解降噪的损伤识别方法。该方法首先利用龙格库塔优化策略对特征模态分解算法中的频带数量及滤波器长度参数进行搜索,确定最优参数组合后对原始振动信号进行自适应特征模态分解,从中提取出蕴含丰富特征信息的模态分量;继而计算出所提取模态分量的包络信号并做进一步奇异值分解降噪处理,从而增强包络信号的信噪比;最后对比理论损伤特征频率及包络谱中幅值突出的频率成分,用于判断变桨轴承的故障损伤。实验数据分析结果表明,所提方法能从复杂原始振动信号中有效提取出微弱特征信息,实现变桨轴承损伤部位的准确甄别,具有一定工程参考借鉴价值。 展开更多
关键词 风电机组 变桨轴承 损伤识别 自适应特征模态分解 奇异值分解降噪
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一种基于LWT-DCT-SVD抗压缩的图像水印方案
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作者 杨志疆 《肇庆学院学报》 2025年第2期69-74,共6页
针对图像水印的透明性和鲁棒性的矛盾问题,以及图像水印在图像压缩攻击中鲁棒性较差的问题,提出基于LWT-DCT-SVD混合域的抗压缩鲁棒性图像水印方案.该方案应用混沌序列和置乱变换加密水印,提高水印的安全性,并选取LWT-DCT变换的低频系... 针对图像水印的透明性和鲁棒性的矛盾问题,以及图像水印在图像压缩攻击中鲁棒性较差的问题,提出基于LWT-DCT-SVD混合域的抗压缩鲁棒性图像水印方案.该方案应用混沌序列和置乱变换加密水印,提高水印的安全性,并选取LWT-DCT变换的低频系数进行SVD变换,并在奇异值中采用自适应量化嵌入水印,实现盲检测.仿真实验结果表明,水印保持较好的透明性,同时在噪声污染、低通滤波、图像缩放、恶意剪切等常见图像处理具有较强的鲁棒性,尤其对于图像压缩攻击,本水印方案显示出较强的抗压缩特征. 展开更多
关键词 提升小波变换 离散余弦变换 奇异值分解 抗压缩 鲁棒性
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应用奇异值分解(SVD)-主成分分析(PCA)组合模型定量圈定与评价腾冲地块锡钨和铅锌多金属找矿靶区 被引量:4
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作者 郑澳月 费金娜 +3 位作者 陈永清 宁妍云 曹一琳 赵鹏大 《地学前缘》 北大核心 2025年第1期283-301,共19页
成矿元素或元素组在一个地质单元中的富集是成岩和成矿地质过程多阶段作用的产物。基于水系沉积物地球化学数据,主成分分析(principal component analysis,PCA)可识别成矿元素组。奇异值分解(singular value decomposition,SVD)可将成... 成矿元素或元素组在一个地质单元中的富集是成岩和成矿地质过程多阶段作用的产物。基于水系沉积物地球化学数据,主成分分析(principal component analysis,PCA)可识别成矿元素组。奇异值分解(singular value decomposition,SVD)可将成矿元素组主成分得分进一步分解为两个部分:(1)成矿元素组合区域异常分量,能够表征在地壳演化过程中,由各种地质作用(岩浆作用、沉积作用和/或变质作用)形成的有利于成矿的高背景区域;(2)成矿元素组合局部异常分量,能够表征成矿作用引起的,叠加在成矿元素组合区域异常分量之上的成矿元素组合局部异常分量,应用局部异常分量能够识别找矿靶区。本次研究,首先基于国家1∶200000水系沉积物地球化学数据,应用主成分分析建立不同类型的成矿元素组;其次,利用SVD从成矿元素组的主成分得分中识别出不同类型成矿过程引起的成矿元素组合局部异常分量;最后,应用局部异常分量识别找矿靶区。最终在腾冲地块圈定15处找矿靶区,其中Sn-W找矿靶区8处,Pb-Zn-Ag找矿靶区7处。预测Sn-W潜在资源量915 Mt,Pb-Zn-Ag潜在资源量792 Mt。 展开更多
关键词 svd PCA 成矿元素组合异常分量 地球化学块体 锡钨和铅锌多金属矿 腾冲地块 西南地区
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Application of Singular Value Decomposition(SVD)to the Extraction of Gravity Anomalies Associated with Ag-Pb-Zn-W Polymetallic Mineralization in the Bozhushan Ore Field,Southwestern China 被引量:4
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作者 Lingfen Guo Yongqing Chen Binbin Zhao 《Journal of Earth Science》 SCIE CAS CSCD 2021年第2期310-317,共8页
The Bozhushan Ore Field,located at the western margin of the South China Block,is an important area for Ag-Pb-Zn-W polymetallic mineralization which may be associated with the Late Cretaceous granitic magmaism.In this... The Bozhushan Ore Field,located at the western margin of the South China Block,is an important area for Ag-Pb-Zn-W polymetallic mineralization which may be associated with the Late Cretaceous granitic magmaism.In this paper,the singular value decomposition(SVD)was effectively applied to decompose gravity data at scale of 1:50000 within the Bozhushan Ore Field to extract deep ore-finding information.Two gravity anomaly images displaying different scales of the ore-controlling factors were obtained.(1)The low-pass filtered image may reflect the deeply buried geological structures,hidden intrusions and concealed ore bodies.The negative gravity anomaly may reflect the overall distribution of granite bodies in the Bozhushan Ore Field.One negative gravity anomaly area may correspond to the exposed part of the Baozhushan granitic intrusion and the other corresponds to the concealed part of the granitic intrusion.The granitic intrusions are the main ore-controlling factors in this ore district.(2)The band-pass filtered image depicts the shallow concealed geological structures and geological bodies within this study area.There are two obvious negative gravity anomalies,which may be created by the hidden granites at different depths at both northwestern and southeastern sides of the exposed granitic intrusion.Thus the two negative gravity anomalies are favorable prospecting areas for various type of polymetallic ore deposits at depth.The gravity anomalies extracted by using the SVD exactly reflect the distribution of the ore deposits,structures and intrusions,which will give new insights for further mineral exploration in the study area. 展开更多
关键词 singular value decomposition(svd) gravity anomaly Ag-Pb-Zn-W polymetallic deposits Bozhushan granitic complex southwestern China
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基于SVD与参数优化VMD的联合降噪方法研究
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作者 赵月静 杜国 +1 位作者 才进 秦志英 《海军工程大学学报》 北大核心 2025年第5期92-98,共7页
针对滚动轴承因长期处于强噪声工作环境而故障频发,且早期故障信息微弱难以提取等问题,提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)与参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的联合降噪方法。首先... 针对滚动轴承因长期处于强噪声工作环境而故障频发,且早期故障信息微弱难以提取等问题,提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)与参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的联合降噪方法。首先,对轴承振动信号进行了SVD,依据奇异值差分谱理论确定了有效奇异值的阶数并进行了叠加重构,经过矩阵逆变换得到了初步降噪信号;然后,运用灰狼优化算法对VMD的模态个数K和惩罚因子α两参数寻优后进一步分解了初步降噪信号,同时基于峭度和相关系数复合指标选取模态分量;最后,对筛选信号进行了重构,并包络解调分析了降噪前后的故障特征频率。仿真数据和实验数据分析表明:所提方法在强噪声背景下或故障特征信息极其微弱时,都能够有效抑制噪声并提取有效故障信息。 展开更多
关键词 奇异值分解 降噪 变分模态分解 特征提取 参数优化
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基于改进SVD-HPO-VMD电缆局部放电去噪方法
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作者 马星河 李凯濛 +1 位作者 赵军营 刘鹏 《广东电力》 北大核心 2025年第4期89-100,共12页
对局部放电(partial discharge,PD)的检测是获知高压电缆绝缘状态的主要手段之一,但现场对PD信号的检测易受到噪声的干扰,从而影响对信号检测的准确度。为此,提出一种采用猎人猎物优化算法(hunter-prey optimization algorithm,HPO)优... 对局部放电(partial discharge,PD)的检测是获知高压电缆绝缘状态的主要手段之一,但现场对PD信号的检测易受到噪声的干扰,从而影响对信号检测的准确度。为此,提出一种采用猎人猎物优化算法(hunter-prey optimization algorithm,HPO)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),再采用改进奇异值分解(singular value decomposition,SVD)对PD信号进行降噪的方法。首先,对含噪PD信号进行傅里叶变换,在傅里叶变换功率谱中运用差分变换及设定阈值的方法去筛选周期性窄带干扰奇异值;然后,通过HPO优化VMD的参数选择,分解出K个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),利用模糊散布熵(fuzzy dispersion entropy,FuzzyDispEn)确定IMF的性质,从而区分有效分量和噪声分量,对分类后的噪声主导分量通过改进小波阈值方法进行去噪;最后,将信号进行重构,通过仿真和实验计算去噪后信号的信噪比、归一化相关系数以及均方误差,并与传统方法进行比对,证明提出的方法能够有效去除PD信号中的噪声分量,能够运用到供电系统中。 展开更多
关键词 局部放电 变分模态分解 奇异值分解 猎人猎物优化算法 模糊散布熵
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基于OOA-VMD-SVD的结构振动信号降噪研究
14
作者 赵锐 卢西旺 岳子翔 《中国测试》 北大核心 2025年第10期148-159,共12页
为了解决建筑结构振动信号监测过程中存在的大量随机噪声问题,针对钢梁实测数据提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)的变分模态分解(VMD)联合奇异值分解(SVD)的新型降噪方法(OOA-VMD-SVD)。该方法首先基于仿真数据,利用鱼鹰优化算法,并结合... 为了解决建筑结构振动信号监测过程中存在的大量随机噪声问题,针对钢梁实测数据提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)的变分模态分解(VMD)联合奇异值分解(SVD)的新型降噪方法(OOA-VMD-SVD)。该方法首先基于仿真数据,利用鱼鹰优化算法,并结合能量熵判定机制,确定VMD分解层数K和二次惩罚因子α两个最优参数,从而有效抑制模态混叠现象;其次,利用皮尔逊系数判定机制区分有用信号分量与噪声分量,再采用SVD对有用信号分量进行降维;最后,对两次降噪保留的有用信号进行重构,得到降噪后的信号,并用钢梁实验和监测数据进行验证。仿真和钢梁实验结果表明,与小波软硬阈值法、VMD及VMD-小波降噪方法相比,OOA-VMD-SVD方法能够显著提高信噪比,对于监测数据也能更加有效地保留信号中的有用信息,为结构健康监测中的信号处理提供了一种高效、稳定的降噪方案。 展开更多
关键词 结构振动信号 变分模态分解 能量熵 奇异值分解 降噪
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截止频率改进的CEEMDAN-SVD高压并联电抗器声信号协同去噪方法
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作者 王果 贺建山 +2 位作者 闵永智 何怡刚 郝大宇 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第10期159-173,共15页
针对高压并联电抗器在现场声纹监测中易受各类复杂噪声干扰的问题,提出一种结合改进自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与奇异值分解(SVD)的电抗器声信号协同降噪方法。首先,利用考虑电抗器噪声声纹特性的最小下限截止频率对CEEM... 针对高压并联电抗器在现场声纹监测中易受各类复杂噪声干扰的问题,提出一种结合改进自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与奇异值分解(SVD)的电抗器声信号协同降噪方法。首先,利用考虑电抗器噪声声纹特性的最小下限截止频率对CEEMDAN的筛分停止条件进行改进,基于改进CEEMDAN分解电抗器染噪声信号。其次,通过计算分解后各阶分量的样本熵优选信号主导分量,去除噪声主导分量。然后对各信号主导分量进行SVD分解,以彻底压制边界分量处的剩余噪声和所有底噪,最后重构各阶分量得到纯净声信号。模拟实验和现场噪声实验表明,改进CEEMDAN-SVD协同去噪方法与维纳滤波、小波包降噪、VMD等方法或单一降噪算法相比去噪效果最优,在电抗器正常和异常状态下均能实现声信号的有效去噪,并能够完整保留50 Hz倍频特征,为后续声纹状态辨识提供可靠的数据基础。 展开更多
关键词 高压并联电抗器 声信号去噪 自适应完备集合经验模态分解 奇异值分解 截止频率 样本熵
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基于BOA‑VMD‑SVD的MEMS陀螺仪信号降噪方法研究
16
作者 马星河 闫崇威 《武汉大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期1130-1138,共9页
针对微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)加速度计输出信号中随机噪声较大的问题,提出一种基于蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,BOA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)联合奇异值分解(s... 针对微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)加速度计输出信号中随机噪声较大的问题,提出一种基于蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,BOA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)联合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的随机噪声降噪方法。首先应用BOA-VMD算法将加速度计信号分解为K个最优的IMF(intrinsic mode function)分量;其次计算分解后的各IMF分量的排列熵值,并将其划分为加速度计信号主导的IMF分量、噪声主导的IMF分量以及噪声信号3种类型;再对噪声主导的IMF分量进行SVD分解降噪,舍弃噪声分量;最后将加速度计信号主导分量与降噪后的噪声主导分量进行重构,得到最终信号。仿真与实验数据表明:相较于VMD联合小波阈值方法,BOA-VMD-SVD算法的信噪比提高了19.8%,均方根误差下降了44.5%;相较于VMD-SVD算法,BOA-VMD-SVD算法的信噪比提高了15.6%,均方根误差下降了19.5%。这表明所提算法在处理MEMS加速度计信号中的随机噪声时具有更好的去噪效果,进而证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 微机电系统 蝴蝶优化算法 奇异值分解 随机噪声 去噪
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基于TFG-SVD-1DCNN的液压优先阀智能故障诊断方法 被引量:1
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作者 何瑶 熊晓燕 +2 位作者 王伟杰 李翔宇 刘会军 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1287-1293,共7页
液压优先阀连接在液压泵、蓄能器和油箱增压腔之间,针对其容易受到多路干扰的影响,以及采用传统的液压测试方法对优先阀故障识别精度不足的问题,提出了一种基于时频图结构数据奇异值分解与一维卷积神经网络(TFG-SVD-1DCNN)的液压阀智能... 液压优先阀连接在液压泵、蓄能器和油箱增压腔之间,针对其容易受到多路干扰的影响,以及采用传统的液压测试方法对优先阀故障识别精度不足的问题,提出了一种基于时频图结构数据奇异值分解与一维卷积神经网络(TFG-SVD-1DCNN)的液压阀智能故障诊断方法。首先,采用短时傅里叶变换(STFT)的方法分析了包含故障信息的信号,提取了信号在不同时间段内频率成分的详细信息,得到了时频矩阵;然后,使用时频矩阵在频率维度上的特征构造了图结构数据(GSD),获得了边的连接关系和边的权重等信息,再利用这些信息生成了图结构数据的邻接矩阵,充分保留了每个样本的空间特征;最后,采用奇异值分解(SVD)方法对图结构数据的邻接矩阵进行了降维,将降维之后的主要特征输入到一维卷积神经网络(1D-CNN)中进行了故障分类,并利用仿真数据验证了该方法在优先阀故障诊断方面的性能。研究结果表明:对于优先阀正向无法打开或关断以及反向无法打开或关断4种故障类型,采用智能故障诊断方法所得的平均准确率为99.7%。该研究可以为液压阀故障检测提供一种有效的方法。 展开更多
关键词 液压系统 液压阀 流量优先阀 时频图结构数据奇异值分解 一维卷积神经网络 短时傅里叶变换 图结构数据
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基于AVMHME和WSVD的风电机组主轴承故障诊断
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作者 孙少华 卢坤鹏 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期229-235,241,共8页
针对风电机组主轴承噪声干扰较多,故障难以准确诊断的问题,提出一种基于自适应变分多谐波模态提取(AVMHME)和线性峭度加权奇异值分解(WSVD)的故障诊断方法。首先利用Welch功率谱估计方法,得到谱图中主要峰值位置,推测信号的中心频率,其... 针对风电机组主轴承噪声干扰较多,故障难以准确诊断的问题,提出一种基于自适应变分多谐波模态提取(AVMHME)和线性峭度加权奇异值分解(WSVD)的故障诊断方法。首先利用Welch功率谱估计方法,得到谱图中主要峰值位置,推测信号的中心频率,其次利用鳑鮍鱼优化算法对变分多谐波模态提取方法中影响参数进行寻优,使用最优参数下的AVMHME方法对原始信号进行提取得到蕴含丰富故障信息的信号分量。随后通过WSVD方法对所得信号分量进行降噪处理,采用线性峭度表征各子分量故障特征信息,并对含有较多故障特征的降噪信号分量加权重构并对重构信号进行包络分析,从中诊断出微弱的风电机组主轴承故障特征频率成分。仿真信号及现场数据分析结果表明,所研究方法可以有效找出风电机组主轴承的微弱故障特征,实现主轴承故障的准确诊断。 展开更多
关键词 风电机组主轴承 Welch功率谱 变分模态多谐波提取 加权奇异值分解 鳑鮍鱼优化算法
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SVMD-SVD联合的转子故障特征提取方法研究 被引量:1
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作者 李鑫延 赵俊生 +3 位作者 王慧云 安鑫凯 郭少杰 王淋 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第4期150-156,共7页
针对转子系统采集的振动信号中存在较多噪声使得轴心轨迹混乱、故障特征难以提取的问题,提出一种逐次变分模态分解算法(Sequential Variational Mode Decomposition,SVMD)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的转子... 针对转子系统采集的振动信号中存在较多噪声使得轴心轨迹混乱、故障特征难以提取的问题,提出一种逐次变分模态分解算法(Sequential Variational Mode Decomposition,SVMD)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的转子轴心轨迹提纯方法。首先,使用SVMD算法将采集的原始振动信号分解为一系列本征模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFs);其次,根据峭度、能量熵与皮尔逊相关系数挑选有效分量并重构信号;然后,对重构信号进行奇异值降噪处理;最后,合成提纯后轴心轨迹。通过LabVIEW轴心轨迹仿真数据与转子实验台实测数据,并和基于差分谱SVD方法、带自适应噪声的完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition of Adaptive Noise,CEEMDAN)结合小波阈值方法对比分析,结果显示:采用SVMD-SVD方法提纯得到的轴心轨迹更加清晰,验证了该方法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 逐次变分模态分解 奇异值分解 振动信号 轴心轨迹
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基于PCA与K-SVD的地震数据去噪方法 被引量:1
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作者 胡海鹏 徐振旺 +3 位作者 未晛 郭乃川 卢仙娜 陈伟 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第2期370-381,共12页
噪声干扰严重影响地震信号的质量,研究优秀的地震数据去噪方法是地震勘探领域一项具有挑战的任务。针对传统字典学习K-SVD去噪算法在处理地震数据时的局限性,文中提出了一种结合主成分分析(PCA)和K-SVD的地震数据去噪方法。首先,利用PC... 噪声干扰严重影响地震信号的质量,研究优秀的地震数据去噪方法是地震勘探领域一项具有挑战的任务。针对传统字典学习K-SVD去噪算法在处理地震数据时的局限性,文中提出了一种结合主成分分析(PCA)和K-SVD的地震数据去噪方法。首先,利用PCA对地震数据降维处理,将高维地震数据转换到更低维度的特征空间,有效提取地震信号的主要特征,减少数据冗余,降低计算复杂度;其次,通过PCA与K-SVD联合将信号表示为一组稀疏的基向量线性组合,捕获地震信号的稀疏性质,有效去除噪声;最后,在模拟数据和实际地震数据集上对比三种方法的有效性。数据试算和实际数据试验结果表明,基于PCA与K-SVD的地震数据去噪方法在去除地震数据中噪声的同时,能够保留地震信号的重要特征,显著提高了地震数据的信噪比,与传统KSVD算法相比,不仅有更低的计算成本,而且能够实现更好的去噪效果,为地震数据的去噪处理提供了一种新思路。 展开更多
关键词 稀疏表示 主成分分析 降维处理 K-svd 去噪
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