VMD与时间-空间分数阶扩散模型联合分段TEM滤波 被引量：1

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作者 谭超 谭继伟 +4 位作者 沈艳军 袁永榜 欧星作 闵薪宇 孙其浩 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期204-214,共11页

为滤除瞬变电磁(transient electromagnetic method,TEM)信号中的噪声,提出一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与时间-空间分数阶非线性扩散模型(time-space fractional-order diffusion model,TSFDM)的分段滤波方... 为滤除瞬变电磁(transient electromagnetic method,TEM)信号中的噪声,提出一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与时间-空间分数阶非线性扩散模型(time-space fractional-order diffusion model,TSFDM)的分段滤波方法。针对TEM信号的特点,将采样信号进行动态阈值分段处理;采用VMD对每一段信号自适应分解,保留第一个内涵模态(intrinsic mode function,IMF)分量作为初次滤波数据;分别使用差分离散和使用带位移的Grunwald-Letnikov逼近法来近似求解时间-空间分数阶扩散方程的时间Caputo分数阶导数和空间Riemann-Liouville分数阶导数,建立迭代收敛差分方程,设置平滑算子得到TSFDM滤波器;利用叠加平均法对TSFDM迭代计算得到的二次滤波信号进行拼接得到完整TEM信号。仿真结果表明,使用所提方法后,整体信号质量提高约22 dB,后期信号信噪比提高约38 dB,与原始信号接近;与传统方法相比,所提方法各项评价指标更优;实测TEM信号中衰减特征被保留,有效还原了频域曲线变化趋势。 展开更多

关键词 瞬变电磁信号(TEM)滤波 变分模态分解 阈值分段 时间-空间分数阶扩散模型(TSFDM) 差分方程

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基于VMD和广义延拓逼近的时间差估计算法

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作者 肖江宁 尚俊娜 霍刚 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期468-476,共9页

由于相关类时差估计算法在低信噪比情况下,其相关函数包络的峰值波动较大,从而严重影响时差估计的准确性,提出了一种基于变分模态分解和广义延拓逼近的时差估计算法。该算法主要从信号接收端、信号处理端和相关函数峰值取值这三个方面... 由于相关类时差估计算法在低信噪比情况下,其相关函数包络的峰值波动较大,从而严重影响时差估计的准确性,提出了一种基于变分模态分解和广义延拓逼近的时差估计算法。该算法主要从信号接收端、信号处理端和相关函数峰值取值这三个方面进行优化。在信号接收端,分别利用变分模态分解和小波阈值降噪对接收信号进行降噪处理;在信号处理端,利用广义二次相关法得到相关函数包络;最后采用广义延拓逼近法对相关函数包络的谱峰进行插值处理。实验结果表明,所提算法的均方根误差远小于广义二次相关法。 展开更多

关键词 无源定位 时差估计算法 广义二次互相关 变分模态分解 小波阈值降噪 广义延拓逼近法

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基于CEEMDAN-CPO-VMD的RV减速器故障诊断模型

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作者 郭曼 徐建 蔺梦雄 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1490-1501,共12页

针对强背景噪声下旋转矢量(RV)减速器故障诊断困难的问题,提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)结合冠豪猪算法(CPO)优化变分模态分解(VMD)的RV减速器故障诊断方法。首先,利用自适应噪声完备集合经验模态分解对含噪声目... 针对强背景噪声下旋转矢量(RV)减速器故障诊断困难的问题,提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)结合冠豪猪算法(CPO)优化变分模态分解(VMD)的RV减速器故障诊断方法。首先,利用自适应噪声完备集合经验模态分解对含噪声目标信号进行了降噪分解,得到了一系列固有模态分量(IMF),再根据峭度值原则,选取了目标模态分量;然后,以包络熵为适应性函数,利用CPO算法对变分模态分解中的分解参数K值和α值进行了寻优计算,得到了最后的[K,α]组合,并对VMD进行了最优参数设置;最后,分解后得到一系列本征模态函数分量,对分解后的目标分量进行了重构,再对重构后的目标分量进行包络谱分析并进行了故障诊断,为了验证CEEMDAN-CPO-VMD方法的优越性,进行了实验对比分析。研究结果表明:经CPO重构后的信号信噪比为9.38,均方根误差为0.036,计算时间为36.59 s;利用CEEMDAN-CPO-VMD方法有效地提取了RV减速器的故障特征;对比验证该方法的可行性,使用频谱包络分析得到的结果,有较多的边频干扰,不能有效地定位故障点;同时,对比麻雀搜索算法(SSA)优化的VMD,经SSA算法重构后的信号信噪比为8.57,均方根误差为0.042,计算时间为50.24 s,相比于SSA算法,CPO算法的信噪比结果提高了0.78 dB,均方根误差降低了0.006,迭代时间减少了13.65 s,有了更好的收敛性,验证了CEEMDAN-CPO-VMD法有更好的诊断效果。该研究成果可为强噪声干扰下的RV减速器故障诊断提供参考。 展开更多

关键词 旋转矢量减速器 变速器 自适应噪声完备集合经验模态分解 冠豪猪优化算法 变分模态分解 包络熵 故障分类识别方法

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基于VMD和Slepian窗的配电电缆局部受潮定位

4

作者 康振南 张雪映 +1 位作者 陶渊 尚冬冬 《河北电力技术》 2025年第5期89-94,共6页

为了解决频域反射法在电缆故障定位时出现定位峰相互干扰、分辨率不足的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和Slepian窗的10 kV配电电缆局部受潮定位方法。介绍基于反射系数谱的电缆局部受潮定位原理... 为了解决频域反射法在电缆故障定位时出现定位峰相互干扰、分辨率不足的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和Slepian窗的10 kV配电电缆局部受潮定位方法。介绍基于反射系数谱的电缆局部受潮定位原理、VMD和Slepian窗的基本理论,阐述所提方法的步骤,搭建10 kV配电电缆局部受潮定位平台,通过实验对比分析传统定位方法与所提方法,结果表明所提方法可以将反射系数分解为多个互不相关的本征模态分量,解决了传统定位方法易受干扰的问题,为快速准确定位10 kV配电电缆的局部受潮提供了新思路。 展开更多

关键词 配电电缆 电缆受潮 缺陷定位 vmd分解 Slepian窗 频域反射法 加窗傅里叶变换

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基于VMD的SOFC电堆密封失效泄漏故障诊断

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作者 武鑫 胡超 +3 位作者 王祺 熊星宇 胡亮 钱相臣 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第12期139-147,共9页

固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)在高温下长时间工作时,由于反复启停循环以及长时间运行后电堆容易发生密封失效,会导致泄漏故障发生,进而引发电堆的热失控和损坏,严重影响系统运行稳定性。针对此故障,根据实验获得的... 固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)在高温下长时间工作时,由于反复启停循环以及长时间运行后电堆容易发生密封失效,会导致泄漏故障发生,进而引发电堆的热失控和损坏,严重影响系统运行稳定性。针对此故障,根据实验获得的电堆温度及电压信号,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)的诊断方法。采用该方法,通过实验研究了SOFC电堆密封失效泄漏故障,研究结果表明:利用基于VMD和HT方法的电堆泄漏故障诊断方法,可以判断在电堆开路状态是否存在泄漏问题;通过采集电堆的温度和电压信号,可以发现温度信号能够更快地反映电堆的泄漏故障;通过对比基于集合经验模态分解方法和VMD方法的电堆泄漏故障诊断方法,发现后者能够提前100 s检测电堆的泄漏故障。 展开更多

关键词 SOFC 电堆泄漏故障 温度信号 电压信号 vmd方法

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基于VMD-改进最优加权法的短期负荷变权组合预测策略 被引量：2

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作者 李志军 徐博 +1 位作者 杨金荣 宁阮浩 《国外电子测量技术》 2024年第2期1-8,共8页

为提升短期电力负荷预测精度,提出了一种变权组合预测策略。首先,为了降低负荷数据的不平稳度,使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将负荷数据分解成了高频、低频、残差3种特征模态分量。其次,充分计及负荷数据的时... 为提升短期电力负荷预测精度,提出了一种变权组合预测策略。首先,为了降低负荷数据的不平稳度,使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将负荷数据分解成了高频、低频、残差3种特征模态分量。其次,充分计及负荷数据的时序特点,参考指数加权法原理设计自适应误差重要性量化函数,并结合组合模型在时间窗口内的历史负荷数据的均方预测误差设计改进最优加权法的目标函数和约束条件,以完成子模型的准确变权。最后,针对波动较强的高频分量选定极端梯度提升(XGBoost)和卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)模型并使用改进最优加权法进行组合预测、低频分量使用多元线性回归(MLR)模型预测、残差分量使用LSTM模型预测,叠加各模态分量的预测结果,实现了短期负荷数据的准确预测。实验结果表明,使用策略组合模型的平均绝对百分比误差为4.18%。与使用传统组合策略的组合模型相比,平均绝对百分比预测误差平均降低了0.87%。 展开更多

关键词 短期负荷预测 变分模态分解 改进最优加权法 组合模型

原文传递

基于VMD-Hausdorff算法的小电流接地系统单相接地故障保护方法 被引量：5

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作者 钟浩 王俊江 +2 位作者 徐策 陈斌 王庆壮 《电瓷避雷器》 CAS 2024年第1期75-85,92,共12页

为消除中性点接地方式、故障点过渡电阻阻值以及现有保护方法盲区等因素对小电流接地系统单相接地故障保护准确性的影响,提出了一种基于暂态信息量幅值特征差异,结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)与Hausdorff距离... 为消除中性点接地方式、故障点过渡电阻阻值以及现有保护方法盲区等因素对小电流接地系统单相接地故障保护准确性的影响,提出了一种基于暂态信息量幅值特征差异,结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)与Hausdorff距离算法的单相接地故障保护方法。首先,通过分析单相接地故障暂态过程,明确了健全线路、故障线路出口侧以及健全区段、故障区段两端暂态零序电流幅值特征关系。其次通过变分模态分解提取暂态高频信号,并引入Hausdorff距离算法,计算零序电流暂态分量的幅值匹配度,通过与预设动作阈值比较,可有效判断故障线路与故障区段。仿真结果验证,本研究所提方法不受中性点接地方式与噪声干扰的影响,对于不同过渡电阻的接地故障均能准确判断故障线路与故障区段,仿真数据与实际故障录波均验证本研究所提方法具有较高的可靠性。 展开更多

关键词 小电流接地故障 暂态特征 变分模态分解 HAUSDORFF距离 保护方法

原文传递

基于PVMD-AE-SVM的分步式水轮机空化状态诊断方法 被引量：2

8

作者 葛海彬 刘巍 +3 位作者 赵洪光 朱昱瑛 董占坤 许颜贺 《失效分析与预防》 2024年第2期73-79,94,共8页

水轮机是转换水电能源的关键设备,产生空化现象将会影响机组的安全稳定运行。为精准识别机组空化故障,降低空化现象对水轮机的长期危害,提出一种分步式水轮机空化状态诊断分析方法。先通过改进小波阈值方法对水轮机运行声信号进行降噪处... 水轮机是转换水电能源的关键设备,产生空化现象将会影响机组的安全稳定运行。为精准识别机组空化故障,降低空化现象对水轮机的长期危害,提出一种分步式水轮机空化状态诊断分析方法。先通过改进小波阈值方法对水轮机运行声信号进行降噪处理,再以自编码器提取故障信号的多维特征,最后通过支持向量机完成故障识别任务。在实际运行数据上的实验故障识别精确度达99.8%,且误差为0,证明了该方法的有效性。与t-SNE、ProbPCA、AE等方法的对比实验表明,所提方法具有较高的诊断精度,较短的诊断时间,较低的误差,证明了该方法的优越性。该方法能有效剔除水轮机运行中的噪声信号,实现机组空化故障精准识别,为水轮机空化故障诊断提供了一种有效的解决方案,在工程实际应用中具有很强的推广性。 展开更多

关键词 水轮机空化 故障诊断 vmd分解 分步式诊断 自编码器 支持向量机

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基于能量分析重构VMD分量的直埋供热管道泄漏定位研究 被引量：4

9

作者 高茹霞 李成 +5 位作者 王随林 穆连波 鲁军辉 王海鸿 李智 刘建军 《暖通空调》 2024年第4期55-61,135,共8页

为提高声波法在复杂噪声环境下进行直埋供热管道泄漏定位的准确性,本文提出了基于能量分析重构有效模态分量的供热管道泄漏定位方法,即采用变分模态分解(VMD)将检测信号自适应地分解为一组本征模态函数(IMF),识别、提取有泄漏特征的有... 为提高声波法在复杂噪声环境下进行直埋供热管道泄漏定位的准确性,本文提出了基于能量分析重构有效模态分量的供热管道泄漏定位方法,即采用变分模态分解(VMD)将检测信号自适应地分解为一组本征模态函数(IMF),识别、提取有泄漏特征的有效模态分量,并通过能量占比分析完成信号加权重构。泄漏实验和工程实测表明:常规VMD泄漏定位方法与本文方法的平均定位偏差分别为1.57、0.51 m,相对定位偏差分别为8.42%、2.75%,采用本文方法定位准确性提高67.34%;工程实测中,常规VMD方法未能发现管道泄漏位置,本文方法确定的泄漏位置定位偏差为1.78 m;本文方法可抑制有效模态分量中的残余噪声,降低噪声成分对泄漏定位的影响,提高复杂噪声环境下供热管道泄漏定位精度。 展开更多

关键词 声波法 供热管道 变分模态分解 能量分析 信号重构 信号降噪 泄漏定位

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基于VMD-MPC法的智能风机能量自适应分配研究

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作者 徐君 董极慧 +2 位作者 臧腾飞 鲍鹏飞 白雪峰 《电子设计工程》 2024年第13期117-121,共5页

智能风机能量分配过程受到噪声影响,导致分配效果不理想,提出基于VMD-MPC法的智能风机能量自适应分配方法。采用VMD法对智能风机能量信号进行分解,获取信号噪声谐波和分序列波动特性。利用MPC控制方法控制智能风机能量,通过计算所有分... 智能风机能量分配过程受到噪声影响,导致分配效果不理想,提出基于VMD-MPC法的智能风机能量自适应分配方法。采用VMD法对智能风机能量信号进行分解,获取信号噪声谐波和分序列波动特性。利用MPC控制方法控制智能风机能量,通过计算所有分配任务实际的执行长度,结合最优能量分配原则实现智能风机能量的自适应分配。实验结果表明,该方法低压与高压风机能量分配的四个顶点坐标分别为(0,0,750)、(0,500,600)、(0,100,0)、(50,500,0)与(0,2 000,800)、(0,5 000,800)、(0,2 000,0)、(0,5 000,0),与理想分配结果一致,分配效果好。 展开更多

关键词 vmd-MPC法 智能风机 能量 自适应分配 变分模态分解 Lagrange二次惩罚因子

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基于5G无线通信技术的无人值守粮仓多点温度远程监测 被引量：1

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作者 丁华峰 商俊燕 《粮食与饲料工业》 2025年第1期46-51,共6页

无人值守粮仓面积较大,在温度远程监测的过程中会受到环境噪声和监测范围的影响,降低了数据质量,并增加了多点数据传输的延时,影响温度远程监测的效果。提出基于5G无线通信技术的无人值守粮仓多点温度远程监测方法。构建包括感知层、网... 无人值守粮仓面积较大,在温度远程监测的过程中会受到环境噪声和监测范围的影响,降低了数据质量,并增加了多点数据传输的延时,影响温度远程监测的效果。提出基于5G无线通信技术的无人值守粮仓多点温度远程监测方法。构建包括感知层、网络层、平台层和应用层在内的无人值守粮仓多点温度远程监测的多传感物联网远程监测架构;利用5G无线通信技术回传监测数据,通过5G网络切片实现数据延时补偿;采用变分模态分解(VMD)技术有效去除数据中的噪声干扰;引入5G通信技术构建监测温度数据阈值告警模型,及时响应异常数据,实现无人值守粮仓多点温度远程监测。实验结果表明:该方法能够准确监测到无人值守粮仓内不同谷物种类的各关键位置温度变化,去噪后抓举曲线形态更为平滑且稳定,在大规模数据传输环境下,其节点分配平均指数依然能够稳定在0.9左右,监测效果较好。 展开更多

关键词 5G无线通信技术 无人值守 温度传感器 vmd方法 粮仓多点温度 远程监测

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基于VMD的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用 被引量：91

12

作者 钱林 康敏 +2 位作者 傅秀清 王兴盛 费秀国 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期227-233,共7页

为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进... 为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进行降噪处理,提取出滚动轴承的特征频率。针对形态学固有统计偏移和结构元素的选择问题,利用粒子群算法来优化改进的广义形态学滤波器,实现自适应滤波。通过数字仿真实验与滚动轴承故障试验分析,将其与基于经验模式分解(EMD)的自适应形态学、包络解调方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取故障信号的特征频率。 展开更多

关键词 轴承 变分模态分解 数学形态学 粒子群算法 互信息法

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白鹤滩谷幅变形特征的多类函数自适应方法分析研究

13

作者 李明熹 史宏娟 +2 位作者 徐建荣 刘渊泽 徐卫亚 《水力发电学报》 北大核心 2025年第4期31-41,共11页

为深入理解峡谷区高拱坝谷幅变形特征,开展谷幅变形特征相关量化分析十分重要。本文基于金沙江白鹤滩高拱坝多年谷幅变形原位监测资料序列,提出一种多类函数自适应谷幅变形特征分析方法。对谷幅变形原位监测数据进行预处理及变分模态分... 为深入理解峡谷区高拱坝谷幅变形特征,开展谷幅变形特征相关量化分析十分重要。本文基于金沙江白鹤滩高拱坝多年谷幅变形原位监测资料序列,提出一种多类函数自适应谷幅变形特征分析方法。对谷幅变形原位监测数据进行预处理及变分模态分解,通过快速傅里叶变换筛选模态分解信号,结合分位数法构建凸显度因子,标定函数项数取值范围,计算多类函数最优拟合结果,确定谷幅变形值时间序列显式表达式,求解谷幅变形速度、加速度显式模型。以白鹤滩谷幅变形典型测线数据为例,明确了工程谷幅变形特征。研究表明,该方法可实现谷幅变形、速度、加速度时间序列显式求解,提升变形特征分析结果的可信度和实用性,对深入理解高拱坝谷幅变形特征机理及工程安全具有重要理论意义和工程应用价值。 展开更多

关键词 特高拱坝 谷幅变形 变形特征 变分模态分解 多类函数自适应方法 白鹤滩水电站

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基于VMD-LSSVM的水下滑翔机深平均流预测 被引量：10

14

作者 何柏岩 杜金辉 +3 位作者 杨绍琼 张润锋 牛文栋 兰世泉 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期388-396,共9页

水下滑翔机是海洋立体观测网络的重要组成部分.本文以天津大学“海燕-L”水下滑翔机为平台,针对其航行过程中易受到海流等因素影响发生航向偏离的问题,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和最小二乘支持向量机(l... 水下滑翔机是海洋立体观测网络的重要组成部分.本文以天津大学“海燕-L”水下滑翔机为平台,针对其航行过程中易受到海流等因素影响发生航向偏离的问题,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)方法的深平均流(depth-averaged current velocity,DACV)预测模型,从而指导水下滑翔机进行有效航向修正或局部路径规划.首先,根据水下滑翔机运动原理,针对水下滑翔机剖面运动理论出水位置与实际出水位置的偏离现象,结合岸基操作与控制条件以及水下滑翔机的通信方式,建立了短数据精简深平均流计算模型;其次,对得到的深平均流数据按照时间顺序进行序列构造,得到了实时性多剖面深平均流历史序列,并利用VMD将其分解为若干分量序列;最后,基于LSSVM对深平均流数据进行预测,得到了未来深平均流预测数据.海试结果表明,在以4个剖面数据作为输入的情况下,VMDLSSVM的预测结果在经度、纬度方向的流速均方根误差分别为0.0257、0.0205,相关系数分别为0.9484、0.9737,优于LSSVM、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的LSSVM(EMD-LSSVM)、长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)、EMD-LSTM及VMD-LSTM预测性能,更好地预测深平均流的数值并追踪其变化趋势,证明所提方法的有效性. 展开更多

关键词 水下滑翔机 深平均流 变分模态分解 最小二乘支持向量机 预测方法

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联合VMD与改进小波阈值的局放信号去噪 被引量：23

15

作者 刘冲 马立修 +1 位作者 潘金凤 马震 《现代电子技术》 2021年第21期45-50,共6页

电力系统中局放信号的采集容易出现噪声干扰,从而导致无法准确提取局放信号,针对这一问题提出了联合变分模态分解(VMD)与改进小波阈值的去噪方法。首先将染噪的局放信号进行VMD分解,通过局放信号的重构从而滤除周期性的窄带干扰信号;在... 电力系统中局放信号的采集容易出现噪声干扰,从而导致无法准确提取局放信号,针对这一问题提出了联合变分模态分解(VMD)与改进小波阈值的去噪方法。首先将染噪的局放信号进行VMD分解,通过局放信号的重构从而滤除周期性的窄带干扰信号;在VMD的分解以及信号的重构中借助瞬时频率均值法确定K个模态分量,依据峭度准则进行局放信号的重构。对于还存有的部分高斯白噪声提出一种新的小波阈值函数,通过改进的小波阈值法进行高斯噪声的滤除。通过对局放信号处理的仿真,结果显示该方法能够较好地滤除白噪声和周期窄带干扰噪声。在实际的局放实验中,也证实该方法对于局放信号的去噪效果显著,明显提高了信号的信噪比,且比较完整地保留了有效信号。 展开更多

关键词 局放信号 去噪方法 变分模态分解 小波阈值 峭度准则 重构信号 周期窄带干扰 白噪声

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基于VMD的轴承故障定子电流信号诊断 被引量：3

16

作者 李万涛 时献江 《自动化与仪表》 2017年第12期44-47,71,共5页

该文利用定子电流的分析方法对轴承的主要故障机理和特征进行分析。在Matlab/Simulink下,建立一个仿真模型来模拟故障状态下定子电流的变换情况,利用变分模态分解法VMD和经验模态分解法EMD来分别提取电流信号中一些微弱的故障信息进行... 该文利用定子电流的分析方法对轴承的主要故障机理和特征进行分析。在Matlab/Simulink下,建立一个仿真模型来模拟故障状态下定子电流的变换情况,利用变分模态分解法VMD和经验模态分解法EMD来分别提取电流信号中一些微弱的故障信息进行对比。同时,与搭建的模拟试验台所采集到的故障定子电流信号进行对比分析。结果表明VMD方法能够从电流信号中分解出轴承的故障信息,并且克服了EMD方法存在的模态混叠和伪分量的问题,是一种处理滚动轴承故障的有效方法。 展开更多

关键词 定子电流 变分模态分解法 轴承 模拟试验台 仿真

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基于自适应MOMEDA与VMD的滚动轴承早期故障特征提取 被引量：16

17

作者 刘岩 伍星 +1 位作者 刘韬 陈庆 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第23期219-229,共11页

轴承故障衍生早期,由于故障尺寸较小且易受环境噪声和信号衰减的影响,因此故障冲击信号往往非常微弱。变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)已经在轴承的故障特征提取中有一定的应用,但对于背景噪声较强时的滚动轴承的微... 轴承故障衍生早期,由于故障尺寸较小且易受环境噪声和信号衰减的影响,因此故障冲击信号往往非常微弱。变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)已经在轴承的故障特征提取中有一定的应用,但对于背景噪声较强时的滚动轴承的微弱故障提取效果并不理想。针对这一问题,将改进多点优化最小熵解卷积(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)与VMD相结合,研究了滤波器长度对MOMEDA效果的影响,提出基于进退法确定最优滤波器长度的自适应MOMEDA方法。利用自适应MOMEDA对信号降噪并避免传统MED迭代以及滤波后可能出现的虚假峰值。将自适应MOMEDA降噪后的信号使用VMD进行分解,然后依据谱峭度大小进行重构,对重构之后的信号进行故障特征提取,取得了较好的效果。最后通过实验验证了方法的可行性及有效性。 展开更多

关键词 多点优化最小熵解卷积 变分模态分解 谱峭度 滚动轴承早期故障 进退法

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基于VMD-LSTM混合模型的城际高速铁路时变客流预测 被引量：9

18

作者 苏焕银 彭舒婷 +1 位作者 曾琼芳 代慧子 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1200-1210,共11页

城际高速铁路1周内每天不同出发时段的旅客需求体现出较为稳定的波动规律特征,依据该特征,设计变分模态分解-长短时记忆神经网络(VMD-LSTM)混合模型对城际高速铁路的O-D对客流进行预测,获得1周内每天各时段的旅客需求。首先,依据广珠城... 城际高速铁路1周内每天不同出发时段的旅客需求体现出较为稳定的波动规律特征,依据该特征,设计变分模态分解-长短时记忆神经网络(VMD-LSTM)混合模型对城际高速铁路的O-D对客流进行预测,获得1周内每天各时段的旅客需求。首先,依据广珠城际高速铁路的历史售票数据分析旅客出行需求的时间分布特征(时变特征),获取非平稳的客流时间序列;然后,采用VMD方法将非平稳的客流时间序列分解为若干个平稳的客流时间子序列,提取客流的波动特征,设计LSTM神经网络模型对分解后的客流时间子序列进行预测。设置不同的模型参数,选取广珠城际高速铁路的6个典型O-D对进行实验分析,结果表明:1)VMD-LSTM混合模型的隐藏神经元个数和迭代次数的有效增加可以降低预测误差,但是当两者增加到一定量时,误差反而会有增大的趋势,对预测效果影响较大。2)相比于单一的LSTM神经网络模型,VMDLSTM混合模型的预测误差明显降低,说明混合预测模型比单一预测模型具有较高的预测精度。3)VMD-LSTM混合模型获得的各时段预测值与实际值较为接近,分布特征整体一致,说明混合模型能够较好地拟合旅客出行需求的时变特征。4)VMD-LSTM混合模型的MAPE预测误差可控制在10%左右,对于时变特征较为规则的O-D对客流,整体预测效果较好。 展开更多

关键词 城际高速铁路 时变客流 vmd方法 LSTM神经网络 预测精度

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基于VMD与Bayesian-LSSVM的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2

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作者 付艺华 李亚 朱建府 《化工自动化及仪表》 CAS 2020年第3期251-255,共5页

提出一种变分模态分解(VMD)与贝叶斯优化的最小二乘支持向量机(Bayesian-LSSVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用变分模态分解对滚动轴承的振动信号进行分解,得到一系列的固有模态函数和特征向量,然后采用最小二乘支持向量机... 提出一种变分模态分解(VMD)与贝叶斯优化的最小二乘支持向量机(Bayesian-LSSVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用变分模态分解对滚动轴承的振动信号进行分解,得到一系列的固有模态函数和特征向量,然后采用最小二乘支持向量机对故障类型进行分类识别,并利用贝叶斯算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化。实验结果表明:基于VMD与Bayesian-LSSVM的方法在故障类型模式识别上具有较高的准确率。 展开更多

关键词 故障诊断方法 滚动轴承 变分模态分解 最小二乘支持向量机 贝叶斯优化算法

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基于VMD-HHT 冲击回波法的隧道衬砌检测技术研究 被引量：3

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作者 孟露 汪旭 +1 位作者 卢松 肖洋 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期75-82,共8页

研究目的:针对常规冲击回波法在进行隧道衬砌脱空检测时容易出现多重峰值、虚假频率等问题,提出以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法对原始信号进行最优化变分模态分解(VMD),然后基于希尔伯特-黄变换(HHT)计算信号的边际谱,并... 研究目的:针对常规冲击回波法在进行隧道衬砌脱空检测时容易出现多重峰值、虚假频率等问题,提出以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法对原始信号进行最优化变分模态分解(VMD),然后基于希尔伯特-黄变换(HHT)计算信号的边际谱,并据此进行脱空检测分析,解决了傅里叶变换对非平稳冲击回波信号分析存在的固有缺陷,并基于仿真信号和隧道衬砌物理模型检测信号对数据处理方法进行了验证。研究结论:(1)以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法有效实现了VMD分解参数的最优化,避免了人为设定参数所具有的偶然性;(2)VMD能够自适应地实现对冲击回波信号不同主频分量的有效分离,不存在模态混叠,因此能够有效滤除噪音信号,提高数据信噪比;(3)本文所提出的基于改进VMD-HHT的冲击回波法能够对衬砌厚度进行可靠检测,且检测结果中主频清晰明显,干扰远小于常用的傅里叶变换,不容易产生误判,有效提高了检测精度;(4)由于傅里叶变换及VMD-HHT处理方法的检测结果均存在一定的误差,因此要精确判断衬砌是否存在脱空,需结合隧道衬砌为密实情况的结果进行综合对比分析。 展开更多

关键词 冲击回波法 衬砌脱空检测 vmd-HHT 遗传算法 边际谱

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