CEEMD小波包多阈值联合消噪后和变换时窗PAI⁃K/S⁃AIC微震初至波拾取方法研究 被引量：1

1

作者 胡刚 张楚旋 +3 位作者 李夕兵 黄德龙 董陇军 蒲成志 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第3期542-553,共12页

重点分析研究了不同时窗长度对固定时窗PAI‑K/S拾取法拾取结果的影响及规律,提出了变换时窗在高阶统计量拾取法中的应用,进而采用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间。基于国内用沙坝矿的现场监测数据,首先采用CEEMD小波包多阈值联... 重点分析研究了不同时窗长度对固定时窗PAI‑K/S拾取法拾取结果的影响及规律,提出了变换时窗在高阶统计量拾取法中的应用,进而采用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间。基于国内用沙坝矿的现场监测数据,首先采用CEEMD小波包多阈值联合消噪法对微震数据进行消噪。对消噪后的微震信号,使用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取P波初至时间并与其他拾取方法进行横向对比分析。使用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间,避免人为选取STA/LTA阈值和时窗长度对拾取结果的影响,同时也解决了阈值和时窗的选取适用性较差的问题。变换时窗PAI‑K‑AIC联合法对消噪的微震信号拾取误差(≤20 ms)的事件数占90.95%(PAI‑S‑AIC为93%)。研究结果表明变换时窗PAI‑K/S‑AIC方法具有高效性、拾取精度高、适用范围广的特点。 展开更多

关键词 微震信号消噪 P波拾取 互补经验模态分解ceemd 小波包多阈值 最小信息量准则 高阶统计量法PAI‑K/S

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基于CEEMD特征提取的无绝缘轨道电路补偿电容故障诊断 被引量：17

2

作者 李亚兰 董昱 南接龙 《计算机测量与控制》 2015年第2期378-381,共4页

利用电路网络理论和传输线理论构建ZPW-2000A轨道电路传输模型,仿真并分析了补偿电容故障对轨面电压的影响,提出基于互补的总体经验模式分解(CEEMD)特征提取的补偿电容故障诊断方法;实验结果表明,相比于传统经验模式分解(EMD)和总体经... 利用电路网络理论和传输线理论构建ZPW-2000A轨道电路传输模型,仿真并分析了补偿电容故障对轨面电压的影响,提出基于互补的总体经验模式分解(CEEMD)特征提取的补偿电容故障诊断方法;实验结果表明,相比于传统经验模式分解(EMD)和总体经验模式分解(EEMD),基于CEEMD特征提取的补偿电容故障诊断方法可以有效地克服EMD方法引起的模态混叠和能量泄露现象,减少EEMD方法在信号重构过程中的白噪声残留,为补偿电容的故障诊断提供了一种快速准确的方法,为保证信号传输质量提供了参考依据。 展开更多

关键词 电路网络理论 ZPW-2000A轨道电路 补偿电容 基于互补的总体经验模式分解(ceemd) 故障诊断

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CEEMD与KSVD字典训练相结合的去噪方法 被引量：25

3

作者 乐友喜 杨涛 曾贤德 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期729-736,I0007,共9页

本文提出一种完备总体经验模态分解(CEEMD)方法与K奇异值分解(KSVD)学习字典算法相结合的地震信号去噪方法。含噪信号通过CEEMD分解得到一系列不同尺度的固有模态函数(IMF);按频率由高到低依次排列IMF各分量,并做自相关分析,去除噪声主... 本文提出一种完备总体经验模态分解(CEEMD)方法与K奇异值分解(KSVD)学习字典算法相结合的地震信号去噪方法。含噪信号通过CEEMD分解得到一系列不同尺度的固有模态函数(IMF);按频率由高到低依次排列IMF各分量,并做自相关分析,去除噪声主导的IMF分量;将累加的过渡IMF分量叠加重构并做CEEMD二次分解,通过自相关分析再次去除噪声主导的IMF分量;分别叠加二次CEEMD分解剩余的IMF分量和一次剩余的IMF分量,得到两个新的含噪信号,并利用KSVD过完备字典分别稀疏表示该两个新的含噪信号,即由稀疏系数重构去噪后地震信号,进而重构最终去噪结果。实验结果证明:该算法的去噪效果明显优于F-X去噪、小波阈值去噪和KSVD字典稀疏去噪等传统方法。 展开更多

关键词 完备总体经验模态分解 KSVD学习字典 稀疏表示 自相关 随机噪声

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CEEMD-WT和CNN在短期风速预测中的应用研究 被引量：15

4

作者 颜宏文 卢格宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期224-230,共7页

由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型。首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和... 由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型。首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和一个残差序列;然后,WT算法对每个固有模态函数进行二次去噪,进一步消除噪声对固有模态函数的影响;最后,卷积神经网络对每个固有模态函数、残差序列和影响风速的5个属性训练预测得到各自的预测结果,对所有的预测结果重构得到最终的预测结果。通过实验与其他4个风速预测模型进行比较,所提出的模型预测的绝对平均百分比误差(MAPE)最小,为2.484%,表明在短期风速预测方面CEEMD-WT-CNN模型有较好的性能。 展开更多

关键词 完备总体经验模态分解 小波变换 卷积神经网络 短期风速预测 固有模态分量 二次去噪

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基于CEEMD模糊熵的捣固车液压系统故障特征提取 被引量：3

5

作者 王勇 王海瑞 +1 位作者 李宇芳 丁剑 《计算机与数字工程》 2016年第12期2407-2410,2418,共5页

为了监测捣固车液压系统的工作状态,提出了采用完全总体经验模态分解和模糊熵理论相结合的方法提取振动信号特征。将采集到的捣固车液压系统振动信号进行完全总体经验模态分解,选取前四个主要的固有模态函数分别计算模糊熵值构成高维特... 为了监测捣固车液压系统的工作状态,提出了采用完全总体经验模态分解和模糊熵理论相结合的方法提取振动信号特征。将采集到的捣固车液压系统振动信号进行完全总体经验模态分解,选取前四个主要的固有模态函数分别计算模糊熵值构成高维特征向量,最后采用支持向量机进行故障状态的分类识别。实验结果表明,采用此方法提取的故障特征,故障识别率可以达到90%,证明了该特征提取算法的有效性。 展开更多

关键词 捣固车 液压系统 完全总体经验模态分解 模糊熵 特征提取

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基于CEEMD散布熵和Hjorth参数的混合特征滚动轴承故障诊断研究 被引量：10

6

作者 夏理健 刘小平 +2 位作者 王新 田笑 张立杰 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第12期1564-1571,共8页

由于依靠单一的物理特征难以全面反映机械的故障信息,针对这一问题,对机器学习中常用的故障特征提取方法进行了研究,在此基础上提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、散布熵(DE)和Hjorth参数的混合特征滚动轴承故障诊断方法。首... 由于依靠单一的物理特征难以全面反映机械的故障信息,针对这一问题,对机器学习中常用的故障特征提取方法进行了研究,在此基础上提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、散布熵(DE)和Hjorth参数的混合特征滚动轴承故障诊断方法。首先,基于CEEMD对轴承原始信号进行分解,得到了若干个固有模态函数(IMF)分量;然后,根据与原信号的相关性选取敏感IMF分量,并求出其DE和Hjorth参数,形成散布熵特征向量和Hjorth参数矩阵,再对Hjorth参数矩阵进行奇异值分解,提取出奇异值作为特征向量,并将该向量与散布熵特征向量形成混合特征向量;最后,利用基于粒子群优化算法的最小二乘支持向量机(LSSVM),对滚动轴承不同故障特征向量进行了训练和识别。研究结果表明:该方法能够准确地诊断出滚动轴承的故障类型和程度,突出不同故障的特征;与采用单一特征的方法相比,该方法能更准确地辨别出滚动轴承的故障信息,采用该方法获得的故障识别率可达到100%。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 混合特征提取 完备总体经验模态分解 散布熵 Hjorth参数 奇异值分解

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基于CEEMD的自适应阈值随机噪声衰减 被引量：3

7

作者 代倩倩 张卫 +2 位作者 李建浪 杨浪 陈伟 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2022年第5期562-570,共9页

为了研究随机噪声压制,将完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与自适应小波阈值去噪方法相结合,提出一种新的随机噪声衰减方法,引入归一化自相关函数分析,确定需要进行自适应小波阈值去噪的固... 为了研究随机噪声压制,将完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与自适应小波阈值去噪方法相结合,提出一种新的随机噪声衰减方法,引入归一化自相关函数分析,确定需要进行自适应小波阈值去噪的固有模态分量,重构各分量及剩余分量,得到去噪后的地震数据。在进行小波阈值处理时,根据不同层数和小波分解次数选取合适的自适应阈值;并且在传统软、硬阈值函数的基础上改进小波阈值函数,克服传统阈值函数存在的缺陷。数值模拟和实际资料结果表明,相较于常规方法,所提方法具有更好的随机噪音衰减效果。 展开更多

关键词 地震噪音衰减 完备集合经验模态分解 固有模态函数 自适应小波阈值去噪

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CEEMD与小波变换联合去噪方法研究 被引量：47

8

作者 赵迎 乐友喜 +3 位作者 黄健良 王姣 刘陈希 刘兵卿 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2015年第6期2870-2877,共8页

作为经验模态分解(EMD)的改进型算法,完备总体经验模态分解(CEEMD)不但有效解决了EMD的模态混叠问题,同时也保留了EMD处理非平稳信号的优势,如自适应性、二进滤波特性等.CEEMD能自适应地将一个复杂信号分解为一系列本征模态函数(IMF)分... 作为经验模态分解(EMD)的改进型算法,完备总体经验模态分解(CEEMD)不但有效解决了EMD的模态混叠问题,同时也保留了EMD处理非平稳信号的优势,如自适应性、二进滤波特性等.CEEMD能自适应地将一个复杂信号分解为一系列本征模态函数(IMF)分量,且IMF分量满足从高频到低频系列分布,随机噪声往往分布在第一个或前几个高频IMF分量.考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对CEEMD直接舍弃高频IMF分量去噪容易造成高频有效信息损失以及小波阈值去噪方法存在的不足,本文提出了一种基于CEEMD的小波阈值去噪方法.该方法首先引入自相关曲线判别出含噪较多的高频IMF分量,然后对CEEMD直接去噪要舍弃的这些含噪高频分量进行小波阈值降噪,以保留这些分量中的高频有效信息,最后与不含噪声的其他IMF分量一起重构原信号.模型和实际地震数据试算结果表明,该方法在显著提高地震数据信噪比的同时,能有效地保留原信号中的高频有效成分和弱信号信息,是一种相对保幅的有效去噪方法. 展开更多

关键词 随机噪声 去噪 自相关曲线 小波阈值方法 经验模态分解(EMD) 完备总体经验模态分解(ceemd)

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CEEMD-FCM模型下的管道缺陷识别方法 被引量：5

9

作者 王超群 梁伟 梁晓斌 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期87-93,共7页

为提高管道缺陷识别精度,利用补充集合经验模态分解方法(CEEMD)和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出CEEMD-FCM的管道缺陷识别模型。首先,分析管道缺陷信号波形特征,引入粒子群优化算法(PSO)改进小波阈值降噪方法,实现管道缺陷信号的降噪;然... 为提高管道缺陷识别精度,利用补充集合经验模态分解方法(CEEMD)和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出CEEMD-FCM的管道缺陷识别模型。首先,分析管道缺陷信号波形特征,引入粒子群优化算法(PSO)改进小波阈值降噪方法,实现管道缺陷信号的降噪;然后,采用CEEMD分解缺陷信号,并借助能量熵原理提取缺陷的特征参量;最后,利用模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)优化FCM,完成管道缺陷的分类。结果表明:基于CEEMD-FCM模型的管道缺陷识别方法的综合识别精度达到87. 5%,可实现石油化工领域管道缺陷模式的精准识别,保障管道安全运行,降低事故发生率。 展开更多

关键词 管道 缺陷类型识别 特征提取 补充集合经验模态分解方法(ceemd) 模糊C-均值(FCM)聚类算法

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基于CEEMD阈值和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法 被引量：20

10

作者 张宁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1383-1388,1392,共7页

针对经验模态分解(EMD)方法易产生模态混叠问题,而集成经验模态分解(EEMD)方法又存在重构误差较大的缺陷,提出了一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)阈值滤波和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法。首先通过CEEMD方法对陀螺信号进行... 针对经验模态分解(EMD)方法易产生模态混叠问题,而集成经验模态分解(EEMD)方法又存在重构误差较大的缺陷,提出了一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)阈值滤波和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法。首先通过CEEMD方法对陀螺信号进行有效完备的分解,并利用相关系数原理合理确定分解后噪声分量与有效分量的界限。在此基础上,通过借鉴小波阈值处理方式和EMD阈值设置方法,对信号进行阈值滤波去噪。对仿真信号和实际MEMS陀螺信号的研究结果表明,CEEMD阈值去噪方法的去噪效果要优于CEEMD、EEMD、EMD强制去噪方法和小波分析方法。这充分体现了其在MEMS陀螺信号去噪应用中的可行性和有效性。 展开更多

关键词 MEMS陀螺信号 阈值去噪 完备集成经验模态分解(ceemd) 集成经验模态分解(EEMD) 相关系数

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基于压缩感知的小波阈值和CEEMD联合去噪方法 被引量：17

11

作者 欧阳敏 王大为 +6 位作者 李志娜 杨文博 邓聪 李列 李林 孙苗苗 王姣 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2019年第2期615-621,共7页

中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比... 中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势. 展开更多

关键词 小波变换 阈值去噪 互补集合经验模态分解(ceemd) 压缩感知

原文传递

基于改进CEEMD和RF的低压串联故障电弧识别方法 被引量：18

12

作者 江永鑫 陈丽安 +1 位作者 郭梦倩 徐子萌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期97-108,共12页

为了解决完整集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)得到的固有模态函数分量数目及其频段不固定,以及故障电弧特征难以准确提取导致故障识别准确率低的不足,引入T检验和方差贡献率形成了一种改进CEEM... 为了解决完整集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)得到的固有模态函数分量数目及其频段不固定,以及故障电弧特征难以准确提取导致故障识别准确率低的不足,引入T检验和方差贡献率形成了一种改进CEEMD方法,进一步提出一种基于改进CEEMD和随机森林(random forest,RF)的串联故障电弧识别方法。首先,依托串联电弧故障试验平台,采集不同负载的电流信号。然后,采用改进CEEMD对信号进行分析并提取故障特征量,以TreeBagger函数进行特征降维,形成特征向量样本集。最后,结合RF构建故障电弧诊断模型,对样本集进行分类识别。结果表明:改进CEEMD能有效地提取不同负载电流的故障特征,所提故障电弧识别方法的识别准确率达到97.50%。通过进行不同特征提取方法和不同分类模型对诊断结果影响的消融实验,进一步证明了所提方法的可行性。 展开更多

关键词 故障识别 串联故障电弧 改进ceemd T检验 方差贡献率 随机森林

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基于干扰检测和CEEMD的地磁信号降噪方法 被引量：5

13

作者 王立辉 刘庆雅 许宁徽 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期474-479,共6页

针对地磁导航磁通门传感器中存在来自环境和运载体的随机高振幅脉冲磁干扰问题,提出了一种基于多尺度干扰检测与完备集成经验模式分解(CEEMD)相结合的降噪方法。首先,根据地磁信号的强相关性,计算各本征模态分量(IMF)的自相关函数,并自... 针对地磁导航磁通门传感器中存在来自环境和运载体的随机高振幅脉冲磁干扰问题,提出了一种基于多尺度干扰检测与完备集成经验模式分解(CEEMD)相结合的降噪方法。首先,根据地磁信号的强相关性,计算各本征模态分量(IMF)的自相关函数,并自适应地选择有效IMF;其次,使用排列熵对各个有效IMF进行多尺度分析,标记出IMF干扰信号时段;然后,对各干扰段进行二次分解,提取低频有效分量,滤除IMF中高幅值脉冲干扰信息,最后,将干扰抑制后的有效IMF叠加进行信号重构,得到滤波信号。实验结果表明,在测量信号信噪比低的情况下,基于干扰检测和CEEMD的地磁信号降噪方法能有效滤除磁干扰,信噪比提高了3倍。 展开更多

关键词 地磁导航 磁通门传感器 完备集成经验模态分解 自相关函数 地磁信号去噪

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基于CEEMD半球谐振陀螺输出预测方法 被引量：2

14

作者 吴宗收 汪立新 +2 位作者 沈强 李灿 李文华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期3259-3264,共6页

为解决半球谐振陀螺(hemispherical resonator gyro,HRG)实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解的时间序列反向传播(back propagation,BP)神经网络输出预测方法。该方法通过对陀螺输出数据使用互... 为解决半球谐振陀螺(hemispherical resonator gyro,HRG)实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解的时间序列反向传播(back propagation,BP)神经网络输出预测方法。该方法通过对陀螺输出数据使用互补集合经验模态分解,对分解得到的信号分量进行平稳性检验,根据检验结果选择时间序列分析和BP神经网络建模预测,将预测信号重构得到最终预测信号。所提方法克服了HRG输出非线性和非平稳性较强的特点与传统时间序列分析建模要求的矛盾。进行了该方法与单独使用时间序列分析、BP神经网络建模预测方法的对比,所提方法的预测精度提高了1~2个数量级,验证了该方法的有效性和精度。 展开更多

关键词 半球谐振陀螺 互补集合经验模态分解 时间序列分析 反向传播神经网络

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基于CEEMD的云贵高原降水序列周期性特征分析

15

作者 郝海宁 王新鹏 +1 位作者 袁荣才 赵庆志 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第36期15362-15374,共13页

对云贵高原的降水量序列进行多尺度分析,可为喀斯特地区流域的综合治理、水资源的合理利用及地区的可持续发展提供保证。利用互补集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合快速傅里叶变换分析(f... 对云贵高原的降水量序列进行多尺度分析,可为喀斯特地区流域的综合治理、水资源的合理利用及地区的可持续发展提供保证。利用互补集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)结合快速傅里叶变换分析(fast Fourier transform,FFT)的特征提取方法。选取云贵高原60个站点20年、时间间隔为12 h的降水量观测数据进行周期识别。结果表明:CEEMD算法能够有效提取序列中的月、半周年、周年等特征分量,结合各气象站点位置,发现地理位置上临近站点的周期变化趋势数相似。与云贵高原的柯本-盖革气候分类指数图相对比,符合地区的气候特征,证明该分解方法可有效应用于气候统计;探讨在不同周期性特征影响下,实际降水序列如何响应于各种气候驱动因素,利用自相关函数(autocorrelation function,ACF)分析降水序列与准两年振荡(quasi biennial oscillation,QBO)、Nino3.4指数、热带气旋之间的时滞和相关性。发现区域的降水序列受厄尔尼诺南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)以及准两年期振荡的影响。区域48.3%站点固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)呈现双峰年周期,使用极端降水事件与热带气旋降水事件对比,发现云贵高原降水序列双峰值周期的产生受热带气旋影响。 展开更多

关键词 降水量序列 周期性特征 互补集合经验模态分解(ceemd)算法 热带气旋

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基于CEEMD-FCM的天然气储运压缩机气阀故障识别技术 被引量：1

16

作者 张平 刘小龙 +1 位作者 蔡兴龙 李亚民 《油气田地面工程》 2021年第10期97-101,共5页

为实现天然气储运过程中往复式压缩机气阀故障的快速识别与诊断,采用互补集合经验模态分解(CEEMD)算法对信号进行模态分解,并借助相关系数和能量熵值原理提取信号特征参数;利用人工蜂群(ABC)算法寻找样本初始聚类中心,对模糊C均值聚类(F... 为实现天然气储运过程中往复式压缩机气阀故障的快速识别与诊断,采用互补集合经验模态分解(CEEMD)算法对信号进行模态分解,并借助相关系数和能量熵值原理提取信号特征参数;利用人工蜂群(ABC)算法寻找样本初始聚类中心,对模糊C均值聚类(FCM)算法进行优化,完成气阀状态的识别。结果表明:采用CEEMD算法对气阀状态信号进行特征提取,可有效解决经验模态分解(EMD)模态混叠和集合经验模式分解(EEMD)重构误差的问题;与其余组合模型相比,CEEMD-ABC-FCM模型的聚类效果最佳,总分类精度为95%,迭代步数和计算时间最短,可识别不同气阀状态的波形信号。研究结果可为压缩机故障诊断与识别提供理论指导。 展开更多

关键词 压缩机气阀 故障识别 互补集合经验模态分解 模糊C均值聚类 人工峰群

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改进的希尔伯特-黄变换在储层预测中的应用 被引量：16

17

作者 梁岳 顾汉明 姚知铭 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期606-615,共10页

希尔伯特-黄(Hilbert-Huang transform,HHT)变换是一种非线性非平稳信号处理技术,在复杂地震信号处理方面比传统的时频分析方法更为有效,但该方法存在模态混叠和端点效应等问题,导致信号处理的精度下降。为此,提出了基于自回归(AR)模型... 希尔伯特-黄(Hilbert-Huang transform,HHT)变换是一种非线性非平稳信号处理技术,在复杂地震信号处理方面比传统的时频分析方法更为有效,但该方法存在模态混叠和端点效应等问题,导致信号处理的精度下降。为此,提出了基于自回归(AR)模型预测的完备总体经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对希尔伯特-黄变换加以改进:在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)过程中加入成对的辅助白噪声,降低了由信号中随机噪声引起模态混叠问题;并利用AR模型在信号端点预测出极值点并对其进行包络线拟合,较好地抑制了端点效应。应用改进后的方法提取实际地震记录的瞬时振幅和瞬时频率并进行储层预测,预测结果与测井资料所反映的储层信息吻合度很高,证明该方法能够更为准确有效地反映储层特征。 展开更多

关键词 时频分析 希尔伯特-黄变换 模态混叠 端点效应 AR模型 完备总体经验模态分解 储层预测

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基于完全集合经验模态分解和排列熵的局部放电信号的小波包去噪方法 被引量：28

18

作者 高佳程 田蕴卿 +1 位作者 朱永利 郑艳艳 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期1-7,共7页

为有效抑制含噪局部放电信号中的干扰成分,本文采用一种基于完全集合经验模态分解和排列熵的小波包去噪方法进行局部放电信号的去噪处理。该方法在对含噪信号进行完全经验模态分解的基础上,将分解后的各模态分量依据排列熵大小排列,确... 为有效抑制含噪局部放电信号中的干扰成分,本文采用一种基于完全集合经验模态分解和排列熵的小波包去噪方法进行局部放电信号的去噪处理。该方法在对含噪信号进行完全经验模态分解的基础上,将分解后的各模态分量依据排列熵大小排列,确定出需要舍弃和进一步分解的模态分量。针对需要继续降噪处理的分量进行小波包变换,将分解后的分量信号进行重构,得到去噪后的局部放电信号。利用该方法对局部放电的仿真和实测信号进行去噪处理,并与传统的小波去噪和经验模态分解去噪方法进行对比分析。仿真和实验表明,本文所采用的方法取得了理想的去噪效果,验证了该方法的有效性,有利于局部放电信号的模式识别等进一步处理。 展开更多

关键词 局部放电 信号去噪 完全集合经验模态分解 排列熵 小波包

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基于完备集合经验模态分解的赣江径流多尺度变化特征 被引量：3

19

作者 万智巍 贾玉连 +1 位作者 洪祎君 蒋梅鑫 《水力发电》 北大核心 2018年第8期18-22,共5页

利用完备集合经验模态分解(CEEMD)方法,结合趋势分析、突变检验和功率谱分析对径流序列进行多尺度变化特征分析表明,近66年来赣江径流变化上升速率为6.5×10~8m^3/10 a,MK趋势检验的Z统计量为0.653,上升趋势不显著;1989年~1990年前... 利用完备集合经验模态分解(CEEMD)方法,结合趋势分析、突变检验和功率谱分析对径流序列进行多尺度变化特征分析表明,近66年来赣江径流变化上升速率为6.5×10~8m^3/10 a,MK趋势检验的Z统计量为0.653,上升趋势不显著;1989年~1990年前后发生了突变;赣江径流变化序列具有显著的非线性、非稳定性特征,径流的准3 a周期可能与长江流域降水的准3 a周期相关;准6 a、准14 a和准26 a周期,则可能与厄尔尼诺和太阳活动相关。 展开更多

关键词 多尺度变化 径流 完备集合经验模态分解 赣江

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齿轮噪声干扰及变转速下的滚动轴承故障诊断 被引量：1

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作者 赵德尊 李建勇 程卫东 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期67-73,共7页

齿轮噪声以及变转速运行是干扰滚动轴承故障诊断的常见因素,针对上述两种因素同时对滚动轴承故障诊断的干扰,引入了集合经验模态分解(EEMD)方法以去除轴承信号中的齿轮噪声,将齿轮峰值啮合倍频(IDMM)等效为滚动轴承的瞬时转频,阶比跟踪... 齿轮噪声以及变转速运行是干扰滚动轴承故障诊断的常见因素,针对上述两种因素同时对滚动轴承故障诊断的干扰,引入了集合经验模态分解(EEMD)方法以去除轴承信号中的齿轮噪声,将齿轮峰值啮合倍频(IDMM)等效为滚动轴承的瞬时转频,阶比跟踪以去除转速变化对滚动轴承故障诊断的影响,并将此方法命名为基于EEMD和IDMM的滚动轴承故障诊断方法.仿真和实测信号分析证明该方法能有效去除齿轮噪声和转速变化对滚动轴承故障诊断的影响,同时提高故障特征阶比的幅值,节省转速测量装置. 展开更多

关键词 变转速 齿轮噪声 滚动轴承 故障诊断 集合经验模态分解 齿轮峰值啮合倍频

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