共查询到16条相似文献,搜索用时 375 毫秒
1.
针对重介分选的智能化发展需求,根据重介精煤灰分数据噪声特征及灰分过程控制对灰分预测精度、预测时长的要求,提出了基于EMD-LSTM的重介精煤灰分时间序列预测方法。首先,通过经验模态分解(EMD)算法将重介精煤灰分时序数列中的不同尺度分量逐级分解出来,生成一系列具有相同特征尺度的本征模函数,从而去除一定噪声影响|其次,进一步借助于长短期记忆(LSTM)神经网络可解决数据的长期依赖问题,从而在长时间视野预测方面表现更为突出。该方法应用于实际数据集的短期预测,实验结果表明,对LSTM神经网络进行参数寻优后,基于EMD-LSTM的重介分选精煤灰分指标时间序列预测方法中,去除IMF1分量的模型所得的预测结果具有最小的标准差σ(0.1481)和平均绝对误差λ(0.1184),去除噪声后的EMD-LSTM模型可使预测准确性显著提高,能够有效解决精煤灰分预测的问题。 相似文献
2.
3.
《煤矿安全》2017,(9):5-8
为有效挖掘瓦斯涌出量监测数据隐含特征,预防瓦斯动力灾害,基于希尔伯特-黄变换(HHT)方法、布谷鸟搜索算法(CS)和极限学习机(ELM)基本理论,构建了瓦斯涌出量的HHT-CSELM动态预测模型。通过EMD将样本序列分解成多个不同频率的本征模态函数(IMF)分量;利用Hilbert变换获取各分量的瞬时频率,并据此将IMF分量划分成较高频和低频,采用不同的预测模型进行预测,经叠加各预测值得到最终预测结果。以汾西矿业集团某矿瓦斯涌出量监测数据为例进行仿真实验,结果表明:HHT方法能有效降低数据复杂度,其最小相对误差为0.144%,最大相对误差为0.388%,平均相对误差为0.281%,具有较高的预测精度和泛化能力;更好地适用于非平稳时间序列预测。 相似文献
4.
简要介绍了经验模态分解(Emepirical Mode Decomposition,EMD)方法的基本思想,并对放顶煤过程中产生的声波信号进行EMD分解和频谱分析。EMD方法能把1个复杂的非平稳信号分解为有限个固有模态函数分量(In-trinsic Mode Function,IMF)之和,分解出的各个IMF分量是平稳的,具有实际的物理意义。根据各IMF的频谱,可获得顶煤放落过程中产生的声波信号的频率组成,进行煤岩界面识别。 相似文献
5.
基于小波去噪和EMD的齿轮箱故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出小波去噪和EMD相结合的齿轮箱故障诊断的新方法。该方法首先对原始信号进行小波阈值去噪,将去噪信号利用EMD方法分解为多个IMF分量,计算各IMF分量和原信号的互相关系数,选择互相关系数较大的IMF分量进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率。以互相关准则提取IMF分量避免了IMF分量选择的盲目性。对实测齿轮箱故障信号进行了分析,结果表明该方法能够有效地识别齿轮箱故障频率。 相似文献
6.
随机噪声的压制是微震信号分析过程中的重要环节,目前大多数降噪技术都不同程度的存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。针对微震信号的随机非平稳特征,提出一种联合经验模态分解(EMD)及小波阈值的降噪方法,压制微震信号中的随机噪声。该法首先使用EMD对微震信号进行自适应分解,得到有限个本征模态函数(IMF)。考虑到随机噪声主要集中在高频IMF分量中,基于噪声能量突变原则找出低频IMF分量与高频IMF分量的分界后,利用小波阈值方法对高频IMF进行降噪处理,最后将降噪后的高频IMF分量与剩余的低频IMF分量重构即可实现微震信号降噪。仿真分析及实验结果表明,该方法能充分保留微震信号的随机非平稳特征,较对比方法具有更好的降噪效果。 相似文献
7.
为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求,提出一种基于变概率混合细菌觅食优化算法(VHBFO)优化支持向量机(SVM)的微网短期负荷预测模型。首先利用CEEMD将非平稳的负荷序列按照不同波动尺度逐级进行分解,从而得到多组固有模态函数分量均值,并建立VHBFO_SVM模型对各组分量分别进行预测,最后通过叠加各组分量的预测结果得到预测值。以国内某微网示范工程项目为例,将VHBFO_SVM用于微网短期负荷预测。实例仿真结果表明,所提出的VHBFO_SVM预测模型优于SVM预测模型,更适用于当前微网短期负荷预测需要。 相似文献
8.
9.
10.
11.
12.
针对分离式霍普金森杆(SHPB)测试信号的高噪声、持时短、突变快等特点,利用希尔伯特-黄变换(HHT)分析技术对煤冲击破坏的测试信号进行去噪处理。用经验模式分解法(EMD)分解实测的煤冲击破坏SHPB测试信号,可以得到各固有模态函数(IMF)分量及其频谱和各IMF分量的能量百分比,从而利用低通滤波将原始信号中的高频噪声有效的分离出去。利用快速傅里叶变换(FFT)频谱和Morlet小波时频谱对比分析去噪前后信号的特征,定性的说明HHT法可以用于煤冲击破坏SHPB信号的去噪处理。通过计算去噪后信号的信噪比和能量百分比,定量的说明HHT法充分保留了煤冲击破坏SHPB信号本身的瞬态非平稳特征,去噪效果显著,方法简捷,结果可靠。 相似文献
13.
目前,经验模态分解(EMD)广泛应用在信号处理中,但应用过程中不可避免会有端点效应,如果处理不好会"污染"整个数据序列而使所得结果严重失真。对于边界问题的处理采用波形延拓是比较理想的一种方法,利用支持向量回归机(SVR)对原始信号两端进行波形延拓来处理端点效应并应用于汽轮机油膜故障分析中。该方法首先利用SVR分别对波形两端进行延拓,然后对延拓后的信号进行EMD分解,得到结果的中间部分即为原信号的EMD分解结果。实验结果表明,该方法能有效抑制EMD方法的端点效应,得到准确的分析结果。 相似文献
14.
15.
16.
为了从含噪微震监测数据中提取有效的微震信号,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和能量熵的自适应微震信号降噪方法。采用变分模态分解法对含噪微震信号进行自适应分解,得到一系列按频率从高到低的变分模态分量;计算每个变分模态分量的能量熵,搜索并辨识出噪声与信号的分界;剔除高频噪声,将剩余分量进行重构,得到降噪后的微震信号。通过与基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的微震信号降噪方法对比,从信噪比、降噪后信号占原信号的能量百分比和原信号与降噪后信号的均方根误差3个评价指标上定量说明该方法在微震信号降噪中表现出更好的降噪效果。 相似文献