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针对单通道脑电信号眼电伪迹去除算法中存在信息丢失和计算速度慢的问题,提出了一种基于经验小波变换(empirical wavelet transform, EWT)、小波变换(wavelet transform, WT)和近似熵的眼电伪迹去除方法。首先,采用EWT算法自适应分割脑电信号频谱,在分割的区间上构造合适的滤波器组提取具有紧支撑结构的经验模态分量。然后对各模态分量进行WT分解,计算分解后的近似熵,同时设置近似熵阈值对眼电伪迹自动识别并去除。最后采用WT和EWT的逆变换重构信号。采用公开的Klados数据集和Mohit Agarwal的EEG-VR数据集对算法进行实验,实验结果表明:该方法计算时间的平均值为0.199 5 s, Alpha波的功率失真均值和方差分别为0.128 4和0.151 1,Beta波的功率失真均值和方差分别为0.097 7和0.158 0。所提算法与EMD-ICA、CEEMDAN-ICA和WT算法相比,计算速度快,伪迹去除能力强,能够保留脑电信号有用信息更多。 相似文献
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针对故障滚动轴承振动信号中含有干扰信号,难以准确提取出故障信息,提出了一种基于奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用奇异值分解对信号进行处理,根据奇异值峰度差分谱来确定分解后重构矩阵的有效阶数,然后根据该有效阶数重构信号,对重构后的信号进行VMD分解,根据上述有效阶数确定分解的本征模态函数(IMF)分量的个数,从分解后的IMF分量中提取故障特征参数,将其作为支持向量机的输入参数进行故障诊断。最后采用合肥工业大学轴承试验机进行验证,并与直接进VMD分解及基于带通滤波器信号去噪的故障诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,可用于滚动轴承故障诊断。 相似文献
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针对天然气管道气体压力超声检测模式识别问题,提出了对原始信号进行预处理去除冗余信息,然后对信号进行变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)提取最优本征模态函数(intrinsic model functin,IMF)对信号进行重构,接着对处理好的信号进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)使其成为高分辨的时频域2维图,最后用深度卷积神经网络(Deep convolution neural network,DCNN)对图片进行特征提取并将部分网络输出和支持向量机(support vector machine,SVM)相连实现有监督的学习和训练并用训练好的支持向量机对剩下的数据进行无监督的模式识别.实验表明,VMD-CNN-SVM模型对压力有无的判别准确率为90.66%,相较于其他方法准确率最高. 相似文献
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机械故障是有载分接开关(on-load tap-changer,OLTC)的主要故障类型.为解决变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数设置对分解质量的影响难以确定的问题,并进一步提高OLTC机械故障诊断准确度,提出了一种基于多通道振动信号的有载分接开关机械故障诊断方法.首先,采用具有稳定寻优能力的自适应小生境递阶遗传算法(adaptive niched hierarchical genetic algorithm,ANHGA)并将品质因数作为衡量信号分解质量的标准对VMD进行参数寻优,然后利用优化后的VMD方法对预处理过的多通道振动信号进行分解,提取VMD能量熵和模糊熵作为特征值,最后建立耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov model,CHMM)进行多通道数据的故障诊断.实例验证表明:采用经优化后的VMD分解能够有效提高VMD信号分解质量;基于CHMM对OL℃的7种典型状态诊断准确率达100%,其故障诊断准确率高于隐马尔可夫(hidden Markov model,H)方法和支持向量机(support vector machine,SVM)方法.所提方法为由采样困难造成样本稀少的复杂机电设备的诊断问题提供了新思路. 相似文献
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准确预测空气质量对人们的日常生活具有重要意义,提出了一种二次分解和改进沙猫群算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)优化长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的预测模型。首先,利用完全自 适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)算法将PM₂s 数据分解为多个子序列,对预测效果不满意的重构序列使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法进行 二次分解;其次,引入Cubic 混沌、螺旋搜索策略和麻雀警戒机制改进沙猫群算法,有效提高了算法的全局搜索性能和收敛速 度;最后,采用改进的沙猫群算法对 LSTM 模型参数进行优化,将各个子序列导入ISCSO-LSTM 模型预测并叠加得到最终预 测结果。实验结果表明,CEEMDAN-VMD-ISCSO-LSTM 组合模型具有较低的预测误差,相比 CEEMDAN-VMD-LSTM 和 CEEMDAN-VMD-SCSO-LSTM 模型,该模型在均方根误差方面分别降低了2.21和1.04μg/m³, 在拟合度方面分别提高了 4 .9%和2 . 1%。 相似文献
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针对共振解调中带通滤波器参数的选取通常比较困难,以及滚动轴承早期微弱故障信号通常被强烈的背景噪声淹没,为此,提出了使变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和谱峭度法共同作用来处理故障信号的方法。首先要重构故障信号,利用VMD分解得到故障信号的本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),再计算各分量对应的峭度值对其自适应重构。然后,对重构信号进行快速谱峭度分析,并据此设计带通滤波器。最后,根据重构信号共振解调后的谱线即可准确判断轴承故障。通过处理实测数据进行诊断,结果表明了该方法较传统共振解调法诊断结果更精确。由此可见,谱峭度法在滤波器参数选择上具有可靠性,以及VMD与谱峭度结合能够降低噪声干扰提取微弱故障信号。 相似文献
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阻性电流是反映金属氧化物避雷器(MOA)绝缘状态的关键参数。电力系统正常运行时的MOA阻性电流非常小,阻性电流实测有效值数据易受到高频噪声、白噪声、随机脉冲等干扰影响,造成报警装置误报警。然而,现有方法难以有效消除上述干扰对阻性电流的影响,因此提出了一种基于自适应变分模态分解 (adaptive variational mode decomposition,A-VMD)和自适应奇异值分解(adaptive singular value decomposition,A-SVD)的MOA在线监测方法。首先,通过顺序递增二次惩罚因子和分解层数值,以能量和损失指标衡量VMD分解的效果,寻找分解层数和二次惩罚因子的最优参数值。然后,采用A-SVD消除经A-VMD初步去噪后阻性电流中少量残留白噪声,为监测MOA绝缘状态提供可靠依据。仿真试验和实测数据均证明了该方法的有效性,处理结果满足实际工程的需求。 相似文献
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针对电网数据提取中存在负荷特征不够显化导致负荷聚类精准度降低的问题,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)的电网负荷特征分类方法。利用VMD提取负荷特征,将负荷曲线转化为多个本征模态函数(IMF)曲线,并通过数据重构得到特征显化的合成曲线,以此提高FCM聚类函数收敛速度和聚类精准度。同时分析不同聚类中心数与本征模态数下的聚类指标结果,为选取最优的本征模态数提供参考。最后以某市电网夜间负荷数据为例,文中所提方法与传统FCM方法相比,聚类指标最多减小0.0224,提高了聚类精准度。 相似文献
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电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明:在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。 相似文献
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特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明:皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。 相似文献
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《国外电子测量技术》2014,(10)
正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products 相似文献
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Cuba’s electric sector is approaching an inflection point. Although the country has historically relied upon non-commercial barter agreements for imported oil to meet its electric demand, a combination of factors including reducing imports, increasing demand, and ambitious climate change goals suggest new pathways forward may be warranted. The way Cuba responds to near- and long-term challenges will help set the stage for its energy future. This article describes Cuba's electric sector and provides a set of key recommendations to consider going forward. 相似文献
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《国外电子测量技术》2014,(9)
正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products 相似文献
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