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1.
边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
2.
磁声发射(MAE)是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号,在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点,提出海鸥算法结合变分模态分解(SOA-VMD)的去噪方法,为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题,利用柯西变异算子产生随机迭代过程,使改进算法即柯西变异海欧算法(CVSOA)跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数,优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α ![]()
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两个参数,将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明,改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法,降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好,可靠性更高。 相似文献
5.
《煤炭加工与综合利用》2015,(9)
运用有限元软件ANSYS建立了大型振动筛整筛有限元模型,并对整筛动态特性进行分析,确定大型振动筛结构振动特性,对结构的刚度和质量分布进行调整,避免结构在外部作用激励下发生共振。 相似文献
8.
9.
为避免工作状态下风扇转子由于自身工作转速及相关的激振频率引起的共振现象,通过试验模态分析及数值模态分析结合的方法对转子振动特性进行分析,并与改进前的转子进行对比。结果表明,以静子尾流产生的激振力对应的共振转速与转子的工作转速相接近,改进后的转子各阶固有频率提升但共振裕度减小,因此在风扇使用过程中应保证其完整性,从而避免疲劳断裂等安全隐患。 相似文献
10.