基于VMD-SSA和多频段Hilbert能量的高压直流输电线路单端量保护方法

高压直流(high voltage direct current, HVDC)输电线路对故障暂态电压信号大多数频段都具有衰减作用,而HVDC的物理边界对高频分量会产生较强的衰减作用,对低频分量会产生一定的放大作用。根据上述特征,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)-麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)和多频段希尔伯特(Hilbert)能量幅值的高压直流输电线路单端量保护方法。利用SSA对VMD参数进行优化后,对故障暂态电压信号进行分解,然后对分解后的各个内涵模态分量(intrinsic mode functions, IMF)进行Hilbert变换求取其200～1 200 Hz低频段和8～12 kHz高频段的Hilbert能量,利用低频段和高频段Hilbert能量之比构造故障区段识别保护判据,通过正极和负极其高低频段Hilbert能量和之比来判断故障极。仿真实验证明,所提出的方法能够有效避免利用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)故障信号时...     

改进变分模态分解在发动机气门间隙异常故障诊断中的应用

基于振动监测信号的故障诊断技术,对于船舶、油气田、核电等关键领域中大型高速柴油机的健康管理和智能运维具有重要意义。针对柴油发动机气门间隙异常故障,提出了基于振动数据驱动的故障诊断方法。首先,提出模态数量和惩罚因子均为自动优选的改进变分模态分解（VMD）方法,克服了传统VMD方法中上述参数需凭经验预设的缺点;进一步,对VMD分量进行多域特征提取,利用核密度估计方法进行特征敏感性的排序和选择;最后,构建全连接网络分类模型,将优选后的故障敏感特征通过分类模型进行故障识别。利用故障模拟实验台验证了不同工况下的气门间隙异常数据,结果表明本文所提的基于改进变分模态分解的气门间隙异常诊断方法故障识别率超过86%,具有良好的应用效果。     

基于二次模态分解的LSTM短期电力负荷预测

为进一步提高短期电力负荷的预测精度,需要更深层次发掘负荷数据中隐藏的非线性关系。提出一种基于信号分解技术的二次模态分解的长短期记忆神经网络(long short-term memory network, LSTM)用于电力负荷的短期预测。所提算法先对原始负荷序列进行自适应噪声的完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN),再将CEEMDAN分解后分量中的强非平稳分量进行变分模态分解(variational mode decomposition, VMD),同时用中心频率法对VMD分解个数进行优化,然后将两次分解后得到的负荷子序列送入LSTM中进行预测,并将所得分量预测结果进行叠加。结果表明,本文所提方法对短期电力负荷预测结果精度和模型性能都有较大提升。     

基于两级分解和GRU-AT网络的短时交通流预测模型

为提升城市道路短时交通流预测准确性,提出了一种基于小波分解(wavelet decomposition,WD)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和融合注意力机制(attention ,AT)的门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络的短时交通流预测模型。首先采用WD算法将原始交通流数据分解重构成低频分量和高频分量;然后将各高频分量累加,利用VMD算法将其分解为多个本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)分量;最后通过建立GRU-AT模型,提高模型对交通流重要特征信息提取的能力,分别预测算法分解后的交通流分量,将各个分量预测的最优结果进行聚合后获得最终的交通流预测结果。以国内外道路交通流数据为基础进行实例验证,结果表明,WD+VMD+GRU-AT模型的均方误差的平方根、平均绝对误差均小于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型、 GRU、WD+GRU、WD+VMD+GRU,提高了短时交通流预测结果的准确度和稳定性。     

PSO VMD结合Teager包络谱的滚动轴承 故障诊断方法

为了解决VMD方法在处理非平稳信号时,人为确定输入参数会影响模态分解精度的问题,提出一种基于PSO算法优化VMD输入参数的PSO VMD方法,用于滚动轴承故障信号的模态分解,并使用Teager能量算子(TEO)对模态分解结果进一步计算,得到各模态分量的Teager包络谱.通过滚动轴承内环单点故障、外环单点故障和滚子单点故障实测振动故障信号的模态分解与故障诊断,验证PSO VMD方法的有效性和实用性.     

基于VMD-LSTM-IPSO-GRU的电力负荷预测

为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、优化长短期神经网络(long-term and short-term memory network,LSTM)、改进的粒子群算法(improve particle swarm optimization,IPSO)优化门控循环单元(gated recurrent unit neural network,GRU)的混合预测模型。首先,使用相关性分析确定确定输入因素,再将负荷数据运用VMD算法结合样本熵分解为一系列本征模态分量(intrinsic mode fuction,IMF)和残差量,更加合理地确定分解层数和惩罚因子;其次,根据过零率将这些量划分为低频和高频,低频分量使用LSTM网络,高频分量利用IPSO-GRU网络分别进行预测;最后,将预测结果重构得到电力负荷的最终结果。仿真结果表明,相对于其它常规模型,该混合模型可有效的提取模态特征,具有更高的预测精度。     

变分模态分解与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解(VMD)与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的变分模态函数(IMF)分量;然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换;再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明:该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

井旁道地震全波形反演技术及应用

地质建模中测井数据的质量与量化程度直接影响到叠前/叠后储层预测精度,为提高地质模型的准确性,有必要利用井旁道集地震数据进行全波形叠前反演,采用地震约束改进测井曲线的准确度。全波形反演(FWI)已越来越成为实用工具来估计地下的参数,通过迭代更新地下弹性模型,并计算相应的合成数据,以减少正演模拟的合成记录和实际地震数据的差异。以H10井为例,利用全波形反演研究表明,地震数据的约束有助于改善井数据的准确性,有效的提高了叠前/叠后储层预测精度。因此,全波型反演是一项值得探索的新技术。     

VMD与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解（VMD）与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的固有模态函数（IMF）分量,然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换,再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明：该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

基于SSA-VMD-LSTM-NKDE的短期风电功率概率预测

为进一步提高风电功率预测精度,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化VMD参数的组合预测方法。首先,使用麻雀搜索算法对VMD参数进行优化,并利用优化后的VMD对数据进行分解;其次,结合灰色关联分析法和熵权法对环境变量进行相关性分析,选择相关性最高的影响因素与分解得到的各模态分量组合作为LSTM预测模型的输入,获得更为精确的预测结果;最后,建立基于非参数核密度估计(NKDE)的风电功率概率预测模型,实现对风电功率预测结果不确定性的有效量化。结果表明,所提组合模型的MAE,RMSE和MAPE比VMD-LSTM模型的分别下降了39.51%,33.22%和40.39%。SSA-VMD-LSTM-NKDE组合模型不仅能够有效提高确定性预测的精度,而且还能够实现对风电功率预测结果不确定性的有效量化,为风电功率预测提供了科学决策依据。     

基于VMD和HSA的水声跳频信号时频分析方法

针对水声通信中低信噪比条件下的水声跳频信号检测和参数估计问题,提出了一种新的基于变分模态分解(VMD)和希尔伯特谱分析(HSA)相结合的水声跳频信号时频分析方法。VMD是一种新开发的自适应信号分解技术,可以完全不递归地将多分量的信号分解成许多准正交的固有模式函数。首先重点分析了VMD算法,然后简单介绍了HSA方法,最后将VMD和HSA相结合的方法应用于水声跳频信号分析。利用数值模拟的水声跳频信号进行实验仿真,结果表明本文的方法可以获得高清晰度、高聚集性的时频图。     

基于局域波分解的非参数概率密度估计

局域波分解在提取信号趋势方面具有异乎寻常的效果.根据局域波缓变趋势提取算法,在小波概率密度估计思路的基础上,结合密度估计的直方图法,建立了局域波概率密度估计新方法.此方法能有效去除样本数据直方图中的高频成分,获得低频趋势,即概率密度.在混合高斯概率密度估计中的应用表明,对于无断点的密度函数,其具有计算简单、精度较高的优点.     

基于变分模态分解参数优化的地震随机噪声去除方法

为解决变分模态分解在地震数据去噪中依赖人工经验,模态分解和去噪效果具有一定随机性和偶然性的问题,提出基于频域奇异值分解信噪比估计的参数优化方法。该方法在参数范围内以较高的估计信噪比为评价参数对模态分量数目与有效模态进行选取,自适应寻找去噪最有效的参数,从而避免主观选取参数的随机性,改善去噪效果。仿真模型实验表明：估计信噪比与真实信噪比的误差为正相关关系,能够有效反映地震数据中噪声程度,所估计信噪比可以作为去噪效果的评价参数。通过仿真模型和实际地震数据对方法进行验证,结果表明基于估计信噪比参数优化后的变分模态分解方法能够有效压制噪声、凸显同相轴信息。     

深水浊积岩储层定量解释技术及应用

目前深水浊积岩储层定量解释主要是在岩石物理分析基础上采用弹性参数截止值来实现,该方法无法准确描述定量解释存在的不确定性,存在较大的误差.因此,研究形成一种新的深水浊积岩储层定量解释技术,首先基于叠前反演获取弹性参数体,分岩性统计已钻井数据,通过交会分析确定弹性参数对不同岩性的响应范围,并采用随机模拟建立不同岩性的概率分布函数,然后基于贝叶斯分类方法,估算目的层范围内每一种岩性的相对比例,并对概率密度分布函数进行加权,将加权后的概率密度分布函数应用到地震属性体获取岩性概率体,再通过多实现岩相随机模拟得到岩相体.最后,在岩相体约束下通过高斯协模拟获得孔隙度体.实际应用表明,改进的深水浊积岩储层定量解释技术得到的岩性数据具有更加明确的地质含义,并可定量评估岩相预测风险,提高了定量解释精度.     

随机结构反应的概率密度演化分析

提出了线性随机结构静力反应的概率密度演化方法 .在随机结构反应状态方程的基础上 ,引入扩展状态向量 ,建立了随机结构静力反应的概率密度演化方程 ,提出了数值求解技术 .对于单一随机参数及多个随机参数的 8层框架结构反应进行了算例分析 ,并与单一随机参数结构随机反应的精确解答及多个随机参数结构随机反应的随机模拟分析进行了对比 ,结果表明 ,所提出的方法具有较高的计算精度及良好的实用性     

CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用

提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。     

云相似度测量的变分模态分解去噪方法

为区分VMD( Variational Mode Decomposition) 分解后高低频段模态分量,提高VMD 算法的去噪效果, 提出一种基于云相似度测量的VMD 去噪方法。首先,对信号进行VMD 分解,通过计算各个模态分量与信号之 间的云相似度值,区分有效分量与噪声分量,然后对噪声分量进行小波滤波,最后将滤波后的分量与有效分量 进行重构。通过仿真和实际实验,将提出的去噪法与基于相关系数的VMD 去噪法和基于互信息的VMD 去噪 法对噪声信号进行处理,该方法去噪后所得信号信噪比相对较高,为28． 214 1 dB,均方误差相对较低,为 6． 12 × 104 ,验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性。     

VMD参数优化及其在轴承故障特征提取中的应用

针对群优化算法对变分模态分解所需模态数和二次惩罚项参数寻优效率较低的问题,提出了快速局部均值经验模态分解的信号预处理方法.对预处理后的模态分量根据相似系数准则进行模态数预估,同时利用多评价指标选择二次惩罚参数.针对VMD对故障信号中存在的固有振动高频带分解效果较差的问题,利用自相关能量函数实现降噪和减小高频带的影响.通过仿真实验和实测轴承故障数据分析,并与群优化算法选择参数以及中心频率相近选取模态数的VMD分解效果相比,该方法能有效提取故障信号的特征频率.      

密度演化方法在概率分布估计中的应用研究

利用密度演化方法，提出了随机变量概率分布估计的一个新方法．在此方法中，构造一个与基本随机变量相关的虚拟随机过程，使得基本随机变量成为该随机过程的截口随机变量．利用独立随机抽样的样本值，即可获取虚拟随机过程的瞬时概率密度函数，进而获得随机变量的概率密度函数估计．以约束混凝土极限应变的试验与理论预测值之比值为例，进行了概率密度函数估计．