基于VMD-ApEn的输电线路两相接地故障诊断

针对现有电力系统输电线路故障信号分析方法中,存在故障信号特征遗失等问题,提出一种基于VMD-ApEn的两相接地故障诊断新方法。首先选取故障点处容易获取的相电压信号作为故障信号,然后对各相故障信号进行VMD分解得到其IMF分量,进一步提取各相IMF分量的近似熵值并作为一个特征向量,通过分析各相特征向量的模值,最终诊断出输电线路两相接地故障所在相。选取IEEE5节点标准测试系统验证,并与EMD-ApEn算法进行比较。实验结果表明,本文提出的VMD-ApEn方法准确可靠,避免了EMD分解时产生模态混叠的现象,更能有效地诊断出输电线路两相接地故障所在相,具有较好的实用性。     

基于改进变分模态分解及循环相关熵谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下非高斯脉冲噪声和高斯噪声对滚动轴承故障诊断产生严重干扰的问题,提出了一种基于改进变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)并与循环相关熵谱(cyclic correntropy spectrum, CCES)相结合的故障诊断方法。首先,针对VMD传统重构指标易受噪声影响的问题,引入相关熵峭度(correlation entropy kurtosis index, CEK)指标对VMD分解后的模态分量进行选择与重构,去除高斯噪声;然后针对重构后信号仍存在的脉冲噪声影响问题,对重构信号进行CCES投影融合去除非高斯脉冲噪声干扰并增强特征;最后对融合结果进行分析与故障诊断。经仿真测试与实验表明,所提出的方法可以在高斯噪声和非高斯脉冲噪声背景下有效提取滚动轴承故障特征频率并实现故障诊断。     

基于频率诱导变分模态分解的齿轮箱故障诊断

针对风电传动系统齿轮箱的故障诊断问题,在脉冲激励响应的基础上提出了一种频率诱导变分模态分解(FIVMD)方法,并将其应用于齿轮箱故障特征提取.首先,根据振动信号傅里叶谱的极大值分布估计齿轮箱系统的自振频率;然后,将固有频率的估计值作为各模态分量中心频率的初始化位置,并通过交替乘子法将原始信号自适应分解为本征模态函数;其次,通过希尔伯特变换对各本征模态函数求包络谱,并计算其故障特征频率比;最后,挑选出故障特征频率比最大的模态分量,并根据其包络谱特征实现齿轮箱故障的有效识别.以维斯塔斯某3 MW风电机组圆柱齿轮断齿故障为例,验证了FIVMD在工程应用中的有效性和优越性.     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。     

基于参数优化变分模态分解与支持向量机的齿轮箱故障诊断

齿轮箱故障振动信号具有非线性、非平稳的特点,在故障早期难以实现故障特征的提取和故障类型的识别。本文提出磷虾群算法（krill herd algorithm, KHA）-变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）-多尺度排列熵（multi-scale permutation entropy,MPE)与支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的齿轮箱故障类型识别算法。首先对采集到的齿轮箱振动信号利用KHA优化的VMD进行分解,选取有效分量进行重构,然后求取其MPE作为特征向量,最后将特征向量输入SVM进行故障类型的识别。通过实测数据的分析表明,故障类型识别准确率达到了99.14%,该方法在机车车辆、发电机组等装备的齿轮箱状态监测和故障诊断中具有一定的参考价值。     

基于变分模态分解排列熵和粒子群优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和低信噪比的特点,提出基于变分模态分解(VMD)排列熵和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法;该方法利用VMD对信号进行预处理,可得若干本征模态分量(IMFs),根据包含故障信息的数量筛选出有效IMFs,求其排列熵构造特征向量,建立支持向量机的滚动轴承故障诊断模型,并用粒子群算法优化参数,以提升分类性能;在滚动轴承故障诊断实例中,通过与VMD结合SVM和集成经验模态分解(EEMD)结合PSO-SVM进行对比。结果表明,本文中提出的方法故障诊断的准确率更高。     

基于乌鸦搜索算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法研究

针对滚动轴承故障信号的自适应提取和分解的问题,提出一种基于乌鸦搜索算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法。将变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)方法的关键参数K和α采用新型的乌鸦搜索算法(crow search algorithm, CSA)进行优化,得到最优参数组合;再将最优参数组合输入到变分模态分解算法中,对故障信号进行分解从而得到多个本征模态分量(intrinsic mode function, IMF);以样本熵值为适应度函数挑选最优分量,对最优分量进行包络解调,分析其包络谱判断出轴承的故障类型。结果表明,提出的方法在兼顾全局搜索和局部搜索的同时也能将复杂的轴承故障信号准确地进行分解,提取出最优分量进行分析从而判断出轴承故障类型。     

一种基于变分模态分解参数优化的轴承故障诊断方法

为解决变分模态分解方法在提取齿轮箱滚动轴承的故障特征频率时受模态个数和惩罚项系数影响的问题,提出了一种基于人工鱼群算法优化变分模态分解的轴承故障诊断方法.首先,利用人工鱼群算法优化变分模态分解方法的模态个数和惩罚项系数;其次,故障振动信号经优化的变分模态分解方法分解,获得若干模态分量;最后,筛选包络熵值最小的分量进行包...     

改进变分模态分解-多尺度排列熵结合广义回归神经网络的高压直流输电线路故障辨识

针对现有的高压直流(high voltage direct current, HVDC)输电线路故障识别方法识别准确率低,且无法同时准确识别低阻和高阻故障的问题,提出一种改进变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)-多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy, MPE)结合广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN)的HVDC输电线路故障辨识方法。首先,采用鲸鱼算法改进后的VMD对故障电流信号进行分解,并选择合适的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量计算多尺度排列熵和IMF能量和比值提取故障特征组成故障特征向量;其次,将特征向量输入到GRNN网络中进行训练与测试,利用GRNN网络对小样本数据的高分类能力识别不同类型的故障。实验结果表明,所提出的方法对HVDC输电线路不同类型故障辨识准确率高,无论发生低阻或高阻故障都能够准确辨识,耐受过渡电阻能力强,在小样本故障辨识方面性能突出,可靠性高。     

基于变分模态分解的冻结步态识别方法

针对传统帕金森患者冻结步态识别方法自适应性不佳的问题,提出一种基于变分模态分解的冻结步态识别方法.首先采用变分模态分解代替传统时频分析方法对冻结步态信号进行充分的自适应分解.其次为提高算法识别精度和识别速度,选用CART模型作为集成分类器的基分类器并进行特征降维处理.最后针对不平衡数据集和单分类器性能有限的问题,进行了数据采样-集成分类器的设计并通过贝叶斯优化对识别算法进行超参数寻优.实验结果表明,相对于AdaBoost、Tomeklinks-AdaBoost和ROS-AdaBoost集成算法,RUSBoost集成算法可以更高效地完成冻结步态识别任务.     

基于时延自相关与变模态分解的故障诊断方法

在故障诊断领域,时延自相关已是一种重要的信号处理工具,而变模态分解则是新兴起的信号处理方法.文中利用时延自相关函数对信号进行降噪处理,再对提取的时延自相相关函数进行变模态分解,选择有效本征模态函数提取出故障频率.模拟仿真与故障实验结果表明:该方法更能有效地抑制噪声,凸显故障特征信息,在旋转机械故障诊断领域具有广泛的应用前景.     

基于变分模态分解和改进模糊支持向量机的汽轮机故障诊断方法

针对现有方法在汽轮机故障诊断中存在影响诊断结果的样本、诊断准确率不高等缺陷,提出了基于变分模态分解(VMD)和改进的模糊支持向量机(FSVM)相结合的故障诊断模型;采用VMD对信号进行分解,并计算出各模态分量的样本熵值作为特征值,构造特征向量;通过核模糊C均值(KFCM)聚类算法计算出不同特征向量的模糊隶属度值,并将其引入支持向量机(SVM)中形成FSVM故障诊断识别模型,同时采用粒子群算法(PSO)优化FSVM中的参数;通过本特利RK4型转子试验台模拟汽轮机故障,将得到的数据输入诊断模型中进行实验。结果表明,在保证诊断模型性能的前提下,与传统SVM相比,基于VMD和改进的FSVM方法可以有效提高汽轮机故障诊断的准确率,而且诊断时间更短。     

基于变分模态分解的故障弱信息提取方法

针对从非线性非平稳动态信号中提取故障敏感特征困难的问题,提出一种变分模态分解(VMD)与小波分析方法相结合的振动信号预处理方法.首先对信号进行VMD,然后采用改进小波方法处理各分量,最后对处理后的各分量进行重构.利用VMD-改进小波信号处理模型对第三级行星轮磨损振动信号处理分析,结果表明:VMD-改进小波方法能有效降低噪声干扰,凸显各特征频率.将提出的方法、VMD,EEMD,EMD分别与改进阈值小波、模平方阈值小波、硬阈值小波及软阈值小波的方法相结合,计算其峭度、信噪比和均方根误差,结果表明本方法的准确性更高.     

基于变分模态分解-支持向量机混合算法的TN系统大阻抗接地故障配电线路保护

低压配电TN系统发生接地故障的配电线路阻抗较大时,采用以剩余电流幅值大小作为动作依据的剩余电流动作保护电器防护措施,不能有效解决接地故障防护问题。从分析剩余电流波形的角度出发,采用一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)及支持向量机(support vector machine, SVM)分类的故障诊断方法。该方法在低压配电系统内测得剩余电流信号波形,对该波形进行VMD分解后得到各剩余电流信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),对其进行Hilbert变换并进行积分得到Hilbert边际谱,再求该边际谱的能量熵,将其作为特征向量输入SVM进行分析,最后准确区分正常状态和故障状态。结果表明：发生配电线路大阻抗接地故障时,该方法可以大幅提高用剩余电流动作保护电器(residual current protection device, RCD)作为故障防护的准确率。     

基于变分模态分解与注意力机制的海洋风速预测

海洋风速预测对远洋航行安全与航线规划具有重大影响.风速同时受多种外在自然因素影响,表现出强烈的非线性、非平稳性与随机性等特性,使得预测准确性受到极大考验.为提高风速预测准确性,创新性地提出一种基于变分模态分解与融合注意力机制的神经网络的风速预测方法.首先,利用变分模态分解将风速序列分解为一系列调幅调频信号,以降低数据复杂度,有效提取特征并提高噪声鲁棒性,减少风速自身对预测准确性的影响.其次,对分解后的不同模态子序列利用融合注意力机制的神经网络进行风速预测.最后,用实测数据验证所提方法的有效性.与其他典型风速预测模型相比,所提方法可有效提高风速预测准确性.     

参数优化变分模态分解方法在滚动轴承早期故障诊断中的应用

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索,搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数,并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。原故障信号经过处理后被分解为若干本征模态函数分量,由此筛选出最佳信号分量并进行包络解调运算,最终通过分析信号的包络谱可判断轴承的故障类型。利用参数优化变分模态分解方法对轴承故障仿真和实测信号进行分析,均成功提取出微弱特征频率信息,表明参数优化变分模态分解方法可实现滚动轴承早期故障的有效判别,具有一定的可靠性和应用价值。     

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。     

基于二维变分模态分解的矿井图像增强方法

针对煤矿主皮带图像的低光照、多尘雾、噪声大等问题,提出一种基于加权引导滤波的二维变分模态算法对主皮带图像进行增强。该算法对预处理的图像进行二维自适应非递归变分分解,对分解后的低频子模态进行加权引导滤波,增强图像的边缘细节以提高图像清晰度;并采用去噪能力强维纳斯滤波器。通过与自适应双边滤波和加权引导滤波技术仿真对比,该方法在图像边缘细节、滤除噪声等方面视觉效果不错,同时客观的峰值信噪比参数较高,均方差参数较低。     

基于变分模态分解的探地雷达信号分析方法

将变分模态分解方法引入探地雷达信号处理中,针对探地雷达信号非平稳特征,利用变分模态分解原理建立探地雷达信号去噪方法。方法基于变分模态分解将雷达波信号分解为特征模态函数,再由样本熵决定高阶模态是否保留,实现白噪声去除。通过探地雷达Ricker子波和正演模型试验,检验该方法的正确性和有效性。与传统的小波变换、集成经验模态分解方法进行对比,研究探地雷达信号去噪效果,并将该方法用于分析实际工程探地雷达信号。研究表明,该方法能有效去除探地雷达信号中的噪声,在强干扰背景下,能获得高于20 d B的信噪比。