基于改进变分模态分解和小波阈值法的单相接地故障电流降噪

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备间的电磁环境复杂,现场环境干扰严重导致故障录波装置采集到的故障零序电流信号含有大量噪声,影响后续选线准确率的问题,提出了一种改进VMD和小波阈值法联合的单相接地故障的零序电流降噪方法,通过北方苍鹰优化算法优化改进变分模态分解（VMD）对零序电流信号分解,引入自适应相关阈值对分解后的分量进行筛选,对噪声分量进行小波阈值法降噪,最后将信号进行重构。通过搭建模型进行仿真实验,所提算法比传统VMD降噪算法信噪比提高了5.52%~35.99%,均方根误差降低了12.78%~30.88%,与小波阈值降噪方法、EEMD-小波阈值降噪方法、CEEMDAN-小波阈值降噪方法相比,也都有明显的优势,并且在标准测试信号Heavy Sine信号和Bumps信号中进行实验验证了算法的适用性。     

基于鲸鱼优化算法的VMD-NLM脉搏信号滤波算法研究

针对采集到的脉搏波信号中存在基线漂移和高频噪声等干扰,导致后续病理研究分析困难、测量精度相对较差的问题,提出了一种改进的变分模态分解和非局部均值降噪结合的滤波算法。针对变分模态参数选取不同对结果存在不同影响的问题,采取鲸鱼优化算法自适应选取合适的参数,并根据排列熵结果筛选模态分量,对噪声分量进行非局部均值滤波,最后将信号重构,实现对脉搏波信号的噪声去除。实验结果表明：含噪信号经过改善后的滤波算法处理后,其信噪比与均方根误差均优于其他降噪方法,证明该算法能够有效地滤除信号的噪声,有助于脉搏波的分析处理。     

基于SVD-AVMD的液膜密封声发射特征提取

将声发射技术应用于液膜密封端面状态监测时,声发射信号易受噪声影响、特征信号难以提取,为此提出一种基于奇异值分解和自适应变分模态分解(SVD-AVMD)的信号处理方法.该方法首先以奇异值分解消除信号中的随机强噪声影响,获取降噪信号,然后在不同模态数下对降噪信号作变分模态分解,并计算各模态分量与降噪信号之间的显著性水平,以...     

基于总体平均经验模态分解和一步式字典学习联合去噪的语音端点检测算法

针对复杂环境下语音端点检测准确率低下且检测耗时过长的问题,研究一种基于EEMD和OS-DL联合去噪的语音端点检测算法。首先利用EEMD（总体平均经验模态分解）算法对输入语音进行分解得到IMF（本征模式分量）,然后使用OS-DL（一步式字典）算法分别对纯净语音信号与噪声信号进行训练,得到纯净语音信号和噪声信号的幅度谱字典,进而对幅度谱进行稀疏表示,利用得到的系数矩阵重新构建出语音信号频谱,将重构出的语音信号频谱经过傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号,最后对降噪后的语音信号利用均匀子带频带方差法进行端点检测。实验结果表明：该算法在复杂环境信噪比低于-10dB情况下检测准确率仍可达到85%以上,且平均检测时间缩短至传统端点检测算法的1/3。     

基于经验模态分解的自适应噪声对消方法

针对飞行器试验中单通道遥测信号频率内容丰富、降噪困难的问题,提出了一种基于经验模态分解的自适应噪声对消方法。将信号利用经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)方法分解为一系列本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),将第一阶IMF作为参考噪声,并将第二阶以后的IMF分量累加求和,作为待降噪信号,在此基础上利用自适应噪声对消系统完成降噪。该方法克服了直接将高阶IMF作为噪声消除后在降噪和细节信息损失之间的矛盾性问题,可以最大程度保护信号细节信息不受损失的情况下实现良好的降噪效果。计算机仿真和某次飞行器试验实测数据处理结果证明了这一方法的有效性。     

基于VMD降噪的RV减速器故障诊断

针对RV减速器内部构造复杂、采集到的振动信号受噪声影响严重及低频故障特征难以提取的问题,提出一种基于小波降噪结合变分模态分解(Variational Modal Decomposition, VMD)的故障诊断方法。首先利用小波降噪法对含噪声的振动信号进行降噪;再通过变分模态分解得到不同频率范围的模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF),计算各目标分量的峭度值和信噪比,选出目标分量并进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT);最后通过减速器模数确定特征频率,可以准确定位RV减速器的故障点。结果表明：该方法较传统的频谱分析可以更有效地提取故障信息,解决了噪声干扰、低频信号调制等问题。     

基于EMD和ISA方法的轨道车辆动态应变信号去工频干扰研究

针对轨道车辆动态应变信号实际通道数量小于源通道,无法直接应用独立分量分析(ICA)方法降噪的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和独立子空间分析(ISA)的去除工频干扰的方法.首先对信号进行EMD分解得到本征模态(IMF),再对结果进行ICA分析,得到独立分量,然后对独立分量进行层次聚类将原信号分解到不同的子空间中,从而达到分离噪声的目的.实验结果表明该方法降噪效果优于传统滤波算法,处理后的信号损伤值高于带阻滤波值处理结果,使寿命评估结果偏向于安全,证实了将其应用于去除轨道车辆动态应变信号中工频干扰的可行性.     

基于改进经验模态分解的直流串联电弧故障检测

针对直流系统中存在强噪声干扰时串联电弧故障检测准确度较低的问题，提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解和模糊k均值聚类相结合的直流串联电弧故障检测方法；首先运用改进自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解回路电流信号，得到多个本征模态函数；然后计算各本征模态函数的Hurst指数值以区分噪声分量和有用分量，将Hurst指数值大于0.5的有用分量进行重构；最后计算重构信号的峰峰值特征量和模糊熵特征量以构建特征向量作为模糊k均值聚类的输入，通过聚类中心的不同位置识别正常与故障状态。仿真与试验结果表明，所提出的方法区分系统正常与故障状态准确度为100%,区分系统干扰与故障状态准确度为93%,能有效识别直流串联电弧故障。     

CEEMDAN-SE-WT降噪方法在航空发动机燃油流量信号中的应用

燃油流量信号是反映发动机状态和计算飞机排放物排放量的重要信号,但飞机飞行过程中传感器采集信号时不可避免地会受到外界环境以及内部因素干扰。提出一种结合样本熵(sample entropy,SE)的完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与小波变换(wavelet transform,WT)的联合降噪方法。首先使用CEEMDAN对燃油流量信号进行分解得到本征模态分量,利用样本熵筛选含噪分量,并用相关系数与方差贡献率进行复核。对于含噪分量使用小波阈值降噪进行处理。最后将未处理的模态分量和完成降噪的模态分量重构得到最终燃油流量信号。通过与其他方法比较,CEEMDAN-SE-WT方法拥有最高信噪比为85.287,降噪后燃油消耗总量与飞机总重变化最为接近,可以认为该方法较大程度保留了燃油流量信号中的有效特征,为后续计算民机排放物排放总量提供了良好的数据支持。     

级联自适应局部投影降噪方法

针对具有非线性、非平稳性特征的信号，提出一种邻域半径自适应局部投影和小波阈值去噪级联的降噪方法.首先，利用经验模态分解得到信号中的高频分量并以此估计噪声水平;再根据噪声水平确定邻域半径;最后，利用该半径进行局部投影处理并结合小波阈值方法进行细节平滑.Lorenz系统时间序列的降噪结果表明，本方法能够提高信噪比并降低均方误差，并在信号结构失真时恢复其原始吸引子形态，去噪和还原信号特征的能力皆优于小波阈值去噪方法.对桡、颈、肱动脉脉搏信号、心电信号的降噪结果展示了本方法在生理信号噪声抑制和特征保留方面的优越性能.     

脉冲磁场测量系统的研制和标定

为了评估雷击建筑物或其附近室内的脉冲磁场水平,研制了一套由自制磁场探测线圈与光纤传输系统集成的脉冲磁场测量系统.光纤传输系统的灵敏度系数通过正弦波发生器进行标定.8/20μs冲击电流发生器输出端连接直径为0.3 m的单匝线圈组成磁场发生器,磁场探测线圈通过固定在单匝线圈的中心进行标定.试验结果表明,该系统能够有效地测量脉冲磁场,磁场探测线圈的B/U标定系数误差小于3%.     

基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法

针对梯度张量法在磁定位系统中存在进场误差大的不足,提出了基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法。首先,利用十字形传感器模型,推导了一阶磁梯度张量定位原理。然后,根据磁场衰减规律,提出了误差梯度矩阵的计算方法并利用免疫克隆算法进行优化处理。为了验证新算法的有效性,在Matlab中采用了3条不同的路线分别进行一阶梯度张量定位和优化算法定位计算并通过实际定位〖JP3〗实验对新定位算法进行验证。研究发现：基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法在距离较近时,能够有效提高磁定位系统的精度。     

基于最小二乘的地磁场测量误差补偿技术研究

地磁导航中获取地磁场的精确测量值是进行地磁匹配导航的前提和基础。论文针对实际地磁测量中磁力仪易受环境磁场干扰带来的影响补偿效果的问题，首先分析了软磁误差以及硬磁误差对磁场测量的影响效果，建立了地磁测量误差的参数化模型。采用ANSYS仿真软件，通过3对内径不同的亥姆霍兹线圈产生了3个方向的匀强磁场，从而实现了对地磁场的模拟。在此基础上，将磁力仪和干扰源建到仿真模型中，通过360度旋转磁力仪分别得到了有干扰和无干扰时的三维磁场值，然后采用最小二乘算法对模型参数进行了估计，最终实现了对磁场测量误差的补偿。仿真结果表明，该方法简单易行，简化了参数的求解过程，具有较高的误差补偿能力，地磁测量误差可以从20 000多纳特减少到几个纳特。     

融合VMD和GRU模型的城市道路行程时间预测方法

城市道路交通环境复杂多变,城市道路行程时间具有较强的非线性与非稳定性,为提高城市道路行程时间的预测精度,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)相结合的组合预测模型。与传统分解算法相比,VMD拥有非递归求解和自主选择模态个数的优点。首先利用变分模态分解算法将原始行程时间序列分解为若干时间子序列,降低原始序列的非平稳性;然后对每个时间子序列建立GRU预测模型;最后将各个预测结果进行融合,得到行程时间序列预测的最终结果。实验结果表明,变分模态分解与门控循环单元结合的组合模型预测结果要比对照组的单一模型预测结果精准度高,均方根误差(root mean squared Error,RMSE)及下降约3.99～4.37,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)下降约3.02～3.35;在组合预测模型中,门控循环单元(GRU)预测效果要比长短期记忆(long short-term memory,LSTM)预测效果表现更佳,均方根误差(root mean squared error,RMSE)下降0.34,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)下降0.22。     

基于主动视觉的结构光手眼系统自标定方法

为实现结构光手眼系统的标定,提出一种基于主动视觉的结构光手眼系统自标定技术。该标定技术无需使用特制靶标,只需场景中三个特征点,通过控制机器人进行四次线性无关的平移运动和两次带旋转运动,即可实现结构光手眼系统的标定。四次非线性相关的平移运动标定摄像机内参数和手眼矩阵旋转部分,两次带旋转标定手眼矩阵的平移部分,两次带旋转运动中提取的两激光条,结合特征点所在平面信息,标定光平面方程。实验结果表明,三维数据测量精度可达到±1.32mm,平面特征点间的长度测量误差为±0.73 mm;该标定方法简单,特征选取容易,对结构光手眼系统的实际工业现场使用有重要意义。     

一种频域多路径电磁干扰对消方法

针对实际环境中背景干扰相关性差导致干扰对消误差较大的问题，提出一种频域多路径电磁干扰对消方法。利用变分模态分解(VMD)的分频特性将两通道信号分解为多个具有相同中心频率和分解带宽的模态信号，利用分解后的模态信号构造多路径干扰对消系统。然后利用反向传播(back propagation, BP)神经网络对每一路径上的信号进行非线性拟合并对消，从而获得真实的被测设备(EUT)辐射发射信号。结果表明，与真实EUT辐射发射信号相比，所提方法得到的EUT辐射发射信号功率误差低于1 dB且信号相关性高于96%;与变步长LMS算法、EMD-LMS算法相比，功率误差至少降低3.6 dB,信号相关性至少提高15%。所提方法对在开阔场中大型、可移动的EUT电磁辐射发射原位测试研究具有参考价值。     

基于MSP430的质子旋进式磁力仪设计

针对国产的磁力仪功耗大,稳定性较差,精度较低(±1 nT)的问题,采用超低功耗单片机MSP430F149,设计了基于MSP430的质子旋进式磁力仪。给出了质子旋进磁力仪的工作原理及系统的硬件框图,对质子旋进信号的配谐和放大作出了说明,设计了对信号分频测量其周期的高精度间接测磁方法,指出了单片机软件开发的要点。与CZM-2型质子旋进式磁力仪相比,该设计功耗低,稳定性强,精度较高,野外实测待机电流0.8 mA,最大误差0.5 nT。     

基于VMD和时空网络变分自编码器的负荷聚类

为了解决用户用电负荷曲线数据维度高、特征提取困难以及序列存在信号模态混叠的问题,本文提出使用变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）和改进基于时空网络的变分自编码器（variational auto-encoders,VAE）对电力负荷曲线进行特征提取。通过模态分解得到信号的固有模态,对模态重构得到时序特征较明显的序列信号。再通过长短期记忆网络（long short-term memory network,LSTM）和卷积网络（convolutional neural networks,CNN）组成的时空变分自编码器进行潜在特征提取,并构建网络分类器来联合损失优化自编码器模型。最后使用Minibatchkmeans算法聚类并计算聚类中心。使用UCI数据集中葡萄牙居民用电量作为实验数据,通过实验结果表明经模态分解后通过降维再聚类的算法在戴维斯丁堡指数（Davies-Bouldin Index,DBI）和轮廓系数（Silhouette Coefficient,SC）上表现出较好效果。     

一种优化的VMD算法及其在语音信号去噪中的应用

针对非连续、非平稳语音信号中含有噪声的问题,提出一种基于参数优化的变分模态分解去噪算法.首先,利用灰狼优化算法搜寻变分模态分解算法的最优分解参数组合分解模态数K和惩罚因子α,通过使用获得的参数组合分解语音信号以获得K个特征模态函数分量IM F;其次,利用相关系数选择有效模态分量,并用小波阈值处理无效模态分量;最后,重构...     

惯性测量组件离心机标定及误差分析方法

针对传统惯性测量组件(IMU)标定方法不能根据加速度计测量量程提供足够大的信号激励,并且现有离心机标定方法未考虑IMU在离心机上的安装位置偏差的问题,提出了一种基于离心机的IMU标定及误差分析方法. 将IMU按照6个基准位置安装于离心机上,通过离心机在水平面内旋转,为IMU提供角速度激励和加速度激励. 通过对IMU的输出进行旋转积分,可以消除地球自转以及离心机不水平带来的谐波影响,获得IMU的输出方程. 在不考虑IMU在离心机上安装的位置偏差角的情况下,采用线性最小二乘法求解;在考虑IMU偏差角的情况下,采用牛顿法求解,可以标定出IMU的标度因数、安装误差、零偏、IMU偏差角等共计27个误差系数. 建立了标定方案中的离心机控制模型和误差传播模型,并对模型进行了仿真验证. 仿真试验表明,该标定方法步骤简单,输入激励可调,标定结果误差可控.