互补集合经验模态分解相关论文
对锅炉受热面积灰程度的有效预测，可为锅炉提升生产效率和故障预警提供重要依据。采用清洁因子来评估受热面的灰污沉积状况，针对其序......
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为便于分析冰雹对社会生产造成的灾害影响，需要对降雹量级进行分类统计，对降雹量级进行定量分析，不仅可以为灾害评估提供依据，还可以对......
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该文针对短时交通流预测过程呈现的非线性、非平稳性及时序相关性特征，为提升预测的精度及收敛速度，提出一种基于互补集合经验模态分......
可控源电磁（CSEM）数据常常受到强人文噪声的污染，极大地影响了可控源电磁勘探的分辨率。为提高CSEM数据质量，本文提出一种基于支持向量......
直流微电网电弧故障发生位置分散，易被变换器高频噪声淹没，难以进行检测。针对现有直流电弧故障保护方法在直流微电网中应用时存在误......
由于现场条件限制，用于列车轴承故障诊断的故障数据样本量较少且多为不平衡数据集，为及时准确地识别轴承故障，提出一种基于互补经验模......
电力负荷预测是进行电力能源供需精准化管理的重要手段。然而，许多传统的预测模型只关注预测的准确性，而忽略了预测的稳定性，导致实际......
数控机床的故障诊断技术可有效提高设备运行的可开性，噪音信号作为其故障诊断的输入之一，其去噪效果的优良为数控机床的故障诊断奠定......
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针对电力负荷序列不平稳、随机性强，直接输入模型会导致拟合效果差、预测精度低等问题，提出了一种基于添加互补白噪声的互补集合经验......
电力能源在国家工业的发展中扮演着举足轻重的角色。对工业用户进行有效、准确的电力负荷预测,可以提高其电力系统运行的稳定性和......
传统的BP神经网络（back propagation neural network,BPNN）虽然在功率预测方面已有广泛应用，但其对于随机波动性较强的风光发电功率预......
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电力负荷预测是保证电力系统安全稳定运行,实现合理电力调度和提高电网系统运行效率的基础。因此,需要更为精准的电力负荷预测方法......
短期电力负荷具有不平稳、随机性强等特点，传统的负荷预测方法在建模中常表现出一定的局限性。为提高预测精度，提出了一种基于互补集......
随着风电市场的快速发展,风电装机容量与风力发电量持续增加,开发风电能源已成为必然趋势。考虑风电的随机波动性,对风电场未来风......
水文预报,特别是中长期径流预报,是水资源管理和水利工程运行不可缺少的一部分,准确可靠的径流预测可以为防洪、发电、供水和抗旱......
随着时代的变化,中国的城市轨道交通产业也在飞速发展。与此同时,轨道交通的安全运行也吸引了越来越多的关注。滚动轴承作为最基本......
本研究在国家自然科学基金面上项目（51879121）和国家重点研发计划（2018YFB0606103）的资助下展开工作。离心泵广泛应用于生产和生活中,......
滚动轴承作为支承运动件被称为机械的关节,直接影响设备运行稳定性与工作结构安全性。因此对轴承运行的状态监测对于机器的正常运......
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目前各煤矿根据《煤矿安全规程》的明确规定都已安装水文监测系统,并且积累了大量的水文数据,但是存在数据分析能力不足,利用率低......
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为了对球团厂焙烧工艺主引风系统的主引风风量进行预测,采用互补集合经验模态分解法对主引风风量序列进行了分解,然后采用模糊熵理......
脑电信号（Electroencephalogram,EEG）能够检测到丰富的脑部信息。将脑电信号和人工智能技术相结合应用于不同领域是目前科研热点之一......
为了有效诊断气体绝缘金属封闭输电线路(GIL)的机械故障,搭建了110 kV GIL试验平台并设计了3种典型机械故障,通过互补集合经验模态......
针对风速序列非线性对预测结果的影响,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和极限学习机的风速预测模型.首先对风速序列进行改进......
随着科技经济的发展和生活水平的提升,质量问题逐渐成为国内外关注的焦点,对每个企业甚至国家影响重大。质量管理专家朱兰曾说:生......
随着城市工业化发展和技术的进步,环境污染问题也日益严重,引起了世界范围的关注。特别是近几十年来,我国经济迅速发展,对各种能源......
在逾三万公里高速铁路已建成背景下,国家铁路事业持续高速发展,大批高速铁道车辆相继投入运营。列车运行速度越快,意味着列车安全......
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高压直流输电（High-Voltage Direct Current，HVDC）系统的大多数故障来源于线路故障。HVDC 线路故障如何快速准确的诊断和排除，对于维持......
针对实测的元胞负荷数据中存在随机波动现象而使空间负荷预测精度降低的问题,提出一种利用互补集合经验模态分解(CEEMD)和游程检验......
船舶航迹预测对保障海上交通安全具有重要意义,为进一步提高船舶航迹预测精度,提出了一种从认知神经科学和神经生理学继承的模块化......
为了进一步改善运营期大跨径桥梁结构模态参数的识别精度,提出1种基于全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)的大跨径桥梁模态......
针对滚动轴承在噪声背景下故障特征信息难以提取的问题,提出了一种基于最小熵解卷积（MED）和互补集合经验模态分解（CEEMD）结合的滚动轴......
为提高短期风电功率预测精度,针对风电功率波动性大、非周期性和非线性强的特点,提出基于互补集合经验模态分解（complementary ense......
为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD（互补集合经验模态分解）的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行......
期刊
针对柴油机振动信号非线性、非平稳的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decompositi......
滚动轴承出现局部损伤时,故障时域信号中会出现周期性冲击特征,为了能够准确地提取故障特征信息,提出了CEEMD和Teager能量算子相结......
摘 要：滚动轴承故障产生的早期阶段，故障信号中的周期冲击成分微弱，并且环境噪声干扰严重，导致轴承故障难以识别。针对这一问题，提出基......
使用声信号来诊断轴承故障越来越受到重视。针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于谱峭度和互补集合经验模态分解(CE......
由于齿轮箱振动信号的非平稳非线性等问题加大了故障诊断的难度,本文提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和多尺度排列熵(M......
针对规则波中船模波浪力测量信号非线性非平稳的特点,提出基于互补集合经验模态分解（CEEMD）的信号分析方法来降低非平稳性并准确提取......
故障诊断是保障机械设备安全运行的重要手段,随着科技水平的提高,设备复杂度也越来越高。要进行有效、准确的故障诊断就需要提取出......
为了更加准确高效地提取原始随钻钻井液脉冲信号,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与平波整形算法的提取算法。采用基于......
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近年来,随着我国能源结构体系的进一步调整,风力发电产业在国家政策的支持下得到迅速发展,风电入网的规模逐步扩大。然而,风电自身......
随着科技与时代的不断进步,GPS以其全天候、高精度、高效率、操作简单等优点在我们的日常生活中扮演着十分重要的角色。诸如在船舶......
近年来,中国城市面临着严重的空气污染问题,雾霾天气频繁发生,人们的生活、身体健康以及生态环境都受到严重影响,而以PM2.5为主的......
传统船舶航行决策对于决策的经验过分依赖,辅助决策可以帮助决策者在决策过程中更好地分析问题、评价和制定方案,其中对船舶结构监......
风能,作为一种重要,有潜力,无污染,可再生、可持续的能源,已经成为全球发电最为迅速的能源之一,越来越受到世界各国的青睐。近年来......
针对风速序列的随机性和非平稳性带来的难以准确预测的问题，提出了一种基于互补集合经验模态分解和最小二乘支持向量机的风速预测模......
提出一种针对特高频（ultra-high frequency,UHF）局部放电（partial discharge,PD）信号的去噪方法。首先利用互补集合经验模态分解法（comp......
随着电力行业的不断发展,负荷预测的重要性也不断彰显,作为负荷预测的重要组成部分,短期负荷预测对于电力系统的调度运行、市场交......
针对转子故障信号非线性、非平稳性的特点,提出了一种基于互补集合经验模态分解、多尺度排列熵和GK聚类的故障特征提取和识别方法......
