通过处理和分析岩石破裂过程产生的声发射信号,可以获取挖矿过程中岩石内部的结构变化,对岩石破裂失稳的预警具有重大的现实意义。......

为提高齿轮箱故障诊断的准确率，本文采用变分模态分解（Variational mode decomposition，VMD）和一维残差网络（Resnet）相结合的齿轮箱故障......

针对复杂环境下高压断路器故障诊断算法的准确率和泛化性问题，提出一种声纹及振动熵特征联合的GWO-KFCM故障诊断算方法。首先，对声音......

近年来,由于人类活动和气候变化对径流序列的影响进一步加剧,使得径流序列表现出高度的非平稳性和偏态特性,给径流预报带来挑战。......

针对配电网发生单相接地故障时故障特征微弱且易受外界噪声干扰的问题，提出了一种基于参数优化变分模态分解（VMD）与能量相对熵相结合......

基于雷达的非接触式呼吸与心率监测是近年来发展起来的一种新兴的检测技术,相比于传统的接触式检测,基于雷达的非接触式呼吸与心率......

为了准确提取轴承早期故障特征，提出了一种基于改进灰狼算法（IGWO）优化变分模态分解（VMD）的轴承早期故障诊断方法。该方法通过在传统灰......

针对行星齿轮箱振动信号相互耦合和故障诊断不准确等问题，提出一种基于特征融合与深度残差网络（ResNet）的行星齿轮箱故障诊断方法。首......

运用A0模态lamb波对罐内原油乳化层进行非浸入式液位检测。为滤去杂波，用信号EEMD分解得到的IMF1分量的能量值作为特征参数来衡量罐......

轴箱轴承是轨道车辆走行部核心部件,其运行状态直接影响行车安全。轴箱轴承与非移动设备轴承相比,服役环境更为恶劣,除了旋转运动......

轨道电路是铁路运输系统的重要信号设备,其运行质量直接影响列车运行安全和效率,受工作环境和零件老化的影响,设备会出现难以预测......

由于滚动轴承的工作情况较为复杂,信噪比较低,使用传统的故障处理方法难以对信号的故障进行有效识别.提出了一种新的故障诊断方法,......

大坝变形通常呈非线性、非稳定特征,利用可靠的数据驱动模型分析大坝变形变化趋势具有重要意义.为此,提出了一种基于变分模态分解(......

雾霾问题是与社会发展息息相关的热点问题,为了进行PM2.5浓度预测,为有效防治雾霾提供依据,本文提出了改进的VMD(变分模态分解)和L......

近年来,传统能源的消耗日益增加,能源危机变得越发严重。为了解决能源短缺问题,各国都在着手于新能源的开发。作为绿色清洁能源且......

异常检测是寻找或识别异常值（与数据集中正常模式不一致的值）的方法或过程,具有十分广泛的实际背景和巨大的现实应用潜力。例如,发现......

针对地下浅层地层结构复杂,地面获取的爆炸波震动信号波形混叠、频散严重,采用逆时聚焦方法震源成像模糊,震源定位精度低的问题,提......

针对变分模态分解(VMD)算法预设参数选择的问题,提出了一种基于SA-GA模糊熵的VMD参数优化算法,该算法结合模拟退火算法(SA)和遗传......

虽然频率资源是无限的,但是可利用的频段是有限的,目前各个可利用频段大多已经分配完毕,那么如何高效地利用频谱资源是一个很关键......

滚动轴承是高速动车组中极为重要的一个零部件,它工作的环境复杂,面临着多种载荷和不同方式的磨损,是旋转机械中受损率极高的一个......

为了有效抑制全光纤电流传感器的噪声信号,提高传感器的信噪比,将VMD算法用于全光纤电流传感器信号的去噪处理.采用Optisystem光学......

为有效提取触电故障特征,实现从剩余电流中分离出触电电流,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与长......

我国交通发展日新月异,车辆保有量与高速公路里程均位列世界第一,层出不穷的交通事故对经济社会发展带来巨大损失,对交通事故处置......

随着经济技术的发展,配电网的规模逐年扩大,作为电能从变电站至电力用户的枢纽,其供电是否可靠,直接影响着电力用户的满意程度。根......

海上风电支撑结构所处的环境复杂且恶劣,结构易发生损伤,为防止倒塌等灾难性事故的发生,有必要进行海上风电支撑结构的损伤识别研......

针对利用传统机器学习（Traditional Machine Learning,TML）算法,如反向传播（Back Propagation,BP）神经网络、支持向量机（Support Vector......

随着我国基础设施建设的不断深入,交通路网越来越发达,但在交通领域,目前仍然没有一种可靠、经济、实用的测量检测技术能对整体交......

针对短期电力负荷预测精度不高的问题,提出集合变分模态分解(VMD)、长短期记忆(LSTM)网络及多元线性回归(MLR)的VMD-LSTM-MLR预测......

煤矿井下供电线路工作环境恶劣,时常发生故障,且存在故障定位的难度大、研究较少等问题.据此提出了基于VMD-GST的TEO行波故障测距......

抽水蓄能机组作为抽水蓄能电站能效转换的核心设备，发挥着维护电网稳定运行的重要作用。抽水蓄能机组负荷变化频繁、多种运行工况相......

电力系统中非线性、冲击性、波动性负载的数量不断增加，导致电网的电能质量问题不断恶化。电能质量的下降会导致用电设备数据丢失、......

轴承是机械设备的基础零部件，其质量对机械精度和性能有着重要影响，轴承品质评估作为轴承生产的关键环节，对提高轴承合格率具有举足轻......

滚动轴承作为旋转机械中核心零部件之一,它运行状态的好坏直接影响整个设备的运行。轴承在工作中,一旦发生故障,往往不是单一的故......

封闭式气体组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)是变电站重要设备之一,实时掌握其绝缘水平能够有效保证其运行的可靠性,进一步......

针对列车车轮损伤振动信号特征难以提取的问题,本文提出基于变分模态分解(VMD)改进多尺度排列熵和线性局部切空间排列算法(LLTSA)......

故障诊断技术能够为仪器设备的正常运行提供一定的保障,并且能够保障生产效率和经济效益。本次研究利用混沌粒子群优化算法对VMD进......

针对传动系统中齿轮故障特征不明显、难以准确提取以及在进行模态分解时VMD输入参数需要人为设定的问题,提出一种CS-VMD与Teager包......

针对隧道爆破振动测试信号存在噪声干扰的问题,引入一种基于k值优化的变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)联合......

针对带式输送机轴承故障难以精确诊断的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)和引力搜索算法优化支持向量机(GSA-SVM)的轴......

河道水质预测精度的准确性有利于解决水污染防治和水质监管等问题。基于变分模态分解(VMD)在处理非平稳序列上的优势、长短时记忆......

针对MEMS陀螺仪输出信号中噪声较大,提出了一种遗传算法优化的VMD-小波阈值降噪方法。首先利用遗传算法对VMD分解的2个关键参数进......

本文针对水电机组非线性、非平稳性振动信号分析及特征提取问题,提出了一种基于回溯算法的自适应变分模态分解方法.首先通过小波闽......

针对轴承振动信号夹杂的噪声极大影响有用信息的提取,提出了基于遗传算法的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与......

针对矿用电动机PD信号中含有大量的高斯白噪声信号这一问题,提出了一种基于VMD和SVD的去噪方法。首先利用VMD算法对含噪声的信号进......

滚动轴承的工作环境通常受噪声干扰严重,故对其故障检测颇有难度.针对此问题,提出基于改进萤火虫算法优化VMD参数的方法.首先利用......

为有效提取滚动轴承的故障特征,并解决识别准确率低的问题,提出一种将变分模态分解(VMD)多尺度散布熵和变量预测模型分类识别(VPMC......

水资源是支撑社会经济可持续发展最基本的要素之一,其中径流的变化对整个水文系统的演化具有主导作用。可靠的径流预测对流域水量......

探地雷达是一种常用的工程地球物理方法,是对地球浅层探测的有效方法之一。它的原理是利用高频电磁波在地下介质中的传播,分析解释......

本文以反坦克、反直升机智能雷为背景,研究了基于数学形态学的战场声目标识别方法,根据数学形态学分形维数在信号特征中表现的特征......

电力负荷预测对电网的能源管理和合理规划有着不可替代的作用。不仅可以为实现电能的高效利用提供参考,而且在电网的实时调度和控......