摘要:

临床研究表明,J波可作为一些心脏疾病的高危预警指标.针对当前医生诊断J波仅通过经验进行识别,易造成误诊的问题,从信号处理角度,提出了一种J波自动识别方法.通过提取心电数据极点对称模态分解后的能量特征与高阶累计量特征,融合线性与非线性特征,并采用主成分分析进行特征降维,最后利用人工蜂群算法优化后的支持向量机进行分类,实现J波的自动识别.对比实验结果,提出的方法平均准确率为97.3％,可有效地识别J波.

摘要:

针对复杂非线性的滚动轴承系统,提出了极点对称模态分解(ESMD)和概率神经网络(PNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法.ESMD将固有模态函数的定义进行扩充,采用内部极点对称直接插值的方法替代外部包络线插值,引入最优的自适应全局曲线(AGM)的概念优化分解的趋势线,并由此确定最佳的模态分解次数.PNN是一种基于核函数逼近的神经网络分类器,将指数函数引入神经网络用来替代S型激活函数并进行重新构造,突出体现了梯度最速下降法的概念,减少实际和预测的输出函数之间的误差.通过对经验模态分解(EMD)、屏蔽经验模态分解(MEMD)和ESMD方法进行信号仿真分解对比,以及采用ESMD和PNN对故障数据进行处理,结果表明,该方法能够更加有效地对故障信号进行识别.

摘要:

为减小可再生能源发电的波动性和间歇性对电网造成的冲击,提高电网运行的经济性,提出了一种考虑虚拟电厂和分时电价的风光火储系统两阶段优化调度策略.第1阶段将风光储作为虚拟电厂考虑,采用极点对称模态分解对虚拟电厂出力进行分解,采用储能对分解后的出力进行平抑,平抑后的功率作为虚拟电厂出力传递至第2阶段;第2阶段采用分时电价对电力用户进行引导,以减少系统净负荷波动,并采用机会约束对旋转备用容量进行求解.提出了一种自适应粒子群优化算法对调度策略进行求解.以某地区配电网为例进行了分析,算例结果表明,风、光出力的波动性明显改善,系统运行的经济性显著提高,验证了该调度策略的有效性.

摘要:

提出一种环境激励下基于极点对称模态分解(ESMD)的模态参数识别新方法.该方法首先利用带通滤波将实测环境振动响应分解成一系列单卓越频率的窄带子信号.然后,利用ESMD方法对子信号进行模态分解,得到若干单模态时程信号.最后,应用随机减量法对每个单模态时程信号进行处理,获得随机减量信号并由此识别模态参数(频率,阻尼比以及振型).采用该方法识别一座5层剪切框架数值模型和一座3层剪切框架实验模型的模态参数,并将识别结果与理论值或者NExT-ERA方法识别的结果做对比,结果表明:该方法能较好地从环境振动响应中识别出结构的模态参数,具有良好的适用性和足够的精度.

摘要:

研究径流演化规律对水文预报和水资源合理配置具有重要意义.鉴于径流序列具有多时间尺度与非线性趋势混叠的特征,利用自适应、无基的极点对称模态分解(ESMD)将长江上游干支流8站的年、月、日径流序列分解为各模态分量和趋势余项,甄别大尺度循环和非线性趋势;利用周期图、趋势余项、时频分析,同时掌握径流周期、趋势、突变规律,并与现有方法对比分析.结果 表明:时间上,主要存在2年、6年、10～11年的年际与6个月、1年、2年、4年、22～23年的年内周期规律.空间上,除朱沱站年内、年际径流呈增加趋势,其余站径流均呈减少趋势;8站的突变规律也不完全相同.ESMD能同时从周期、趋势、突变来挖掘径流水文特性,为径流时空演化规律分析开辟新思路.

摘要:

针对现有的电力系统谐波信号检测方法精度不高的问题,以及研究较多的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在谐波检测中出现的模态混叠问题,结合极点对称模态分解(Extreme-point Symmetric Mode Decomposition,ESMD)理论和算法,提出基于ESMD和希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)相结合的谐波检测新方法.首先对信号进行极点对称模态分解,得到一系列不同特征尺度的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),再对IMF分量进行希尔伯特变换得到各谐波瞬时幅值和瞬时频率信息.该方法能够根据信号自身特征进行自适应分解,理论上由于扩展了IMF定义并采用内部插值方法,使得该方法具有简单、精度高的优势.仿真结果表明,该方法在谐波检测中自适应分解能力强,检测精度高,实时性好,并且能够在不添加噪声的情况下有效避免EMD方法在谐波检测中出现的模态混叠现象.

摘要:

针对极点对称模态分解(ESMD)在电力谐波检测中出现端点效应问题,在分析总结目前抑制方法的基础上,该文提出了一种基于改进极值波延拓与对称中点插值相结合的ESMD端点效应抑制方法.首先利用改进极值波延拓将信号在两端延拓,然后采用对称中点插值进行ESMD分解,截去两端延拓部分,最大限度遏制端点效应污染内部信号.同时,提出一种自适应确定有效数据长度的端点效应评价指标,可有效避免人为确定数据长度导致的问题,更为客观地量化各固有模态分量(IMF)端点"漂移"程度.通过仿真和试验结果分析,并与极值波延拓作对比,证明了该方法抑制ESMD电力谐波端点效应的有效性.

摘要:

针对浓相气力输送中颗粒相的复杂流动特性，采用极点对称模态分解方法分析静电环状和弧状阵列信号。研究了多种工况下输送系统启停过程和过渡过程中不同分解模态静电信号的能量和频率分布信息特性，提出了一种新的浓相气力输送颗粒速度测量方法，并进行实验验证。研究结果表明，环状电极静电信号的能量分布信息能够用来判断输送系统在启停过程中颗粒流动的稳定性；弧状电极静电信号的能量信息可用来判断管道内颗粒相的分布情况。文中提出的静电信号瞬时频率颗粒速度测量方法相比于空间滤波测速法，其特征系数的相对标准差至少降低58％，表明该速度测量方法可以稳定并准确测量浓相气力输送颗粒速度。

摘要:

[目的]干旱对贵州省水循环及水资源管理系统造成严重破坏,科学合理地认识干旱时空演变对抗旱减灾及社会稳定至关重要.[方法]利用贵州省18个气象站点1960—2012年逐月降水和平均气温数据计算标准化降水蒸散指数SPEI评估干旱,采用M-K趋势检验、B-G分割法、极点对称模态分解法ESMD和反距离权重插值法分析了贵州省分区分时段干旱时空演变特征.[结果]贵州省月、季和年尺度SPEI序列均呈波动下降趋势,其中夏季和冬季SPEI序列变化未通过显著性检验,且20世纪60—90年代,贵州省各分区干湿变化具有较强的一致性,21世纪各分区的干湿变化不具有明显的一致性;以黔西北年SPEI为例,基于ESMD分解法得到3个模态分量IMF和1个趋势项R,从R看出干旱指数整体上呈波动"减小-增大"趋势,分析IMF1-IMF3振荡可得黔西北地区干旱具有2.1、7.6和26.5 a的周期特征,且年代际周期26.5 a在干旱变化中起主导作用,ESMD法在非线性、非平稳时间序列周期及趋势分析中应用效果较好;依据B-G分割法检测结果,得到1960—1986年、1987—2003年和2004—2012年3个研究时段,2004—2012年黔西北地区的冬旱强度和黔西南地区的春旱频率达到最大,分别为1.82和77.78％,2004—2012年四季干旱强度明显增大,且1986—2012年贵州省高强度干旱呈现由北向南转移趋势,1960—2003年四季干旱高频区呈现由东南向西北转移趋势,1960—2012年各分区四季干旱频率呈现增加趋势.[结论]贵州省各分区呈干旱化趋势,且干旱频率和强度呈现不同程度的增加.

摘要:

临床研究表明,J波可作为一些心脏疾病的高危预警指标.针对当前医生诊断J波仅通过经验进行识别,易造成误诊的问题,从信号处理角度,提出了一种J波自动识别方法.通过提取心电数据极点对称模态分解后的能量特征与高阶累计量特征,融合线性与非线性特征,并采用主成分分析进行特征降维,最后利用人工蜂群算法优化后的支持向量机进行分类,实现J波的自动识别.对比实验结果,提出的方法平均准确率为97.3％,可有效地识别J波.