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基于经验小波变换的结构损伤特征提取CSTPCD
作者：王彩霞刘义艳
发表期刊：计算机与数字工程 2020年1期
关键词：经验小波变换经验模态分解Hilbert谱特征提取
摘要：为了更好地提取结构损伤特征信息,提出了基于经验小波变换(EWT)和希尔伯特变换的振动信号分析方法.首先,用EWT对结构损伤加速度振动信号的频谱进行自适应分割,然后提取不同的调幅-调频(AM-AF)分量,最后对其进行希尔伯特变换,获取瞬时频率.仿真和工程实验结果表明:经验小波变换相对于经验模态分解(EMD)可以更好地提取信号的各个特征分量,为信号时频处理奠定基础,且分解的模态少,不存在虚假模态.同时,EWT与Hilbert的结合更进一步验证了该方法的有效性.
基于改进EWT-多尺度熵和KELM的球磨机负荷识别方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：罗小燕戴聪聪程铁栋蔡改贫刘鑫刘吉顺
发表期刊：化工学报 2020年3期
关键词：磨机负荷经验小波变换优化KELM计算机模拟模型预测控制
摘要：针对球磨机在磨矿过程中负荷靠经验难以准确判断的问题,提出了一种基于改进的经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)-多尺度熵和核极限学习机(KELM)的球磨机负荷识别方法.首先,针对筒体振动信号的多样性和复杂性特点,对EWT频谱分割方法进行改进,通过构建信号仿真模型,比较EWT、EMD的分解效果,证明该方法的有效性.再将不同负荷状态下的筒体振动信号用改进的EWT算法进行分解得到内禀模态函数(intr…查看全部>>
基于可协调经验小波变换的多聚焦图像融合北大核心CSCDCSTPCD
作者：宫睿王小春
发表期刊：计算机工程与应用 2020年2期
关键词：多聚焦图像融合经验小波变换可协调改进Laplacian能量和Log-Gabor能量
摘要：提出了可协调经验小波变换,并将其应用于多聚焦图像融合.经验小波变换(EWT)是一种自适应信号分解方法,具有比经验模态分解和传统小波分解更好的特性.其核心思想是通过构造自适应的滤波器实现对信号的自适应分解.但是若直接对两幅多聚焦图像分别进行EWT分解,因各自生成的经验小波互不相关,将出现分解所得对应子带不匹配的情况,影响融合图像的质量.针对这一问题,提出了一种可协调的经验小波变换(C-EWT),C-EWT分解下的两个多聚焦图像的对应子带…查看全部>>
基于经验小波分解和卷积神经网络的液压泵故障诊断北大核心CSTPCD
作者：杜名喆王宝中
发表期刊：液压与气动 2020年1期
关键词：故障诊断经验小波变换卷积神经网络液压泵
摘要：液压泵振动信号具有非平稳性,需要一定的先验知识和专家经验从而实现故障诊断.为了实现对液压泵的智能故障诊断,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的智能故障诊断方法.首先对振动加速度信号进行经验小波变换得到若干不同模态的内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);…查看全部>>
基于经验小波变换的复杂强噪声背景下弱故障检测方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：陈志新刘鑫卢成林马向国
发表期刊：农业工程学报 2016年20期
关键词：振动故障检测齿轮噪声经验小波变换自适应信号分解经验模态分解
摘要：针对复杂强噪声背景下的非平稳振动信号的弱故障和复合故障检测的难题，引入经验小波变换（empirical wavelet transform，EWT）以提高故障确诊率，并提出一种基于 EWT 的复杂强噪声背景下弱故障的检测方法。EWT 能够通过完全自适应小波基提取信号的固有模式，与经典小波变换一样具有完备的理论基础。通过对含有复杂强噪声的仿真信号和实际信号进行 EWT 分析，并对比经验模态分解，验证了基于 EWT 的复杂强噪声背景下弱故…查看全部>>
基于EWT-WKELM的短期负荷预测北大核心CSCDCSTPCD
作者：李青于永军郑少鹏马天娇
发表期刊：电力系统及其自动化学报 2018年7期
关键词：负荷预测经验小波变换极限学习机小波核函数
摘要：为提高短期负荷预测的精度,提出一种基于经验小波变换EWT(empirical wavelet transform)和小波核极限学习机WKELM(wavelet kernel extreme learning machine)的组合预测方法.首先,采用EWT将乌鲁木齐地区的实测负荷原始序列分解为具有特征差异的不同分量;然后,采用小波核极限学习机对各分解负荷子序列分别进行预测;最后,叠加各分量预测值得到最终的预测结果.实验结果表明,相比W…查看全部>>
基于经验小波变换的基因关联隐私保护实验研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：陈红松孟彩霞刘书雨
发表期刊：湖南大学学报（自然科学版） 2020年2期
关键词：隐私保护经验小波变换差分隐私相关度数据可用性
摘要：为了解决某类风湿性关节炎与致病基因单核苷酸多态性(Single-Nucleotide Poly-morphism,SNP)的相关度研究中,针对病人隐私保护强度与数据可用性的权衡问题,提出一种新型的基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的隐私保护方法.该方法通过对差分隐私加噪机制产生的数据进行EWT变换和分解,然后计算各EWT分量的峭度值并筛选出可能的噪声分量,去除一定的噪声分量后对信号…查看全部>>
基于经验小波变换和多核学习的风电功率短期预测北大核心CSCDCSTPCD
作者：李军卓泽赢
发表期刊：信息与控制 2018年4期
关键词：经验小波变换 多核学习组合模型风电功率预测
摘要：针对短期风电功率预测,提出了一种基于经验小波变换(empirical wavelet trans-form,EWT)和多核学习(multiple kernel learning,MKL)的组合预测方法.采用EWT方法对时间序列数据进行分解,并且对各个分量信号形成的子序列构建不同的MKL预测模型,由SimpleMKL、MKL-wrapper、MKL-chunking三种不同的算法实现,最终对预测结果进行叠加.为验证所提方法的有效性…查看全部>>
EWT分解和SVD消噪在轴承故障诊断中的应用CSTPCD
作者：栗蕴琦林建辉
发表期刊：机械制造与自动化 2019年2期
关键词：经验小波变换奇异值分解Hilbert变换轴承故障诊断
摘要：针对经验模态分解在轴承的故障诊断中存在着固有模态函数频谱繁多杂乱的问题,提出了一种基于经验小波变换(empirical wavelet transform(EWT))和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)相结合的轴承故障诊断方法.该方法首先利用EWT分解的自适应性特点,对故障信号进行分解,得到各分量信号,从而有效地减少模态混叠现象;再对各分量信号进行SVD分解重构,减少噪声的影响以消除随机干扰…查看全部>>
EWT-GG聚类的核电厂轴承故障诊断方法研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：王志超夏虹朱少民彭彬森
发表期刊：哈尔滨工程大学学报 2020年6期
关键词：核电厂故障诊断经验小波变换模糊聚类特征提取K-L散度Lempel-Ziv复杂度旋转机械
摘要：为提高核电厂旋转设备故障诊断精度,本文提出了一种经验小波变换与GG聚类相结合的故障诊断方法.应用EWT对轴承振动信号进行分解,得到一系列调幅-调频分量,结合K-L散度筛选出包含信号特征信息的主分量.计算分量样本熵及LZ复杂度作为信号的特征向量,输入到GG聚类器中分析并得到分类结果.实验表明:相较于EWT-FCM、EWT-GK聚类以及EMD-GG聚类算法,该方法的分类性能更优,能够为核电厂旋转设备故障诊断提供一种可靠有效的方法.

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