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应用改进Hilbert-Huang变换下的Volterra模型诊断OLTC机械故障
Gaoya dianqi, 2020 为提高有载分接开关（OLTC）机械故障诊断的自适应性、特征分辨率以及识别效率,提出一种包含聚合经验模态分解（EEMD）分解和Hilbert边际谱分析的改进HHT方法,与混沌时间序列的Volterra模型相结合来提取OLTC的机械故障特征。具体应用时,首先对OLTC切换过程中的多通道振动信号进行EEMD分解得到固有模态函数（IMF）分量,然后应用Hilbert谱分析法求取各IMF的Hilbert边际谱。进一步,应用Volterra模型根据Hilbert边际谱构建Volterra特征矩阵 ...
高树国 +6 more
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Gaoya dianqi, 2017 文中针对经验模态分解（EMD）分解结果的准确性对断路器机械故障诊断结果的影响,提出基于边界延拓的EMD和径向基（RBF）神经网络融合的断路器机械故障诊断方法:首先采用最小二乘法进行边界延拓克服EMD分解过程中的端点效应,以减少信号的拟合误差;然后采用改进的EMD分解法将断路器机械振动信号分解为有限个相互独立的IMF函数,并计算包含不同频率成分的IMF包络的能量熵值,将能量熵向量作为RBF神经网络的输入,再采用交替梯度法训练RBF神经网络模型,实现对断路器机械故障的准确诊断;实验结果说明 ...
王玉梅, 史泽亚, 谷斐, 于龙
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基于CEEMDAN-SG-BiLSTM的变压器油中溶解气体体积分数预测
Gaoya dianqi, 2023 变压器油中溶解气体体积分数可对变压器潜伏故障诊断提供重要依据，为了更精确的预测变压器油中溶解气体体积分数，提出了CEEMDAN结合BiLSTM网络的组合预测方法，先针对EMD中的模态混叠现象和EEMD重构误差较大的问题，提出了CEEMDAN，将气体序列分解，得到模态分量，并对高频波动分量进行Savitzky-Golay(SG)滤波，消弱高频分量中的极值点和噪声干扰。然后利用BiLSTM网络对各个分量进行预测，进一步提高特征提取的完整性。叠加重构所有分量的预测结果，得到变压器油中溶解气体体积分数预测值 ...
陈铁 +5 more
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ED-Stacking：A Construction Method of Few-shot Prediction Model for Beef Microbial Growth Based on Ensemble Learning [PDF]
Under the current technological conditions, microbial detection was complicated and time-consuming, which leaded to the problem of lagging detecting results and limited sample size.
Hanqiang LI +5 more
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Gaoya dianqi, 2018 为了利用断路器较少的状态数据样本对断路器的主要故障进行分析与判断,提出以近似熵作为一种新的断路器振动信号特征量,通过在SF6断路器上进行试验,采集到正常状态、铁心卡涩、润滑不足、底座松动4种状态的样本。将原始信号利用经验模态进行分解,得到的一组固有模态函数分量做为近似熵算法的输入,将多个分量的近似熵组成一个特征向量来表征原始信号。最后,引入支持向量机对不同状态的样本进行有效分类,验证以近似熵作为断路器振动信号特征量的有效性。
王振浩, 顾欣然, 孙福军
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Gaoya dianqi, 2023 文中分析了变压器温度流体场耦合数值仿真求解方法，基于互感器小模型的温度流体场计算确定了瞬态数值求解的时间步长和迭代步数，进而对一台S13-M-100kVA/10kV型油浸式变压器的三维温度流体场进行了瞬态数值仿真。与预埋光纤的变压器温升试验获得的绕组瞬态热点温度相比，变压器绕组瞬态热点温度数值仿真结果与试验结果最大偏差不超过3%，基于经验公式计算的热点温度平均相对偏差为9.8%，验证了文中变压器温度流体场仿真模型的有效性及准确性。
张健 +4 more
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CSRR Observation to the longitudinal variation of radiation balance in the South China Sea [PDF]
, 2011 地球-大气系统的辐射平衡决定了地球和大气的热状况，影响全球温度场的基本分布格局，并在不同大气环流和下垫面的作用下形成了复杂多变的气候特征，产生各种各样的天气过程。近年来大气成分的变化，特别是温室气体含量的急剧增加，改变了地气系统的辐射平衡，对气候产生越来越深远的影响，这已成为当今最为重要的全球环境问题之一。因此，关于辐射平衡的研究将有助于我们了解大气成分的变化，以及天气和气候的形成、特征及变化规律。然而，大多数研究结果表明，各种温室效应因子的辐射强迫通过气候数值模型的综合回报结果，与温度变化实测“指纹 ...
陈嘉伟
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Short-term Wind Speed Forecasting by Combination of Masking Signal-based Empirical Mode Decomposition and Extreme Learning Machine [PDF]
, 2017 针对随空间、时间呈现非平稳、非线性变化的特征,提出基于极限学习机和掩膜经验模态分解的组合短期风速预测方法。首先,风速序列的非平稳性特征对风速预测结果有较大影响,利用掩膜经验模态分解的方法将风速序列分解成对平稳的不同频率的分量,解决其存在的非平稳性问题;其次,为处理极限学习机的输入维数随意性选取问题,对风速序列分解不同频率的分量进行相空间重构;最后,利用ELM神经网络方法对各分量建立预测模型。实验结果表明：该预测方法在短期风速序列预测中取得了理想的预测效果,提高了算法精度,具有先进性和有效性。In ...
徐广玉, 沈少萍, 邱继辉
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, 2013 分析了传统模态分析方法在大型机械结构模态识别中的弊端,指出利用基于响应信号的时域信号进行大型机械结构的模态参数识别已日益成为一种趋势。对时域模态参数识别的主要方法进行了论述,分析了各类方法的识别原理及优缺点,在此基础上总结了目前时域识别方法存在的问题,并对今后的研究工作进行了展望。国家自然科学基金资助项目(编号 ...
杜建华, 黄红武
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Dianci bileiqi, 2010 为了提高绝缘子监测系统数据传输和处理速度,对非平稳泄漏电流信号进行数据压缩至关重要。压缩传感理论（Compressed Sensing,CS）将采样与压缩合并进行,少量采样就能很好地恢复信号,不仅降低对硬件要求,而且提高压缩效率。然而CS恢复非平稳信号过程中计算复杂度很高。提出经验模态分解（EMD）和CS相结合的方法,将非平稳泄漏电流分解成有限个相对平稳的固有模态IMF,然后对相对平稳的IMF分量进行CS处理。实验结果表明,CS处理经EMD分解的泄漏电流信号不仅提高整个系统的处理速度和运行效率 ...
陈青, 黄建才, 朱永利
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