基于CEEMDAN二次分解和LSTM的风速多步预测研究

为了提高风速预测的准确性,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）二次分解和长短时记忆（LSTM）网络的风速多步预测方法。该方法首先应用变分模态分解（VMD）将原始风速序列进行一次分解,充分利用其分解后的残余分量并采用CEEMDAN方法进行二次分解;然后将分解后的所有子序列分别输入到LSTM模型中进行风速多步预测;最后将各模型输出结果进行叠加获得预测风速。以内蒙古某风电场实测数据为例进行建模和预测分析,结果表明所提出的风速多步预测模型具有较高的预测精度,具备实际应用的可行性。     

基于 CEEMDAN-LOF 的企业能耗异常辨识研究

针对传统“一刀切”式的企业能耗标准难以实现异常精准辨识的问题,提出了基于 CEEMDAN-LOF的企业能耗异常辨识方法。首先,利用基于层次的密度聚类算法( HDBSCAN )构建企业能耗模式判别树,对企业能耗实时数据进行用能模式匹配;然后,引入完全自适应噪声集合经验模态分解方法( CEEMDAN )提取时序能耗数据的运行趋势,去除时序能耗数据趋势性对异常辨识的影响,并基于局部异常因子( LOF )法对能耗数据进行离群点分析,实现企业能耗异常的精准辨识。算例采用某省水泥企业真实能耗数据进行分析,结果表明,所提方法在异常检测精度方面具有优势。     

结合CEEMDAN和主成分分析的低信噪比微地震初至信号检测

微地震资料信噪比过低,传统方法的初至拾取精度与稳定性大多不理想。将基于自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）与主成分分析（PCA）相结合,有效地实现了低信噪比资料中的初至特征检测。针对低信噪比微地震资料进行CEEMDAN处理后,对各阶本征模态函数（IMF）进行PCA,再对各阶IMF的主成分进行加权重构,同时对次要成分进行压制与剔除,使三分量信号中具有较强一致性的初至信息得以保留。设计多组不同信噪比的测试信号,对方法的可行性进行测试,并最终应用于三分量实测信号。结果表明,该方法在极低信噪比条件下仍可实现对微地震信号初至的有效识别与检测。     

CEEMDAN与GCN结合的配电变压器故障诊断

针对配电变压器故障特征提取困难、故障识别难度大的问题,提出一种将振动信号、自适应噪声完备集合经验模态分解 (CEEMDAN)与图卷积神经网络(GCN)三者有机结合的故障诊断方法。 首先,采用 CEEMDAN 对来自加速度传感器的振动信 号进行处理,获得一组固有模态分量(intrinsic modal function);其次求取边际谱信息作为特征向量;然后,对特征向量矩阵构造 无向加权完全图,并使用改进灰狼优化算法对高斯核带宽进行寻优;最后,搭建一个具备多通道和多连通的改进 GCN 模型进行 特征二次挖掘与故障分类。 与此同时,还在模型中加入一种名叫“峰值因子”指标实现对未知类型故障的辨识。 在实例分析 中,分别对油浸式和干式变压器进行故障模拟,提取不同状态的样本进行测试。 实验结果表明,所提方法对油浸式和干式变压 器的故障识别准确率分别达到 97. 73%和 95. 6%,优于其他两种对比方法。 在面对未知类型故障以及运行工况发生变化时,也 具备较高是识别能力。     

基于加权排列熵和DE-ELM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号非平稳非线性的特征,提出一种基于加权排列熵和差分进化算法优化极限学习机(DE-ELM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用自适应噪声的完全集合经验模态分解处理轴承振动信号得到固有模态函数(IMF),然后计算主要IMF分量的加权排列熵组成故障特征向量,最后利用差分优化算法(DE)优化极限学习机隐含层输入权值和偏置,并将故障特征向量作为DE-ELM的输入。实验证明,加权排列熵能够精确提取故障特征,DE-ELM算法能有效提高故障分类精度。与多种方法相比,该方法更加准确可靠。     

基于改进小波包阈值降噪的滚动轴承故障分析

具有非平稳特性的滚动轴承振动信号易受到外界噪声干扰,且传统的小波包硬、软阈值函数降噪方法无法根据信号中的噪声干扰情况自适应调节。因此,提出一种基于排列熵的改进小波包阈值降噪方法,并与自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)相结合进行故障信号分析。首先,对采集的滚动轴承故障信号进行改进小波包阈值降噪处理,然后将降噪信号进行CEEMDAN处理,分解得到一系列固有模态分量(IMF),根据相关系数选择IMF,并作包络谱分析。最后对滚动轴承实际振动信号的故障分析,证明了此方法的有效性。     

改进CEEMDAN算法的电机轴承振动信号降噪分析

为提高传统自适应噪声完备经验模态分解算法(CEEMDAN)对电机轴承故障特征信号的精确提取率,降低重构信号失真,提出了一种改进自适应噪声完备经验模态分解算法。首先利用传统CEEMDAN对原始信号初步分解,获得若干特征分量(IMFs)和固有模态分量,将若干IMFs运用熵权法进行初步故障特征信号消噪和提取,对筛选后的IMF分量进行二次分解和二次筛选,获得典型故障敏感信号,再运用SG(Savitzky-Golay)平滑滤波进行信号重构,最终实现电机轴承信号降噪。最后利用凯斯西储大学轴承数据进行改进算法性能分析,结果表明该方法对电机轴承信号能够有效的进行信号降噪,其信噪比相比于原始信号提高2.2 dB。     

基于3σ-CEEMDAN-LSTM的空间负荷预测方法

为有效利用从配电网采集的海量数据以及改善空间负荷预测效果,提出一种基于3σ准则、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的空间负荷预测方法。基于3σ准则对每个Ⅰ类元胞的实测负荷数据进行奇异值检测和处理;运用CEEMDAN技术将处理后的Ⅰ类元胞负荷数据分解为若干个频率和幅值均不同的本征模态函数(IMF);分别对每个IMF分量构建LSTM模型进行预测;将所有IMF分量预测结果进行线性叠加,得到目标年基于Ⅰ类元胞的空间负荷预测结果,在此基础上使用空间电力负荷网格化技术求得基于Ⅱ类元胞的空间负荷预测结果。算例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型的白水河滑坡位移预测

为提高白水河滑坡位移预测精度,提出一种新的预测模型,即基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-蝙蝠算法(BA)-支持向量回归机(SVR)-自适应提升算法(Adaboost)的模型。以该滑坡为研究对象,利用CEEMDAN将滑坡位移分解为趋势项以及由IMF分项构成的波动项。首先采用BP神经网络对趋势项位移进行预测,随后利用CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型对波动项进行预测,并将预测结果与CEEMDAN-PSO-SVR-Adaboost、CEEMDAN-BA-BP-Adaboost、CEEMADAN-BA-SVR、BA-SVR-Adaboost模型预测结果进行对比分析,验证本模型在位移预测方面的优越性。此外,利用CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型对ZG118波动项位移进行预测,同时计算ZG93监测点最终累计预测位移。结果表明,对白水河滑坡位移进行预测时,CEEMDAN-BA-SVR-Adaboost模型具有较高的准确性和适用性。