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基于HHT算法的呼吸机运行状态智能监测方法 认领 引用 被引量：2
1
作者 张朝 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2025年第2期309-316,共8页
为确保呼吸机正常工作,提出基于希尔伯特变换(HHT:Hilbert-Huang Transform)算法的呼吸机运行状态智能监测方法。首先采用小波神经网络对呼吸机运行信号实施去噪处理;其次,结合HHT算法将去噪后的呼吸机运行信号进行经验模态分解(EMD:Emp... 为确保呼吸机正常工作,提出基于希尔伯特变换(HHT:Hilbert-Huang Transform)算法的呼吸机运行状态智能监测方法。首先采用小波神经网络对呼吸机运行信号实施去噪处理;其次,结合HHT算法将去噪后的呼吸机运行信号进行经验模态分解(EMD:Empirical Mode Decompostion),并将分解后的内禀模式分量(IMF:Intrinsic Mode Function)进行Hilbert谱变换,以此获取信号频谱作为信号特征。最后,将得到的信号频谱放入MLP(Multi-Layer Perceptron)神经网络分类器中,采用反向传播算法对多层感知器(MLP:Multi-Layer Perceptron)神经网络进行训练,以实现呼吸机运行状态识别。实验结果表明,所提方法的去噪效果较好,且监测到的结果和实际频谱一致。同时监测敏感度在96%以上、运行状态识别准确性在95%以上。表明所提方法可以有效监测呼吸机运行状态,监测性能较好。 展开更多
关键词 HHT算法 呼吸机运行状态 小波神经网络 EMD分解 Hilbert谱变换 MLP神经网络分类器
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基于区块链的直流风电机组过电压扰动协同优化控制方法 认领 引用
2
作者 陶金涛 《黑龙江科学》 2026年第14期76-78,共3页
为了协调直流风电机组波动过电压扰动现象,快速且稳定地响应波动过电压扰动现象,避免损伤直流风电机组,提出基于区块链技术的直流风电机组过电压扰动协同优化控制方法,构建区块链分布式网络,对多源电压数据进行实时采集、预处理,利用智... 为了协调直流风电机组波动过电压扰动现象,快速且稳定地响应波动过电压扰动现象,避免损伤直流风电机组,提出基于区块链技术的直流风电机组过电压扰动协同优化控制方法,构建区块链分布式网络,对多源电压数据进行实时采集、预处理,利用智能合约实现多源电压数据清洗、加密保存、可信共享,解决传统集中式网络信息更新不及时的问题。通过希尔伯特-黄变换算法(HHT)对多源电压数据进行时频域处理,分离过电压扰动特征值分量,提高扰动识别的抗干扰能力。利用SVM分类器对多源电压数据中的过电压扰动进行映射,完成对流经直流风电机组过电压扰动协同优化控制。测试结果表明,所提方法可有效协同优化控制直流风电机组过电压扰动,能够为大规模风电场群安全稳定运行提供技术支持。 展开更多
关键词 直流风电机组 过电压扰动 区块链 HHT算法 SVM
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融合超声数据与混合机器学习的蓄电池健康状态评估 认领 引用
3
作者 魏冰凌 唐丽 +2 位作者 周昕 牛紫萱 安盛东 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第1期205-215,共11页
为全面评估站用2 V/500 AH蓄电池健康状态(state of health, SOH)以延长电池寿命和提高监测准确性,通过正交实验分析温度、充放电电流和放电深度的影响,结合超声无损检测技术捕捉电极微观变化,采用希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transfo... 为全面评估站用2 V/500 AH蓄电池健康状态(state of health, SOH)以延长电池寿命和提高监测准确性,通过正交实验分析温度、充放电电流和放电深度的影响,结合超声无损检测技术捕捉电极微观变化,采用希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)降噪并构建灰狼优化算法-人工神经网络(grey wolf optimizer-artificial neural network, GWO-ANN)模型实现SOH高精度预测。实验表明,温度每升高10℃缩短寿命40%~50%,放电深度50%时寿命为100%时的3倍;HHT-GWO-ANN模型预测精度(R2=0.941)显著优于ANN模型(R2=0.749),复杂工况下准确率超90%。提出的超声无损检测与HHT-GWO-ANN模型相结合的方法,为蓄电池SOH评估提供了高精度、非破坏性解决方案,“浅充浅放”策略可延长电池寿命20%以上,对电池寿命延长和智能监测具有重要价值。 展开更多
关键词 蓄电池SOH评估 加速因子实验 超声无损检测 HHT降噪 GWO-ANN算法
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基于ISBM边界延拓和迭代HHT算法的电能质量扰动检测方法 认领 引用 被引量：10
4
作者 张爽 马磊 +2 位作者 潘晓敏 夏循进 施源 《智慧电力》 北大核心 2020年第3期76-82,共7页
电能质量扰动的快速检测是高质量供电的基础。提出一种基于斜率改进方法(ISBM)用于边界延拓和迭代HHT电能质量扰动检测方法,一方面由于信号的首末两端信息不足,采用ISBM算法进行边界延拓;另一方面,为了解决高频小产生模态混叠的现象,提... 电能质量扰动的快速检测是高质量供电的基础。提出一种基于斜率改进方法(ISBM)用于边界延拓和迭代HHT电能质量扰动检测方法,一方面由于信号的首末两端信息不足,采用ISBM算法进行边界延拓;另一方面,为了解决高频小产生模态混叠的现象,提出了迭代HHT算法,准确提取出高频小信号扰动特征信息。最后通过仿真对比分析得出本文提出的方法在一定程度上可以识别出高频小幅值特征,并使得边界特征波动变得平稳,更加逼近真实情况。 展开更多
关键词 电能质量 快速检测 ISBM边界延拓 模态混叠 迭代HHT算法
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基于HHT和SVM的运动想象脑电识别 认领 引用 被引量：46
5
作者 袁玲 杨帮华 马世伟 《仪器仪表学报》 EI CAS 北大核心 2010年第3期649-654,共6页
对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT)得到Hilbert谱,进而... 对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT)得到Hilbert谱,进而求得瞬时能量(IE)。将得到的AR参数和IE,结合时域均值和中值绝对偏差估计(MAD),组成初始特征,然后利用经遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)进行分类,得到识别结果。对2008年BCI CompetitionⅣDataset 1中想象左手和脚运动的两组数据进行识别,在仅仅使用少数通道的情况下,识别正确率分别达到84.7%和85.8%,初步验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 Hilbert-Huang变换(HHT) 遗传算法(GA) 支持向量机(SVM) 运动想象 分类识别
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Stability of an explicit time-integration algorithm for hybrid tests, considering stiffness hardening behavior 认领 引用 被引量：4
6
作者 Wang Tao Zhou Huimeng +1 位作者 Zhang Xipeng Ran Tianran 《Earthquake Engineering and Engineering Vibration》 SCIE EI CSCD 2018年第3期595-606,共12页
An explicit unconditionally stable algorithm for hybrid tests,which is developed from the traditional HHT-α algorithm,is proposed.The unconditional stability is first proven by the spectral radius method for a linear... An explicit unconditionally stable algorithm for hybrid tests,which is developed from the traditional HHT-α algorithm,is proposed.The unconditional stability is first proven by the spectral radius method for a linear system.If the value of α is selected within [-0.5,0],then the algorithm is shown to be unconditionally stable.Next,the root locus method for a discrete dynamic system is applied to analyze the stability of a nonlinear system.The results show that the proposed method is conditionally stable for dynamic systems with stiffness hardening.To improve the stability of the proposed method,the structure stiffness is then identified and updated.Both numerical and pseudo-dynamic tests on a structure with the collision effect prove that the stiffness updating method can effectively improve stability. 展开更多
关键词 explicit integration algorithm unconditional stability HHT-α algorithm stiffness identification root locus method
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基于改进HHT算法的谐波信号分析方法 认领 引用 被引量：5
7
作者 徐健 张禹 吴飞飞 《电子测量技术》 2018年第8期30-34,共5页
电能被广泛运用在动力、冶金、照明、通信等各个领域,电力系统中存在大量的非稳态信号,而希尔伯特-黄变换（HHT）算法非常适合对非稳态信号进行时频分析。介绍了HHT的基本原理,并针对其存在的端点效应、模态混叠等问题提出了一种改进HH... 电能被广泛运用在动力、冶金、照明、通信等各个领域,电力系统中存在大量的非稳态信号,而希尔伯特-黄变换（HHT）算法非常适合对非稳态信号进行时频分析。介绍了HHT的基本原理,并针对其存在的端点效应、模态混叠等问题提出了一种改进HHT算法,其基本原理是采用集合经验模态分解（EEMD）将非线性、非平稳的原始信号分解成若干固有模态分量（IMF）,再对每个IMF分别进行Hilbert变换获得相应的瞬时特征量,从而建立短时谐波模型。EEMD在信号分解的过程中通过增加白噪声以达到减少频谱混叠的目的,测试值增多必然会使误差减小,精度提高,在一定程度上弥补了经验模态分解（EMD）的不足,并通过实验仿真验证了EEMD分解的可行性和高效性。 展开更多
关键词 HHT算法 Hilber1t变换 集合经验模态分解(EEMD) 谐波模型
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基于渐变信号的HHT-PCA-MRVM煤岩辨识算法 认领 引用 被引量：3
8
作者 曹庆春 刘帅 +2 位作者 王怀震 蔡冬雷 孟超 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第8期138-140,144,共3页
针对井下无人、自动作业的新型采煤战略目标,提出了对于截割电机输入电流信号渐变的分析,通过Hilbert变换-主成分分析-多分类相关向量机(HHT-PCA-MRVM)对煤岩进行识别,从而满足复杂的开采需求。在煤矿开采实验平台上进行了良好的实验验... 针对井下无人、自动作业的新型采煤战略目标,提出了对于截割电机输入电流信号渐变的分析,通过Hilbert变换-主成分分析-多分类相关向量机(HHT-PCA-MRVM)对煤岩进行识别,从而满足复杂的开采需求。在煤矿开采实验平台上进行了良好的实验验证,实验证明:通过对传感器采集传输的电流渐变信号分析,在煤岩突变时其值波动较为明显,能够很好地为MRVM煤岩识别提供分类界限,煤岩识别率为95%,对于综采自动化有较好的作用。 展开更多
关键词 采煤机 煤岩识别 多分类相关向量机 Hilbert变换算法 主成分分析算法
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基于HHT和特征离散化的电压暂降扰动源分类特征提取 认领 引用 被引量：14
9
作者 崔灿 肖先勇 +3 位作者 吴奎华 刘凯 汪颖 徐方维 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2018年第24期8-15,共8页
特征提取是分类问题最关键的环节之一,针对电压暂降扰动源分类中分类特征的提取问题进行研究。首先基于希尔伯特—黄变换(HHT)和类别—属性关联程度最大化(CAIM)离散化方法提出了三种分类特征提取方案,然后分别在决策树(DT)、概率神经网... 特征提取是分类问题最关键的环节之一,针对电压暂降扰动源分类中分类特征的提取问题进行研究。首先基于希尔伯特—黄变换(HHT)和类别—属性关联程度最大化(CAIM)离散化方法提出了三种分类特征提取方案,然后分别在决策树(DT)、概率神经网络(PNN)和支持向量机(SVM)上进行了验证。仿真结果表明,基于HHT的特征提取方法可提取有效的电压暂降扰动源分类特征。而且特征的离散化处理可以在不降低分类精度的前提下,有效压缩训练样本集。同时增强分类算法的鲁棒性,对实现电压暂降扰动源的快速、准确识别具有重要的意义。 展开更多
关键词 电压暂降扰动源分类 HHT CAIM离散算法 三种分类特征提取方案 分类器
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一种基于HHT的电力系统短期负荷预测模型 认领 引用 被引量：6
10
作者 白玮莉 刘志刚 +1 位作者 彭权威 周翔 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期55-60,64,共6页
提出了一种基于HHT的电力系统短期负荷预测模型。针对EMD分解电力负荷时存在模态混叠及对高频IMF预测不准确的问题,采用一阶差分算法对EMD分解进行改进,得到消除模态混叠后的一系列IMF分量及余项。通过对各分量的频谱计算和观察,提取出... 提出了一种基于HHT的电力系统短期负荷预测模型。针对EMD分解电力负荷时存在模态混叠及对高频IMF预测不准确的问题,采用一阶差分算法对EMD分解进行改进,得到消除模态混叠后的一系列IMF分量及余项。通过对各分量的频谱计算和观察,提取出低频分量,并将其进行重构,各分量选取合适模型进行预测。由于IMF1主要为负荷的随机分量,对其考虑天气、节假日因素,并采用粒子群算法对组合权值进行优化。仿真结果表明此种方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 HHT 模态混叠 差分算法 频谱 粒子群算法优化
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基于VMD-HHT 冲击回波法的隧道衬砌检测技术研究 认领 引用 被引量：3
11
作者 孟露 汪旭 +1 位作者 卢松 肖洋 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期75-82,共8页
研究目的:针对常规冲击回波法在进行隧道衬砌脱空检测时容易出现多重峰值、虚假频率等问题,提出以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法对原始信号进行最优化变分模态分解(VMD),然后基于希尔伯特-黄变换(HHT)计算信号的边际谱,并... 研究目的:针对常规冲击回波法在进行隧道衬砌脱空检测时容易出现多重峰值、虚假频率等问题,提出以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法对原始信号进行最优化变分模态分解(VMD),然后基于希尔伯特-黄变换(HHT)计算信号的边际谱,并据此进行脱空检测分析,解决了傅里叶变换对非平稳冲击回波信号分析存在的固有缺陷,并基于仿真信号和隧道衬砌物理模型检测信号对数据处理方法进行了验证。研究结论:(1)以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法有效实现了VMD分解参数的最优化,避免了人为设定参数所具有的偶然性;(2)VMD能够自适应地实现对冲击回波信号不同主频分量的有效分离,不存在模态混叠,因此能够有效滤除噪音信号,提高数据信噪比;(3)本文所提出的基于改进VMD-HHT的冲击回波法能够对衬砌厚度进行可靠检测,且检测结果中主频清晰明显,干扰远小于常用的傅里叶变换,不容易产生误判,有效提高了检测精度;(4)由于傅里叶变换及VMD-HHT处理方法的检测结果均存在一定的误差,因此要精确判断衬砌是否存在脱空,需结合隧道衬砌为密实情况的结果进行综合对比分析。 展开更多
关键词 冲击回波法 衬砌脱空检测 VMD-HHT 遗传算法 边际谱
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10 kV配电网电磁式电压互感器谐振特性及识别方法的研究 认领 引用
12
作者 李志彪 宋建成 +1 位作者 程胤璋 郑俊琪 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2026年第6期130-137,共8页
在小电流接地系统中,当发生不正常运行状态时,配电线路的分布电容会与电压互感器(potential transformer,PT)一次侧的绕组电感发生谐振,从而产生谐振过电压,严重时会烧毁PT,甚至发生爆炸,严重威胁人身和设备安全。文中以山西某110 kV变... 在小电流接地系统中,当发生不正常运行状态时,配电线路的分布电容会与电压互感器(potential transformer,PT)一次侧的绕组电感发生谐振,从而产生谐振过电压,严重时会烧毁PT,甚至发生爆炸,严重威胁人身和设备安全。文中以山西某110 kV变电站10 kV配电网为研究对象,在PSCAD/EMTDC中建立了仿真模型,分析了线路分布电容(线路长度)、PT容量对谐振特性的影响规律,对于不同类型的谐振提出了VMD-HHT-WOA-SVM识别算法。研究发现,线路长度及PT容量的大小对配电网铁磁谐振均有影响,在实际工况中,由于线路参数与PT励磁特性的影响,高频谐振基本不会发生;基于VMD-HHT-WOA-SVM的PT谐振类别识别方法准确率可达95%,能有效地识别谐振类型与谐振发生时刻。 展开更多
关键词 电压互感器 铁磁谐振 谐振特性 VMD-HHT-WOA-SVM谐振识别算法
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基于SURE小波阈值消噪和MCEEMD-HHT的低频振荡分析 认领 引用 被引量：25
13
作者 陈坚 刘思议 金涛 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期151-160,共10页
为解决低频振荡分析中广域量测系统存在量测噪声影响和应用希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)进行模态辨识中的模态混叠和伪分量问题,提出基于Stein的无偏似然估计(Stein unbiased risk estimate,SURE)小波阈值消噪和改进的... 为解决低频振荡分析中广域量测系统存在量测噪声影响和应用希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)进行模态辨识中的模态混叠和伪分量问题,提出基于Stein的无偏似然估计(Stein unbiased risk estimate,SURE)小波阈值消噪和改进的补充集合经验模态分解希尔伯特黄变换(modified complementary ensemble empirical mode decomposition and Hilbert-Huang transform,MCEEMD-HHT)的低频振荡分析方法。首先,对含较强噪声的电网量测低频振荡信号,采用SURE小波阈值消噪实现信号预处理。其次,引入排列熵算法改进CEEMD形成MCEEMD,有效抑制经验模态分解中的模态混叠和伪分量现象。最后,对MCEEMD分解得到的低频振荡真实模态进行HHT分析。通过复合信号测试、IEEE四机两区域系统仿真以及实测北美电网数据分析,验证了所提方法在电力系统低频振荡分析中的有效性。此外,与快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)、Prony算法分析进行对比可知,所提方法在模态参数的提取方面表现得更为准确,且无需人为定价。 展开更多
关键词 低频振荡 SURE小波阈值消噪 排列熵算法 MCEEMD-HHT 模态混叠 伪分量
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基于改进HHT算法的电力系统低频振荡分析 认领 引用 被引量：1
14
作者 唐瑞华 丁为民 +1 位作者 牛进才 李素平 《成都工业学院学报》 2021年第3期33-37,共5页
低频振荡会严重影响电力系统的正常运行,因此,以电力系统低频振荡为研究对象,采用HHT算法作为低频信号分解算法。针对HHT算法的缺点进行改进,得到改进HHT算法。改进HHT算法应用于低频振荡分析中,初步定位低频振荡源。仿真结果表明改进HH... 低频振荡会严重影响电力系统的正常运行,因此,以电力系统低频振荡为研究对象,采用HHT算法作为低频信号分解算法。针对HHT算法的缺点进行改进,得到改进HHT算法。改进HHT算法应用于低频振荡分析中,初步定位低频振荡源。仿真结果表明改进HHT算法对电力系统低频振荡研究法有着较高的识别功能,低频振荡源寻源方式有着较高的判别特征。 展开更多
关键词 低频振荡 改进HHT算法 振荡源 定位
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HHT和Prony算法在电力系统低频振荡模态识别中的应用 认领 引用 被引量：3
15
作者 白洋 王婷婷 张峥 《上海电气技术》 2017年第4期41-44,54,共4页
电力系统的大规模互联使低频振荡现象越来越突出,如何准确识别低频振荡模式成为需要解决的重点问题。将Hillbert-Huang变换(HHT)与Prony算法的优点相结合,先利用HHT将实测信号分解为若干个本征模态函数(IMF)分量,再利用Prony算法在含有... 电力系统的大规模互联使低频振荡现象越来越突出,如何准确识别低频振荡模式成为需要解决的重点问题。将Hillbert-Huang变换(HHT)与Prony算法的优点相结合,先利用HHT将实测信号分解为若干个本征模态函数(IMF)分量,再利用Prony算法在含有低频振荡信息的IMF分量中提取模态参数。通过算例分析确认,HHT与Prony算法相结合,可以有效提取出系统的低频振荡参数,效果优于仅应用单一变换或算法。 展开更多
关键词 电力系统 低频振荡 Hillbert—Huang变换 Prony算法 应用
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基于改进HHT算法的重载铁路信号自动化解调方法设计 认领 引用 被引量：1
16
作者 苏有斌 《自动化与仪表》 2024年第1期125-129,共5页
重载列车在铁路运行过程中,信号容易受到干扰和失真,影响列车的安全性。该文提出一种基于改进HHT算法的重载铁路信号自动化解调方法。采用小波阈值去噪方法改进HHT算法中的集成经验模态分解成多个IMF分量后,利用小波阈值去噪法对含有噪... 重载列车在铁路运行过程中,信号容易受到干扰和失真,影响列车的安全性。该文提出一种基于改进HHT算法的重载铁路信号自动化解调方法。采用小波阈值去噪方法改进HHT算法中的集成经验模态分解成多个IMF分量后,利用小波阈值去噪法对含有噪声的分量展开去噪。使用Bedrosian乘积定理获取全新的递归函数,改进HHT算法中的希尔伯特变换,将纯调频信号作为新的重载环境面的铁路信号,基于递归Hilbert变换实现重载铁路信号自动化解调。实验测试结果表明,所提方法解调后的信号频率与仿真信号频率基本吻合,频带利用率最高可达9.3%,具有良好的信号解调能力。 展开更多
关键词 改进HHT算法 重载铁路信号 自动化解调 小波阈值 集合经验模态分解
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基于HHT与滤波算法的风电波动平抑策略研究 认领 引用 被引量：12
17
作者 徐玉韬 谈竹奎 +1 位作者 肖永 吕黔苏 《电气传动》 北大核心 2019年第2期56-60,共5页
由于一阶低通滤波算法在实际工程中具有较好的实用性,因此用其进行风电功率波动的平抑。首先,应用希尔伯特黄变换(HHT)获取风电的主频率,以此求取初始滤波时间常数。然后,滤波时间常数最小作为目标,以风电并网波动率等为约束,动态调整... 由于一阶低通滤波算法在实际工程中具有较好的实用性,因此用其进行风电功率波动的平抑。首先,应用希尔伯特黄变换(HHT)获取风电的主频率,以此求取初始滤波时间常数。然后,滤波时间常数最小作为目标,以风电并网波动率等为约束,动态调整滤波时间步长,从而实现对风电波动的平抑。再者,以混合储能经济性最优为目标,同时兼顾充放电功率和SOC等约束,实现储能总载荷在蓄电池和超级电容器之间的分配。最后,通过算例验证了控制策略的有效性。 展开更多
关键词 风电波动平抑 一阶低通滤波算法 希尔伯特黄变换 滤波时间常数 储能经济性
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基于HHT算法的轴承保持架磨损故障特征提取 认领 引用
18
作者 麻旭东 赵桃峰 邵水忠 《科技创新与生产力》 2012年第6期82-83,87,共2页
主要介绍了HHT算法的基本概念和基本特征,分析了滚动轴承的故障频率及滚动轴承保持架轻微受损的特征提取。
关键词 轴承保持架 故障 特征提取 HHT算法
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基于HHT和IPSO算法优化RBF神经网络的滚刀磨损状态识别方法 认领 引用 被引量：5
19
作者 李国龙 李彪 +2 位作者 蒋林 柯昊 付扬 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1998-2009,共12页
针对滚齿加工工艺复杂滚刀磨损状态难以准确识别的难题,提出了一种结合希尔伯特黄变换(HHT)和改进粒子群算法优化的RBF神经网络(IPSO-RBF)识别滚刀磨损状态方法。首先,采集在全生命周期下滚刀加工的主轴Z向振动信号,并用小波阈值方法去... 针对滚齿加工工艺复杂滚刀磨损状态难以准确识别的难题,提出了一种结合希尔伯特黄变换(HHT)和改进粒子群算法优化的RBF神经网络(IPSO-RBF)识别滚刀磨损状态方法。首先,采集在全生命周期下滚刀加工的主轴Z向振动信号,并用小波阈值方法去除其高频噪声成分。其次,采用经验模态分解(EMD)将去噪后信号分解成若干个本征模态函数(IMF)分量,计算并筛选IMF分量的能量值及其边际谱能量值,构造滚刀磨损状态特征向量。然后,改进标准粒子群算法,再用其优化RBF神经网络。最后,将特征向量输入优化后的RBF神经网络进行训练,实现滚刀磨损状态的自动识别。实验结果表明,该方法能够有效识别滚刀的磨损状态,识别率可达98.75%。 展开更多
关键词 滚刀磨损状态 希尔伯特黄变换 小波阈值去噪 改进粒子群算法 RBF神经网络
基于HHT和BP神经网络的正面柱碰安全气囊算法研究 认领 引用 被引量：1
20
作者 白芳华 杨鑫 +1 位作者 胡伟 张磊 《机械研究与应用》 2021年第3期141-145,共5页
为提高正面柱碰撞事故中安全气囊对乘员的保护作用,通过HHT处理分析了正面柱碰撞事故类型并获得识别正面柱碰的四个特征参数。结合特征参数变量,通过BP神经网络开发了一种新型安全气囊算法。通过台车试验验证了该算法的有效性。该算法... 为提高正面柱碰撞事故中安全气囊对乘员的保护作用,通过HHT处理分析了正面柱碰撞事故类型并获得识别正面柱碰的四个特征参数。结合特征参数变量,通过BP神经网络开发了一种新型安全气囊算法。通过台车试验验证了该算法的有效性。该算法可以准确的鉴别汽车碰撞中的柱碰撞和正面碰撞,及时展开安全气囊,从而提高了安全气囊对乘员的保护性能。 展开更多
关键词 柱碰撞 HHT BP神经网络 安全气囊算法
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