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变压器作为电力系统的重要组成部分,其内部在运行期间可能会存在机械劣化等问题。因此,变压器应及时进行诊断、保持正常运行。当变......
原油期货作为最重要的能源衍生品,与政治、金融市场的稳定以及人民的生活息息相关。随着改革开放进程的推进,我国越来越重视能源安......
我国是水产养殖大国,在产业生产总值为国民经济做出巨大贡献的同时,水产养殖技术也在一直与时俱进地发展,从传统的小型散养,逐步走......
针对变工况运行条件下滚动轴承的故障识别率低的问题，提出了自适应白噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和排列熵结合的故障诊断方法......
针对综合能源系统多元负荷数据随机性强、单一算法难以得到精确预测结果的问题，提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解（CEEM......
随着经济全球化的深入,全球贸易往来离不开外汇的参与,外汇市场显然成为流动性最强的金融市场之一。由于各种因素的影响,汇率序列......
提出一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和小波变换（WT）的地震信号去噪新方法CEEMDAN-WT。首先利用CEEMDAN将地震信号自......
针对滚动轴承振动信号故障特征不易提取的问题，提出了基于双树复小波与完全集合经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先，对信号进......
煤气利用率是高炉炉况稳定和耗能的重要指标之一。为提高煤气利用率的预测精度，提出一种基于CEEMDAN-SVM-LSTM的组合模型对其进行预......
针对泄流导墙实测振动位移信号中存在随机噪声的问题，将多尺度排列熵引入到泄流导墙振动信号的降噪处理中，使用一种应用于泄流结构的......
为提高非线性、非平稳振动信号下风机齿轮箱的故障识别精度，提出了基于自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）样本熵和麻雀搜索算......
针对滚动轴承故障冲击成分易淹没在强噪声中这一问题，提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode......
随着经济的起伏,国内的物价水平也随之产生波动,而物价水平与人们的日常生活联系密切,人们会依据当前的物价水平对下一期的物价水......
为了解决风电功率的间歇性与非平稳性带来的功率预测难度，提出了一种基于CEEMDAN-精细复合多尺度熵和Stacking集成学习的短期风电功......
为了处理爆破施工中采集的振动信号的趋势项和高频噪声问题，引入了一种基于CEEMDAN分解和小波阈值相结合的信号处理方法。首先，通过C......
曲轴轴系是往复机械传动系统的重要组件之一，其工作状态对整套机械设备的正常工作和使用具有直接的影响。研究针对振动信号分析的曲......
随着社会经济的快速发展,机动车保有量逐年增加,给车位设施的建设带来了巨大的压力。在车位建设速度趋近于饱和的情况下,建立智慧......
随着社会生活节奏的加快,心肺疾病引发的死亡率居高不下,以预防为主的心肺信号检测需求不断上升。因此,本文在传统心肺疾病诊断技......
转子系统作为汽轮机、发电机、水轮机、航空发电机等大型旋转机械设备的关键部件,保证其健康、稳定的运行具有重要意义。随着我国......
针对微机电系统(MEMS)加速度计输出信号存在误差,导致高压输电杆塔倾斜监测系统的输出倾角数据精确度不高的问题,提出了一种基于自......
变形监测是工程安全监测必不可少的工作,高精度的变形预测预报能够为安全监测提供变形预警.随着对人工智能模型的深入研究,利用神......
水泥回转窑是大型重载低速旋转设备,窑主要由筒体、托轮支撑及传动系统组成。窑在长期高温、多尘恶劣工况下运行,因为筒体内部温度......
时间序列预测应用于现实世界的方方面面,对时间序列中未来数据的准确预测需要捕获具有代表性的序列特征,而传统的时间序列预测模型......
随着现代制造业技术的更新换代,科技的不断进步,高质量、高精度、高效率已经成为了人们对复杂零件生产和应用的新要求。其中最核心......
为精确预测风电设备发电功率,使油田电网自建风电机组发电功率与实际用电负荷达到最佳匹配效果,提出了自适应噪声完备集合经验模态......
随着西气东输等国家重大工程建设的推进,中国天然气年消费量持续增长,燃气供应系统已经成为必不可少的基础设施之一。燃气调压器作......
多尺度模糊熵能够较好的量化振动信号的复杂程度,但缺乏对其他信道信息的有效利用,为了充分利用其他信道的振动信息,将表征同步多......
风能作为一种新型清洁能源日益受到国际社会的关注,对风电功率预测的研究是保障风电并网系统安全稳定运行的重要前提。准确的风电......
时序数据是指一组按时间先后顺序,以恒定的采样频率采集到的数据,通常情况下,指在等间距时间节点上的观测值。时序数据广泛存在于......
当地层中填充了天然气水合物后,沉积物的一些物理性质会发生相应的改变,最终引起地震属性的变化,因此地震属性中包含了大量地质特......
复杂噪声环境下,提取变压器的局部放电信号是对其运行状态在线检测的关键.EMD舍高频,留低频信号的重构方法,信号保留不完整,且存在......
针对长输油气管道泄漏检测过程中泄漏信号特征信息提取困难,提出一种新的管道负压波信号特征提取方法.采用添加自适应噪声的完备集......
近年来,中国高铁的发展速度令人称赞,被誉为新时代中国的四大发明,其未来发展更加让人期待。相比于传统铁路,高铁速度快,对风速变......
滚动轴承在机械设备中发挥着极其重要的作用,一旦轴承运行状态发生恶化,就会导致设备故障的产生,其引发的连锁反应会进一步影响设......
在新冠疫情背景下,准确地预测每日新增确诊人数可以为政府制定合理有效的政策提供有力的数据支撑.本文基于自适应噪声的完整集合经......
Spatial and Temporal Variations of PM2.5and its Relation to Meteorological Factors in the Urban Area
The serious air pollution problem has aroused widespread public concerns in China.Nanjing city,as one of the famous citi......
以京张高铁某隧道工程为背景,引入一种通过CEEMDAN(complete ensemble empirical mode decomposi-tion with adaptive noise)法消......
河流水沙过程影响因素复杂,是非线性、非平稳的时间序列,具有周期性、突变性、趋势性等特征,传统的水沙预测模型难以准确识别水沙......
针对相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR)信号信噪比较低的问题, 提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)的小波信息熵阈值......
为研究黄河内蒙古河段水沙特征及演变规律,解析其水沙关系,采用R/S分析法、累计距平法、Mann-Kendall(M-K)突变检验法、CEEMDAN分......
针对强背景噪声环境下滚动轴承故障特征信息微弱,单一利用自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Dec......
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随着互联网的发展,如何在海量的数据中挖掘出有益的信息尤为重要。利用时间序列模型预测股票市场虽然早已被证实是有效性的,但是过......
为了有效降低噪声对电能质量扰动信号检测的影响,文中提出基于自适应加噪的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波软阈值相结合的去......
