喻敏
- 作品数：42 被引量：135H指数：6
- 供职机构：武汉科技大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室开放基金湖北省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：理学电气工程自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于分层阈值同步挤压小波的变压器局部放电故障诊断方法
- 本发明提供的基于分层阈值同步挤压小波的变压器局部放电故障诊断方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤一，对变压器局部放电信号f(t)为进行SWT分解，得到SWT分解系数<Image file="DEST_PATH_DDA...
- 王文波王斌余东汪祥莉喻敏赵彦超晋云雨
- 文献传递
- Lorenz方程优化EMD分解过程的短期风速预测被引量：7
- 2021年
- 由于受到大气流体运动的影响,短期风速具有一定的波动性、非线性等特性,严重影响风速的预测精度。针对该问题,提出利用Lorenz方程优化经验模态分解(EMD)过程的风速预测方法。运用Lorenz方程能表征大气运动对短期风速的混沌影响作用,采用一维Lorenz波动序列优化EMD的风速分解过程,改善EMD直接分解风速过程中出现的模态混叠现象,减小EMD分解风速所得高频分量的混沌程度。为证明方法的普适性,对3种时间尺度的短期风速数据进行分析研究。研究结果表明:相比于EMD-BP神经网络模型,Lorenz方程优化的EMD-BP神经网络模型的平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)明显减小,风速预测结果的合格率得到有效提高。
- 金吉王斌喻敏王文波
- 关键词：风速大气运动EMDLORENZ方程
- 基于分形特征的自适应EEMD及其在风功率预测中的应用
- 2023年
- 人为设定白噪声的幅值和加噪次数及白噪声自身的随机性会对集合经验模态分解(EEMD)方法的分解结果造成不确定性,导致EEMD应用于风功率预测时不能实现最佳的分解效果。该文研究了白噪声参数对EEMD分解效果的影响机理,并提出基于分形特征的自适应EEMD方法。在不同的白噪声及白噪声参数下,EEMD分解所得到的模态分量具有不同的分形维特征,采用粒子群算法寻优获得EEMD处理某一信号的最佳参数,实现对信号的准确分解。同时结合具有良好非线性建模能力的长短时记忆(LSTM)网络方法对自适应EEMD分解得到的模态分量进行预测,利用仿真信号及两个风电场实际风功率数据进行分析,自适应EEMD避免了白噪声的随机性及人为设定参数对EEMD分解结果带来的不确定性影响。与3种基准预测模型对比,自适应EEMD结合LSTM模型预测两组风功率的RMSE显著降低,验证了该文研究方法的有效性。
- 金吉王斌喻敏张羽晗张永
- 关键词：分形维数
- 一种电力系统简谐波检测方法及系统
- 本发明涉及一种电力系统简谐波检测方法及方法，所述方法包括：对电力信号进行短时傅里叶变换，得到频谱图；通过检测所述频谱图频率方向上的局部最大值构建分配算子，并构建局部最大同步压缩变换模型；基于所述同步提取算子结合脊检测方法...
- 王文波钱龙喻敏
- 文献传递
- 关于二维连续型随机变量线性组合的概率密度被引量：1
- 2015年
- 由二维连续型随机变量和的分布的概率密度推广得到二维连续型随机变量线性组合的概率密度.
- 王文波常晓兵喻敏
- 关键词：概率密度变量代换
- 基于CLPSO优化LSSVM的风数据缺失部分插补被引量：5
- 2016年
- 风电场的实测风数据普遍存在着数据缺失的问题。由于风数据的非线性特点,常用的插补方法难以跟踪风的变化趋势,导致风数据缺失部分插补值精度低的问题。针对此问题,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型插补缺失的风数据,使用综合学习粒子群算法(CLPSO)优化影响LSSVM模型性能的参数,从而形成了CLPSO-LSSVM插补模型。为了进行对比,另外使用了风切变指数模型(WSC)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自适应神经模糊推理系统模型(ANFIS),对测试数据和风数据缺失部分进行插补。仿真结果表明:CLPSO-LSSVM模型的测试数据插补值精度最高,对风数据缺失部分插补值的相关系数也较大,综合指标最优,验证了该插补模型的有效性。
- 陈希王斌喻敏张良力
- 关键词：最小二乘支持向量机插补
- 基于同步挤压小波变换的电力系统时变谐波检测被引量：20
- 2017年
- 针对噪声影响下时变谐波检测问题,提出基于同步挤压小波变换(SWT)的检测方法。首先利用SWT算法将混有噪声的时变谐波信号分解为不同的内蕴模态函数分量(IMTs),进而提取出所含谐波分量,然后对每个谐波分量进行Hilbert变换,得到每个本征函数的瞬时频率和幅值及谐波扰动的起止时刻。基于SWT准确的模态分离能力,实现了各谐波的瞬时频率、瞬时幅值和谐波扰动的起止时刻等参数较高精度的获取。与传统的希尔伯特-黄(HHT)方法相比,该方法对于谐波的分离能力更强,对噪声有更强的鲁棒性。仿真及实际数据表明,所提方法在噪声环境下依然能精确提取各个模态,验证了该方法在时变谐波检测分析中的有效性。
- 喻敏王斌王文波张良力程用志
- 关键词：希尔伯特-黄变换噪声谐波检测
- 加权Besicovitch集的Hausdorff维数(英文)被引量：1
- 2007年
- 本文引入并研究符号空间上的加权Besicoritch集.通过构造一个伯努利测度,得到此集的Hausdorff维数,结果符合一个变分原理.
- 喻敏文志雄熊瑛
- 关键词：HAUSDORFF维数
- 中国安徒生童话出版研究
- 喻敏
- 关键词：安徒生童话
- 基于品质可调小波去噪的低速滚动轴承故障诊断
- 2023年
- 针对低速运行滚动轴承故障特征易被噪声湮没的问题,提出了一种基于可调品质因子小波分解的分层自适应阈值去噪方法,并将该方法与包络谱分析相结合,对低速轴承进行故障分析与诊断;首先,将采集到的轴承振动信号进行TQWT分解,得到分解后的各层小波系数;然后,利用Sigmoid函数构造分层自适应阈值函数,并利用该阈值函数对TQWT的高频系数进行阈值去噪处理;最后,结合去噪后的高频小波系数和低频小波系数对信号进行重构,得到去噪后的轴承振动信号;通过仿真故障信号,模拟故障实验信号和实测故障信号分别进行了去噪实验分析;实验结果表明,经典的软阈值函数和硬阈值函数相比,该方法能获得更好的去噪效果,在降低噪声干扰的同时,有效保留了轴承的故障特征信息,去噪后信号的包络谱,可以清晰地呈现故障的频谱特征,并观察到故障特征的多倍频峰值,且峰值附近干扰很少,有效提高了轴承早期故障的诊断精度;在仿真信号实验中,与软阈值、硬阈值函数相比,该方法去噪后,具有更高的信噪比(SNR)和更低的均方根误差(RMSE),与硬阈值函数相比,此方法的SNR平均增加了4.1491,RMSE平均下降了0.1329;与软阈值函数相比,该方法的SNR平均增加了5.1118,RMSE平均下降了0.1505。
- 何陈程王文波喻敏
- 关键词：小波阈值去噪低速滚动轴承包络谱分析
