辛几何

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基于ISGMD-CMAE的滚动轴承 复合故障特征提取方法
《沈阳理工大学学报》2025年第3期81-89,共9页李颖 于家奇 吴仕虎 巴鹏 马小英 
国家自然科学基金项目(51934002);辽宁省教育厅青年科技人才“育苗”项目(LJKZ0259);辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金资助项目(LJ212410144039)。
滚动轴承复合故障信号具有非线性和不确定性的特点,且信号中含有噪声,直接提取故障特征存在困难,为此提出一种基于改进辛几何模态分解(ISGMD)和复合多尺度注意熵(CMAE)的滚动轴承复合故障特征提取方法(ISGMD-CMAE)。针对辛几何模态分解(...
关键词：滚动轴承 故障特征 辛几何模态分解 多尺度注意熵 
基于OSGMD-Hilbert包络对数分析的齿轮箱齿面磨损早期故障诊断
《振动与冲击》2025年第7期225-231,274,共8页俞香熔 王友仁 王胤博 
航空发动机及燃气轮机重大专项基础研究项目(J2019-ΙV-0018-0086);国家自然科学基金项目(52372430);航空科学基金项目(20230033052002);南京航空航天大学研究生科研与实践创新计划资助项目(xcxjh20230327)。
针对环境噪声下齿轮箱齿面磨损早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于优化型辛几何模态分解-Hilbert包络对数分析的齿轮磨损故障诊断方法。新方法中引入Cao算法和功率谱密度,提出最近邻波动偏差实现嵌入维数的自适应确定,利用...
关键词：早期故障诊断 振动信号特征信息提取 优化型辛几何模态分解(OSGMD) 齿轮磨损 Hilbert包络对数分析法 辛几何模态分解(SGMD) 
优化辛几何模态分解及改进ResNeXt神经网络的齿轮箱故障诊断方法
《科学技术与工程》2025年第7期2792-2799,共8页郑心成 郝如江 姚勃羽 王天池 尚腾龙 冯鹏帆 
国家自然科学基金(12272243);河北省科技研发平台建设专项(21567622H);石家庄铁道大学创新项目(YC202430)。
故障诊断领域中常将信号处理与深度学习相结合以实现更好的诊断效果。基于此,对辛几何模态分解与ResNeXt神经网络分别进行了改进与优化,提出了一种基于优化辛几何模态分解与改进ResNeXt神经网络相结合的齿轮箱故障诊断模型。首先将采集...
关键词：辛几何模态分解 信号处理 ResNeXt 故障诊断 
基于ISGMD-WT的矿井声发射信号去噪方法
《电子测量技术》2025年第4期128-138,共11页甘元平 黄超 苗鲁振 高丙朋 程志登 
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2024D01C28)项目资助。
地音监测技术作为探测矿井安全状况的重要手段正受到越来越多的关注,为了实现对矿井声发射信号的去噪,针对辛几何模态分解(SGMD)方法分析结果不确定性问题,提出了一种基于改进的辛几何模态分解(ISGMD)联合小波阈值(WT)的降噪方法。首先...
关键词：声发射信号 辛几何模态分解 辛几何分量 小波阈值去噪 信号处理 
基于WSGMD和RCMFDEn的柱塞泵运行状态识别
《液压气动与密封》2025年第2期86-95,共10页马桂林 张昌杰 梁洪基 
针对柱塞泵故障信号易受到噪声干扰与识别难度高的问题,提出一种基于加权辛几何模态分解(WSGMD)和精细复合多尺度模糊散布熵(RCMFDEn)的柱塞泵运行状态识别模型。该模型首先将采集到的柱塞泵振动信号通过辛几何模态分解方法分解为多个...
关键词：运行状态识别 柱塞泵 加权辛几何模态分解 精细复合多尺度模糊散布熵 核极限学习机 
基于ISGMD-RPT的滚动轴承故障诊断方法
《振动.测试与诊断》2025年第1期95-102,202,203,共10页李可 彭雄 宿磊 顾杰斐 薛志钢 
国家自然科学基金资助项目(52175096)。
针对传统辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition,简称SGMD)方法因嵌入维数选择依靠经验公式,导致出现信号模态混叠和过度分解的问题,提出了一种改进的辛几何模态分解(improved symplectic geometry mode decomposition...
关键词：改进的辛几何模态分解 拉马努金周期变换 滚动轴承 故障诊断 
基于迭代SGMD与改进MOMEDA的滚动轴承微弱故障诊断
《组合机床与自动化加工技术》2024年第12期145-150,157,共7页王富珂 高丙朋 蔡鑫 
国家自然科学基金项目(52065064,62303394);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01C694);新疆维吾尔自治区高校基本科研业务费科研项目(XJEDU2023P025)。
针对强背景噪声下滚动轴承故障特征微弱的问题,提出一种基于迭代辛几何模态分解(ISGMD)与改进多点最优最小熵解卷积调整(IMOMEDA)相结合的故障诊断方法。首先,利用ISGMD对故障信号进行分解并基于综合指标选取最优分量;其次,根据多点峭...
关键词：滚动轴承 迭代辛几何模态分解 改进多点最优最小熵解卷积调整 综合指标 白鹭群优化算法 故障诊断 
基于SGMD-SE-AVOA-LSTM耦合模型的月径流预测
《应用基础与工程科学学报》2024年第6期1755-1771,共17页王文川 顾淼 
河南省高校科技创新团队(18IRTSTHN009)。
针对中长期径流时间序列具有强非线性和非平稳性特点、致使模型精准预测较为困难的问题,提出了一种结合辛几何模态分解(SGMD)、样本熵(SE)、非洲秃鹫优化算法(AVOA)和长短期记忆神经网络(LSTM)的新的SGMD-SE-AVOA-LSTM耦合模型.首先,采...
关键词：月径流预测 辛几何模态分解 样本熵 非洲秃鹫优化算法 长短期记忆神经网络 耦合模型 黑河流域 乌江流域 
基于SE-improved SGMD的混合储能容量优化配置方法研究
《高压电器》2024年第10期78-85,103,共9页刘禹彤 赵琳 王鑫太 
国网辽宁省电力有限公司管理科技项目资助(2023YF-69)。
采用混合储能系统平抑风电输出功率波动可有效解决风电并网问题,而不同功率分配方法对混合储能优化配置结果影响大,为此提出一种基于样本熵改进的辛几何模态分解方法(sample entropy-improved symplectic geometric mode decomposition,...
关键词：混合储能 辛几何模态分解 样本熵 SOC限幅约束 全寿命周期成本 
阿诺德的数学与教育贡献
《长春师范大学学报》2024年第10期37-43,共7页李霈 徐乃楠 
国家自然科学基金数学天元基金项目“19—20世纪的俄罗斯数学文化史”(12326512)。
阿诺德是俄罗斯20世纪上半叶最伟大的数学家之一,他的主要研究方向是微分方程、动力系统和奇点理论,并且在经典力学、拓扑流体动力学、实代数几何以及辛几何等诸多数学领域皆有深具影响力的原创性贡献。他的名字出现在许多数学概念里,如...
关键词：KAM理论 拓扑流体动力学 奇点理论 辛几何 莫斯科数学学派 
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