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[发明专利]一种基于经验模态分解的油气管线泄漏无损检测方法-CN202211023860.8在审
发明人：李朋飞;章青;王亚泽;赵天任;张子峰 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： F17D5/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于经验模态分解的油气管线泄漏无损检测方法，包括：使用次声波检测仪接收次声波信号并经由数据处理器传输至计算机；计算机对次声波信号进行经验模态分解构建准降噪次声波信号；通过比较准降噪次声波信号的信噪比选择降噪信号
一种基于经验分解油气管线泄漏无损检测方法

[发明专利]基于模态分解和重构及LSTM-MLR混合模型的电力负荷预测方法-CN202310321727.9在审
发明人：苗桂喜;王鑫;元亮;孙浩然;席晟哲;连勇;呼建礼;赵悠悠;王琪;张芳;孙大江;王刚;郑惠瀛;孟红杰;王丽晔;白方亮;赵会勇 -专利权人：国网河南省电力公司安阳供电公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模态分解和重构及LSTM‑MLR混合模型的电力负荷预测方法：首先，获取原始负荷数据，通过互补集合经验模态分解（CEEMD）将原始负荷数据分解成若干个不同频率的本征模态分量（IMF）；其次，计算出各个子序列的模糊熵值（FE），将CEEMD分解后的各分量重构为高频、低频和趋势序列；在此基础上，利用变分模态分解（VMD）对重构后的高频序列进行重分解；最后，将重分解后所有序列的高频分量输入到长短期记忆（LSTM）神经网络中进行训练预测，将重分解和未经过VMD分解的低频序列和趋势序列输入到多元线性回归（MLR）中进行训练预测。
基于分解 lstm mlr 混合模型电力负荷预测方法

[发明专利]信号分析方法、超声波图像分析方法以及超声波成像系统-CN201210073203.4有效
发明人：李皇德;邵耀华;张幼青;黄百纲;施明 -专利权人：财团法人工业技术研究院
申请日： 2012-03-19 - 公布日： 2013-07-03 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：利用经验模态分解及迭代的方式对于待分析信号进行筛选，以分解出至少一本质模态函数。对本质模态函数进行希尔伯特变换。经变换后的本质模态函数包括相位信息。利用相位处理手段来处理经变换后的本质模态函数，以获得包括角频率信息的本质模态函数。上述信号分析方法可应用于超声波成像系统，以辨识超声波图像信息。
信号分析方法超声波图像以及成像系统

[发明专利]信道信息实时预测与测量方法、装置、设备和介质-CN202010870548.7有效
发明人：李凯;杨旸 -专利权人：上海科技大学
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本申请提供的一种信道信息实时预测与测量方法、装置、设备和介质，通过对不同用户的原始信号利用经验模态分解算法进行分解，以得到若干个固有模态函数；依据所有不同用户对应的所述固有模态函数的个数计算平均值，并判断各所述用户对应的所述固有模态函数是否低于所述平均值；若是，则采用动态模式分解算法预测该用户的信道信息；若否，则采用改进的动态模式分解算法预测该用户的信道信息；其中，改进的动态模式分解算法针对所述动态模式分解算法所计算的系统模态特征值进行选择性归一化处理
信道信息实时预测测量方法装置设备介质

[发明专利]一种GIS机械状态信号特征提取方法-CN201811512602.X在审
发明人：田阳普;洪鹏鹏;邓敏;贺鹏;刘成宝 -专利权人：红相股份有限公司
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种GIS机械状态信号特征提取方法,该方法包括：测量GIS运行状态下的振动信号，利用极点对称模态分解算法（ESMD）对振动测量数据进行分解，对分解结果再根据K‑L散度值选取有效经验模态分量（IMF），将选取的每个IMF作为原始数据二次分解，选取主分量重构，进一步降低噪音干扰。
信号特征提取机械状态分解测量振动信号特征对称模态分解算法降低噪音模态分量有效经验原始数据运行状态振动测量振动信号主分量极点散度重构

[发明专利]一种用于气体泄漏声信号检测的降噪方法-CN202310605965.2在审
发明人：王智超;洪弘;薛彪;赵恒;伏长虹;丁传威 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G10L21/0232 文献下载
摘要：本发明包括：首先，采用基于经验小波变换(EmpiricalWaveletTransform,EWT)的气体泄漏声信号提取算法，将气体管道监测声音信号分解为可以表征气体泄漏声信号的模态以及其他模态；然后，计算各分解模态的组合熵特征，设置自适应组合熵阈值，将阈值区间内的各模态重构为气体泄漏声信号，从而将气体泄漏声信号从复杂背景噪声中提取出来。
一种用于气体泄漏信号检测方法

[发明专利]一种电力系统低频振荡模态辨识方法-CN201410219502.3有效
发明人：金涛;顾小兴;郭艳威;修铭;褚福亮 -专利权人：福州大学
申请日： 2014-05-23 - 公布日： 2014-07-30 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明涉及电力系统低频振荡分析技术领域，特别是一种基于改进经验模态分解（EMD）和数位演算法的电力系统低频振荡模态辨识方法。针对EMD分解过程中出现的边界失真现象，提出一种新的端点优化对称延拓法进行改进，利用改进的EMD对电力系统低频振荡信号进行分解，得到固有模态函数（IMF），利用柯尔摩科洛夫-斯米洛夫检验（K-S）法剔除IMF分量中与低频振荡信号相似概率低的伪分量，利用数位演算法对有效IMF分量进行振荡模态瞬时参数的提取，用于电力系统低频振荡模态辨识。该方法能够有效的改善EMD分解的端点效应，准确的剔除伪分量，精确的提取低频振荡信号模态瞬时参数，适用于电力系统等相关部门，用于电力系统低频振荡模态辨识。
一种电力系统低频振荡辨识方法

[发明专利]一种基于经验模式分解的肌电信号滤波方法-CN201610573087.0在审
发明人：李献红;李玮琛;刘汉成 -专利权人：西安中科比奇创新科技有限责任公司
申请日： 2016-07-20 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： A61B5/0488 文献下载
摘要：本发明提供一种基于经验模式分解的肌电信号滤波方法，包括如下步骤：采集多个肌电信号，按照一定时间长度的采样窗口和采样步长对处于多个检测通道的所述肌电信号进行采样形成多个肌电信号样本。对所述肌电信号样本根据经验模式分解方法分解成多个固有模态函数IMF和分解余项。从多个所述固有模态函数IMF中选取至少一个进行相加重构，得到去除干扰后的所述肌电信号。
一种基于经验模式分解电信号滤波方法

[发明专利]基于DWT和EMD融合样本熵的脑电信号分类方法-CN201910347620.5在审
发明人：董卉;张学军;马亮;吉娜;王龙强;霍延 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于DWT和EMD融合样本熵的脑电信号分类方法，首先对预处理后信号进行小波分解，根据子带的频谱选择子带信号，再经过经验模式分解，根据各阶固有模态函数的频谱分析筛选出集中在想象运动频段的前2阶固有模态函数，对其进行样本熵计算，通过支持向量机进行特征选择得到最终分类结果。本发明利用三个通道小波分解后的子带信号进行EMD分解，对固有模态函数进行样本熵计算，在EMD的基础上加入DWT，很好地解决EMD分解时频带涵盖宽泛的问题。
固有模态函数样本脑电信号小波分解子带信号预处理经验模式分解支持向量机分类结果频谱分析频谱选择特征选择想象运动融合分类频段子带筛选涵盖

[发明专利]基于多元经验模态分解的强迫振荡源定位方法及装置-CN202111318321.2在审
发明人：姜涛;李雪;刘博涵;陈厚合;张儒峰;李本新;王长江;李国庆;辛业春 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元经验模态分解的强迫振荡源定位方法及装置，方法包括：对归一化后的量测信息矩阵进行多元经验模态分解，得到表征不同振荡频率的IMF分量；计算各IMF分量的Teager能量及能量权重，依据能量权重筛选出表征强迫振荡模式的IMF分量；根据筛选出的强迫振荡IMF分量，计算多元经验模态能量流，得到各发电机的耗散能量曲线；计算耗散能量曲线相邻极小值点的能量差值
基于多元经验分解强迫振荡定位方法装置

[发明专利]基于WPT-HHT的小电流接地故障区段定位方法-CN202210571923.7在审
发明人：张晓鹏;白洁;赵国伟;孙乃君;陈建丰;李捷;力晓伟;刘玉龙;郑晓梅 -专利权人：国网山西省电力公司大同供电公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本申请公开了基于WPT‑HHT的小电流接地故障区段定位方法，涉及电网故障检测的技术领域，包括：选取故障时刻起1/2个工频周期内各区段检测点的零模电流信号，并进行分解与重构，得到多个窄带信号；对多个窄带信号进行经验模态分解，计算经验模态函数IMF及其与零模电流信号之间的相关系数；选取大于阈值的相关系数对应的经验模态函数IMF进行Hilbert变换，并计算各区段检测点的零模电流信号的分块时频矩阵；根据分块时频矩阵，计算相邻两个区段检测点之间的相关系数
基于 wpt hht 电流接地故障区段定位方法

[发明专利]一种基于SHD-ELM的农产品价格预测方法-CN202010674881.0在审
发明人：席磊;张浩;汪强;郑光;任艳娜;韩晶 -专利权人：河南农业大学
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SHD‑ELM的农产品价格预测方法，包括以下步骤：首先采集农产品价格时间序列数据；再利用经验模态分解将原始农产品价格时间序列分解为若干个本征模态函数（IMF）和余项；然后针对波动最剧烈的IMF1分量的不规则性对预测的影响进行二次混合分解，即对IMF1进行小波变换分解为近似序列和细节序列；将分解后得到的全部分量分别用极限学习机进行预测；最后把各个分量的预测结果进行组合得到原始农产品价格时间序列的预测值；本发明准确预测农产品价格，预测误差极小；相较于BP神经网络等预测方法，本发明将经验模态分解、小波变换和极限学习机组合起来的预测方法具有较好的农产品价格预测性能，能够适用于农产品价格波动规律的预测。
一种基于 shd elm 农产品价格预测方法

[发明专利]基于经验模态分解与倒频谱的摆线锥齿轮故障诊断方法-CN201410181013.3在审
发明人：杨文通;罗兵;刘志峰;湛承鹏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2014-04-29 - 公布日： 2014-08-27 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：基于经验模态分解与倒频谱的摆线锥齿轮故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，该方法包括：1、利用加速度传感器对摆线锥齿轮副进行测量，采集加速度振动信号作为待分析信号；2、将采集的信号导入Matlab中，得到原始信号，利用经验模态分解(EMD)方法将原始信号分解为一系列固有模态函数(IMF)分量；3、对前几阶固有模态函数分量进行倒频谱分析，得到其幅值倒频谱；4、采用Matlab软件的绘图工具绘制出幅值倒频谱图，根据倒频谱图中幅值的分布
基于经验分解频谱摆线齿轮故障诊断方法

[发明专利]一种变压器有载分接开关机械故障在线监测方法-CN201910454969.9在审
发明人：张勇;周俊;陈冰冰;王梁;许洪华;陈明;刘宝稳;马宏忠;王春宁 -专利权人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;河海大学;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：一种变压器有载分接开关机械故障在线监测的方法，其步骤如下：将三个振动传感器贴敷在有载分接开关的箱壁顶端上，采集有载分接开关动作过程中产生的振动信号；将采集到信号进行经验模态分解(EMD),通过分解出来的固有模态函数(IMF)计算出改进的掩膜信号；将改进的掩膜信号加入原始采集到的振动信号，然后再进行经验模态分解；根据区间最大功率特征公式计算固有模态函数的功率特征矩阵，比较不同工况下的OLTC的功率特征矩阵，对OLTC
分接开关变压器矩阵固有模态函数经验模态分解功率特征机械故障在线监测振动信号采集掩膜实时故障诊断振动传感器动作过程故障诊断实时监测数据支撑特征公式最大功率贴敷箱壁改进检修分解

[发明专利]一种基于振动信号聚类识别的变压器故障诊断方法-CN202211301534.9在审
发明人：谢植飚;蒙正朝;韦雅荣;朱声涛;李辉杰 -专利权人：广西电网有限责任公司河池供电局
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于振动信号聚类识别的变压器故障诊断方法，包括获取不同负载下的振动信号特征作为样本数据；通过平均经验模态分解方法对样本数据进行测量，得到多组振动加速度数据自适应分解得到本征模态函数序列；对本征模态函数序列通过频域窗口、峰度和振幅准则选择样本数据的独立本征模函数，并从源域构造一个组合特征矩阵；基于K‑Means聚类算法构建聚类识别模型，并结合处理后的样本数据进行训练与测试，得到变压器振动信号聚类识别模型本发明通过将经验模态分解方法和聚类算法相结合进行变压器故障的诊断，实现了通过振动信号聚类识别对变压器进行故障诊断。
一种基于振动信号识别变压器故障诊断方法