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[发明专利]一种基于GWO优化SVMD的故障特征提取方法-CN202310478796.0在审
发明人：赵玲;王航;邹杰;秦佳继 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明涉及轴承故障特征提取技术领域，具体涉及一种基于GWO优化SVMD的故障特征提取方法，包括：获取待提取的轴承故障信号；通过GWO算法自适应迭代搜索SVMD算法的最优平衡参数；通过确定了平衡参数的SVMD算法对轴承故障信号进行分解，得到若干本征模态函数(IMF)；计算各个IMF分量的峰度值并选取峰度值最大的IMF分量作为目标IMF，进而对目标IMF进行包络解调并提取对应的故障特征信息；本发明通过SVMD提高轴承故障信号分解的效率和效果，同时通过GWO优化SVMD的参数选取以提高其分解精度，从而能够提高轴承故障特征提取的准确性和有效性。
一种基于 gwo 优化 svmd 故障特征提取方法

[发明专利]一种陶瓷缺陷视觉检测方法-CN201710741783.2在审
发明人：刘哲;黄文准;黄世奇;乌伟 -专利权人：西京学院
申请日： 2017-08-25 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：一种陶瓷缺陷视觉检测方法，SVMD以图像为中心的用户界面和拖拽式的交互方式，为用户提供了一种简洁高校的工作流程，简化了系统的复杂度，降低了操作人员的技术要求，系统开发的缺陷检测模块，可覆盖行业内90%以上的缺陷类型，尤其是攻克了一些疑难检测项，使得SVMD在同行业中更有竞争力。SVMD目前被广泛地应用在陶瓷等相关零部件行业。
一种陶瓷缺陷视觉检测方法

[发明专利]一种基于SVMD和排列熵的水轮发电机组振摆数据消噪方法-CN202210903089.7在审
发明人：胡雷鸣;王书华;黄卉;周志文;刘泽;刘轲;洪福文;丁岳平;袁长征;卢俊琦;易伟豪;王志清;朱能飞;黄小军;罗望;吴肇来;赵子明 -专利权人：江西洪屏抽水蓄能有限公司;国网新源控股有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SVMD和排列熵的水轮发电机组振摆数据消噪方法，包括以下步骤：A、获取水轮发电机组振摆数据；B、将水轮发电机组振摆数据进行SVMD分解，得到多个不同中心频率的模态函数；C、将SVMD
一种基于 svmd 排列水轮发电机组数据方法

[发明专利]一种基于SVMD与MPE的爆破振动信号降噪方法-CN202310536326.5在审
发明人：曾庆田;张智宇;冯兴隆;黄永辉;杨朝义;李洪超;刘明武;贾皓琦;李争荣;王建国;李祥龙;曾华 -专利权人：云南迪庆有色金属有限责任公司;昆明理工大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于SVMD与MPE的爆破振动信号降噪方法，将爆破振动信号数据导入数据处理平台；采用SVMD算法将爆破振动信号数据分解为数个模态函数；对各模态函数采用MPE算法计算，得各模态函数的MPE值本发明采用SVMD处理振动信号，不仅解决了EMD存在的端点混叠效应，而且可连续提取模态函数，并且无需知道模态函数的数量，与VMD相比可大大提高运算速度，对中心频率初始值拥有更强的鲁棒性，最终可有效提取强噪声背景下的爆破振动信号
一种基于 svmd mpe 爆破振动信号方法

[发明专利]基于改进连续变分模态分解的旋转机械故障诊断方法-CN202210453565.X在审
发明人：郭远晶;杨友东;姜少飞;金晓航 -专利权人：浙江工业大学之江学院
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：基于改进连续变分模态分解的旋转机械故障诊断方法，包括：S1：采集振动信号；S2：设置平衡参数α的变化范围和增大步长；S3：以α增大的每一步值执行连续变分模态分解SVMD；S4：计算每一步所得模态分量的能量位置指标值找出每一步的最小EP指标值及其对应目标模态分量的序号；S6：画出α与每一步最小EP指标值及目标模态分量序号之间的关系曲线；S7：找出α的最优值；S8：找出α最优值对应的目标模态分量序号；S9：以α最优值执行SVMD本发明克服了现有的SVMD中平衡参数难以确定、目标模态分量难以选取的问题，可以方便有效地实现旋转机械故障诊断。
基于改进连续变分模态分解旋转机械故障诊断方法

[发明专利]基于TQWT与SVMD的脑电信号去噪优化方法及系统-CN202210659050.5有效
发明人：李瑞磷;凌永权;刘庆;刘佳琦;周炤恒;林政佳 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于TQWT与SVMD的脑电信号去噪优化方法及系统，涉及脑电信号去噪优化的技术领域，首先对原始脑电信号进行预处理，对预处理后的离散脑电信号进行具有可调Q因子的小波变换TQWT分解操作，可根据脑电信号的振荡程度调整Q因子，从而自由划分分解后子带分量的频带和带宽，灵活性高，然后基于各个子带分量的能量选取用于重构的子带分量，降低计算复杂度，对重构的脑电信号进行连续变分模态分解SVMD优化再处理，以抑制应用传统经验模态分解造成的模态混叠现象
基于 tqwt svmd 电信号优化方法系统

[发明专利]一种基于SVMD的风能渗透型配电网事件检测方法-CN202111233430.4在审
发明人：金涛;袁丁;刘宇龙;庄致远 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明提出一种基于SVMD的风能渗透型配电网事件检测方法，包括以下步骤；步骤S1、在采样检测点处得到电压信号序列Vd，归一化后作为输入信号f(t)，再通过SVMD
一种基于 svmd 风能渗透配电网事件检测方法

[发明专利]基于多角度LSTM神经网络的曲率识别方法-CN202310296027.9在审
发明人：陈晓江;陈少杰;贺国荣;徐丹;潘超逸;郑超;王夫蔚;王薇 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于多角度LSTM神经网络的曲率识别方法，利用当雷达信号入射角变化时，雷达收集到的中频信号在IQ域的分布会周期性变化来完成物体表面曲率的识别；该方法结合了雷达定位技术，利用SVMD算法完成滤波操作
基于角度 lstm 神经网络曲率识别方法

[发明专利]基于模态分解的联合心电信号降噪方法-CN202210374795.7在审
发明人：罗金和;唐聪;刘单英 -专利权人：广州芯相随科技有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： A61B5/347 文献下载
摘要：本发明的基于模态分解的联合心电信号降噪方法，通过使用SVMD算法对原始心电信号进行高频和低频VMF分量的分解，并联合DWT和NLM两种去噪方法来对心电数据进行有效去噪，更好的保留心电的完整特征，以便后续心电分析能够更好准确的进行判别和研究
基于分解联合电信号方法

[发明专利]一种基于GRU网络的钻孔应变数据异常提取方法-CN202310056192.7有效
发明人：池成全;张德望;韩瑛 -专利权人：海南师范大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GRU网络的钻孔应变数据异常提取方法，所述方法包括以下步骤：录入四分量钻孔应变数据，并进行应变换算；通过SVMD法将换算后的应变数据进行分解，并去除干扰因素分量，获得数据剩余分量；采用主成分分析方法计算所述数据剩余分量的特征值和特征向量
一种基于 gru 网络钻孔应变数据异常提取方法

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