[發明專利]基于EMD和修正高斯函數的時變平均風提取方法有效
| 申請號： | 202011551743.X | 申請日： | 2020-12-24 |
| 公開（公告）號： | CN112597713B | 公開（公告）日： | 2023-10-20 |
| 發明（設計）人： | 郅倫海;蔡康;楊漢;王靜峰 | 申請（專利權）人： | 合肥工業大學 |
| 主分類號： | G06F30/28 | 分類號： | G06F30/28;G06F17/14;G06F111/08;G06F113/06;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 合肥和瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 34118 | 代理人： | 金宇平 |
| 地址： | 230009 安*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 emd 修正 函數 平均 提取 方法 | ||
1.一種基于EMD和修正高斯函數的時變平均風提取方法，其特征在于，包括以下步驟：
A1、利用EMD將實測非平穩風速信號u(t)分解為n個固有模態分量IMF和余量rn(t)，n表示固有模態分量IMF的數量；
A2、將最后S-1個固有模態分量加上余量rn(t)作為u(t)的時變平均風TVMS，1≤S≤n，并計算S取不同值時的時變平均風TVMS對應的脈動風速mS(t)；
A3、將修正標準差σ＝k·α引入到標準高斯分布函數中，獲得修正高斯函數g[ms(t)]：
其中，k為修正階數，當k＝1時，修正高斯函數為高斯分布的概率密度函數；α是ms(t)的概率密度分布函數的標準差；
A4、獲得用于量化實測脈動風速mS(t)的概率分布與所述修正高斯函數之間的相關性的修正高斯偏差系數ps；
A5、獲得多個不同的修正階數k，針對每一個修正階數k循環執行步驟A2到A4，計算各修正階數k在S取不同值時對應的修正高斯偏差系數ps；
A6、獲取各修正階數k對應的修正高斯偏差系數ps中的最小值，并獲取所述最小值對應的時變平均風TVMS作為修正階數k對應的備選項；
A7、獲取極值點數量閾值λ，從各修正階數k對應的備選項中篩選包含的目標極值點個數小于或等于λ的備選項作為最優時變平均風；若有多個備選項包含的目標極值點個數小于或等于λ時，從中選取目標極值點個數最多的備選項作為最優時變平均風；目標極值點為極大值或者極小值。
2.如權利要求1所述的基于EMD和修正高斯函數的時變平均風提取方法，其特征在于，步驟A4中，修正高斯偏差系數的計算公式為：
其中：f[ms(t)]為對應脈動風速為ms(t)時的概率密度。
3.如權利要求1所述的基于EMD和修正高斯函數的時變平均風提取方法，其特征在于，極值點數量閾值λ的計算方式為：λ＝T1/Tmin；其中，T1為實測風速的分析時間長度，T為風速荷載周期，Tmin為風速載荷周期T的最小值。
4.如權利要求3所述的基于EMD和修正高斯函數的時變平均風提取方法，其特征在于，風速荷載周期T根據檢測到的風速頻率w計算獲得。
5.如權利要求1所述的基于EMD和修正高斯函數的時變平均風提取方法，其特征在于，步驟A1中，imfj(t)表示分解得到的第j個固有模態分量IMF。
6.如權利要求5所述的基于EMD和修正高斯函數的時變平均風提取方法，其特征在于，步驟A2中，時變平均風的計算公式為：
7.如權利要求6所述的基于EMD和修正高斯函數的時變平均風提取方法，其特征在于，步驟A2中，脈動風速的計算公式為：
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