EEMD分解在电力系统故障信号检测中的应用

摘要：

针对经验模态分解(EMD)的希尔伯特一黄变换(HHT)在电力系统故障信号检测问题,应用存在的模态混叠会导致扰动信号检测失效,为此提出一种基于聚类经验模型分解(EEMD)的故障信号检测的方法.方法通过多次对目标数据加入随机白噪声序列以保证不同区域信号映射的完整性,并且克服了传统EMD分解造成的模态混叠问题,通过EEMD方法提取信号的固有模态函数(IMF),再进行Hilbert变换,利用Hilbert谱对故障暂态和扰动时刻进行检测,通过瞬时频率实现对故障暂态和扰动时刻的准确定位.通过数字仿真分析表明,方法是准确有效的.

关键词：聚类经验模态分解、希尔伯特-黄变换、故障检测

所属期刊栏目：27

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2010-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：263-266