基于有限元算法优化EEMD的直流信号纹波分解方法

摘要：

为解决直流电能计量时不能对直流中纹波信号进行准确计量的问题,文中提出利用有限元算法优化集合经验模态分解(EEMD-FEM)的方法对直流中的纹波信号进行分解.利用有限元法对直流电压信号进行预处理,根据信号变化量进行有限元划分并求积分均值点,以保存信号特征并降低极值点个数,提升EEMD算法分解的收敛速度和准确度.为提取直流电压信号,搭建直流电能算法验证平台对直流电压信号进行仿真,得出相比于EEMD的分解方法,EEMD-FEM算法分解出的直流分量变化量保持在0.01％,分解出的直流信号稳定;IMF分量的电压幅值总体维持在0.01～0.001 V.结果表明,有限元算法优化的EEMD算法对直流信号的分解效果更好,在分解有用IMF分量、分离直流分量以及减少IMF分量个数上更优,能够达到理想的分解效果.

关键词：纹波信号分解;有限元算法;集合经验模态分解;信号预处理;特征提取;信号仿真

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.2-34;TM930

资助基金：国家重点研发计划2018YFF0212901

在线出版日期：2022-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：89-93