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基于改进EMD算法的金属避雷器泄漏电流监测 认领 引用
1
作者 张静波 张立兴 +3 位作者 袁燕岭 董杰 高久甯 高岭 《信息技术》 2026年第7期67-70,75,共4页
避雷器泄漏电流非常微弱,往往淹没在噪声之中。因此,在监测泄漏电流信号时,需要采用有效的噪声抑制和信号处理技术,以突出泄漏电流的特征,提高监测的准确性和可靠性。为此,该研究提出基于改进EMD算法的金属避雷器泄漏电流监测方法。利... 避雷器泄漏电流非常微弱,往往淹没在噪声之中。因此,在监测泄漏电流信号时,需要采用有效的噪声抑制和信号处理技术,以突出泄漏电流的特征,提高监测的准确性和可靠性。为此,该研究提出基于改进EMD算法的金属避雷器泄漏电流监测方法。利用霍尔电流传感器采集金属避雷器泄漏电流。改进EMD算法,对采集的电流信号进行去噪。最后,计算金属避雷器电流对应的幅值偏差量,将惩罚项引入偏差量中,实现金属避雷器泄漏电流监测。实验结果显示,研究方法采集的金属避雷器泄漏电流精准度更高,且能够有效去噪,具有较高的泄漏电流监测精度。 展开更多
关键词 改进EMD算法 金属避雷器 泄漏电流 监测方法 幅值偏差量
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基于SSA优化的VMD-CEEMDAN-ECACNN-LSTM日径流预测模型研究 认领 引用
2
作者 欧阳旭文 赖毅辉 蓝贤桂 《水电能源科学》 北大核心 2026年第5期1-6,共6页
径流预测是水资源管理的重要内容,针对传统日径流预测方法所构建的物理模型复杂度高、预测精度低的问题,提出一种由麻雀搜索算法(SSA)、变分模态分解(VMD)、样本熵评价(SE)、自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)、高效通道注意力卷积... 径流预测是水资源管理的重要内容,针对传统日径流预测方法所构建的物理模型复杂度高、预测精度低的问题,提出一种由麻雀搜索算法(SSA)、变分模态分解(VMD)、样本熵评价(SE)、自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)、高效通道注意力卷积时间网络(ECACNN)和长短期记忆网络(LSTM)组合的日径流预测模型,首先将径流序列输入SSA优化后的VMD,再对分解后的子序列进行样本熵评价;其次将高熵序列输入SSA优化后的CEEMDAN,得到二次分解后的重组序列;然后将重组序列结合的气象因素输入由SSA优化超参数的ECACNN-LSTM神经网络中分别预测,重组后得到最终的预测结果;最后以盱江流域南丰和沙子岭水文站2019~2024年数据为例进行验证。结果表明,相较于传统的LSTM模型,在南丰、沙子岭两站点预测中均方根误差eRMSE分别降低了39.4%、62.1%,平均绝对误差eMAE分别降低了85.3%、78.4%,决定系数R2分别提高了37.0%、24.4%,说明在日径流预测中该模型具有较高的精确度和适用性能,为数据驱动的日径流预测提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 日径流预测 盱江流域 麻雀搜索算法 变分模态分解 经验模态分解 高效通道注意力 LSTM
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改进EMD的断路器机械振动信号去噪处理方法 认领 引用
3
作者 周光祥 李鹏 王宽田 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第9期368-373,共6页
为有效诊断断路器故障,保障机械安全稳定运行,提出了基于改进EMD的断路器机械振动信号去噪方法。使用基于ARM与FPGA的机械振动信号采集技术,获取断路器机械振动信号。利用EMD算法,将采集到的断路器机械振动信号分解为各个尺度的机械振... 为有效诊断断路器故障,保障机械安全稳定运行,提出了基于改进EMD的断路器机械振动信号去噪方法。使用基于ARM与FPGA的机械振动信号采集技术,获取断路器机械振动信号。利用EMD算法,将采集到的断路器机械振动信号分解为各个尺度的机械振动信号IMF分量与趋势项。对EMD噪声去除方法加以改进,应用交叉证认方法,获取机械振动信号IMF分量中的噪声和信号的主导分量。求解各分量阈值,并应用小波阈值方法去除机械振动信号中的噪声主导分量,获取有用振动信息。经各分量重构处理后,得到去除噪声的断路器机械振动信号。实验结果表明,该方法的断路器机械振动信号去噪效果较好,能够有效提高断路器机械故障诊断的准确性。 展开更多
关键词 FPGA技术 ARM技术 改进EMD算法 断路器 机械振动信号 信号去噪
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基于改进EMD的爆破振动信号降噪方法研究 认领 引用 被引量：9
4
作者 闫鹏 张云鹏 +1 位作者 周倩倩 杨曦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2025年第1期212-220,共9页
针对经验模态分解(EMD)算法存在端点效应和降噪效果不佳的问题,依据延拓—分解—聚类—降噪—重构思想,提出了改进EMD的爆破振动信号降噪方法。该方法联合了综合相似指数同时兼顾延拓信号的形状和幅值相似性的特点、K-means算法的聚类... 针对经验模态分解(EMD)算法存在端点效应和降噪效果不佳的问题,依据延拓—分解—聚类—降噪—重构思想,提出了改进EMD的爆破振动信号降噪方法。该方法联合了综合相似指数同时兼顾延拓信号的形状和幅值相似性的特点、K-means算法的聚类特性以及小波包的降噪优势,不仅可以有效抑制端点效应,也具有良好的降噪效果。研究结果表明:在仿真信号端点效应抑制试验中,与多项式拟合和边界局部特征延拓方法相比,改进EMD方法的能量误差和均方误差最小。在实测爆破振动信号降噪中,与EMD和变分模态分解(VMD)方法相比,改进EMD方法的信噪比(20.94 dB)最大,均方根误差(0.0031)最小。改进EMD方法不仅可以较好保存中低频(0~200 Hz)信号能量,对200 Hz以上高频噪声也具有良好滤除效果。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 爆破振动信号 端点效应 K-means算法 小波包 降噪
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基于DBO-ICEEMDAN-NLM的光纤周界入侵信号去噪 认领 引用 被引量：1
5
作者 马愈昭 吕其明 李猛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2025年第12期4024-4033,共10页
针对复杂环境下光纤周界入侵告警系统受噪声干扰难以对入侵事件识别和定位的问题,提出基于蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法优化改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decompositio... 针对复杂环境下光纤周界入侵告警系统受噪声干扰难以对入侵事件识别和定位的问题,提出基于蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法优化改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)结合非局部均值(non-local mean,NLM)滤波的振动信号去噪方法。首先利用DBO-ICEEMDAN对信号分解获得若干本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后引入样本熵对IMF分量的复杂程度进行判决,最后将NLM滤波后的信噪混合分量和低频信号分量进行重构完成对信号的去噪。通过振动仿真信号验证,并对光纤周界双Mach-Zehnder系统实测的敲击、攀爬和跑动信号去噪。以敲击信号为例,与变分模态分解-排列熵和NLM滤波-自适应噪声完备集合经验模态分解-小波阈值去噪方法相比,所提方法的噪声抑制比分别提高了2.94 dB和1.08 dB,均方根误差分别降低了72.41%和57.89%,在更好地滤除信号噪声的同时充分保留了信号的关键特征。 展开更多
关键词 光纤传感 信号去噪 蜣螂优化算法 经验模态分解 非局部均值滤波
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基于EMD的井中雷达信号预处理 认领 引用 被引量：11
6
作者 邹宁 金杨超 +2 位作者 郭成 陶杉 宋海 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期875-883,共9页
针对井中雷达数据因环境复杂易受到“污染”而很难提取出有效数据的问题,基于经验模态分解方法(EMD)提出了二维模态经验分解方法(BEMD),该方法对井中雷达信号预处理的时频域分解算法进行分析,将其拓展至高维进行信号处理。仿真结果表明... 针对井中雷达数据因环境复杂易受到“污染”而很难提取出有效数据的问题,基于经验模态分解方法(EMD)提出了二维模态经验分解方法(BEMD),该方法对井中雷达信号预处理的时频域分解算法进行分析,将其拓展至高维进行信号处理。仿真结果表明,二维模态经验分解能够有效剔除高频、低频的干扰,较一维的模态经验分解有较大的改进,验证了该方法具备应用于井中雷达数据处理的潜力。 展开更多
关键词 井中雷达 EMD算法 时域有限差分 信号预处理
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EMD新算法及其应用 认领 引用 被引量：43
7
作者 刘霖雯 刘超 江成顺 《系统仿真学报》 EI CAS 北大核心 2007年第2期446-447,464,共2页
经验模态分解(EMD)算法是 Hilbert-Huang 变换(HHT)的核心算法,它的分解效果依赖于包络线的生成算法和端点延拓算法。采用分段幂函数插值算法求包络线,结合一种改进的端点延拓算法,得到了一种新的 EMD 算法。分析了分段幂函数插值算法... 经验模态分解(EMD)算法是 Hilbert-Huang 变换(HHT)的核心算法,它的分解效果依赖于包络线的生成算法和端点延拓算法。采用分段幂函数插值算法求包络线,结合一种改进的端点延拓算法,得到了一种新的 EMD 算法。分析了分段幂函数插值算法的收敛精度,从数学角度解释了选取该插值算法的原因。最后,结合一个股票模型的仿真结果说明新的 EMD 算法效果更好。 展开更多
关键词 HHT算法 EMD分解 信号处理 插值算法
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基于EEMD-ARIMA的年降水预测拟合模型研究 认领 引用 被引量：15
8
作者 李智强 邹红霞 +1 位作者 齐斌 郭江昆 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第11期46-50,78,共5页
针对传统ARIMA模型对非线性的降水时间序列拟合效果差、预测精度低的缺点,建立基于集合经验模态分解的差分自回归移动平均预报模型(EEMD-ARIMA)。用EEMD方法将序列分解简化,采用不同的ARIMA模型进行建模,并重构各拟合分量。建立EMD、EEM... 针对传统ARIMA模型对非线性的降水时间序列拟合效果差、预测精度低的缺点,建立基于集合经验模态分解的差分自回归移动平均预报模型(EEMD-ARIMA)。用EEMD方法将序列分解简化,采用不同的ARIMA模型进行建模,并重构各拟合分量。建立EMD、EEMD、ARIMA和EMD-ARIMA 4个模型进行对比实验,结果表明,EEMD-ARIMA模型的拟合效果最好,其预测准确率可达到82.46%,该模型在年降水预测应用中能够更准确地描述年降水量的变化规律,具有实际意义。 展开更多
关键词 EMD算法 ARIMA模型 EEMD-ARIMA 降水预测
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基于EMD算法的光栅莫尔条纹信号去噪方法研究 认领 引用 被引量：4
9
作者 杨华晖 刘福 冯伟利 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期467-471,共5页
针对计量光栅莫尔条纹信号的质量问题，提出了基于经验模态分解（EMD）算法对非平稳光栅莫尔条纹信号模型的去噪方法。建立非平稳的光栅时变信号模型，利用EMD算法不需要定义滤波器参数的自适应性优点，对添加不同噪声的多组光栅信号模... 针对计量光栅莫尔条纹信号的质量问题，提出了基于经验模态分解（EMD）算法对非平稳光栅莫尔条纹信号模型的去噪方法。建立非平稳的光栅时变信号模型，利用EMD算法不需要定义滤波器参数的自适应性优点，对添加不同噪声的多组光栅信号模型进行了滤波分析的仿真实验，其信噪比和均方根误差两项指标优于均值滤波、小波阈值去噪方法。对两路正余弦理想信号添加高次谐波分量，通过对比EMD算法抑制高次谐波前后的李萨如图形，验证了该方法在去噪过程中对光栅莫尔条纹信号正弦性误差补偿的良好效果。 展开更多
关键词 计量学 光栅 莫尔条纹信号 经验模态分解算法 去噪 滤波分析
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基于改进EMD和GA-BPNN的机器人磨削颤振监测 认领 引用 被引量：9
10
作者 刘伟 刘旺 +3 位作者 曹大虎 葛吉民 万林林 陈加 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期131-138,174,共8页
由于工业机器人的灵活性,被广泛应用于机器人焊缝磨削任务中。但由于机器人的弱刚性,在焊缝磨削过程中系统容易发生颤振,因此对加工过程中的颤振监测是保证加工质量的基础。针对在加工振动信号处理过程中的模态混叠现象,提出了一种基于... 由于工业机器人的灵活性,被广泛应用于机器人焊缝磨削任务中。但由于机器人的弱刚性,在焊缝磨削过程中系统容易发生颤振,因此对加工过程中的颤振监测是保证加工质量的基础。针对在加工振动信号处理过程中的模态混叠现象,提出了一种基于排列熵算法改进的经验模态分解方法,通过排列熵算法检测振动信号中的异常信号并剔除。通过相关系数法提取相关性最大的固有模态函数的能量熵作为特征值,同时提取方差、峰峰值、均方根和峭度4种时域特征。利用遗传算法优化BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)建立颤振辨识模型,最后将提取的5种特征参数作为特征向量代入辨识模型中对加工状态进行监测。试验结果显示,提出的改进经验模态分解算法结合遗传算法优化的BPNN模型能够有效地对机器人焊缝磨削中的颤振进行监测。 展开更多
关键词 机器人磨削 颤振监测 改进经验模态分解 遗传算法 BP神经网络
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基于EMD和Prony算法的同步电机参数辨识 认领 引用 被引量：19
11
作者 李兴源 朱瑞可 +1 位作者 王渝红 陈实 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期136-139,共4页
Prony算法是一种线性系统时域模态参数识别方法,对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高。鉴于此,将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与Prony算法相结合的方法应用到同步电机参数辨识中。利用EMD的分解能力,对采... Prony算法是一种线性系统时域模态参数识别方法,对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高。鉴于此,将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与Prony算法相结合的方法应用到同步电机参数辨识中。利用EMD的分解能力,对采集到的同步电机三相突然短路电流进行时空滤波和平稳化处理,除去高频噪声IMF分量,然后用Prony准确辨识出同步电机的瞬态和超瞬态参数。仿真试验结果表明该方法具有精度高、抗噪性强等特点。 展开更多
关键词 参数辨识 同步电机 Prony算法 经验模式分解 三相短路电流
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基于改进EMD与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取 认领 引用 被引量：15
12
作者 张志刚 石晓辉 +1 位作者 陈哲明 汤宝平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期80-83,共4页
针对滚动轴承故障特征往往被强背景噪声淹没的特点,提出基于改进经验模态分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解原故障信号得到一组平稳固有模态分量(Intrinsic Mode Functi... 针对滚动轴承故障特征往往被强背景噪声淹没的特点,提出基于改进经验模态分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解原故障信号得到一组平稳固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)后采用互信息和广义相关系数筛选法消除传统EMD分解结果中虚假分量,运用滑动峰态算法对真实IMF分量处理得到滑动峰态时间序列。计算滑动峰态序列频谱提取故障特征频率。实例研究结果表明:该方法能有效提取滚动轴承故障特征,可取得较直接滑动峰态算法及传统包络解调分析更好的效果。 展开更多
关键词 改进EMD 滑动峰态算法 滚动轴承 故障特征提取
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基于EMD的卫星动量轮性能可靠性建模 认领 引用 被引量：4
13
作者 刘强 金光 周经伦 《计算机仿真》 2007年第11期32-34,158,共3页
对于某些产品,如卫星动量轮,具有高可靠性、长寿命的特点。在对这类产品进行试验时,其时间相对产品的实际寿命通常相对较短,往往无法取得失效数据,那么利用传统的可靠性理论一般无法评定该类产品的可靠性。文中针对该类产品具有小子样... 对于某些产品,如卫星动量轮,具有高可靠性、长寿命的特点。在对这类产品进行试验时,其时间相对产品的实际寿命通常相对较短,往往无法取得失效数据,那么利用传统的可靠性理论一般无法评定该类产品的可靠性。文中针对该类产品具有小子样、无失效数据的特点,从性能可靠性出发,提出了一种基于EMD算法的可靠性建模方法,同时,对EMD算法进行了改进,找到了一种简单有效的克服端点问题方法。通过对某型号动量轮的实例分析证明该方法对解决该类问题是行之有效的。 展开更多
关键词 动量轮 失效数据 性能可靠性 经验模式分解算法
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EMD中包络算法改进的研究与分析 认领 引用 被引量：12
14
作者 樊志平 张歌凌 《计算机仿真》 北大核心 2010年第6期126-129,共4页
经验模态分解算法(EMD)是由美籍华人N.E.Huang提出的一种新的数据分析方法,已被广泛的应用于故障诊断方面的研究。但是作为新出现的信号处理,除需要进一步的理论证明外,EMD方法仍然存在着许多需要改进的地方。原始的EMD算法采用三次样... 经验模态分解算法(EMD)是由美籍华人N.E.Huang提出的一种新的数据分析方法,已被广泛的应用于故障诊断方面的研究。但是作为新出现的信号处理,除需要进一步的理论证明外,EMD方法仍然存在着许多需要改进的地方。原始的EMD算法采用三次样条插值算法来拟合非平稳信号的上下包络曲线,其插值算法会引起过冲、欠冲和不完全包络等问题。为此提出了采用分段三次多项式贝塞尔插值算法作为EMD分解过程中的包络算法,从而减小分解过程中的误差,准确提取非平稳信号。最后,利用Mat lab软件进行仿真实验,结果证明能够有效的改进EMD中的曲线包络中的问题和边界效应。 展开更多
关键词 贝塞尔插值 非平稳信号 经验模态分解 包络算法 边界效应
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基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法 认领 引用 被引量：8
15
作者 窦东阳 杨建国 +1 位作者 李丽娟 赵英凯 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期125-130,共6页
针对旋转机械的自主故障诊断,提出一种基于EMD和MLEM2的智能解决方法。利用EMD预处理振动信号,在最适合的IMF分量上提取6个时域指标和5个频域指标构成无量纲的轴承故障特征向量。根据设备运行数据形成决策表,使用改进的MLEM2算法挖掘诊... 针对旋转机械的自主故障诊断,提出一种基于EMD和MLEM2的智能解决方法。利用EMD预处理振动信号,在最适合的IMF分量上提取6个时域指标和5个频域指标构成无量纲的轴承故障特征向量。根据设备运行数据形成决策表,使用改进的MLEM2算法挖掘诊断规则,再结合改进的规则匹配策略进行状态识别。EMD能够剥离故障最本质的信息,提高所选分量的信噪比,而MLEM2算法无需对连续属性事先离散化,获得的诊断规则更完备、准确。SKF6203轴承试验表明,该方法诊断精度达到93.75%,相当于能够自主获取知识的专家系统,且只要一次初始设定,无需后续人工干预,是一种有效的智能诊断方法。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 模型 经验模式分解 规则获取 MLEM2算法
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经验模态分解(EMD)新算法及应用 认领 引用 被引量：13
16
作者 郭喜平 王立东 《噪声与振动控制》 北大核心 2008年第5期70-72,共3页
经验模态分解(EMD)算法是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心算法,它的分解效果依赖于端点延拓算法。介绍一种新的EMD的端点延拓算法,并通过一个仿真实验表明该算法分解信号更完全。
关键词 振动与波 信号延拓 EMD 算法
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基于二维EMD的Harris角点检测算法 认领 引用 被引量：3
17
作者 张金林 曹鹏 +2 位作者 芮挺 甄树新 孙仁武 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期38-42,共5页
为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利用二维EMD方法将图像分解到多个图像细节层,并定义为本征模函数(IMF),再利用Harris算子对各图像细节层进... 为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利用二维EMD方法将图像分解到多个图像细节层,并定义为本征模函数(IMF),再利用Harris算子对各图像细节层进行角点检测,最后采用层层筛选的方法提取角点。对比实验结果表明,新算法得到的角点更加丰富,抗噪性增强,明显提高了图像角点检测性能。 展开更多
关键词 Harris算法 角点检测 经验模式分解 本征模函数
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基于CEEMDAN和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测研究 认领 引用 被引量：7
18
作者 丁莹莹 尹尚先 +4 位作者 连会青 卜昌森 刘伟 夏向学 周旺 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期110-117,共8页
为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预... 为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测方法。该方法利用CEEMDAN处理涌水量数据,构建麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)和自回归移动平均模型(ARIMA)并行级联而成的混合时间序列模型对工作面涌水量进行预测。研究结果表明:该模型预测结果与真实数据相差更小,平均绝对误差为6.36 m 3/h,均方根误差为10.6 m 3/h,模型拟合系数为0.95,更适用于工作面涌水量预测。研究结果可为矿井工作面涌水量预测及防控提供参考。 展开更多
关键词 涌水量预测 时间序列预测 混合模型 经验模态分解 麻雀搜索算法
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基于EMD和GA-SVM的超声检测缺陷信号识别 认领 引用 被引量：12
19
作者 李大中 赵杰 《中国测试》 CAS 北大核心 2016年第1期102-106,共5页
为提高金属探伤时对缺陷的识别能力,提出一种遗传优化支持向量机,结合经验模态分解(EMD),对超声波缺陷信号进行自动识别。首先进行经验模态分解法分解,提取出原始信号特征,构建特征向量。鉴于常用的神经网络模型识别率不高及支持向量机... 为提高金属探伤时对缺陷的识别能力,提出一种遗传优化支持向量机,结合经验模态分解(EMD),对超声波缺陷信号进行自动识别。首先进行经验模态分解法分解,提取出原始信号特征,构建特征向量。鉴于常用的神经网络模型识别率不高及支持向量机参数难确定的问题,利用遗传算法优化支持向量机模型(GA-SVM)的惩罚因子和核参数,提高支持向量机建模精度。分别采用神经网络模型、SVM模型和GA-SVM模型对特征向量进行训练与测试,GASVM模型识别率达到98.437 5%,优于神经网络方法和未改进的交叉验证法SVM模型。试验结果表明:遗传算法能有效提高支持向量机的性能,在小样本条件下能够提高超声缺陷的识别率。 展开更多
关键词 缺陷信号识别 遗传算法 支持向量机 经验模态分解
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基于改进EMD算法的小电流接地故障选线 认领 引用 被引量：5
20
作者 王磊 骆玮 曹现峰 《电气工程学报》 2015年第8期29-34,44,共6页
小电流接地系统发生单相接地故障,故障电流暂态分量复杂、稳态分量不明显的特点为可靠选线带来困难。本文分析了小电流接地故障电流暂态分量特征,并提出一种基于改进EMD算法的小电流接地故障选线方法。EMD算法通过叠加电网特征高频信号... 小电流接地系统发生单相接地故障,故障电流暂态分量复杂、稳态分量不明显的特点为可靠选线带来困难。本文分析了小电流接地故障电流暂态分量特征,并提出一种基于改进EMD算法的小电流接地故障选线方法。EMD算法通过叠加电网特征高频信号解决了IMF模态混叠并可靠滤除了高频干扰。基于单相接地故障电流经改进EMD分解出的IMF在不同故障角下展现出不同的特征,分别利用故障时刻低频波形的单调性与线路故障特征能量作为判据进行小电流接地故障选线。基于Matlab/Simulink的配电网单相接地故障仿真验证了该选线方法的有效性。 展开更多
关键词 小电流接地系统 故障选线 改进EMD算法 特征频带 故障特征能量
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