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采用二次经验模态筛选的谐波辨识方法
被引量:
5
1
作者
吴江伟
王雪
孙欣尧
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期2401-2406,共6页
谐波辨识研究在智能电网发展中占有重要的地位,采用传统Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对该类非稳态信号进行处理时,会产生模态混叠、端点效应等影响信号分析精度的问题。针对此情况,提出一种模态筛选算法,采用屏蔽信...
谐波辨识研究在智能电网发展中占有重要的地位,采用传统Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对该类非稳态信号进行处理时,会产生模态混叠、端点效应等影响信号分析精度的问题。针对此情况,提出一种模态筛选算法,采用屏蔽信号(masking signal)与原扰动信号叠加实现对模态混叠的抑制,通过端点非镜面对称延拓消减Hilbert变换(Hilbert transform,HT)后的端点"飞翼",并提出二次经验模态筛选算法来提高固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)中所含频率的唯一性,从而改善对非稳态信号的分析精度。稳态和非稳态信号谐波辨识实验验证了该算法在谐波辨识中具有很高的抗干扰性和准确性。
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关键词
谐波辨识
屏蔽信号
经验
模态
分解
二次模态筛选
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职称材料
题名
采用二次经验模态筛选的谐波辨识方法
被引量:
5
1
作者
吴江伟
王雪
孙欣尧
机构
清华大学精密仪器与机械学系精密测试技术及仪器国家重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期2401-2406,共6页
基金
国家973计划(2006CB303000)
国家自然科学基金(60970103
+3 种基金
60673176
60373014
50175056)
教育部博士点基金(20090002110016)资助项目
文摘
谐波辨识研究在智能电网发展中占有重要的地位,采用传统Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对该类非稳态信号进行处理时,会产生模态混叠、端点效应等影响信号分析精度的问题。针对此情况,提出一种模态筛选算法,采用屏蔽信号(masking signal)与原扰动信号叠加实现对模态混叠的抑制,通过端点非镜面对称延拓消减Hilbert变换(Hilbert transform,HT)后的端点"飞翼",并提出二次经验模态筛选算法来提高固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)中所含频率的唯一性,从而改善对非稳态信号的分析精度。稳态和非稳态信号谐波辨识实验验证了该算法在谐波辨识中具有很高的抗干扰性和准确性。
关键词
谐波辨识
屏蔽信号
经验
模态
分解
二次模态筛选
Keywords
harmonic identification
masking signal
empirical mode decomposition
second-mode sifting
分类号
TM933.4 [电气工程—电力电子与电力传动]
TH741 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用二次经验模态筛选的谐波辨识方法
吴江伟
王雪
孙欣尧
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
5
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职称材料
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