基于改进EMD算法的小电流接地故障选线

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。

EMD算法和Hilbert算法混合的语音信号降噪和提取

针对语音信号降噪和提取算法存在降噪效果不佳等问题,已经无法满足现在社会的需求。本文提出一种基于改进EMD算法和Hilbert算法混合的语音信号降噪和提取方法,首先针对EMD算法在语音信号降噪可能破坏噪声特性的问题,利用全局阈值选择去噪的方法对其进行改进,然后引入Hil-bert算法将其与EMD算法融合,对语音信号进行降噪和提取。利用仿真实验可以发现:将EMD算法和Hilbert算法进行混合优化,和传统的小波变换语音信号降噪算法,不容易出现差错并且具有更好的降噪性能。

基于改进EMD的煤矿用履带式水仓清理机机械故障诊断研究

履带式水仓清理机发生故障时的振动信号传输频率受履带式结构影响,导致故障诊断耗时较长。为了保证水仓清理机机械的稳定运行,提出基于改进经验模态分解(EMD)的煤矿用履带式水仓清理机机械故障诊断方法。利用基于余弦窗函数与波形特征匹配延拓改进EMD算法,分解履带式水仓清理机振动信号;通过小波能量提取振动信号的能量特征;将提取到的能量特征输入支持向量机(SVM)故障诊断模型中,完成水仓清理机故障的诊断。实验结果表明,所提方法的机械故障诊断效果好,准确率高达到0.995,收敛度值达到0.2,诊断效率高。

基于大数据挖掘的光通信微弱信号检测研究

以高效、准确检测噪声淹没下光通信微弱信号为目的,设计基于大数据挖掘的光通信微弱信号检测方法。通过基于改进EMD与奇异值分解全面去除光通信信号中噪声分量,经灰狼算法寻优设置支持向量机参数后,由支持向量机模型构建信号分类超平面,分类检测样本中微弱信号。实验结果表明:光通信信号经所提方法去噪后,信号信噪比变小,最大值仅有0.01 dB;所提方法所检测的微弱信号波动幅值,与微弱信号实际幅值高度匹配,误差不超过1%,可100%检测出噪声淹没下光通信微弱信号的样本。

基于EMD与分形理论的小电流故障选线仪器研制

首先分析了小电流接地系统故障稳态和暂态特性,介绍暂态零序电流的分布情况,提出一种基于改进EMD与分形维数方法的故障选线研究。其次对G-P算法所存在的缺点进行改进,采用模拟退火遗传K-means算法找到无标度区间。再次进行曲线拟合得到线段的斜率,即线路关联维数。最后通过比较关联维数的大小,选出配电网发生故障的相应线路。

脉搏信号伪基线去除方法研究

针对脉搏信号中伪基线的去除问题,提出基于单周期对比的EMD改进算法。结合相关系数分析方法,判定并去除IMF分量中的伪分量;通过原始脉搏信号的最大单周期与IMF分量的最小单周期进行对比,分离出属于脉搏信号伪基线的低频IMF分量;最后重构其余的IMF分量得到去除伪基线的脉搏信号。该方法分离出的脉搏信号和伪基线信号与理想信号的相关系数分别为0.9997和0.9602;与EMD经验法相比信噪比(SNR)提升约两倍,均方根误差(RMSE)降低两个数量级。实验结果表明:该方法有效去除脉搏信号伪基线,且能较好保留脉搏信号的特征点,对后续脉搏信号的特征提取与准确处理有重要意义。

基于设备信息交互的小电流接地故障定位

为解决小电流接地系统故障定位问题,提出一种利用IEC61850规约进行设备信息交互、比对故障特征波形的配电网故障定位方法。相对传统基于上下游低频波形的差异判别,通过对小电流接地故障暂态特征分析,提取了配电系统特征频带。利用该频带提出基于EMD的改进算法,获得了有效滤除高频干扰的线路特征零模电流,对比线路各区段特征零模电流波形相似度与幅值差度最终确定故障位置。针对上述方法,结合IEC61850规约,所提出的故障定位实现仅需要设备间信息交互,减少主站通信压力,定位效率显著提高。基于Matlab/Simulink的配网小电流接地故障仿真验证了所提定位方法可应对多分布式电源接入、多点故障的复杂情况。设计的配电装置动模仿真也进一步说明了本方法具有更高的准确性、更强的实用性。