基于改进HHT算法的重载铁路信号自动化解调方法设计

重载列车在铁路运行过程中,信号容易受到干扰和失真,影响列车的安全性。该文提出一种基于改进HHT算法的重载铁路信号自动化解调方法。采用小波阈值去噪方法改进HHT算法中的集成经验模态分解成多个IMF分量后,利用小波阈值去噪法对含有噪声的分量展开去噪。使用Bedrosian乘积定理获取全新的递归函数,改进HHT算法中的希尔伯特变换,将纯调频信号作为新的重载环境面的铁路信号,基于递归Hilbert变换实现重载铁路信号自动化解调。实验测试结果表明,所提方法解调后的信号频率与仿真信号频率基本吻合,频带利用率最高可达9.3%,具有良好的信号解调能力。

基于改进HHT算法的电力系统低频振荡分析

低频振荡会严重影响电力系统的正常运行,因此,以电力系统低频振荡为研究对象,采用HHT算法作为低频信号分解算法。针对HHT算法的缺点进行改进,得到改进HHT算法。改进HHT算法应用于低频振荡分析中,初步定位低频振荡源。仿真结果表明改进HHT算法对电力系统低频振荡研究法有着较高的识别功能,低频振荡源寻源方式有着较高的判别特征。

基于光伏发电的微电网谐波检测方法研究

目前光伏发电是解决环境污染、能源短缺等问题的重要方法之一。光伏发电系统中大量电力电子器件的应用会产生一定量的谐波,进而影响其电能质量。然而光伏发电系统对电能质量的要求较高,因此需要对谐波进行准确检测和分析,提高系统的电能质量。对此,该文基于光伏发电系统,提出了一种改进的希尔伯特-黄变换(HHT)算法,并通过搭建实验平台进行仿真验证。结果表明,该方法能够精确地检测在光伏并网中谐波的含量,使其能够快速实现与大电网同频同相的并网功能。

输电系统雷击干扰与故障类型识别研究

针对雷击输电系统发生雷击干扰和雷击故障时无法快速、准确的识别雷击类型,做出有针对性的防雷措施,提出一种综合的雷击类型识别方法。首先,根据雷击暂态电压信号波形的单调性和对称性构造积分判据的方法来识别非故障和故障性雷击;然后,结合暂态电压信号能量特征值的分布特点构造高低频能量比值判据,识别非雷击,雷击和短路故障;针对希尔伯特一黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)中经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对原始信号分层时存在的边际效应,模态混叠等问题。将变分模态分解(Variational Mode decomposition,VMD)并与希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)相结合改进了HHT算法。最后,通过PSCAD仿真验证了改进HHT算法的有效性和雷击类型识别的准确性。