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应用经验模态分解法的tanδ在线监测数据趋势提取
引用本文:王静,李天云,王永宏.应用经验模态分解法的tanδ在线监测数据趋势提取[J].高电压技术,2009,35(12):3007-3010.
作者姓名:王静  李天云  王永宏
作者单位:1. 华北电网张家口供电公司,张家口,075000
2. 东北电力大学电气工程学院,吉林,132012
摘    要:在复杂的现场环境中,各种影响的共同作用会导致在线监测数据失真,提取其变化趋势作为故障诊断的依据将提高在线诊断的准确度。经验模态分解(EMD)是一种新的处理非线性、非稳态数据的信号分析方法,通过3次样条插值可有效地逐次分离信号中的不同频率成分和直流成分。为此,利用EMD的这种特性研究了tanδ在线监测数据的趋势提取问题,并与小波变换和数学形态学滤波两种提取方法的结果进行了对比。仿真算例和实例分析均表明,EMD方法无需预知原信号的先验信息,具有更强的自适应能力而且提取结果更为准确,是一种提取信号趋势的良好方法。

关 键 词:tanδ  经验模态分解  趋势  在线监测  自适应能力  提取

Trend Extracting of tanδ On-line Monitoring Using EMD
WANG Jing , LI Tian-yun , WANG Yong-hong.Trend Extracting of tanδ On-line Monitoring Using EMD[J].High Voltage Engineering,2009,35(12):3007-3010.
Authors:WANG Jing  LI Tian-yun  WANG Yong-hong
Affiliation:WANG Jing1,LI Tian-yun2,WANG Yong-hong1(1.North China Grid Zhangjiakou Power Supply Company,Zhangjiakou 075000,China,2.Electrical Engineering Institute,Northeast Dianli University,Jilin 132012,China)
Abstract:Under the complicated local field circumstances,on-line monitoring data are distorted by combined effects of all the influential factors.Because data trend can analyze and diagnose equipment fault signal well and truly,extracting the trend from the complicated background noise will greatly improve fault diagnostic precision of the on-line monitoring data.Empirical mode decomposition(EMD) is a newly developed powerful signal analysis method,which is different from other signal analysis method and can deal wi...
Keywords:tanδ  empirical mode decomposition  trend  on-line monitoring  adaptive ability  extracting
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