Hilbert-Huang变换在电气化铁路谐波检测中的应用

将Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)用于电气化铁路谐波检测中,应用该方法可以提取任意频次的谐波信号。为了解决直接应用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)方法可能出现的模态混叠问题,文中采用基于傅里叶变换(Fourien tranform,FT)的EMD方法对电气化铁路谐波信号进行提取。首先利用傅里叶变换对指定频率部分进行滤波,然后分别进行HHT变换,再重新组合,即可得到信号全部完整的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,进而计算其Hilbert谱,得到谐波信号的Hilbert谱值。对电气化铁路牵引变电站实测谐波电压、电流数据进行了分析,仿真结果表明利用改进的HHT方法可以得到电气化铁路各次谐波的准确时频分布。     

基于希尔伯特-黄变换的飞机供电系统谐波信号分析

大量非线性电力设备的应用,使飞机供电系统中含有大量的谐波分量和间谐波分量。针对傅里叶变换和小波变换等方法不能有效地对这些谐波信号进行提取和分析的情况,提出利用希尔伯特-黄变换(HHT)提取和分析飞机供电系统中的各次谐波分量。同时,为了改善HHT中经验模态分解(EMD)存在的包络线过冲、欠冲和端点飞翼等问题,使用分段三次...     

基于HHT谐波与间谐波检测研究

为了削弱基于经验模态分解EMD（empirical mode decomposition）方法在谐波与间谐波检测中的端点效应,提出了采用自适应波形延拓的改进型希尔伯特-黄变换HHT（Hilbert-Huang transform）谐波与间谐波检测算法。在EMD过程中,采取分段三次Hermite插值函数取代三次样条插值函数,从而避免包络曲线产生的过冲与欠冲。待测信号经过EMD,获得一系列固有模态分量IMFs（intrinsic mode functions）,然后对各个IMF进行希尔伯特变换HT（Hilbert transform）,即可获得各次谐波的幅值与频率。通过与快速傅里叶变换FFT（fast Fourier transform）相比较,证明改进的HHT算法精度高,符合电力系统谐波和间谐波分析的要求。     

基于CEEMDAN和HT的谐波检测新方法*

经验模态分解(EMD)作为希尔伯特-黄变换(HHT)的重要组成部分,为了克服其在谐波检测中出现的模态混叠、端点效应问题,提出采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和希尔伯特变换(HT)相结合的谐波检测新方法。文章首先在理论上对比分析了EMD、EEMD以及CEEMDAN算法,研究CEEMDAN算法的特性。再用CEEMDAN算法对原始信号进行分解,得到固有模态函数(IMF)。最后用HT算法对每阶IMF分量进行分析,检测到谐波中包含的瞬时幅频信息。算例仿真结果表明,相对于HHT算法对信号的处理能力,文中提出的方法在谐波检测中有效地克服了EMD算法的弊端,提高了信号分解精度。     

基于改进HHT的电能质量扰动检测方法*

为了精确检测电网中复杂非平稳扰动信号的时频特性,提高希尔伯特-黄变换(HHT)方法的时频定位能力,本文提出一种基于改进HHT的电能质量扰动检测方法。针对电压暂降与短时间中断、谐波和复合扰动信号,该方法采用移动平均法对HHT得到的瞬时幅频参数进行均值化,进而从Hilbert谱中提取信号在不同时间和频率的能量密度,定位扰动信号的起止时刻。仿真结果表明,该方法能够准确、快速地获取谐波信号的频率成分、幅值及突变时刻,分析电压暂降与短时间中断信号的幅值及起止时刻,同样适用于复合扰动信号检测,相对于传统的HHT方法具有更高的精度及时频分辨率。     

基于HHT的微网中谐波与间谐波的检测与分析

近年来,由于电力电子器件及非线性负荷的大量使用,微网中的电压、电流波形畸变越来越严重,谐波和间谐波问题变得尤为突出,造成了电能质量的恶化.而谐波治理的前提是对其进行快速、实时的检测,由于谐波信号的随机性和影响因素的复杂性,传统的谐波检测方法已经不再适用.为此,本文提出采用希尔伯特-黄变换方法(HHT)对微网中的谐波和间谐波信号进行检测,从而可以实现微网中谐波的自动提取.仿真结果表明该方法能有效地对谐波及间谐波信号进行实时、准确的检测,取得了很好的效果.     

基于分数阶小波变换的电力系统谐波检测方法

针对稳态和暂态谐波检测易受噪声干扰的问题,提出一种基于分数阶小波变换(fractional wavelet transform,FRWT)的电力系统谐波检测方法。首先,通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)检测出各频谱的频率,根据频率确定分解层数;其次,利用FRWT对信号进行分解和重构,实现基波与各次谐波分量的分离;最后,对各次谐波分量进行Hilbert变换(Hilbert transform,HT),获取各次谐波分量的频率和幅值检测结果以及暂态扰动的起止时刻。对多种谐波信号的仿真试验结果表明,FRWT方法可以有效实现对含噪信号中稳态和暂态谐波的检测,即使信噪比较低也能保证各项结果的检测精度,证明FRWT方法是检测谐波的一种有效新方法。     

基于同步挤压小波变换的电力系统时变谐波检测

针对噪声影响下时变谐波检测问题,提出基于同步挤压小波变换(SWT)的检测方法。首先利用SWT算法将混有噪声的时变谐波信号分解为不同的内蕴模态函数分量(IMTs),进而提取出所含谐波分量,然后对每个谐波分量进行Hilbert变换,得到每个本征函数的瞬时频率和幅值及谐波扰动的起止时刻。基于SWT准确的模态分离能力,实现了各谐波的瞬时频率、瞬时幅值和谐波扰动的起止时刻等参数较高精度的获取。与传统的希尔伯特-黄(HHT)方法相比,该方法对于谐波的分离能力更强,对噪声有更强的鲁棒性。仿真及实际数据表明,所提方法在噪声环境下依然能精确提取各个模态,验证了该方法在时变谐波检测分析中的有效性。     

基于希尔伯特–黄变换的电压闪变测量方法

提出了一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Hunagtransform,HHT)的电压闪变测量方法,有效实现了电网同时混有调幅波、间谐波和谐波时的闪变值计算。HHT由经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)及Hilbert变换2部分组成。先用EMD把能够引起电压波动与闪变的间谐波和调幅波分别提取出来,通过Hilbert变换求出其幅值和频率信息,再运用频域法推导出来的闪变计算式分别进行加权运算,计算出各自的瞬时视感度,最后通过叠加得到总的瞬时视感度。仿真结果表明:该方法能够同时准确地测量出调幅波、谐波和间谐波的参数,无需经过带通滤波器、视觉加权滤波器和一阶低通滤波器计算出闪变值,避免了滤波器带来的误差。     

基于Synchrosqueezing小波变换的谐波和间谐波检测方法

非线性电力元件的广泛使用使电力系统的谐波和间谐波污染越来越严重。为准确计算谐波和间谐波的参数特征,以有效克服噪声影响,提出基于Synchrosqueezing小波变换的谐波和间谐波的一种检测方法。首先对电力系统信号进行连续小波变换;然后确定同步挤压阈值,对连续小波变换结果进行同步挤压,并利用同步挤压结果计算电力信号主频率;最后,设置提取频率区间,将电力信号分解为一组内蕴模态类函数分量(IMT),并结合Hilbert变换及最小二乘拟合,精确计算噪声背景下谐波和间谐波的幅值与频率。通过模拟信号和实测信号对所提方法有效性进行了分析,实验结果表明,与Prony和HHT方法相比,本文方法通过同步挤压有效抑制了噪声干扰,谐波和间谐波的检测精度有较好的提高。     

改进的HHT算法在电力系统谐波检测中的应用

使用改进的HHT方法检测电力系统谐波.由于HHT方法存在模态混叠现象,不能有效的得到各次谐波分量.采用预处理的方法,首先将一个信号通过一级低通滤波器得到一级高频成份和一级低频成份,一级高频成份进一步分解为二级高频成份和二级低频成份,如此类推直到满足分解完成条件.对各个频带进行EMD分解得到IMF分量,最后将所有的IMF...     

一种改善HHT端点效应的新方法及其在电能质量中的应用

利用Hilberr-Huang变换(HHT)方法进行电能质量检测分析,可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值,但该方法在应用中存在严重的端点效应,会影响分析结果。为了改善其端点效应问题,提出了一种基于人工神经网络和镜像延拓相结合的新方法对短时间序列进行延拓。采用三层BP神经网络对信号两端进行延拓,用带镜像延拓程序的经验模态分解(EMD)方法对延拓后的信号进行边分解边延拓,得到具有原始信号长度的固有模态函数(IMF);为了改善Hilbert变换中的端点效应,再次利用BP神经网络对各个IMF分量进行延拓。最后对延拓后的IMF分量进行Hilbert变换,从而得到精确的瞬时频率和瞬时幅值。将其应用到电力系统的谐波分析中,取得了较好效果。     

一种基于Hilbert-Huang变换的电力电缆故障测距方法

为了提高电力电缆故障测距的灵敏性和准确性,提出一种基于Hilbert-Huang变换的电力电缆故障测距方法。针对电缆故障时暂态行波信号奇异性不明显问题,HHT能在不需要选择基函数的条件下对信号进行自适应时频分析,应用经验模态分解(EMD)方法对信号进行唯一分解。EMD能在保持信号良好的时域特性和频域特性的同时得到信号的时频和能量分布关系,有利于提取信号的奇异性,进而减小测量误差。通过不同方法对故障进行数值仿真测距,仿真结果表明HHT故障测距方法具有很好的优越性。     

基于HHT的配电网谐波检测方法研究

HHT分析法对分析时变、衰减、间断等非平稳谐波信号比小波分析法和FFT法更为精确。HHT法在谐波检测时自身存在的许多问题,在经验模态分解过程中用保形分段三次厄米尔特函数解决曲线包络问题,并用相关系数法识别固有模态分量(IMF)中的伪分量。针对谐波信号中含有基波分量而影响分析精度,首先设计了数字滤波器,对原始信号进行滤波处理以消除经验模态分解过程中的模态混叠现象,再利用HHT方法进行分析。将分析结果与实测数据比较,结果表明所用方法精度较高,具有很高的应用价值。     

EEMD在电能质量扰动检测中的应用

提出了一种基于聚类经验模态分解(EEMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)电能质量扰动检测新方法.首先采用EEMD对电能质量扰动信号进行分解,获得固有模态函数后,再进行HHT,可以定量、准确地刻画相应时刻的瞬时特征量.该方法可以确定非平稳的电能质量扰动信号的时间、频率和幅值等信息.仿真试验结果表明,该方法可以有效克服经验模...     

基于希尔伯特-黄变换的电力系统谐波分析

准确的谐波分析对电力系统稳定具有重要意义。为克服FFT方法与小波分析方法的缺点,提出将希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)用于谐波分析。将谐波信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),得到一系列经验模态函数(intrinsic mode function, IMF)。由于不同的IMF对应不同的谐波分量,通过对每个IMF分量进行Hilbert变换(HT)及最小二乘拟和,最终可以得到各次谐波的幅值、频率和相位,从而实现电力系统谐波的准确分析。在经验模态分解过程中,采用了分段三次Hermite插值,并通过添加极值的方法减轻边缘效应的影响,使谐波分析能够更准确。仿真表明,Hermite插值比三次样条插值对谐波分析更具优势。该方法分析电力系统谐波精度高,能够取得满意的效果。     

基于希尔伯特-黄变换和小波变换的500kV变电站谐振数据对比分析

谐振数据分析是谐振实时监测装置研制和谐振抑制的基础。文章对500 k V变电站实际谐振数据,采用希尔伯特-黄变换和小波变换方法进行对比分析。首先对谐振数据进行经验模态分解(EMD)得到谐波信号的本征模态函数(IMF),再对各个IMF进行希尔伯特变换,获得各个IMF分量的瞬时频率和瞬时幅度;然后选取合适的小波基对同组谐振数据进行分析;最后总结了两种检测方法的优缺点和500 k V变电站实际谐振谐波成分的幅频特性。