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为了解决噪声、模态混叠等原因造成提取电能质量扰动信号的时频特征不清晰的问题,根据电能质量扰动信号具有非平稳、不确定性以及周期性强的特点,应用总体经验模态分解(ensemble empirical model decomposition,EEM D)的方法对电能质量扰动信号进行分解,基于滑动窗奇异值分解(singular value decomposition,SVD)数据压缩方法对EEMD分解得到的一系列固模函数(intrinsic mode function,IMF)分量组成的矩阵进行了重构,并对重构后的IMF分量作Hilbert变换降维,提取了扰动信号时间、频率、幅值上的特征。对比传统的EEMD算法,新方法能更加准确定量地提取各个扰动成分的起始时刻、幅值、频率等扰动特征,同时能够有效抵御噪声的干扰,克服了以往只能通过人为选取IMF分量来提取扰动时频特征过于主观的缺点。算例仿真的结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对非理想电网环境下单相锁相环同步问题,文章提出一种基于级联信号延时消除(CDSC)的单相锁相环。研究中首先对仅有单相输入下的坐标变换结果进行分析,得出各种非理想电网状态下单相信号输入的同步旋转坐标变换的输出特性。结合带有频率反馈环路的级联信号延时消除法能够快速有效的抑制如直流分量、谐波、相位突变等非理想电网环境给同步参考坐标变换的输出带来不良影响,从而达到准确跟踪单相电网基波电压幅值、相位和频率自适应的目的。该方法无需构造单相电压信号的虚拟正交信号,算法简单且硬件上容易实现。仿真和实验结果验证所提锁相环在非理想电网环境下可以快速准确的跟踪输入电网电压信号的相位、频率和幅值,同时满足系统的稳定性。 相似文献
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