应用经验模态分解法的tanδ在线监测数据趋势提取 |
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作者姓名: | 王静 李天云 王永宏 |
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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 |
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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。
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关 键 词: | tanδ 经验模态分解 趋势 在线监测 自适应能力 提取 |
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