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改进的VMD-HT在电能质量扰动检测中的应用 被引量：3
1
作者 廖晓辉 陈川川 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期21-27,共7页
针对电能质量扰动检测精度低和抗干扰性弱的问题,提出了一种基于能量收敛因子与PSO优化的VMD-HT方法。首先通过改进的VMD方法自适应地选择k和α的最优取值,然后通过Hilbert变换求取VMD分解后IMF分量的瞬时幅值-频率仿真图,定位扰动发生... 针对电能质量扰动检测精度低和抗干扰性弱的问题,提出了一种基于能量收敛因子与PSO优化的VMD-HT方法。首先通过改进的VMD方法自适应地选择k和α的最优取值,然后通过Hilbert变换求取VMD分解后IMF分量的瞬时幅值-频率仿真图,定位扰动发生的起止时刻,实现电能质量扰动的检测。通过加入白噪声模拟实际电能质量扰动和随机改变电能质量扰动数学模型的起止时刻,进行大量检测仿真实验。结果显示,其暂态振荡扰动信号在含20 dB白噪声的环境下发生的起止时刻检测精度相较于HHT分别提高了0.007 s和0.006 s,且其检测误差在0.003 s内的概率达到99.84%。复合电能质量扰动等检测仿真实验结果也表明,改进的VMD-HT方法相较于传统的HHT方法具有更好的检测效果,避免了因EMD容易发生模态混叠的现象导致检测精度低、抗干扰性弱和容错性差的问题。 展开更多
关键词 电能质量扰动 能量收敛因子 PSO vmd-ht HHT
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SVM故障信息融合的暂态电压单元保护
2
作者 郭振威 赵瑞强 +2 位作者 江泳妍 李豪杰 邓应才 《湘潭大学学报(自然科学版)》 2025年第2期133-144,共12页
暂态保护具有超高速动作优势,但传统暂态保护易受过渡电阻、故障初始角这两个故障工况属性的影响,弱故障下存在灵敏度不足、可靠性不够的问题.为此,通过分析母线和线路的设备配置情况和线路边界的频率特性,提出一种暂态保护新方法.为了... 暂态保护具有超高速动作优势,但传统暂态保护易受过渡电阻、故障初始角这两个故障工况属性的影响,弱故障下存在灵敏度不足、可靠性不够的问题.为此,通过分析母线和线路的设备配置情况和线路边界的频率特性,提出一种暂态保护新方法.为了解决单端量暂态线路保护不能区分线路故障与母线故障和相邻线路首端故障的问题,引入母线电压高频信号与一条线路电压高频信号的瞬时幅值差值,构造新型故障特征.针对暂态保护易受故障工况属性影响,采用支持向量机(SVM)将故障特征与故障工况属性相融合,得到蕴含故障属性信息的故障特征,克服了故障属性对暂态保护的不利影响,提高了保护可靠性.为了提高故障高频信号检测稳定性,以变分模态分解希尔伯特变换(VMD-HT)获取暂态电压高频瞬时幅值,并积分.该算法解决了原来42.2%的交叉数据,41.6%的误动作或8.9%的拒绝动作.最后以大量ATP-Draw仿真实验验证所提出算法的准确性和可靠性. 展开更多
关键词 电压暂态保护 故障工况属性 故障信息融合 vmd-ht SVM
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基于VMD的广义三次互相关管道泄漏定位检测 被引量：5
3
作者 王冬梅 童影力 +1 位作者 何壮 路敬祎 《压力容器》 北大核心 2024年第2期72-80,共9页
针对天然气管道泄漏检测声波定位技术中,二次互相关时延估计算法存在较大误差的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)结合广义三次互相关的时延估计算法。该方法首先利用VMD算法对两路信号进行分解并重构信号;其次,在二次互相关的基础... 针对天然气管道泄漏检测声波定位技术中,二次互相关时延估计算法存在较大误差的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)结合广义三次互相关的时延估计算法。该方法首先利用VMD算法对两路信号进行分解并重构信号;其次,在二次互相关的基础上再进行一次相关,并在互相关算法的峰值检测阶段引入希尔伯特变换(HT),对峰值进行尖锐化处理,成为一种新型的广义三次互相关时延估计算法。通过对平台搭建的油气管道泄漏检测系统采集数据进行模拟试验,分析了各算法的精度。试验表明,相较于二次互相关,改进广义三次互相关时延估计算法定位平均精度有明显的提升,有着更高的精度和更好的抗噪性能,在天然气管道泄漏定位方面有着更广泛的应用前景。 展开更多
关键词 管道泄漏检测 变分模态分解 广义三次互相关 希尔伯特变换(HT)
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基于VMD分解的呼吸音频谱特征在COPD识别中的应用
4
作者 韦海成 冯海青 +2 位作者 塔娜 蔡坤 赵静 《现代电子技术》 2021年第19期61-65,共5页
慢性阻塞性肺病(COPD)早期诊断技术对疾病的治疗具有重要的作用,文中提出基于呼吸音最大瞬时频率(f_(Emax))特征的COPD疾病识别算法。算法选取指定k值的变分模态分解(VMD)将呼吸音分解,提取本征模态函数(IMF)分量,再对该IMF分量做Hilber... 慢性阻塞性肺病(COPD)早期诊断技术对疾病的治疗具有重要的作用,文中提出基于呼吸音最大瞬时频率(f_(Emax))特征的COPD疾病识别算法。算法选取指定k值的变分模态分解(VMD)将呼吸音分解,提取本征模态函数(IMF)分量,再对该IMF分量做Hilbert变换(HT)计算边际谱,得到最大瞬时频率f_(Emax)、瞬时频率幅值及特征能量等频谱特征参数。最后,利用主成分和线性判别分析对健康人群和COPD患者的呼吸音频谱特征参数进行研究,分析COPD与上述频谱特征参数的相关性。实验结果表明,上述参数中,f_(Emax)与COPD疾病显著相关,能够较好地区分健康人群和COPD患者,识别精度高达92.62%,可以作为COPD疾病早期筛查的一种辅助手段,具有较好的实际应用前景。 展开更多
关键词 COPD识别 呼吸音频谱特征 变分模态分解 主成分分析 线性判别分析 HILBERT变换
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基于变分模态分解的水下目标噪声特征提取及分类 被引量：4
5
作者 鞠东豪 李宇 +1 位作者 张万达 张春华 《声学技术》 CSCD 北大核心 2021年第2期181-187,共7页
当信号中存在异常事件引起的间歇现象时,传统的经验模态分解算法常易产生较为严重的模态混叠现象,严重影响目标特征提取的性能。文章在水下被动目标信号特征分析提取中引用变分模态分解算法。该方法能够自适应地对信号频带进行切割,极... 当信号中存在异常事件引起的间歇现象时,传统的经验模态分解算法常易产生较为严重的模态混叠现象,严重影响目标特征提取的性能。文章在水下被动目标信号特征分析提取中引用变分模态分解算法。该方法能够自适应地对信号频带进行切割,极大程度上避免了传统模态分解算法所产生的模态混叠现象,提高了对目标特征提取的准确性,同时也避免了无效计算。此外,还利用相关性阈值进行模态选择,一定程度上消除干扰模态。在对变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的各阶模态函数进行希尔伯特变换的基础上,提出一种基于变分模态分解和希尔伯特变换(VDM-Hilbert Transformation, VDM-HT)联合处理的特征集进行目标分类。采用四种分类器对3种水下目标噪声信号进行分类。结果表明,VMD-HT算法所提取的特征集相比其他模态分解算法具有更好的分类性能。 展开更多
关键词 水下被动目标 分类 变分模态分解(VMD) 希尔伯特变换 分类器
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基于变分模态分解和希尔伯特变换的直流纹波检测 被引量：3
6
作者 屈龙腾 李沛兴 乔壮壮 《电气技术》 2020年第8期66-72,86,共8页
准确检测直流信号的纹波分量对于评估直流电源质量至关重要。本文提出了基于变分模态分解和希尔伯特变换的组合算法来检测和分析直流信号纹波分量的特征。首先,通过排列熵均值法确定变分模态分解算法的最佳模态数。通过使用变分模态分... 准确检测直流信号的纹波分量对于评估直流电源质量至关重要。本文提出了基于变分模态分解和希尔伯特变换的组合算法来检测和分析直流信号纹波分量的特征。首先,通过排列熵均值法确定变分模态分解算法的最佳模态数。通过使用变分模态分解算法,可以将直流信号准确地分解为一系列调幅-调频函数。然后,将希尔伯特变换算法应用于每个调幅-调频函数以获得相应的瞬时幅度和频率,并确定直流信号的特性。结果表明,与总体平均经验模态分解-希尔伯特变换算法相比,变分模态分解-希尔伯特变换算法对于复杂信号具有较高的分解精度,较强的噪声鲁棒性,且对采样频率不敏感,可用于直流纹波检测。 展开更多
关键词 变分模态分解 排列熵 希尔伯特变换 瞬时幅度
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