一种可提取受波动干扰的电压暂降特征的信号处理方法

发布时间：2022-12-22 07:15

　　电压暂降信号中混杂的噪声会模糊暂降起止时刻的检测,而电压波动的干扰则会影响暂降幅值深度的确定,对此设计了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）的消噪方法及结合小波变换定位的三阶导数普罗尼（third derivative method-Prony,TDM-Prony）算法。首先将信号进行VMD分解,得到数个有限带宽的固有模态分量（band-limited intrinsic mode functions,BLIMFs）,对获得的高频BLIMFs进行SURE阈值去噪,然后与低频分量进行重构。然后,对重构信号进行小波变换,定位电压波动及电压暂降的起止时刻,并利用TDM-Prony算法对波动信号段进行拟合以获取其信息,实现波动与暂降的分离;最后,对获得的干净暂降信号进行希尔伯特（Hilbert）变换可得其暂降幅值及持续时间。仿真结果表明,文中设计算法可有效地提取受波动信号的干扰的电压暂降特征。 

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 算法设计结构
    1.1 基于VMD的消噪方法
    1.2 暂降与波动的定位与提取
        1.2.1 基于WT的定位方法
        1.2.2 TDM-Prony拟合算法
    1.3 算法步骤
2 算例设计
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SURE小波阈值消噪和MCEEMD-HHT的低频振荡分析[J]. 陈坚,刘思议,金涛.  高电压技术. 2020(01)
[2]基于实测数据的电压暂降特性分析[J]. 司学振,李琼林,杨家莉,徐永海,张博.  电力自动化设备. 2017(12)
[3]基于奇异值分解滤波与APES算法的异步电动机转子故障检测[J]. 许伯强,李金卜.  电力自动化设备. 2016(08)
[4]基于ISPM和SDM-Prony算法的电力系统低频振荡模式辨识[J]. 张程,金涛.  电网技术. 2016(04)
[5]基于电能质量检测系统电压暂降信息的故障定位估计方法[J]. 赵晨雪,陶顺,肖湘宁.  电网技术. 2016(02)
[6]基于EEMD的振动信号自适应降噪方法[J]. 陈仁祥,汤宝平,马婧华.  振动与冲击. 2012(15)
[7]基于EMD小波阈值去噪和时频分析的齿轮故障模式识别与诊断[J]. 邵忍平,曹精明,李永龙.  振动与冲击. 2012(08)



本文编号：3723714