云平台下并行总体经验模态分解局部放电信号去噪方法

发布时间：2017-11-18 08:04

  本文关键词：云平台下并行总体经验模态分解局部放电信号去噪方法

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【摘要】：信号去噪是对输变电设备进行在线监测和诊断时首要解决的问题。鉴于总体经验模态分解(EEMD)方法对局部放电信号进行去噪的优势,设计了基于Map Reduce模型的并行化EEMD算法(MR-EEMD),利用云平台提高算法的计算效率。在对分段包络线进行重构时,针对矩形窗的固有缺陷,提出了基于局部平稳度的自适应分段包络线重构算法(LF-ASER)进行分段边界的补偿处理,使重构的包络线误差减小到给定阈值范围内。实验结果表明MR-EEMD算法相对于EEMD性能提升显著,适合处理变压器的局部放电等高采样率信号,同时保持了EEMD去噪效果,并获得较高的可扩展性和加速比。
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61074078) 中央高校基本科研业务费专项资金(13MS88;13XS30) 新能源电力系统国家重点实验室和河北省自然科学基金(F2014502069)资助项目
【分类号】：TN911.4;TM41
【正文快照】： 0引言局部放电的检测对于大型电力变压器在线监测和故障诊断具有重要的实际意义。局部放电信号通常非常微弱,而数据采集现场往往又存在大量的噪声干扰[1],可能将局部放电信号淹没。因此,如何正确地从采集到的信号中提取出局部放电信息是变压器进行在线监测时首要解决的问题。

【参考文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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