极限学习机延拓的BS-EMD端点效应抑制算法及应用

发布时间：2018-06-18 05:12

  本文选题：希尔伯特-黄变换 + 经验模态分解　； 参考：《计算机工程与应用》2017年07期

【摘要】：针对希尔伯特-黄变换过程中经验模态分解出现的端点效应问题,采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法对原始数据序列分别向左右两端延拓,对扩展后的数据序列用B样条插值函数求其平均曲线,在此基础上进行下一步分解,结束分解后摒弃两端延展的数据,使算法得到优化,起到了抑制端点效应的作用。通过与未经延拓,BP神经网络延拓和支持向量机延拓各项指标的对比分析表明,该算法不仅有效抑制了经验模态分解过程中的端点效应,在预测速度和分解精度上都有一定的优势。将该方法应用于电力系统的谐波分析中,仿真结果表明该方法能有效抑制EMD的端点效应,更好地分解出谐波中含有的不同频率谐波分量。
[Abstract]:Aiming at the endpoint effect of empirical mode decomposition in Hilbert-Huang transform process, the extreme learning machine (ELM) algorithm is used to extend the original data sequence to the left and right ends, respectively. The average curve of the extended data sequence is obtained by B-spline interpolation function. On this basis, the next step is decomposed, and the data extending at both ends is abandoned after the decomposition, so that the algorithm is optimized and the endpoint effect is suppressed. By comparing with the indexes of BP neural network extension and support vector machine extension without extension, it is shown that the proposed algorithm not only effectively reduces the endpoint effect in the process of empirical mode decomposition. It has some advantages in prediction speed and resolution accuracy. The method is applied to harmonic analysis of power system. The simulation results show that the method can effectively suppress the end effect of EMD and decompose harmonics with different frequencies better.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;
【分类号】：TN911.7;TP18

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本文编号：2034257