本文關(guān)鍵詞：云平臺下并行總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解局部放電信號去噪方法

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【摘要】：信號去噪是對輸變電設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)測和診斷時首要解決的問題。鑒于總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)方法對局部放電信號進(jìn)行去噪的優(yōu)勢,設(shè)計了基于Map Reduce模型的并行化EEMD算法(MR-EEMD),利用云平臺提高算法的計算效率。在對分段包絡(luò)線進(jìn)行重構(gòu)時,針對矩形窗的固有缺陷,提出了基于局部平穩(wěn)度的自適應(yīng)分段包絡(luò)線重構(gòu)算法(LF-ASER)進(jìn)行分段邊界的補償處理,使重構(gòu)的包絡(luò)線誤差減小到給定閾值范圍內(nèi)。實驗結(jié)果表明MR-EEMD算法相對于EEMD性能提升顯著,適合處理變壓器的局部放電等高采樣率信號,同時保持了EEMD去噪效果,并獲得較高的可擴(kuò)展性和加速比。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計算機(jī)工程學(xué)院;華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61074078) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(13MS88;13XS30) 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室和河北省自然科學(xué)基金(F2014502069)資助項目
【分類號】：TN911.4;TM41
【正文快照】： 0引言局部放電的檢測對于大型電力變壓器在線監(jiān)測和故障診斷具有重要的實際意義。局部放電信號通常非常微弱,而數(shù)據(jù)采集現(xiàn)場往往又存在大量的噪聲干擾[1],可能將局部放電信號淹沒。因此,如何正確地從采集到的信號中提取出局部放電信息是變壓器進(jìn)行在線監(jiān)測時首要解決的問題。

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本文編號：1199068