本文選題：希爾伯特-黃變換 + 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解　； 參考：《計算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年07期

【摘要】：針對希爾伯特-黃變換過程中經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解出現(xiàn)的端點(diǎn)效應(yīng)問題,采用極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)算法對原始數(shù)據(jù)序列分別向左右兩端延拓,對擴(kuò)展后的數(shù)據(jù)序列用B樣條插值函數(shù)求其平均曲線,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行下一步分解,結(jié)束分解后摒棄兩端延展的數(shù)據(jù),使算法得到優(yōu)化,起到了抑制端點(diǎn)效應(yīng)的作用。通過與未經(jīng)延拓,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)延拓和支持向量機(jī)延拓各項指標(biāo)的對比分析表明,該算法不僅有效抑制了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解過程中的端點(diǎn)效應(yīng),在預(yù)測速度和分解精度上都有一定的優(yōu)勢。將該方法應(yīng)用于電力系統(tǒng)的諧波分析中,仿真結(jié)果表明該方法能有效抑制EMD的端點(diǎn)效應(yīng),更好地分解出諧波中含有的不同頻率諧波分量。
[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.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;
【分類號】：TN911.7;TP18

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本文編號：2034257