云平台下并行总体经验模态分解局部放电信号去噪方法

• 作者: 周国亮 宋亚奇 朱永利 李莉 王德文
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 信号去噪 总体经验模态分解 MapReduce 包络线重构
• 年，卷（期）: 2015,（18）
• 所属期刊栏目: 高电压与绝缘
• 页码范围: 213-222
• 页数: 10页
• 分类号: TN911
• 字数: 7229字
• 语种: 中文

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MapReduce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.