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摘要:
研究了希尔伯特-黄变换(HHT)方法分析电能质量扰动信号的不足,提出了一种统计特征矢量符号化(SFVS)算法与聚类经验模态分解(EEMD)相结合的短时电能质量扰动信号分析方法.该方法采用循环周期比较的欧氏距离的边界检测算法来对电能质量扰动信号的突变时间进行检测,以突变时刻为边界点将原始电能质量信号进行划分,再用EEMD方法对区块划分信号进行分解,有效抑制模态混叠,以改善信号分解性能.测试结果表明,该方法能够实现突变时刻的准确检测,对电能质量扰动信号中的各种成分进行准确分析.
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文献信息
篇名 基于统计特征矢量符号值和聚类经验模态分解的短时电能质量扰动信号分析
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 短时电能质量扰动 暂态分析 统计特征矢量符号化(SFVS) 聚类经验模态分解(EEMD) 模态混叠
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 先进制造与自动化
研究方向 页码范围 929-937
页数 9页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2017.11-12.007
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研究主题发展历程
节点文献
短时电能质量扰动
暂态分析
统计特征矢量符号化(SFVS)
聚类经验模态分解(EEMD)
模态混叠
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
论文1v1指导