基于EEMD-ICA与SVD的电网谐波检测方法研究

• 作者: 张玥 张琦 李珣 范伟强
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 奇异值分解 独立成分分解 总体经验模态分解 盲源分离 谐波
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: U665.12
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.03.008

摘要

文章将EEMD-ICA技术与SVD相结合,提出基于EEMD-SVD-ICA算法的单通道电网电压谐波分离方法,与现有单通道谐波分离方法相比具有无需源信号先验信息,可分离非平稳信号谐波,算法简单等优点;EEMD方法将单通道信号分解为多路互相正交的本征模态函数分量(IMFs),然后采用SVD代替PCA方法进行数据降维,再运用基于负熵的固定点独立成分分析(FastICA)方法提取IMFs独立分量,实现单通道电网电压谐波分离;对模拟信号进行谐波分离,验证所提方法在该领域的应用的可行性,仿真结果表明论文所提方法不仅能够分离电网电压的谐波,并且对频率小于50 Hz的间谐波也有很好的分离效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李珣	西安工程大学电子信息学院	18	48	4.0	6.0
2	张玥	西安工程大学电子信息学院	7	25	3.0	5.0
3	张琦		2	0	0.0	0.0
4	范伟强		1	0	0.0	0.0