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摘要:
电力设备监测数据中的时序波形信号对评估设备运行状态具有重要作用,当数据量很大时,采用传统方法处理时序波形信号往往效率低下.VMD算法是一种完全非递归的变分模态分解方法,适用于对非线性、非平稳信号的分析,但其复杂性和大量的计算限制了其应用范围.提出了一种基于Storm/Spark平台的并行VMD算法.为确保子段数据模态分量在窗口截断处连续,提出了一种基于矩形窗分段的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD) VMD-RWS和基于自适应分段和外推延拓(the adaptive subsection based on local flatness and extrapolation,ASLF-E) ASLF-E的信号处理方法进行信号分段以及子段数据处理.通过仿真实验对提出的VMD-RWS和ASLF-E方法进行验证,实验结果表明该方法可以确保各子段数据模态分量在窗口截断处的连续性,保持了VMD算法原有的性能,为云平台下局部放电信号应用VMD算法进行分析提供了一种切实可行的方案.此外,设计了基于Storm和Spark平台的并行VMD算法处理流程及架构,为基于云平台的并行VMD算法的实现提供了依据.
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文献信息
篇名 基于云平台下的并行VMD算法
来源期刊 华北电力大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 泛在电力物联网 Storm/Spark平台 变分模态分解 并行计算 波形信号处理
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 38-46
页数 9页 分类号 TM76
字数 6903字 语种 中文
DOI 10.3969/j.ISSN.1007-2691.2020.02.05
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱永利 华北电力大学控制与计算机工程学院 268 5516 39.0 62.0
2 兰志堃 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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泛在电力物联网
Storm/Spark平台
变分模态分解
并行计算
波形信号处理
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华北电力大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-2691
13-1212/TM
大16开
北京市德胜门外朱辛庄北农路2号
18-138
1974
chi
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