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基于MEEMD和SVM的贯通式同相牵引直接供电系统牵引网故障识别
Dianci bileiqi, 2021 针对贯通式同向牵引直接供电系统牵引网故障识别,提出了一种基于改进总体平均经验模态分解和支持向量机的故障识别方法。利用PSCAD仿真平台搭建3种不同类型(雷击故障,雷击干扰,接地故障)的故障模型,通过模拟仿真得到故障暂态电流,并对其解耦得到故障电流相模分量。采用MEEMD算法对故障电流相模分量进行分解,提取特征向量,通过SVM工具箱进行故障识别。为了验证SVM在故障识别中的优越性,通过对比概率神经网络故障识别,结果表明SVM在故障识别中具有更高的正确率。
庄启康 +4 more
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Gaoya dianqi, 2022 高压断路器合分闸线圈电流中含有大量信息，监测和分析线圈电流信号对于高压断路器故障检测和诊断意义重大。文中提出基于变分模态分解的方法提取线圈电流特征值，采用变分模态法分解断路器合分闸线圈电流信号，并对所得到的经验模态分量求其中心频率，根据频谱中峰值所对应的时间点，提取线圈电流信号的特征值。实验结果表明：使用该方法能够准确且有效地提取合分闸线圈电流信号的特征值。
庄瑞锋, 陈丽安, 肖梁贤
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Dizhen xuebao, 2022 针对低信噪比条件下微震初至拾取准确度低的问题，基于信号幅度变化引入权重因子，对传统长短时窗比值（STA/LTA）算法进行改进，提高初次拾取精度。为了进一步降低拾取误差，对变分模态分解（VMD）算法进行优化，基于互相关系数和排列熵准则自适应确定VMD分解层数，对初次拾取结果前后2—3 s的记录进行优化VMD，并计算分解后各本征模函数（IMF）的峰度赤池信息准则值，得到各IMF的到时，以各IMF的拾取结果及能量比综合加权得到二次拾取到时。仿真实验表明：改进后的STA ...
Juan Meng, Yanxiong Wu, Yanan Li
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Gaoya dianqi, 2020 气体绝缘组合电器（GIS）作为重要输电设备,由局部放电导致GIS绝缘劣化是常见的故障,需对其进行诊断。从不同放电故障下GIS振动信号的特点出发进行GIS放电故障的识别,搭建GIS典型放电故障实验模拟平台,采集GIS正常运行与尖刺放电、悬浮放电和沿面放电3种典型放电故障的振动信号,采用改进集总经验模态分解法（MEEMD）提取不同运行状态下振动信号模态函数,计算模态函数的近似熵值,将差异较为明显的近似熵值作为特征量输入相关向量机（RVM）进行训练,建立二叉树放电模型,对测试样本进行分类,验证此方法的正确性 ...
臧旭 +6 more
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Gaoya dianqi, 2014 笔者提出了一种基于经验模式分解的GIS局放超高频信号分形特征提取与识别方法。该方法通过对局部放电超高频信号进行经验模式分解得到多个固有模态,通过计算固有模态的关联维数作为特征量进行模糊聚类识别。文中设计了4种典型局放模型获取局放超高频信号样本进行验证该方法,结果表明识别正确率最低达到98%。
李化 +5 more
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Dianci bileiqi, 2019 采用总体经验模态分解和小波阀值去噪相结合的方法对泄漏电流进行去噪处理。对泄漏电流信号首先进行总体经验模态分解,再对高频IMF分量按照4种阀值小波去噪方法（固定阀值法、启发式阈值法、自适应阈值法和极大极小阀值法）进行去噪,最后进行重构。以泄漏电流的3个特征量（有效值、3次谐波与基次谐波之比、波形）对去噪效果进行分析,综合比较得到采用总体经验模态分解与启发式阈值小波相结合的去噪方法的去噪效果最佳,采用该方法对实际污秽绝缘子泄漏电流进行去噪处理,去噪效果良好。
赵世华 +4 more
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Gaoya dianqi, 2020 断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,分析分合闸线圈电流特性,对断路器故障诊断具有重要意义。文中提出了基于改进集合模态分解（MEEMD）的分合闸线圈电流特征值提取方法。该方法使用MEEMD分解分合闸线圈电流信号,得到经验模态分量（IMF）,然后对分量求其瞬时频率,利用频率谱中峰值所对应坐标表征原始信号的特征值。实验结果表明,该方法能正确有效提取分合闸线圈电流特征值。
张佳, 陈志英, 陈丽安, 陈庆荣
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全球能源互联网源荷预测是虚拟电厂（virtual power plant，VPP）制定未来调度计划的重要依据。提出一种基于多频组合短期源荷预测的VPP发电侧和用户侧协同优化调度方法。首先对时间序列的负荷数据进行集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD），并将其重构为高低2种频率，使用图卷积神经网络（graph convolution network，GCN）和长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）相结合的GCN ...
吕小红*, 刘维, 刘克恒, 蒋婧
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Gaoya dianqi, 2020 为了对变压器有载分接开关的运行状态进行识别,该研究首先对其运行状态和故障特征进行总结分析,针对分接开关运行过程中产生的振动信号,利用集合经验模态（EEMD）分解为多个固有模态函数分量（IMF）,再经过希尔伯特变换法,结合能量熵提取得到基于时频分析的特征向量。将特征向量输入自适应遗传算法（AGA）优化的BP神经网络模型中进行故障识别,并进行数据仿真,与相空间重构后提取的特征向量（PPDC）进行对比,验证不同网络模型下,所提方法的识别准确率和收敛速度。结果表明,以PPDC故障样本作为模型输入时 ...
曹宏
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对传统辛几何模态分解（symplectic geometry mode decomposition， 简称SGMD）方法因嵌入维数选择依靠经验公式，导致出现信号模态混叠和过度分解的问题，提出了一种改进的辛几何模态分解（improved symplectic geometry mode decomposition， 简称ISGMD）方法。首先，通过计算原始信号的功率谱密度得到最大主峰的频率并设定嵌入维数区间，根据峭度准则筛选分解后的辛几何分量（symplectic geometry component，
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