基于有限元算法优化EEMD的直流信号纹波分解方法

彭巨; 刘良江

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为解决直流电能计量时不能对直流中纹波信号进行准确计量的问题,文中提出利用有限元算法优化集合经验模态分解(EEMD⁃FEM)的方法对直流中的纹波信号进行分解。利用有限元法对直流电压信号进行预处理,根据信号变化量进行有限元划分并求积分均值点,以保存信号特征并降低极值点个数,提升EEMD算法分解的收敛速度和准确度。为提取直流电压信号,搭建直流电能算法验证平台对直流电压信号进行仿真,得出相比于EEMD的分解方法,EEMD⁃FEM算法分解出的直流分量变化量保持在0.01%,分解出的直流信号稳定;IMF分量的电压幅值总体维持在0.01~0.001 V。结果表明,有限元算法优化的EEMD算法对直流信号的分解效果更好,在分解有用IMF分量、分离直流分量以及减少IMF分量个数上更优,能够达到理想的分解效果。

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来源
《现代电子技术》 |2022年第4期|89-93|共5页
作者
彭巨; 刘良江;
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作者单位

湘潭大学自动化与电子信息学院;

湖南省计量检测研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般性问题;
关键词
纹波信号分解; 有限元算法; 集合经验模态分解; 信号预处理; 特征提取; 信号仿真;

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