云平台下并行总体经验模态分解局部放电信号去噪方法

宋亚奇; 周国亮; 朱永利; 李莉; 王德文

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信号去噪是对输变电设备进行在线监测和诊断时首要解决的问题.鉴于总体经验模态分解(EEMD)方法对局部放电信号进行去噪的优势,设计了基于MapReduce模型的并行化EEMD算法(MR-EEMD),利用云平台提高算法的计算效率.在对分段包络线进行重构时,针对矩形窗的固有缺陷,提出了基于局部平稳度的自适应分段包络线重构算法(LF-ASER)进行分段边界的补偿处理,使重构的包络线误差减小到给定阈值范围内.实验结果表明MR-EEMD算法相对于EEMD性能提升显著,适合处理变压器的局部放电等高采样率信号,同时保持了EEMD去噪效果,并获得较高的可扩展性和加速比.

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来源
《电工技术学报》 |2015年第18期|213-222|共10页
作者
宋亚奇; 周国亮; 朱永利; 李莉; 王德文;
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作者单位

华北电力大学控制与计算机工程学院保定 071003;

华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京 102206;

华北电力大学控制与计算机工程学院保定 071003;

华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京 102206;

华北电力大学控制与计算机工程学院保定 071003;

华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京 102206;

华北电力大学控制与计算机工程学院保定 071003;

华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京 102206;

华北电力大学控制与计算机工程学院保定 071003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信理论;
关键词
局部放电; 信号去噪; 总体经验模态分解; MapReduce; 包络线重构;

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