云平台下并行总体经验模态分解局部放电信号去噪方法

作     者：宋亚奇 周国亮 朱永利 李莉 王德文 Song Yaqi;Zhou Guoliang;Zhu Yongli;Li Li;Wang Dewen

作者机构：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 

基　　金：国家自然科学基金(61074078) 中央高校基本科研业务费专项资金(13MS88 13XS30) 新能源电力系统国家重点实验室和河北省自然科学基金(F2014502069)资助项目 

出 版 物：《电工技术学报》 (Transactions of China Electrotechnical Society)

年 卷 期：2015年第30卷第18期

页      码：213-222页

摘      要：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Map Reduce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。

主 题 词：局部放电 信号去噪 总体经验模态分解 MapReduce 包络线重构 

学科分类：11[军事学] 0810[工学-土木类] 1105[1105] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081002[081002] 110503[110503] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-6753.2015.18.026

馆 藏 号：203751487...