資料介紹
針對現有局部放電( PD)信號特征提取方法存在的不足,提出一種基于變分模態分解(VMD)和Hilbert變換(Hilbert-VMD)的特征提取方法,并提出一種雙閾值篩選法來確定VMD算法中的分解模態數。首先,根據PD信號功率譜,采用雙閾值篩選法確定VMD算法中的分解模態數;其次,采用VMD算法對PD信號進行分解,得到數個有限帶寬的固有模態分量(BLIMFs);然后,對各模態分量進行Hilbert變換并線性疊加后得到PD信號的Hilbert時頻譜,并計算各模態分量的邊際譜;最后,根據各模態分量的邊際譜提取PD信號頻域內的特征量,并用支持向量機(SVM)對所提取的特征量進行分類。實驗結果表明,對試驗環境下和現場實測兩種環境下的PD信號,采用該文方法提取得到的特征量均具有較高的正確識別率,充分說明該特征提取方法可以有效提取PD信號特征。對于噪聲較大的實測信號,采用該方法得到的正確識別率并未明顯降低,說明該方法具有較好的噪聲魯棒性。此外,該文所提Hilbert-VMD方法也為PD信號提供了一種新的時頻分析方法。
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