【摘 要】
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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
【机 构】
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湘潭大学 自动化与电子信息学院,湖南 湘潭 411105;湖南省计量检测研究院,湖南 长沙 410014
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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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