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基于EEMD峰度阈值变压器振动信号降噪方法 被引量:1

De-noising method based on EEMD for vibration signal of kurtosis threshold transformer
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摘要 针对信号中的噪声影响基于振动信号的变压器早期故障诊断结果,提出一种基于集合经验模式分解自相关系数峰度阈值的降噪方法。该方法将含噪信号分解为多个固有模式分量,其中包括噪声分量和有用信号分量,然后根据两者自相关函数特性的不同,利用峰度值剔除噪声,拾取有用信息。仿真信号和变压器振动信号的降噪结果表明,该方法的降噪性能优于其他方法。 The fault detection performance of power is degraded by the noise. The novel de-noising method based on the ensemble empirical mode decomposition method( EEMD) is presented. EEMD decomposes a noisy signal into several intrinsic mode functions( IMF),which include noise IMF and useful IMF. They are different in kurtosis ratio of autocorrelation function. According to this,an adaptive de-noising method is designed,and an improved kurtosis threshold method is used to pickup useful signal from noise IMF. Applying the method to de-noise simulation signal and the power vibration signal,the results show its efficiency and feasibility.
出处 《黑龙江电力》 CAS 2014年第3期189-193,共5页 Heilongjiang Electric Power
关键词 变压器故障检测 降噪方法 集合经验模式分解 自相关函数 transformer fault diagnosis de-noising method EEMD autocorrelation function
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