作者：杨冬锋; 陈盛开; 刘晓军; 高磊; 王永过电压信号识别自适应变分模态分解支持向量机
摘要：针对目前电网对过电压信号识别研究不足的问题,提出一种基于自适应变分模态分解(variationalmode decomposition,VMD)和时-频分段能量熵特征的过电压信号识别方法。首先,采用自适应VMD方法将过电压信号分解为一系列模态分量(band-limitedintrinsicmodefunctions,BLIMFs),并通过自适应模态统一选择的方法,选择待提取特征模态;然后,对各层BLIMF时间轴等长分段,在此基础上提取时-频分段能量熵特征,并组合得特征向量;最后,通过LibSVM构建支持向量机(support vector machine,SVM)多分类器对过电压信号训练,完成识别。仿真结果表明,该方法解决了传统VMD不能自适应分解的问题,克服了传统能量熵对信号局部特征描述不清的缺陷,满足当下对过电压在线识别的工程需求。
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