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基于有限元算法优化EEMD的直流信号纹波分解方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
纹波信号分解;有限元算法;集合经验模态分解;信号预处理;特征提取;信号仿真
中图分类号：
作者姓名：
彭巨;刘良江
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]彭巨;刘良江-.基于有限元算法优化EEMD的直流信号纹波分解方法)[J].现代电子技术,2022(04):89-93
A类：
纹波信号,纹波信号分解
B类：
有限元算法,算法优化,EEMD,波分,分解方法,直流电能计量,集合经验模态分解,FEM,有限元法,直流电压,电压信号,变化量,求积,信号特征,极值点,收敛速度,算法验证,验证平台,解出,直流分量,IMF,电压幅值,信号预处理,信号仿真
AB值：
0.238911
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