基于HHT的谐波检测分析与研究

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作者
李勇
机构
[1] 兰州理工大学
关键词
谐波检测; 傅里叶变换; 小波变换; 神经网络; 希尔伯特黄变换; 石油钻机;
D O I
暂无
年度学位
2014
学位类型
硕士
导师
摘要
随着社会科技水平的进步,电力电子技术的不断提高,各种冲击性、非线性负荷在工业中得到广泛应用。因此,配电网中谐波污染问题日益突显,电能质量问题越来越严重。所以,研究合适的谐波检测方法,对电能质量各参数进行实时、准确的检测和分析,为采取有效措施进行谐波抑制和治理提供依据,具有非常重要的现实意义。 首先,本文介绍了几种传统的谐波检测方法。最早的谐波测量是采用模拟滤波器实现的,由于误差太大,实时性太差,谐波测量过程中该方法已不再优先选用。傅里叶变换和小波变换是谐波信号检测中最常用的方法,大多数谐波检测工具,电能质量分析仪都是基于这两种理论,不过傅里叶变换有单分辨率的缺陷,小波变换存在对小波基过度依赖的问题,导致了它们在分析中对于时变信号会出现较大偏差,实时性检测效果不好。神经网络需要大量训练样本,以及样本选取不规范的等问题,自适应效果差。 其次,文中介绍了HHT的基本理论,对EMD和Hilbert变换进行了详细的阐述。通过数值仿真算例,说明了HHT在处理非线性、非稳态信号中的优越性,并指出了HHT方法中存在的模态混叠、端点效应、虚假分量等诸多问题。 接着,针对HHT存在的问题,本文提出改进型HHT方法。对HHT的模态混叠问题,本文采用数字滤波器滤掉基波分量,然后对谐波信号进行EMD分解,得到各IMF分量,最后对有效的IMF分量进行Hilbert变换,得到瞬时频率和瞬时幅度,从而进行相关参数分析,这样可以有效地解决模态混叠问题;针对HHT的端点效应问题,分析了拟正弦函数延拓法、镜像延拓法和神经网络延拓法的优缺点,本文利用镜像延拓法,结合信号两端波形变换的趋势,来有效抑制EMD分解中的端点效应问题。然后,论文通过仿真信号的分析,将FFT方法,小波包方法,改进型HHT方法进行对比,验证了改进型HHT方法的有效性和强大性。 最后,本文将改进的HHT方法应用于石油钻机系统的谐波测量分析中。对仿真电流信号进行了分析,有效提取了各次谐波电流分量,并与其它方法对比分析,结果表明本文方法的精确度较高,具有推广应用价值。
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页数:72
共 46 条
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