【摘 要】
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提出了基于平滑经验模式分解(SEMD)算法的谐波电流检测法。该方法将电流信号分解成内在模式函数(IMF),创新地在迭代筛分过程中加入平滑处理,不仅使算法不再依赖三次样条插值
【机 构】
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福建师范大学福清分校电子与信息工程学院
【基金项目】
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福建省教育厅中青年教师教育科研项目(编号:JAT160570).
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提出了基于平滑经验模式分解(SEMD)算法的谐波电流检测法。该方法将电流信号分解成内在模式函数(IMF),创新地在迭代筛分过程中加入平滑处理,不仅使算法不再依赖三次样条插值法,而且提高算法的平滑性。使用新方法设计谐波检测电路,并进行基于三次样条插值法和线性函数的对比仿真实验,结果表明:基于两种拟合极值法,SEMD算法都可以精确地分解出电流信号的谐波和基波分量,摆脱了对三次样条插值法的依赖,而且分解出来的基波分量与原信号相关系数(CORR)分别为0.996和0.995,相对均方根误差(RRMSE)分别只有0
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