%0 Journal Article
%T 云平台下并行总体经验模态分解局部放电信号去噪方法
%A 宋亚奇
%A 周国亮
%A 朱永利
%A 李莉
%A 王德文
%J 电工技术学报
%P 213-222
%D 2015
%X 信号去噪是对输变电设备进行在线监测和诊断时首要解决的问题。鉴于总体经验模态分解（EEMD）方法对局部放电信号进行去噪的优势,设计了基于MapReduce模型的并行化EEMD算法（MR-EEMD）,利用云平台提高算法的计算效率。在对分段包络线进行重构时,针对矩形窗的固有缺陷,提出了基于局部平稳度的自适应分段包络线重构算法（LF-ASER）进行分段边界的补偿处理,使重构的包络线误差减小到给定阈值范围内。实验结果表明MR-EEMD算法相对于EEMD性能提升显著,适合处理变压器的局部放电等高采样率信号,同时保持了EEMD去噪效果,并获得较高的可扩展性和加速比。
%K 局部放电
%K 信号去噪
%K 总体经验模态分解
%K MapReduce
%K 包络线重构
%U http://www.ces-transaction.com/CN/abstract/abstract3332.shtml