一种用于振荡检测的扩展卡尔曼滤波增强希尔伯特-黄变换方法
信号处理
2017-11-15 v1 数值分析
摘要
希尔伯特-黄变换（HHT）因能够处理动态信号并提供频率、阻尼和幅值等瞬时特征，在电力系统分析中受到广泛关注。然而，其缺陷（包括模态混叠与端点效应）与其优势同样显著。本文给出了一种利用扩展卡尔曼滤波（EKF）增强 HHT 并有望克服这些缺点的初步结果。该方案首先利用经验模态分解去除信号中的动态直流分量，随后应用 EKF 模型提取瞬时系数。基于仿真与真实低频振荡数据的数值结果表明，在适当选择模态数目的条件下，该方案有助于克服模态混叠与端点效应。
引用
@article{arxiv.1711.04644,
title = {An Extended Kalman Filter Enhanced Hilbert-Huang Transform in Oscillation Detection},
author = {Zhe Yu and Di Shi and Haifeng Li and Yishen Wang and Zhehan Yi and Zhiwei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.04644},
year = {2017}
}
备注
5 pages, 2 figures. Submitted to 2018 IEEE PES General Meeting. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1706.05355