希尔伯特-黄变换在电力系统故障检测中的应用研究.pdfVIP

维普资讯 第34卷 第14期 继 电器 Vo1．34 No．14 4 2006年7月16日 RELAY Ju1．16，2006 希尔伯特 一黄变换在 电力系统故障检测中的应用研究 刘毅华 ‘，赵光宙 (1．浙江大学宁波理工学院，浙江 宁波315100； 2．浙江大学电气工程学院，浙江 杭州310027) 摘要：电力系统中的故障暂态信号多为非线性非平稳信号，希尔伯特 一黄变换(HHT)被认为是专门针对非 线性非平稳信号的分析方法。将 HHT引入到电力系统故障检测中，利用经验模态分解 (EMD)获得故障电流 信号的本征模态函数 (IMF)，通过选取 IMF并对其进行Hilbert变换 ，提取 出IMF分量的瞬时频率和瞬时幅 度。利用合成的IMF分量的Hilbert谱分布，对故障暂态进行 了时间一频率 一振幅的联合分析。仿真研究表 明：基于HI-IT的故障检测方法能充分提取故障信息，故障定位准确 ，提高了故障检测的可靠性。 关键词：希尔伯特一黄变换； 经验模态分解； 瞬时频率； 电力系统； 故障检测 中图分类号：TM711 文献标识码：A 文章编号：1003-4897(2006)14-0004-03 时频谱分析，通过对 IMF的瞬时频率分析，提取出 0 引言 了故障特征，为电力系统故障检测提供了一种新的 高压输电线路和电力设备发生故障时产生的暂 途径。同时亦表明基于 EMD的方法具有 良好的抗 态信号是非线性、非平稳的。在常用的分析方法中， 噪性能。 虽然傅里叶变换在分析线性、平稳信号时具有 良好 1 HHT方法 的性能，但在分析非线性、非平稳信号时，由于其是 整个时间轴上的积分平均，所以无法反映非平稳信 HHT方法由EMD和 Hilbert变换两部分组成， 号的时变特征。小波分析方法虽然具有 “多分辨 特别适用于分析非线性非平稳信号。一般的信号均 率”的特点，但由于小波基函数的长度是有限的，进 包含有多种振荡模态，直接对其进行 Hilbert变换得 行小波变换时会产生能量的泄漏，，无法对信号进行 到的瞬时频率是毫无意义的。EMD基于信号的局 精确的时频分析，而且一旦选择了小波基和分解尺 部特征时间尺度，可以将任意复杂的信号分解为少 度，所得到的是对某一固定频段信号的分析结果，而 量 IMF的组合，而 IMF能对瞬时频率给出有意义的 且这一频段只与信号的采样频率有关而与信号本身 物理解释。对 IMF进行Hilbert变换可获得瞬时频 无关，无法反映信号的本质特征。 率和瞬时振幅，二者皆为时间的函数，时间一频率一 希尔伯特一黄变换HHT(Hilbe~一HuangTrans— 振幅可以构成信号的Hilbert谱分布。下面作具体 form)¨ 是近年来发展起来的一种新的时间序列信 介绍。 号分析方法，被认为是对以傅里叶变换为基础的线 对于任一连续的时间信号 X(t)，可得到它的 性和稳态谱分析的一个重大突破 J，是针对于非线 Hilbert变换y(t)为： 性非平稳信号的分析方法。HHT通过经验模态分 解 EMD(EmpiricalModeDecomposition)把信号分解 y(t)：广 d丁 (1) 为若干个本征模态函数 IMF(IntrinsicModeFunc． 其反变换为： tion)，IMF的特点是具有合理的瞬时频率 IF(Instan— (t)：广