【摘 要】
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为提高电能质量扰动检测定位在高噪声环境下的准确性,在小波包降噪的基础上引入模糊熵判据,对不同噪声水平的扰动信号自适应最优分解层数,构造阈值随噪声系数改变的函数.选取噪声序列模糊熵最大时的阈值作为最优阈值,对降噪后的扰动信号进行Hilbert-Huang变换,以确定其起止时间与频率等参数.将算法与传统的小波阈值降噪方法进行对比,结果表明算法对于不同的噪声环境均具有良好的抗噪能力.由此可见基于模糊熵的小波包降噪可以更好地提高电能质量扰动分析的精度.
【机 构】
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长安大学电子与控制工程学院,陕西西安 710064
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为提高电能质量扰动检测定位在高噪声环境下的准确性,在小波包降噪的基础上引入模糊熵判据,对不同噪声水平的扰动信号自适应最优分解层数,构造阈值随噪声系数改变的函数.选取噪声序列模糊熵最大时的阈值作为最优阈值,对降噪后的扰动信号进行Hilbert-Huang变换,以确定其起止时间与频率等参数.将算法与传统的小波阈值降噪方法进行对比,结果表明算法对于不同的噪声环境均具有良好的抗噪能力.由此可见基于模糊熵的小波包降噪可以更好地提高电能质量扰动分析的精度.
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