基于ICEEMDAN与Teager能量算子的牵引供电系统谐波检测算法

摘要

针对传统的谐波检测算法无法分析牵引供电系统中的非线性、非平稳谐波的问题,文章提出一种基于改进自适应噪声的完整集合经验模态分解(ICEEMDAN)与Teager能量算子(TEO)相结合的谐波检测算法。其先将待测信号经ICEEMDAN得到一组固有模态函数(IMF)分量,再通过筛除虚假分量,得到真实的IMF分量;然后,对各个IMF分量进行Teager能量算子(TEO)解调,得到谐波分量的幅值与频率随时间变化的图像。经分析得出,ICEEMDAN作为希尔伯特-黄变换(HHT)中的重要步骤经验模态分解(EMD)的改进算法,相较EMD的其他改进算法,其抑制模态混叠的效果最佳,并具有良好的自适应性,在处理非线性非平稳信号时有着很好的表现;而TEO能准确检测出谐波的瞬时幅值与频率,并快速响应信号的变化。通过构造牵引网特性中的谐波信号对该算法进行仿真分析,结果显示,分析稳态电流谐波时,幅值与频率的平均检测误差分别为3.56%和1.74%;分析暂态电流谐波时,幅值与频率的平均检测误差分别为3.39%和2.44%。这表明文章所提算法能够对牵引供电系统谐波的幅值与频率进行准确的检测,并可以准确定位谐波信号的突变点。