一种基于希尔伯特黄变换算法对断路器故障诊断的方法

摘要

本发明公开了一种基于希尔伯特黄变换算法对断路器故障诊断的方法，对数据信号进行经验模态分解，信号经过经验模态分解得到各固有模态函数分量，对每一个固有模态函数分量进行Hilbert变换，得到瞬时幅值和瞬时频率参数，将振幅和瞬时频率绘制成能量、频率、时间分布的Hilbert谱，应用于非线性、非平稳系列的分析中，并采用镜像延拓方法抑制Hilbert变换端点效应。测试结果证实了本发明在电力系统断路器振动监测分析中具有灵活性和有效性，使用EMD可将信号分解为n个IMF分量，振动信号所含的不同频率成分应包含在所分解的IMF分量中，其中IMF2中的频率分布恰好包含了分离开关的基础频率部分，提高了分析的精度，简化了分析的步骤。