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公开(公告)号：CN110514921B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201910658665.4
申请日：2019-07-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种电力电子变换器非平稳信号中非线性现象的识别方法。该方法包括：对多频分量的非平稳信号进行EMD分解和基于互信息量的延拓，得到延拓时间序列。对延拓时间序列进行EMD分解，通过有效因子将无用的伪IMF分量滤除。将得到的有效IMF分量重构后得到重构信号。用复Morlet小波对重构信号进行连续小波变换，并截取原信号相应的时域部分，得到小波变换下的时‑频平面图。对重构信号进行VMD分解，将分解的信号进行希尔伯特变换，并截取原信号相应的时域部分，得到希尔伯特时‑频平面图。本发明所使用的方法能够观察到电力电子变换器中存在的非线性现象，并同时获取该现象发生大致的时间范围。
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公开(公告)号：CN110514921A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910658665.4
申请日：2019-07-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种电力电子变换器非平稳信号中非线性现象的识别方法。该方法包括：对多频分量的非平稳信号进行EMD分解和基于互信息量的延拓，得到延拓时间序列。对延拓时间序列进行EMD分解，通过有效因子将无用的伪IMF分量滤除。将得到的有效IMF分量重构后得到重构信号。用复Morlet小波对重构信号进行连续小波变换，并截取原信号相应的时域部分，得到小波变换下的时-频平面图。对重构信号进行VMD分解，将分解的信号进行希尔伯特变换，并截取原信号相应的时域部分，得到希尔伯特时-频平面图。本发明所使用的方法能够观察到电力电子变换器中存在的非线性现象，并同时获取该现象发生大致的时间范围。
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公开(公告)号：CN110988511A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910658717.8
申请日：2019-07-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供基于多重熵值特征提取的电力电子变换器非线性识别方法。该方法主要基于集合经验模态分解、希尔伯特变换和最小二乘支持向量机。依次对原信号x(t)求取其功率谱熵、对EEMD分解后筛选获得的有效IMF分量R-IMF求取EMD能量熵以及对R-IMF进行Hilbert变换后求取包含在原信号内的时频信息——时频谱熵。将上述多重熵作为同一类的不同特征信息输入到LS-SVM模型中，经过该模型训练，对于电力电子变换器中的一些非线性现象的识别具有很高的精确度。
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