【摘 要】
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将时频原子分解(time-frequency atom decomposition,TFAD)方法应用于电气化铁路谐波检测,然而计算量过大,制约了TFAD方法在信号处理中的应用.为降低其计算复杂度,利用差分进
【机 构】
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中铁第五勘察设计院集团有限公司,西南交通大学 电气工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目;国家自然科学基金
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将时频原子分解(time-frequency atom decomposition,TFAD)方法应用于电气化铁路谐波检测,然而计算量过大,制约了TFAD方法在信号处理中的应用.为降低其计算复杂度,利用差分进化(differential evolution,DE)算法优化原子参数,实现原子的最优匹配.通过对电气化铁路谐波电流实测数据的仿真分析,结果表明:基于DE的TFAD方法可以准确检测出相应的基波及各次谐波分量,验证了该算法的有效性.
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