文献实现的局部均值分解（LMD）算法，matlab源码

资 源 简 介

文献实现的局部均值分解（LMD）算法，matlab源码

详 情 说 明

局部均值分解（LMD）是一种自适应信号处理方法，能够有效分解非平稳信号，适用于光伏并网系统中的复杂工况分析。通过将原始信号分解为多个乘积函数（PF），可以更清晰地提取特征分量。

在光伏逆变并网仿真中，采用三相拓扑结构，并结合偏最小二乘法优化系统参数。该方法通过建立输入输出变量的线性关系，降低数据维度，提升模型鲁棒性。信号分析层面，时域分析关注电压/电流的动态响应，频域分析揭示谐波分布，倒谱检测周期性故障特征，而循环谱则适用于非平稳条件下的故障诊断。

DC-DC环节采用定功率单环控制策略，通过调节占空比实现功率稳定输出，其结构简单且动态响应快。调试时需注意电感电流纹波与开关频率的匹配，避免功率振荡。

卡尔曼滤波器设计部分包含标准卡尔曼、扩展卡尔曼（EKF）和无迹卡尔曼（UKF）等变体： 标准卡尔曼适用于线性系统，通过预测-更新两步骤优化状态估计； EKF针对非线性系统进行局部线性化，但存在雅可比矩阵计算误差； UKF基于Sigma点采样，精度更高且无需计算雅可比矩阵，尤其适合强非线性场景如光伏最大功率点跟踪（MPPT）。

该方案通过多维度验证（如THD测试、功率阶跃响应），证实了其在并网稳定性和电能质量改善上的有效性。