基于EEMD和prony信号分解的故障测距模型

资 源 简 介

基于EEMD和prony信号分解的故障测距模型

详 情 说 明

本文将介绍一种基于EEMD和Prony信号分解的电力线路故障测距模型。该模型结合了两种先进的信号处理技术，能够有效提高故障定位的准确性。

EEMD（集合经验模态分解）是对传统EMD方法的改进，通过加入白噪声辅助分析，解决了EMD的模态混叠问题。在故障信号处理中，EEMD能够将复杂的故障信号自适应地分解为若干个IMF分量，这些分量包含了原始信号不同时间尺度的特征信息。

Prony算法是一种基于指数函数拟合的信号分析方法，特别适合处理电力系统中的暂态信号。它能准确提取信号中的频率、幅值和相位等特征参数，为故障分析提供重要依据。

该测距模型的工作流程大致如下：首先对采集到的故障暂态信号进行EEMD分解，得到多个IMF分量；然后选取包含故障特征的IMF分量进行Prony分析，提取故障特征参数；最后利用这些参数建立故障定位的数学模型，计算故障点的精确位置。

MATLAB实现这一模型时，可以利用现有的EEMD工具包和Prony分析函数，配合自定义的故障测距算法。模型对采样率、线路参数等影响因素做了适当考虑，并提供了参数调整接口以适应不同的应用场景。这种组合方法相比单一信号处理方法具有更高的测距精度和更好的抗干扰能力。