解紫城

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希尔伯特—黄变换（Hilbert-Huang Transform，HHT），作为一种适用于处理非平稳、非线性信号的算法，能够起到使得各类信号的自身特征更加明显和平稳的作用。提到HHT算法，就不得不提到其整个算法内部的核心创造性部分，那就是经验模态分解方法（EMD）。EMD作为针对信号预处理工作的第一步，为后续帮助完成对瞬时信号频率，以及可能出现的问题进行了有效解析。由于HHT本身就专门针对于信号的传输与叠加问题，因此在电力、矿山等行业内部，都得到了广泛应用。而其被广泛推广应用的背后，离不开该算法本身优越的性能，以及极具指向作用的，对于谐波分量的有效抑制能力。在几种常见的信号处理算法当中，HHT相对于其他算法局限性的突破，成为了名副其实的能通过其自身理论特点，依据不受Heisenberg原理约束的情况，以及极佳的自适应性，帮助降低因人为干扰因素而产生的误差。当前，与电力系统相关的高压电气主设备的短路故障监测效率问题，已经成为相关部门内部较为关注的问题。一旦高压电气主设备在运转的途中出现短路情况，就会直接导致主设备的内外温度在短时间之内快速升高，在温度提高到一定程度后，设备内部的元件就会遭到严重损坏，直接导致大型停电事故的发生，最终严重影响到电力系统的安全平稳运行。不过由于HHT的定义以及流程，本身是极具叙述性的，这就导致了算法本身在数学理论支撑方面会受到一定程度的限制。……