波形信号是电力设备监测中常见的数据形式,波形信号处理在大数据背景下成为计算和数据双重密集型问题.集合经验模态分解(EEMD)的自适应性在分析非线性、非平稳信号时具有优势,但高计算量限制了其应用.通过对EEMD算法处理波形信号时的并行性分析,在Spark计算平台下设计并实现了波形分段并行与经验模态分解(EMD)过程并行这两种不同结构的并行EEMD算法.波形分段并行适用于较长的波形信号,但结果存在部分误差,而EMD过程并行能获得与原算法一致的结果,但对内存的需求更大,适于数据量不大的波形信号.将并行EEMD算法用于局部放电(PD)波形信号的特征提取,计算固有模态分量的能量参数与样本熵作为特征量.实验结果表明,利用所提特征量能有效区分多种PD类型,所提并行EEMD算法与现有EEMD算法相比计算效率更高,减少了特征提取过程的耗时.
集合经验模态分解 并行计算 Spark 局部放电 波形信号处理