[1] 任祖华,王柏林.基于多分辨率S变换的电压闪变检测[J]. 电力自动化设备, 2014, 34(1):27-31.[2] 刘军,黄纯,江亚群,等.电能质量扰动分析中广义S变换算法的改进与实现[J]. 电力系统及其自动化学报, 2017, 29(3):35-41.
[3] 唐圣学,付滔,李志刚.基于自适应小波阈值去噪和HT-LMD的电能质量扰动检测方法[J]. 电测与仪表, 2017, 54(17):70-76.
[4] 王燕,李群湛,周福林.一种暂态电能质量扰动检测的新方法[J]. 中国电机工程学报, 2017, 37(24): 7121-7132,7426.
[5] 廖晓辉,赵肖健,梁恒娜.一种基于Hilbert-Huang变换的电力电缆故障测距方法[J]. 电力系统保护与控制,2017, 45(3):20-25.
[6] 胡雷,陈湘波,熊魁,等.基于改进HHT的电能质量扰动检测方法[J]. 电测与仪表, 2018, 55(21):105-111.
[7] 黄传金,周铜.基于变分模态分解的电能质量扰动检测新方法[J].电力自动化设备,2018,38(3):116-123.
[8] 罗亦泳,姚宜斌,黄城,等. 基于改进VMD的变形特征提取与分析[J].武汉大学学报(信息科学版),2020,45(4):612-619.
[9] 陈陈,李晓明,杨玲君,等.变分模态分解在电力系统谐波检测中的应用[J].电力系统保护与控制,2018,46(14):63-70.
[10] DRAGOMIRETSKIY K,ZOSSO D.Variational mode decomposition[J]. IEEE transactions on signal processing, 2014, 62(3): 531-544.
[11] 郑小霞,陈广宁,任浩翰,等.基于改进VMD和深度置信网络的风机易损部件故障预警[J].振动与冲击,2019,38(8):153-160,179.
[12] 蒋丽英,卢晓东,王景霖,等.基于PSO-VMD的齿轮特征参数提取方法研究[J].制造技术与机床,2017(11): 65-71.
[13] 龙志伟,肖松毅,王晖,等. 基于粒子群算法的水资源需求预测[J]. 郑州大学学报(工学版), 2019, 40(4): 32-35,47.
[14] 刘宏波.基于改进VMD-HT的电力系统低频振荡模态辨识[D].哈尔滨: 哈尔滨工业大学,2018.