近年来，电能质量扰动检测是电力工程界的热点和难点问题。由于扰动信号大多属于非线性信号，一些新的非线性信号分析方法被引入电能质量扰动检测领域。如小波变换、S 变换、改进 S变换、数学形态学、分形理论、时频原子算法 、 原 子 分 解 算 法和 希 尔 伯 特 黄 变 换(Hilbert-Huang transform，HHT)等方法。这些非线性分析方法虽在电能质量扰动检测领域取得了较好的检测结果，但也各自存在一些问题。如小波变换的检测效果不仅受 Heisenberg 测不准原理制约，而且检测的效果取决于基函数的选择和分解尺度，无法保证最优的分解效果；S 变换根据 S 矩阵的幅值矩阵很难考察扰动信号频率随时间的分布，检测暂态扰动信号时效果也不太理想；改进 S 变换中如何选取高斯窗调节因子缺乏理论依据；用多刻度形态学中的形态谱可表征电能质量中的各种扰动，但各刻度下形态谱的大小受结构函数幅值和形状、采样频率的影响很大；分形理论应用于电能质量扰动检测处于起步阶段， 文献利用小波变换和分形指数提取动态电能质量的扰动特征量，但小波与分形之间的定量关系在进一步地研究中；时频原子算法无法精确地检测出小于 2 个周波的瞬时电压暂降(暂升)的特征参数；原子分解算法对如何构造波动和闪变的电能质量扰动相关原子库还需要进一步研究；HHT 首先用经验模态分解(empirical mode decomposition， EMD)将复杂信号分解为若干固有模态函数(intrinsic mode function，IMF) 分 量 之 和 ， 然 后 用 希 尔 伯 特 变 换 (Hilberttransform，HT)求取每个 IMF 的频率和幅值，根据频率突变点定位扰动时刻，该方法有很好的自适应，克服了小波变换、S 变换等传统时频分析方法的局限性。但 HHT 存在一些理论问题，如端点效应、IMF 判据、没有快速算法和过包络等问题。另外， 因受 Bedrosian 和 Nuttall 理论的限制， 通过 HT获取的幅值在端部明显失真。这些理论问题的存在导致应用 HHT 分析电能质量扰动时不仅在端点处的分析效果较差，而且瞬时幅值函数波动较严重 。

2005 年，Smith 等人提出了局部均值分解算法(local mean decomposition，LMD)，LMD 可将复杂信号分解为乘积函数(product function，PF)之和。每个 PF 由包络函数和纯调频函数之积组成，包络函数是 PF 的瞬时幅值，纯调频函数的频率即为 PF的瞬时频率。LMD 和 HHT 类似，也是根据信号固有特征尺度分解复杂信号， 但 LMD 获取 PF 分量的迭代过程采用除法运算，而 EMD 获取 IMF 的迭代过程采用减法，较之 EMD 获取一个 IMF 分量的迭代次数，LMD 获取一个 PF 分量的迭代次数明显较少，而迭代次数越少，端点效应污染数据序列的程度就越轻，幅值与频率检测结果较为准确 。

HHT 中采用 HT 获取 IMF 分量的幅值， 由于 HT 的边缘效应，在端点处的幅值和频率信息会出现部分失真。而 LMD 中将包络估计函数相乘得到幅值信息，端部失真较小。最初 LMD 用于脑电信号分析，程军圣等人将其应用于机械故障诊断，杨世锡将其应用于信号瞬时频率的提取，最近唐巍[16]将 LMD 应用于电力系统低频振荡分析，但将LMD 用于分析含有高频暂态、脉冲等电能质量扰动信号的研究工作还未见报道 。