基于信息熵评价指标的多小波畸变电能计量

针对畸变信号条件下利用传统小波分解重构算法对非线性负载进行电能计量结果不准确的问题,提出了一种基于最优小波的多小波畸变电能计量方法 .首先,建立电网的简化数学模型并给出了功率信号的数学描述与电能计量方法;然后,根据信号的能量值与信号本身具有特定关系的特点,计算信号基波部分与畸变部分的信息熵评价指标,确定基波部分与畸变部分信号的最优分解小波基;最后,根据电能合理计量方法计算冲击性负载与谐波性负载消耗的功率;仿真结果表明应用信息熵评价指标分别选取信号基波部分与畸变部分的最优小波并对非线性负载进行电能的合理计量其准确度比传统方法更高.     

电网畸变信号下电能的计量方法研究

针对电网畸变信号电能计量不合理的问题,本文提出了提升小波对畸变电网信号进行分解计量的方法。基于信号分频理论,建立电网信号的简化数学模型,并根据功率潮流方向分析结果,得出畸变下电网电能计量的新方法。同时采用基于小波分频带测量原理及根据提升小波变换方法。以传统和非传统畸变电网信号为例,利用Matlab软件,对传统畸变信号和冲击畸变信号进行仿真实验。仿真结果表明,在传统畸变信号条件下,电能功率理论值为12 100 W,实际测量值为12 067 W,误差在0.001数量级,因此,对于传统的畸变信号,此方法合理;在非传统畸变信号条件下,电能功率理论值为13 204 W,测量值为13 275 W,误差为0.001数量级,对于电压和电流突变信号,此方法合理。该方法实现了电网功率的准确计量,有效提高了电能计量的准确性。因此,该研究促进了电能计量理论和技术的发展和完善。     

基于最优小波包基的降噪方法及其应用

如何有效去除信号中的噪声是地球物理勘探领域中一个较重要的研究内容。如何去除有效数据中的噪声而保持信号的初至相位不发生畸变,常规的频率域或时间域滤波方法均不能较好的解决这个问题,而基于小波包基的信号去噪方法却是一种较好的方法。本文以小波包分析为基础,根据最小代价原理研究信号分解的最佳小波包基,对不同频率的系数采用不同的阈值进行量化,对高频信号采用Stein无偏似然估计的原则计算阈值,而在低频部分则采用以信号能为依据的浮动阈值,利用量化后的小波包系数重构得到去噪后的信号。仿真和实验结果表职,该方法去除噪声的同时并不改变原信号的相位,也不会产生波形的畸变。同时,将该方法利用到超声波数据降噪处理的工程实际中也取得了较好的效果。     

一种小波调制信号的识别方法

小波调制是一种全新的多载波通信调制方式,该文主要研究加性高斯白噪声信道条件下小波调制信号的识别.根据小波调制信号的特点,以信号高阶累积量与功率谱峰度为特征参数,采用分步识别的方法对小波调制信号进行了识别.仿真结果表明,该方法非常有效而且能够很好的抑制高斯噪声的干扰.     

基于小波变换的复杂噪声背景中谐波恢复方法

对于被乘性和加性噪声污染的谐波信号,现有的循环统计量方法是基于Fourier变换实现的,但其频率分辨率不高.本文从确定性的信号模型出发,利用小波在时频分析中精细和灵活的特点,提出了谐波信号小波变换的规范化量图的方法,并建立了该规范化量图与信号参数之间联系.以此为基础,我们提出了基于小波变换的复杂噪声背景中的谐波恢复方法,并通过仿真实验对所提方法的性能进行了验证.     

基于DTCWT-MAP去噪及Hilbert包络的滚动轴承故障诊断

针对轴承振动信号易受噪声影响造成故障特征难以提取的问题,提出一种基于双树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform, DTCWT)和最大后验估计(Maximum A Posteriori, MAP)的信号去噪及故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行DTCWT分解,获得不同层次的小波系数,有效克服了传统小波分解频率混叠和畸变的缺陷。然后根据各层小波系数中的噪声强度构造MAP软阈值函数,对不同层次的小波系数进行阈值去噪。最后对去噪后的各层小波系数进行DTCWT反变换,将信号分解到不同频带,结合Hilbert包络实现轴承故障诊断。仿真信号去噪分析、轴承复合故障诊断实验及风机轴承微弱故障诊断应用结果表明,该方法能够有效去除噪声,提高信噪比,增强故障特征,提高轴承故障诊断的准确性和实效性。     

一种应用于超声无损检测的广谱反卷积技术研究

为了提高复合材料超声无损检测（UNDT）分辨率,提出一种基于小波变换和粒子群算法（PSO）的广谱反卷积新技术.在利用小波变换多分辨率分析能力对超声反射回波信号消噪,并确定超声反射系数位置集的基础上,采用粒子群优化算法求出相应位置反射系数的幅值,从而消除畸变小波的平滑作用,有效改善检测分辨率.同时,该技术还突破传统方法仅适合于超声回波信号为平稳、检测噪声为白色以及先验知识已知的场合应用的局限性.计算机仿真和实验研究表明,与传统反卷积技术相比,该方法能极大地提高超声检测的分辨率,并体现出较强的广谱适应性和鲁棒性.     

基于自适应提升小波包的故障微弱信号特征早期识别

针对齿轮箱故障微弱信号特征识别问题,设计了一种识别该类信号微弱特征的自适应提升小波包方法.该方法以提升方法为基础,构造了提升小波包分解和重构过程算法,并以分解层信号相邻样本点自相关系数的大小作为目标函数,在每个样本点上选择能够自适应匹配信号局部特性的提升小波包算子,将每个分解频带信号进行重构,识别时域故障微弱信号特征.该方法成功地识别出了某齿轮箱发生摩擦故障时隐含在振动信号中的调制波形和周期性冲击脉冲故障微弱特征.结果表明,自适应提升小波包方法对强噪声背景下故障微弱信号特征的识别效果优于经典小波包方法.     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

为有效剔除信号噪声,得到没有污染的信号,便于进行信号分析,介绍了小波包变换的改进方法,给出了信号的小波包分解系数排序方法,将信号的相关性与小波包的多尺度时频分析及重构结合在一起,并用于信号的去噪研究中.通过仿真研究和与目前小波去噪方法进行对比,证明了该方法去噪的有效性.     

用A计权连续小波变换识别内燃机噪声源

为了适应内燃机噪声声源识别的需要,当用连续小波变换进行信号分析时,常对小波变换算法作适当的改进.依据连续小波变换的叠加性和尺度转换性质,提出了变换后小波系数的频率修正方法,即在修正小波变换时对信号中不同频率成分小波系数的不同衰减,使变换后小波系数的大小能够准确反映信号中不同频率成分的幅值特性,在此基础上提出了A计权连续小波变换算法,对频率修正后的小波系数进行A计权修正,使之更加适合实际工程中声源识别的需要.利用该方法对某发动机进行了噪声源识别,取得了良好的识别效果.     

小波帧变换方法在电能质量扰动中的仿真分析

针对电能质量扰动问题,提出了小波框架和小波帧算法.将小波帧算法和传统的小波分析方法在算法框架上进行了比较,并进行了大量的实验.实验结果表明,基于小波帧算法的实时性有所减弱,但在扰动定位的准确性方面有很大提升.     

小波变换在电能质量扰动检测与定位中的应用

论述小了波多分辨率信号的分解原理,提出了采用小波多分辨率信号分解的电能质量暂态干扰检测新方法.给出了电压下凹、短时断电、冲击信号等电能质量干扰检测与时频分析的仿真实验.结果证明,该方法对暂态电能质量的检测是有效的.     

基于小波和进化网络的电能质量动态扰动自动识别

提出了一种基于小波和进化网络的电能质量动态扰动自动识别方法。首先应用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ ４小波对扰动波形进行分解,得到各个尺度上的小波系数,然后进行特征提取:采用遗传算法设计的模式特征分类器对扰动进行分类。实验表明该方法具有分类准确、网络学习速度快及收敛效果好等显著特点。     

基于小波变换的暂态电能质量检测研究

本文重点研究了利用小波变换方法检测电力系统中暂态电能质量扰动的原理,并对短时电压变动和电磁暂态等暂态电能质量扰动进行了仿真。理论研究和仿真分析证明,该方法能够实现对暂态电能质量扰动快速又准确的检测,为暂态电能质量扰动的评估和治理提供了依据。     

基于光学小波分析的相关识别和计算机模拟

将小波变换引入到光学联合变换相关识别中，采用基于联合变换相关的小波分析来实现模式识别．利用改进的墨西哥帽小波函数产生小波滤波器，并进行了光学小波联合变换相关识别。将这种滤波器放置在傅里叶反变换产生相关输出之前的联合功率谱面上，该技术可以应用在具有不同灰度图像的模式识别中。计算机模拟结果表明：其相关峰宽度、识别力和峰噪比都有较大改善。     

基于提升小波的电压暂态奇异点检测

电压暂态扰动是影响电能质量的重要因素之一,对电力系统和用电设备均产生危害.提升小波可以在时域、频域表征信号的局部特征,具有发现突变信号、处理非平稳时变信号的能力.分别采用提升小波和傅里叶变换检测脉冲暂态和振荡暂态电压扰动的奇异点.仿真结果表明,与傅里叶变换相比,提升小波能有效检测暂态电压扰动的奇异点.     

动态电能质量波形辨识的暂态分析方法(Ⅱ)

利用先进的数学分析工具,提出全新的动态电能质量扰动波形的辨识方法。利用小波与分形的内在联系,从小波变换后的系数中,提取扰动的全局分形指数和局部分形指数作为动态电能质量扰动的特征,建立了识别扰动类型的分形指数小波分析方法。利用多刻度数学形态学由粗到细地对信号进行分层处理的特点,从动态电能质量扰动的波形出发,建立一种全新的多层次描述和多层次处理的扰动辨识方法。对由PSCAD/EMTDC软件仿真得到的12种典型动态电能质量扰动波形的识别,证明了其正确性。该方法为动态电能质量扰动的检测、识别与分类提供了新的思路。     

PLC调制技术改进及优化设计

分析了 PLC(Power Line Communication)技术中所涉及到的调制技术的特点和性能,并在与电力线通信适配的条件下对调制方式进行了比较和改进。给出了基于小波变换技术的正交频分复用(OFDM)调制技术,并使用多尺度正交小波基替代 OFDM 中的余弦函数,对 OFDM 进行了优化设计,该设计方法可明显提高 OFDM 性能,克服其不足,增强其综合抗扰能力。     

动态电能质量波形辨识的暂态分析方法(Ⅰ)

利用先进的数学分析工具,提出全新的动态电能质量扰动波形的辨识方法。利用小波与分形的内在联系,从小波变换后的系数中,提取扰动的全局分形指数和局部分形指数作为动态电能质量扰动的特征,建立了识别扰动类型的分形指数小波分析方法。利用多刻度数学形态学由粗到细地对信号进行分层处理的特点,从动态电能质量扰动的波形出发,建立一种全新的多层次描述和多层次处理的扰动辨识方法。通过由PSCAD/EMTDC软件仿真得到的12种典型动态电能质量扰动波形的识别,证明了其正确性。该方法为动态电能质量扰动的检测、识别与分类提供了新的思路。     

基于贝壳表面形貌仿生的船舶绿色防污研究

分析了船体表面海洋污损生物的附着规律,以贝壳为仿生对象,提出了基于贝壳表面微结构与反附着机理的船舶绿色仿生防污新技术的实现路线,采用二维功率谱分析法确定了贝壳表面的合适采样条件,基于二维双正交小波变换对贝壳表面形貌进行了分离,提出以舟形藻作为附着试验目标生物来探讨贝壳表面抗海洋污损生物的附着机理,对防污机理的验证方法进行了阐述。