快速小波变换算法与信噪分离

文中对小波理论和快速小波变换算法进行了分析,着重阐述了信号的小波分解与重构过程的实现。文中对快速小波变换算法进行信噪分离的原理和步骤做了研究,并以一个具体的实例展示了该算法应用到机械振动测试信号的信噪分离中的效果。     

基于小波分析的转炉轴承在线振动故障诊断系统

利用计算机实时数据采集对攀枝花新钢钒炼钢厂4,5号提钒转炉轴承实施在线振动故障诊断监测.根据小波分析对提钒转炉轴承故障发生时其相应的部位将产生周期性的特征振动信号进行多层次多频带分解,分离特征频率与噪音的频率段,达到去除噪音的目的.信号重构后再进行频谱分析准确地判断出轴承发生故障的准确部位.     

小波分析在数字滤波中的应用研究

系统地分析了小波变换的物理意义和特点,将小波变换原理于微机保护数字滤波器。仿真表明,该滤波器可以准确地滤除信号中的直流分量和高频分量,具有算法简单可靠的优点,适合计算机的实时处理。     

多小波在电力系统信号消噪中的应用

在简单介绍多小波基本理论的基础上，提出了一种简化多小波分解重构算法的方法，利用该方法可以减少多小波分解重构过程中计算量。以SA4多小波为实例，探讨了基于多小波变换的两类预处理方法以及预处理方法对多小波的重要性。通过分析了多小波的消噪算法，尝试基于不同预处理方法的多个常用多小波在电力系统信号消噪方面的应用。对电力系统三种较典型信号的大量仿真计算结果表明：在相同滤波器长度下，选择合适的预处理方法，利用多小波对电力系统信号消噪可以取得比传统小波更好的信号消噪效果。     

电力系统暂态信号的小波分析方法及其应用(一)小波变换在电力系统暂态信号分析中的应用综述

暂态信号分析是电力系统故障诊断和暂态保护的基础和依据，小波变换为暂态信号分析提供了强有力的数学工具。本文对国内外小波变换在电力系统暂态信号分析的应用研究内容及现状进行了综述，展示了一些新思路，指出了存在的问题和进一步研究的方向。     

小波去噪算法研究及在电力系统中的应用

暂态信号分析是电力系统故障诊断和暂态保护的基础和依据,小波变换为暂态信号分析提供了强有力的数学工具。小波分析由于在时域频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析的特点,用于信号去噪,能得到较为满意的结果,同时也是小波理论应用于实际的一个重要方面。文章主要介绍了用于一维检测信号去噪的4种常用方法,并在虚拟仪器开发软件LabVIEW环境中实现了上述去噪算法,最后对这几种算法的去噪效果、信噪比、均方误差和计算时间等方面进行了比较,同时也就小波基函数的选择对去噪效果的影响进行了分析比较。     

小波分析基础理论及其在电力系统中的应用

深入浅出地了小流方法在信号分析方面的基本思路、基本方法、基本过程和基本应用。文中不仅结合电力系统中的一些应用问题讨论了小波方法的应用特点，而且对其应用前景作了综合性 。     

利用多小波的电力系统信号重构分析

以电力系统故障电压信号为原始信号,通过对不同预/后处理方法的多小波自身重构误差比较和基于不同预/后处理方法的整个多小波变换过程中的重构误差分析,详细讨论了影响多小波重构精度的因素.通过对不同预/后处理方法的多小波分解结果的对比,以及对不同类型信号的多小波与传统小波的重构误差的详细比较和讨论,认为多小波比传统小波更适合于对信号的精确重构,适合用于对电力系统暂态故障信号的处理.     

利用多小波的电力系统信号重构分析

以电力系统故障电压信号为原始信号,通过对不同预/后处理方法的多小波自身重构误差比较和基于不同预/后处理方法的整个多小波变换过程中的重构误差分析,详细讨论了影响多小波重构精度的因素。通过对不同预/后处理方法的多小波分解结果的对比,以及对不同类型信号的多小波与传统小波的重构误差的详细比较和讨论,认为多小波比传统小波更适合于对信号的精确重构,适合用于对电力系统暂态故障信号的处理。     

解析信号小波分析及其在电力系统中的应用

利用解析信号小波变换方法,将小波变换的时频局部性与信号的解析形式相结合,提取暂态信号的奇异点及各尺度分量的幅值包络、相位、瞬时频率等特征信息。通过理论推导和仿真分析,指出解析信号小波分析可以提取暂态信号更为丰富的特征信息,为电力系统故障诊断和继电保护提供新的方法。     

小波分析及其在电力系统中的应用(二) 理论基础

较为详尽地介绍了小波，连续小波变换与Ｇａｂｏｒ变换的差异，二进小波管变换，多分分析，小波基，小波包，快速小波变换，信号的奇异性检测心及信号的多尺度边缘回复等基本内容，此外，根据小波分析的理论基础，提出了Ｂ－小波的一些滤波性质，并构造了新的小波基，结果表明比Ｍｏｒｌｅｔ小波具有更高的计算精度，上述理论是小波分析在电力系统诸多领域应用必要的基础。     

小波分析及其在电力系统中的应用(一) 概 论

作为系列论文－小波分析及其在电力系统中的应用的第一篇，主要介绍小波分析的发展历程和它的重要工程应用价值，并探讨了小波分析在电力系统各个领域应用的可能性。     

4种新的小波变换及其在发电机故障信号分析中的应用

提出了余弦小波、半余弦小波、优余弦小波和拟余弦小波及其变换。这4种新的小波函数和小波变换除具有非常好的时域和频域局部化特性外,还具有频率选择和频率跟踪能力强等特点,它们克服了傅里叶变换以及其他一些小波变换的不足,因而较适用于电力系统故障信号处理和分析,这对提高电力系统的运行水平和供电质量具有重要意义。     

遗传算法及其在电力系统中的应用(上)

首先介绍了遗传算法(GA)的基本思想及解题的一般方法，然后从经济运行、电网规划、 网络分割、故障诊断、潮流计算、电力系统控制等６个方面，较为全面地介绍了GA在电力系 统中的应用研究现状，并指出了有待进一步研究的问题。     

基于小波包变换和矢量量化的电力系统故障数据压缩

在实际的故障分析中通常不是利用故障暂态信号的全部频带信息，而是利用其部分频带信息来解决问题，因此提出了针对电力系统故障信号压缩的特殊要求，即对于所要解决问题有重要价值的频带信息无损压缩，对不重要的频带信息可以失真压缩，即保频带压缩，在此基础上提出了基于小波包变换、Huffman编码方法和矢量量化相结合的故障数据压缩算法，首先利用小波包变换将故障信号分解成各个频带的信息，选择有重要信息的频带采用自适应Huffman无损压缩算法，而对于其他频带数据信息，采用矢量量化压缩算法，通过仿真测试，该算法较好地满足了故障暂态信号的压缩要求，具有较大的应用潜力。     

基于双正交小波的电力系统故障录波数据压缩

提出用双正交小波进行压缩的原理和算法,对不同采样频率和类型的故障数据进行了压缩和与还原,并分析了在不同压缩比下的平均相对误差,小波分解应用多分辨分析的理论将信号分解成不同尺度,通过改变阀值就可控制不同频率分量的取舍及其压缩比和精度。结果表明,该算法减小了文件长度和数据通信的负担。     

计算机视觉技术及其在电力系统自动化中的应用

随着视频技术和红外成像技术在电力系统中的广泛应用，图像信息在电力系统自动化中所起的作用越来越重要，而且对图像信息分析与理解的要求也越来越高，使得在一些应用场合必须利用计算机视觉技术由计算机替代监控人员进行图像理解。文中从计算机视觉的两个方面——图像识别和三维重建——介绍了计算机视觉技术的基本内容，在已有的或设想的一些应用实例的基础上，探讨了计算机视觉技术特别是图像识别技术在电力系统自动化中应用的必要性和应用前景。     

电力系统特征值与状态变量对应关系分析

电力系统中特征值与状态变量之间的对应关系的分析对研究系统的详细动态特性具有十分重要的意义。文中首先对研究系统稳定问题的小扰动方法进行了分析,认为非线性动力系统的代数方程约束和各状态量之间的耦合关系是造成系统动态特性十分复杂的重要原因,进而利用同伦函数的概念给出了一种确定线性化系统中特征值与状态变量对应关系的方法。用此方法对简单电力系统做了分析,得出了令人满意的结果。     

计算机视觉技术及其在电力系统自动化中的应用

随着视频技术和红外成像技术在电力系统中的广泛应用，图像信息在电力系统自动化中所起的作用越来越重要，而且对图像信息分析与理解的要求也越来越高，使得在一些应用场合必须利用计算机视觉技术由计算机替代监控人员进行图像理解。文中从计算机视觉的两个方面——图像识别和三维重建——介绍了计算机视觉技术的基本内容，在已有的或设想的一些应用实例的基础上，探讨了计算机视觉技术特别是图像识别技术在电力系统自动化中应用的必要性和应用前景。     

复杂电力系统实时暂态安全分析的动态矩阵等值方法

联合电力系统的结构复杂,要进行全局的暂态安全分析以比较困难,因此提出了采用分解和协调理论的局部暂态安全分析和监测方法。在可能出现暂态稳定问题的大容量发电厂分别进行暂态安全分析和监测,将系统分为内部系 统和外部系统。内部系统为待监测的大容量发电厂和它所连接的输电线路,其余部分为外部系统。外部系统采用动态矩阵等值方法,推导出它的诸