Hilbert-Huang变换方法在谐波和电压闪变检测中的应用

将一种新的非平稳信号处理方法,即HHT(HilbertHuang Transform)方法用于检测与时频分析典型的电能质量扰动信号,如谐波、电压闪变与波动信号.该方法由经验模态分解法(EMD)及Hilbert变换两部分组成,先用EMD提取信号的固有模态函数(IMF)分量,再对IMF作Hilbert变换求瞬时频率和幅值.该方法可以从时域和频域两方面同时对信号进行分析,能够准确检测出突变、非平稳谐波和电压闪变信号的时间、频率和幅值信息.仿真分析结果表明了该方法检测非平稳电能质量扰动信号的有效性.     

基于自适应变分模式分解的非稳态电压闪变包络参数检测

针对非稳态时变的电压闪变包络参数准确检测难题,提出一种基于自适应变分模态分解的电压闪变包络参数检测方法.首先通过Hilbert变换检波法快速提取电压闪变包络信号;再采用损失系数和能量差作为确定模态分解个数的判断依据,利用自适应变分模态分解闪变包络信号;最后通过Hilbert谱分析求取瞬时幅值和瞬时频率,确定电压闪变包络参数,并开发基于虚拟仪器的电压闪变参数检测实验平台.仿真与实测结果表明,该文方法能有效实现非稳态闪变包络参数的准确检测与分析,可有效克服电网工频波动、叠加谐波和噪声的干扰,相比现有的检测方法具有更高的准确度.     

基于希尔波特-黄变换的介损数字测量算法

准确提取基波电压和电流信号是检测介质损耗因素的关键。提出了一种新的介质损耗因数检测算法,采用希尔波特-黄变换(HHT)对试品电压和电流信号进行检测,通过经验模态分解法(EMD)提取信号的固有模态函数(IMF),再进行Hilbert变换,得到各自的瞬时频率,由瞬时频率进行介质损耗因数的准确检测。该算法无需同步采样,可以实时提取测量电压、电流信号的基波成分。仿真结果表明,HHT受采样数据长度、频率跟踪误差的影响较小,在非同步采样的情况下,具有良好的应用特性,能有效提高介质损耗因数检测的准确度。     

基于VMD-SWT联合算法的谐波/间谐波检测

针对现有电力系统谐波/间谐波检测方法中提取精度不高、对噪声敏感的问题,提出一种基于变分模态分解VMD(variational mode decomposition)和同步挤压小波变换SWT(synchrosqueezing wavelet transform)的谐波/间谐波检测新方法。首先对含有谐波/间谐波的信号进行连续小波变换,得到小波量图确定分量个数。利用VMD自适应地将信号分解成多个模态分量,筛选出所选模态中心频率附近的小波系数进行SWT挤压重组锐化时频图,获得小波脊线,从而提取各谐波模态瞬时频率和幅值。仿真和实际数据表明,该方法在噪声环境下依然可以准确提取各个谐波分量,具有较高的检测精度。     

基于小波变换的单频时变电压闪变检测仿真研究

电压波动与闪变是衡量电力系统电压质量的重要参数,而小波变换以其优异性在电压闪变检测中得到了越来越多的应用。为了验证小波变换在电压闪变检测方面的有效性与可行性,搭建了含单一闪变分量的电压闪变信号模型。采用小波变换对电压闪变信号的检测进行了仿真分析,并将仿真结果与基于平方检测法的仿真结果进行了对比分析。仿真结果表明,小波变换不仅能够检测出电压闪变分量的幅值与频率信息,而且能够根据小波变换的模极大值确定电压闪变发生与结束的时刻,基于小波变换的检测效果优于基于平方检测法的检测效果。     

基于希尔伯特–黄变换的电压闪变测量方法

提出了一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Hunagtransform,HHT)的电压闪变测量方法,有效实现了电网同时混有调幅波、间谐波和谐波时的闪变值计算。HHT由经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)及Hilbert变换2部分组成。先用EMD把能够引起电压波动与闪变的间谐波和调幅波分别提取出来,通过Hilbert变换求出其幅值和频率信息,再运用频域法推导出来的闪变计算式分别进行加权运算,计算出各自的瞬时视感度,最后通过叠加得到总的瞬时视感度。仿真结果表明:该方法能够同时准确地测量出调幅波、谐波和间谐波的参数,无需经过带通滤波器、视觉加权滤波器和一阶低通滤波器计算出闪变值,避免了滤波器带来的误差。     

Hilbert变换求取电压闪变有关参数

随着电力系统中大容量冲击负荷的不断增加，配电网中的电压闪变也愈发严重，因此需要对其进行检测和分析，进而提出具体的治理方案。基于统计评价的指标只能定量地给出闪变的强弱或严重程度，而无法说明闪变的具体参数特征。文中提出基于Hilbert变换的电压闪变参数化快速计算方法，能够计算出闪变调制的频率和幅值，以及电压闪变的近似均方根幅值和基波频率。针对含有高次谐波的闪变信号，提出应用小波去噪方法将高次谐波作为噪声滤去的实用预处理方法。去噪后的信号再进行具体参数的计算。仿真以及现场采集的闪变信号的实例验证了此方法的可行性和准确性。     

Hilbert变换求取电压闪变有关参数

随着电力系统中大容量冲击负荷的不断增加，配电网中的电压闪变也愈发严重，因此需要对其进行检测和分析，进而提出具体的治理方案。基于统计评价的指标只能定量地给出闪变的强弱或严重程度，而无法说明闪变的具体参数特征。文中提出基于Hilbert变换的电压闪变参数化快速计算方法，能够计算出闪变调制的频率和幅值，以及电压闪变的近似均方根幅值和基波频率。针对含有高次谐波的闪变信号，提出应用小波去噪方法将高次谐波作为噪声滤去的实用预处理方法。去噪后的信号再进行具体参数的计算。仿真以及现场采集的闪变信号的实例验证了此方法的可行性和准确性。     

基于稀疏复原算法的风电并网电压闪变包络线提取

闪变包络线检测是分析电压波动与闪变的关键。IEC推荐的平方检测法在闪变低频段的包络线提取误差较大,不适合风力发电并网产生的电压闪变包络线提取。文中针对风电并网引起的电压闪变问题,提出了基于稀疏复原算法的闪变包络线提取方法。以电压闪变信号的极值点作为观测序列,根据闪变包络线低频段较平稳的变化特性,构造变频宽的离散余弦变换基,利用正交匹配追踪算法还原出最佳闪变包络线。通过对单一频率闪变、复合频率闪变、基波频率变动、谐波及噪声影响的电压闪变信号进行分析,表明了该算法提取闪变包络线的准确性。最后,通过对张北柔直电网中新能源风电场实测的电压波动信号进行分析,进一步验证了所提算法提取风电并网引起的电压闪变包络线的可行性与有效性。     

采用小波多分辨率信号分解的电能质量检测

针对典型的电能质量扰动信号 ,提出了采用小波多分辨率信号分解的电能质量检测与时频分析方法 ,并提出一种新型的同步检波器。该方法将电能质量扰动信号分解到子频带中 ,在小波域上检测信号的时间、频率和幅度 ,具有突出信号时域、频域局部特征的能力 ,因此特别适用于短暂瞬时信号的检测与分析。仿真结果表明 ,该方法具有优异的检测性能 ,适用于电压凹陷、电压凸起、电压间断、短时间谐波失真、暂态谐波失真、电压闪变与波动等电能质量扰动信号的检测与时频分析。     

基于快速小波变换的闪变检测算法

综合小波变换和快速傅立叶变换的优点,利用小波对非稳定信号的敏感性,提出了基于小波测位的闪变信号检测方法,并通过MATLAB进行仿真,确定了该方法的可行性。     

基于傅立叶和小波变换的电网谐波检测

利用小波变换的奇异信号检测能力和较好的时域分辨率,结合傅立叶变换准确的频域分辨能力,提出了傅立叶和小波变换联合检测的改进算法,并通过仿真验证了算法的可行性。     

一种基于Curvelet变换的指纹图像增强方法

Curvelet变换具有各向异性和多方向性等良好特性,是表示分段平滑曲线边缘的最优基。为了确保指纹特征提取算法的鲁棒性,需要对原始含噪指纹图像进行预处理以增强纹线的清晰度,增加脊线和谷线的对比度,减少伪信息。本文提出了一种基于Curvelet变换的指纹图像增强方法,该方法对Curvelet变换后的低频系数实现线性灰度拉伸,以增强其对比度,而高频系数采用阈值去噪。仿真实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,具有良好的视觉效果。     

基于比值法的铁磁谐振过电压分类研究

在变电站实测过电压波形基础上,根据铁磁谐振过电压发生机理及波形特征,将小波变换良好的时频局部化特性和傅里叶变换良好的频域分析能力有机结合,提取了能够有效反映铁磁谐振过电压的特征参量,并提出利用比值法识别铁磁谐振过电压的方法。结果表明该理论基础直观,大量现场实测数据验证了该方法在识别铁磁谐振过电压时的有效性和可靠性。     

基于线调频小波变换的电机故障信号消噪方法

电机故障信号包含大量白噪声和有色噪声 ,消噪是故障信号分析、诊断、处理的前过程 ,消噪的效果直接影响到后期工作。小波变换在电力系统的故障信号处理中得到广泛地应用 ,然而 ,小波变换只能消除白色噪声 ,对有色噪声不起作用。线调频小波变换是窗口Fourier变换和小波变换的推广 ,它不仅具有小波变换良好的时频局部性特点 ,而且它的时频窗口比小波变换的时频窗口更加灵活。本文应用线调频小波变换对电机故障信号进行消噪 ,效果明显。线调频小波变换在电力系统故障信号处理方面必将得到广泛的应用     

基于傅里叶和小波变换的电网谐波分析

正确提取电网谐波是进行电能质量分析的前提.根据电网谐波中既存在稳态谐波分量又有暂态谐波分量的特点,将傅里叶变换和小波变换方法结合起来对电网谐波进行分析,得出谐波分析的傅里叶小波综合算法.通过对单独傅里叶变换以及单独小波变换的对比分析,得知该文算法的优越性.同时通过对具体信号的仿真,验证了该算法的可行性.     

基于小波变换与傅里叶变换相结合的电能质量监测方法

介绍了至今为止国家标准中规定的各项电能质量指标的计算方法,提出了一种将小波变换与短时傅里叶变换相结合的方法对电能质量的暂态和稳态问题监测的方法,其中小波变换选用Mallat算法,短时傅里叶变换窗函数选用Hanning窗。利用小波变换Mallat算法对暂态电能质量问题进行实时监测,并且区分稳态扰动与暂态扰动,再对各频段进行短时傅里叶变换去分析,从而能够很好的对时域和频域进行分析。MATLAB的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性     

正负序双同步旋转坐标变换的电压跌落检测

电压跌落的快速准确检测对于电能质量的监测与治理具有重要意义。通过进行正序和负序的同步旋转坐标变换,构造一个由正序和负序2个分量构成的检测量,用于电压跌落的检测。5种情况下的跌落检测仿真均验证了该算法的有效性,并且较其他算法具有更高的检测精度和更快的检测速度。     

基于小波变换提高短时闪变严重度计算精度的方法

通常采用离散傅里叶变换(DFT)对闪变信号进行分析,鉴于DFT固有的频谱泄漏和栅栏效应导致应用DFT计算短时闪变严重度Pst精度不高的缺点,提出了一种基于小波变换提高Pst计算精度的方法.其核心在于利用DFT和离散傅里叶逆变换(IDFT)克服Mallat算法存在的频率折叠问题;对单一频率的闪变信号,采用对原始采样数据隔点抽样的方式减少小波分解与重构的计算量,对于多频闪变信号,给出了减少Mallat算法能量泄漏的频率选择范围,形成DMallat(DFT-Mallat)算法.应用DMallat算法对电压波动信号进行特征提取,改善频率、幅值等电气参数的计算精度,进而提高Pst的计算精度.通过与DFT计算Pst的对比仿真实验,结果表明了所提算法的有效性和适用性.     

基于小波变换的无刷直流电动机逆变器故障检测仿真研究

针对无刷直流电动机逆变器功率管短路及开路故障,文中采用小波变换对电机转速信号进行时间-频率域分析,并结合傅里叶变换进行对比研究。仿真结果表明小波变换能有效地实现逆变器的故障检测。