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相似文献
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1.
小波软阈值去噪技术在电能质量检测中的应用   总被引:38,自引:7,他引:38  
小波方法是一种很好的电能质量信号检测和分析工具,但其性能往往受信号中噪声的影响,当噪声比较大的时候,小波方法甚至会失效。文中根据小波变换的时频特性,分析了信号和噪声在小波分解过程中的不同特性,并在此基础上利用改进的软阈值去噪技术对电能质量信号进行信号去噪处理。软阈值方法能根据各小波空间上特征分量和噪声的统计特性设置适当的阈值来消除噪声,并以此恢复小波方法的性能。该方法不仅较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾,能很好地对各种电能质量信号进行去噪处理,而且达到了数据压缩的效果。仿真计算结果表明,该去噪方法是有效的。  相似文献   

2.
电力系统中电能质量信号往往含有大量的噪声,这在很大程度上影响检测结果。引入小波神经网络对电能质量信号进行去噪处理,对小波神经网络去噪的原理进行了推导。针对谐波、电压骤升、骤降,电压中断等常见的电能质量信号,对其进行了去噪的仿真研究。结果表明:这种消噪模式可以改善电能质量信号信噪比门限的影响。利用小波神经网络对电能质量信号进行消噪处理,可以取得理想的消噪效果,同时能较好地保留电能质量信号的特征信息。  相似文献   

3.
李剑  孙才新  杨霁  杨洋  唐炬 《电网技术》2006,30(8):25-30
小波系数阈值是决定小波阈值去噪法处理后的去噪信号失真度及误差的关键因素。针对局部放电脉冲频谱特征,提出用于局部放电信号去噪的小波最优阈值选择方法,阐述了自适应阈值搜索中的尺度选择方案;采用四种人工模拟加噪信号和两种典型局部放电脉冲仿真信号对该方法的去噪效果进行了定量分析,并采用了自适应阈值法对实测局部放电信号进行了处理,结果表明,该方法在局部放电在线监测中具有良好的去噪效果和实用价值。  相似文献   

4.
为有效抑制局部放电特高频信号中的噪声干扰,提出一种基于广义S变换模时频矩阵的去噪方法。基于二维模时频矩阵,采用区域最大能量法提取周期性窄带干扰的特征量,并通过矩阵逆向分离将其去除;采用奇异值分解去噪方法抑制信号中的高斯白噪声。使用该方法对仿真信号和实验室实测信号进行去噪处理,并与传统方法去噪结果进行对比。结果表明,所提方法能有效抑制局部放电信号特高频信号中的噪声,同时更好地保留了原始局部放电信号特征。对现场实测信号进行去噪处理,与传统方法相比,该方法具有较高的噪声抑制比和较低的幅值衰减比,可以有效提取局部放电超高频信号。  相似文献   

5.
针对电能质量信号去噪问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)与多分辨奇异值分解(MRSVD)的自适应去噪新方法。首先对原始含噪信号进行EEMD分解,并对所得固有模态函数按设定阈值进行筛分;然后对符合处理条件的模态函数进行合适层数的二分递推SVD分解,得到相应的近似分量;最后利用处理后分量进行信号重构,完成去噪。通过利用电压暂降信号进行仿真,证明该方法去噪效果较好,且具有自适应性,能有效保留原始信号的特征信息,为电能质量信号去噪提供了新思路。  相似文献   

6.
实际信号中通常叠加有随机噪声,针对Prony算法对噪声较为敏感的不足,将小波变换和扩展Prony分析相结合应用于电压闪变检测分析。采用一种基于新阈值函数的小波去噪法对含噪闪变信号进行去噪预处理,并通过扩展Prony分析提取去噪后信号的特征信息。仿真实验结果表明,该方法有助于提高扩展Prony算法对电压闪变信号检测的精确性,并验证了其准确性和有效性。  相似文献   

7.
用于局部放电检测的一种小波去噪方法   总被引:4,自引:1,他引:4  
局放监测系统常会受到很强的外界干扰,有时局放信号甚至被噪声完全淹没,因此对采集到的信号必须进行去噪处理才能获得可靠的局放信息。笔者介绍了利用小波变换进行自动去噪处理的方法。利用相关系数选择最佳小波,通过自动阈值计算选定阈值并对高频分量进行软阈值处理,然后对信号进行重构。结果表明,这种自动去噪算法可以有效地提取局放信号的特征,可望用于局放信号在线监测。  相似文献   

8.
现场采集的电能质量信号中夹杂着高斯白噪声和脉冲噪声,这些噪声的存在给电能质量信号的检测与分析带来困难,因此要对电能质量信号进行去噪预处理。针对传统去噪方法的局限性,本文给出了基于可调Q小波变换与基追踪的去噪算法,该方法先用不同品质因数的小波基函数对含噪信号进行稀疏分解,再利用基追踪去噪算法对得到的小波系数进行优化处理,最后对优化的小波系数进行重构,这样就实现了电能主特征信号与脉冲噪声和高斯白噪声的分离,从而达到去噪的目的。仿真结果表明该方法可以有效地去除电能质量信号中的高斯白噪声及脉冲噪声,且去噪效果和可靠性优于广泛使用的小波去噪和集合经验模态分解去噪。  相似文献   

9.
为了解决局部放电信号去噪过程中自适应性不足,提出了基于完全经验模态分解和总体平均经验模态分解 (CEEMD-EEMD)的局部放电阈值去噪新方法。首先将放电信号进行CEEMD分解,其次对分解出来的固有模态函数进行EEMD分解,根据数理统计的知识将分解后的信号进行阈值去噪。利用该算法对局部放电的仿真信号和实测信号进行去噪处理,并与常规的小波去噪算法比较分析。仿真和实验的去噪结果表明,基于CEEMD-EEMD的局部放电阈值去噪方法取得了良好的去噪效果,验证了该方法的有效性,从而为局部放电信号的预处理提供了一种新思路。  相似文献   

10.
一种小波神经网络的电能质量信号去噪新方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
电力系统中电能质量信号往往含有大量的噪声,这在很大程度上影响检测结果.引入小波神经网络对电能质量信号进行去噪处理,对小波神经网络去噪的原理进行了推导.针对谐波、电压骤升、骤降,电压中断等常见的电能质量信号,对其进行了去噪的仿真研究.结果表明:这种消噪模式可以改善电能质量信号信噪比门限的影响.利用小波神经网络对电能质量信号进行消噪处理,可以取得理想的消噪效果,同时能较好地保留电能质量信号的特征信息.  相似文献   

11.
针对GIS设备典型缺陷的局部放电图谱主要受白噪声干扰的问题,提出一种空域修正阈值的小波去噪方法。首先对小波变换的各种去噪算法进行了比较分析,由于小波去噪中的阈值算法存在着固有缺陷的使去噪效果并不十分理想,也不够稳定,然后本文提出将小波阈值算法与空域相关算法有机结合,同时给出一种新的阈值选择方法,对信号进行联合去噪。实验结果表明,本文提出的方法与传统方法具有明显优势,不但能在较强干扰情况下有效地将PD信号提取出来,且去噪后能量损失小,反映原始信号的特征尖峰点得到了较好的保留,波形峰值下降比较小。  相似文献   

12.
传统的地震数据去噪方法,由于过多依赖数据的先验信息而使得去噪效果不佳。为了更有效地压制地震数据噪声,结合BP网络和奇异值分解(SVD)算法的各自特点,提出了联合去噪方法。该方法分别对BP网络的拓扑结构和实验方案的选取进行了深入探讨,最终确定实验方法为:首先将含噪地震数据经过BP网络分离,然后将输出的噪声经过SVD算法重构,得到联合算法输出的噪声,最后将含噪地震数据与输出噪声相减,即可得去噪后数据。叠前和叠后地震数据实验均表明该方法的可行性与有效性。通过与传统去噪算法对比,该方法去噪后的均方误差更低,信噪比更高,表明其对实际地震数据去噪效果更佳。  相似文献   

13.
小波包在暂态电能质量分析中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
对小波包在暂态电能质量现象分析中的去噪、数据压缩及特征提取几方面进行了阐述 ,并对电压骤降信号进行仿真。其结果表明 ,利用阈值方法 ,小波包的去噪效果要明显优于小波变换 ;利用其对高频再次分解的特性 ,通过对分解系数的处理 ,能有效地实现暂态非平稳信号时数据压缩和特征提取  相似文献   

14.
针对桥梁应变信号的特点,提出了一种基于经验模态分解法的降噪方法。当信号中噪声分布在某些特定频段且与信号混叠时,现有的降噪方法如小波阈值法无法很好地对其进行处理。本文在对桥梁应变信号进行经验模态分解的基础上,具体分析分解后的本征模函数分量,对含噪较大的本征模函数分量进行特定的阈值滤波处理,并将处理后的本征模函数分量与含噪较小的本征模函数分量以及残余分量进行信号重构,得到降噪后的桥梁应变信号。将此方法用于实际测得的数据,实验结果表明,其能在保留原始信号特征的前提下,消除桥梁应变信号中的噪声,从而达到降噪的目的。  相似文献   

15.
MEMS惯性器件低信噪比和漂移大成为影响其应用范围的主要因素,提出基于惯性测量单元(IMU)转动的MEMS器件误差旋转自补偿方法。将MEMS输出信息利用小波降噪技术进行预处理,以此消除旋转调制方案不能自补偿的随机噪声信号并提高器件输出信噪比,分析IMU转动方案下的误差调制原理并探讨旋转调制的工程可实现性。搭建MEMS转动实验环境并开展降噪与IMU静止和转动条件下的导航实验,结果表明,采用旋转状态下的MEMS惯导系统可有效地提高系统自身测姿和定位精度。  相似文献   

16.
一种基于数学形态学的电能质量信号快速定位方法   总被引:19,自引:2,他引:19  
提出一种基于数学形态学的快速计算方法,进行电力系统采集数据的扰动定位。通过选择适当的结构元素,根据腐蚀和膨胀运算的特点设置适当的组合形态运算,并借鉴软阈值计算中的消噪方法,可设计高效的扰动定位算法。与以往的处理过程不同,该算法集信号消噪和扰动定位于一体,处理结果可以直接进行扰动信号的定位。给出了算法的原理分析、计算速度说明和仿真算例。该算法设计简单,计算量小,便于使用廉价的微处理器芯片实时实现。  相似文献   

17.
在提出脉冲提取思想的基础上,利用局部放电信号所固有的奇异性特征,将小波变换的奇异性检测原理应用于提取局部放电脉冲。为了满足局部放电在线监测的在线准实时要求,提出了改进的尺度空间滤波算法,并将其应用于局部放电脉冲的提取。通过相邻尺度的小波系数直接相乘,可以突出奇异点的信号,并获得基于尺度的屏蔽滤波器,将阈值方法和尺度空间滤波相结合,最终得到基于时域的屏蔽滤波器,将时域滤波器和原信号相乘,就可以提取出局部放电脉冲。仿真试验和发电机实测信号的算例表明,相对于模极大值算法,该方法在提高运算速度的基础上,不但能准确检测出局部放电脉冲,而且能很好地保持局部放电脉冲的幅度和位置。  相似文献   

18.
文中给出基于小波分析进行压力波形处理的方法,重点介绍利用MATLAB语言对某种压力波形进行信号去噪和小波分解系数处理。结果表明,该方法十分有效。  相似文献   

19.
超声波法进行变压器局部放电模式识别的研究   总被引:19,自引:5,他引:19  
在线识别局部放电模式可以有效地判断局部放电对变压器绝缘的危害程度。文中根据局部放电超声波信号存在的非线性和非平稳特性,提出利用分形理论对局部放电超声波信号的时域脉冲形进行分析,对分形理论及其参数计算方法进行了简单的介绍,在自制的几种典型变压器局部放电模型上进行实验,计算了所得到的局部放电超声波信号的分型参数(分维数和空缺率),得到不同放电形式的分形特征,利用人工神经网络对所得到的分形特征进行模式识别,结果表明利用超声波信号可以有效地判断变压器局部放电模式,为变压器局部放电信号的特征提取和模式识别提供了一种新的研究方法。  相似文献   

20.
针对单向阀振动信号易被噪声淹没和故障表征不明显的问题,提出了一种基于总变差降噪(TVD)和递归定量分析(RQA)的单向阀故障诊断方法。首先利用总变差降噪方法对振动信号进行降噪,提高信号的信噪比;然后对降噪后的信号绘制递归图,通过递归定量分析方法提取递归图中的非线性特征参数,并对所提取特征参数进行敏感度分析,找出敏感度较高的特征参数构成特征向量;最后将得到的特征向量输入加权K近邻分类器(WKNN)完成单向阀故障类型的识别。实验结果表明,该方法在降低背景噪声、表征故障信息和保证故障诊断准确性方面具有明显的效果,具有一定的工程应用价值。  相似文献   

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