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     

基于半小波变换的电力系统故障信号处理的新方法

提出了半小波函数及其相应的半小波变换。因半小波函数具有很好的时域特性,故以半小波分析检测故障信号特征的速度要比常规小波变换快一倍;利用半小波变换对电力系统某些故障信号进行了分析,并与其他小波变换进行了比较。其结果证明了半小波变换方法是一种非常有效的方法,因而,在提高电力系统的运行水平和供电质量方面,具有明显的社会经济效益。     

基于线调频小波变换的电机故障信号谐波检测方法

线调频小波变换统一了短时Fourier变换和小波变换的时频分析，并能根据信号的特点自适应生成新的时频窗口。本文首次将线调频小波变换引进电力系统的突变信号处理中，分析了其消噪和滤除干扰的原理；构造了线调频小波变换的算法。该算法不仅能解决文[9]中提出的消噪和滤除干扰的问题，还能解决文[8，10]中提出关于滤除整数（偶数）次和分数次谐波，并通过对电力系统突变信号处理的实例说明该算法的突出优点。     

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。     

基于小波算法的变压器涌流和内部故障电流识别

小波变换可将信号同时从时域和频域两个方面加以分解,对分析变压器励磁涌流和内部故障电流非常有效.在PSCAD/EMTDC软件中通过对变压器励磁涌流和内部接地故障进行仿真,并对变压器两侧的电流差分信号进行了小波变换.结果表明,两类信号在细节部分有明显的不同特征,可作为判别的依据.     

基于小波分析的电力系统谐波分析

谐波对电力系统和用电设备产生了严重危害和影响。小波变换为电力系统谐波分析提供了有力的数学工具，利用基于多分辨分析的小波分析能将电压或电流等信号分解为基波信号和高次谐波信号。本文利用小波变换对某变电所的电压信号进行了分析。     

梯形小波变换及其在电力系统频率跟踪中的应用

提出了梯形复值小函数及其相应的复值小波变换。梯形复值小波函数具有良好的局部化特化和对称性,借助它能准确地分辨出信号中所包含的幅值信息和相位信息。梯形小波函数具有平坦的频率特性,因而梯形小波变换较容易捕捉到信号的频率偏移。文中利用梯形复值小波变换,对电力系统的频率突变信号进行了频率跟踪,同时分析了发电机失磁故障信号频率变化情况,证明了基于梯形复值小波变换的电力系统频率跟踪是一种有效的方法。     

电力系统暂态保护中小波基选择浅析

电力暂态信号的识别、处理和利用是新一代继电保护——暂态保护技术发展的基础。传统基于傅立叶变换的方法在处理非平稳信号时有着局限性,小波变换在时域和频域内均有局部化能力,是电力暂态信号分析的强有力工具。本文研究和描述小波分析理论,探讨了小波基的特性,为电力系统常见暂态信号分析的小波基选择提供了依据。     

电力系统网络漏电点的快速信号定位技术研究

利用三角波信号作为激励源,进行采集和分析被测网络电路的输出响应,通过小波变换提取工控网络输出响应信号特征,根据提取的信号特征来组建一种主元分析模型,利用主元模型的时域与频域信息,配合小波变换模极大值在不同尺度下的分布完成漏电点信号的准确定位。实验证明,该方法对电力系统网络漏电点的快速信号定位方法精确性高,效率高。     

电力系统故障信号小波消噪盲区探索

由于小波时频窗口的灵活性，使小波变换近年来在电力系统故障信号处理中得到广泛的应用。特别是电机的故障信号含有大量的噪声。所以在分析故障信号之前，必须将含噪故障信号消噪，但小波变换并不是对所有噪声都有效。     

剔除奇异点的电网谐波分析方法研究

随着电力系统中非线性负荷的不断增加,电网中的谐波干扰也越来越复杂,需要对其进行监测和分析,进而提出具体的治理方案。该文介绍了一种基于小波变换和快速傅里叶变换相结合分析谐波信号的方法。用小波变换监测并剔除信号的奇异点,对由小波变换得到的低频信号用快速傅里叶变换进行频谱分析,并与传统的谐波分析方法进行仿真比较,取得了较满意的结果。     

基于DSP和LabVIEW的电参数检测系统

为解决大量非线性负荷和冲击性电力设备投入引起的电能质量问题,设计了一套基于DSP和LabVIEW的电参数检测系统,提出了将FFT(Fast Fourier Transform)和WT( Wavelet Transform)相结合的稳暂态检测新算法.该算法先通过小波变换消噪,然后找到小波变换高频系数的极大值点,继而确定暂...     

Performance evaluation of WPT based islanding detection for grid-connected PV systems

Recent developments in power electronics technology have emerged towards the generation of electrical power from the renewable energy sources. Among renewable energy sources, solar energy has garnered more importance because of less maintenance and environmental friendly. In grid connected mode, distributed power generation system (DPGS) requires reliable islanding detection technique to find the electrical grid status and operate the grid connected inverter effectively. This paper investigates a comparative performance analysis of wavelet transform (WT) and wavelet packet transform (WPT) based detection in a three-phase grid connected PV inverter system under various power quality disturbances and islanding situation. The WT and WPT coefficients are determined by applying db4 wavelet basis functions, which are obtained optimally for analyzing perturbations that occur in grid connected PV system. The wavelet transform produces large errors due to spectral leakages in frequency bands. On the other hand, WPT provides uniform frequency subband with better time frequency resolution over WT. Finally, the feasibility of proposed WPT based islanding detection method is verified by simulating the system in MATLAB/SIMULINK environment. The simulated results demonstrate the better performance of WPT over WT technique and proved as an accurate, fast and reliable detection technique.     

基于DSP的电能扰动检测连续小波变换算法

小波变换((WT)具有良好的时频局部化特性,可以同时提取信号的时频特性,是分析电能质量问题的有力工具[1].采用连续小波变换(CWT)算法,选用具有良好频域特性的Morlet复值小波对电能扰动信号进行处理,并通过数字信号处理器(DSP)进行验证.测试结果表明,该算法对给定的采样数据,能够准确地得到扰动信号中的各种特征参...     

基于小波及小波包变换的电网谐波检测

随着电力电子技术的广泛应用,谐波对电力系统的污染越来越严重,检测、分析和抑制谐波已经成为电力系统环境治理的重要课题。本文运用了小波变换和小波包变换对电网谐波的检测,仿真结果表明小波包变换能分离出更多频率的谐波信息,所以小波包变换能更有效的分析和抑制谐波的危害。     

基于单节点重构改进小波包的电力系统谐波分析算法

在传统小波包算法中,虽然提高了频率分辨率,但是各子带存在产生虚假频率成分的情况,应用于电力系统谐波分析将产生严重的频率混叠现象。应用单节点重构改进小波包快速算法,利用快速傅里叶变换（FFT）和快速傅里叶逆变换（IFFT）对各子带信号进行处理,并调整滤波器组使子带频带顺序排列。通过仿真实例将改进算法的结果与传统算法进行对比,结果证明,改进算法能更有效地避免重构信号中的频谱混叠和交错现象。     

基于小波变换的电力系统故障暂态信号分析

介绍了连续小波变换定义.小波变换具有良好的时频局部化特性,并可根据信号频率的变化自动调节时频窗口,因此小波变换十分适合电力系统故障产生的暂态信号的分析.电力系统故障暂态信号的小波变换模极大值标志着电力系统最重要的故障特征,可以作为继电保护和故障测距的依据     

基于三端法的HHT行波故障测距研究

输电线行波故障定位的技术关键在于提高捕捉故障行波波头信号到达时间的精确度以及行波波速度的确定。小波变换(Wavelet Transform,WT)是目前主要采用的波头识别算法,而希尔伯特-黄变换(HilbertHuang Transform,HHT)作为分析非平稳和非线性信号一种强大的工具值得深入研究,文章提出了基于三端测距法的HHT行波测距方法。采用Simulink建立输电线路仿真模型,通过haar、db4小波和HHT分析对比,结果表明HHT能更有效地提高故障定位精度,且克服了小波变换需要选择小波基函数和分解尺度的缺点。     

Application of time‐frequency analysis for EMC study of a power conversion system

In recent years, the harmonics and EMI noise sent out from an electric power conversion system have attracted a great deal of attention in electromagnetic environment problems, so that the above considerations have become important. Therefore, there is a need for a detailed frequency analysis, for example, of transient phenomena during switching. We thus have proposed an analytic technique using the wavelet transform, in which it is possible to detect a phenomenon in terms of both time and frequency. In this paper, we perform an analysis using a wavelet transform on actual measured data at the switching interval. Then, based on the results obtained, we demonstrate the high validity of the wavelet transform and its application to the field of power electronics. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 140(1): 48–56, 2002; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.1170