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电力系统暂态信号的小波分析方法及其应用(二)电力系统暂态信号的小波分析方法探讨 总被引:4,自引:0,他引:4
小波变换在电力系统一些领域的成功应用,展示了其应用前景,作为电力系统应用的一个重要分支-暂态信号分析,尚需深入研究和探索,基于此,本文从小波分析应用所面对的基本问题,采用,小波基选择(小波基构造)、后处理(特征提取)出发,系统探讨和综述了电力暂态信号的小波分析方法,为小波在电力系统暂态信号分析和暂态保护中的应用。 相似文献
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希尔伯特-黄变换在变压器局部放电脉冲识别中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
时频分析方法是变压器局部放电特征提取的有效手段。讨论利用小波变换方法分析非平稳信号的局限性,介绍希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的理论体系,并分别应用2种时频分析方法得到不同类型局放信号的幅值谱,从中提取了时频熵向量作为用于模式识别的特征量,模糊聚类结果显示,由希尔伯特-黄变换得到的时频熵向量具有优于小波变换的聚类特性。因此,希尔伯特-黄变换是目前变压器局放信号特征提取的有效方法。 相似文献
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基于小波包能量谱分析的电机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
小波包是继小波分析后提出的一种新型的多尺度分析方法[1],解决了小波分析在高频部分分辨率差的缺点,体现了比小波分析更好的处理效果。文章描述了小波包分析方法的基本原理及其实现算法,并从能量分布的角度出发,阐述了在电机故障诊断中,利用小波包分析方法将模糊故障信号进行量化、分解,从而便于用单片机进行处理、判断的一种新的应用途径,在实验室中模拟各种电机故障进行了实验验证,实验进一步表明基于小波包能量谱分析的电机故障诊断方法是一种方便灵活并且准确度很高的故障诊断方法。 相似文献
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基于多尺度能量统计和小波能量熵测度的电力暂态信号识别方法 总被引:13,自引:0,他引:13
电力暂态信号的检测与分类在电力系统暂态保护、电能质量分析等诸多领域得到广泛的应用,暂态信号的有效特征提取是信号分类识别的基础和前提条件。在介绍了电力系统暂态信号的多尺度表示及定义用于特征提取的2种小波分析处理方法(能量统计分析和小波能量熵分析方法)的基础上,建立了单相接地短路、开关操作、电容投切、一次电弧和雷击等5种暂态类型的EMTDC仿真模型,利用能量统计分析和小波能量熵分析方法给出了5种暂态信号在不同状态下随尺度的分布规律。仿真结果表明,部分暂态信号的多尺度能量统计特征和小波能量熵测度的分布表现出一定规律性,是一种有效的特征提取方法,具有一定的可聚类和信号识别能力。该方法为故障信号的分类提供了新的思路。 相似文献
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利用内插优化技术解决谐波检测小波混叠 总被引:2,自引:0,他引:2
针对以往电力系统谐波检测的常规小波分析方法中没有抗混叠措施而导致精度低、鲁棒性差等问题,采用新的优化设计标准设计了一种内插优化小波滤波器,以解决电力系统谐波检测中的小波混叠现象。这种滤波器结构可以同时兼顾信号保持与混叠抑制两方面因素,克服了常规小波滤波器设计时,因把信号的精确重建放在首位,而把混叠分量的抑制因素放在次要位置所带来的固有缺陷,从而可以有效消除小波混叠误差,有利于进行电力系统谐波信号分析,为电力系统谐波的精确检测提供了一种有效手段。数值试验和与常规小波分析方法相比较的结果表明,该方法具有广阔的应用前景。 相似文献