基于信号相关性和小波方法的电能质量去噪算法

提出了一种基于小波原理的电能质量信号去噪算法。基于软阈值原理的小波去噪算法在电能质量信号检测中得到很好的应用。但其存在阈值计算受噪声强度的缺点 ,当信号被强噪声“淹没”时 ,该方法仍然会失效。本文在对电力信号进行小波空间中的自相关性关系分析的基础上 ,结合软阈值算法和小波原理 ,构造了能有效地处理各种电能质量信号的去噪算法 ,该算法能弥补传统软阈值算法的缺陷 ,较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾。计算结果表明上述检测算法是有效的。     

基于改进阈值和阈值函数的电能质量小波去噪方法

针对电能质量扰动类型多,成分复杂,扰动特征易被当作噪声去除等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。该算法通过计算每层小波系数的峰和比来确定该层噪声含量,使修正因子Fj可根据不同扰动信号的噪声分布特点自适应调整通用阈值。同时,提出了改进的阈值函数,可变参数a能调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数。采用该算法对七种常见电能质量扰动信号去噪,仿真结果表明,改进小波阈值去噪算法在不同噪声干扰下,对各类扰动信号都能达到较好的信噪比,去噪效果稳定,重构信号波形恢复较好,且在去噪过程中保留了扰动特征,能为后续电能质量分析提供准确有效的信息。     

一种平稳小波变换改进阈值函数的电能质量扰动信号去噪方法

含噪电能质量扰动信号分析的前提是准确找到突变点信息,对信号进行去噪的同时,又必须保留突变点特征。针对此问题,选取平稳小波变换分解信号,并利用提出的改进阈值函数对信号进行去噪。将含噪的电能质量扰动信号进行多层平稳小波变换,逐层估计平稳小波变换细节系数中噪声的均方差σ_j,计算各层阈值σ_j2lnk~(1/2)并根据信号、噪声的小波系数在不同尺度上的分布特点,通过ln(j+1)对各层阈值进行修正,结合改进的阈值函数分别对各层小波系数进行处理。利用尺度系数和处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号。仿真结果表明,改进的阈值函数去噪方法能够较好地滤除噪声并保留突变点特征,从处理后的小波系数中可以清晰地观察到扰动的起止时刻,并能够分辨出暂态振荡与谐波干扰。     

可调阈值函数和能量阈值优化的电能质量扰动小波去噪方法

电能质量信号在采集、传输过程中受外界环境的影响会引入噪声干扰,有效去噪的同时保留突变点信息是治理电能质量的重要前提。给出了一种可调阈值函数,通过对可调参数的控制,可以使得该阈值函数在软硬阈值函数之间变动,兼具两者的优点。引入小波系数能量因子,以能量最大的尺度作为特征尺度,在此尺度上,子区间能量高于尺度能量者则为有效区间,进而提出采用有效区间局部阈值去噪的新阈值取法,同时考虑噪声和信号的小波系数随尺度不同的传播特性,引入算子对阈值进行修正。利用有效区间的局部阈值取法较传统的全局阈值取法更能反映信号小波系数的特征。仿真结果表明,利用新方法去噪效果更好,既较好地改善了去噪性能,同时也保留了信号的扰动突变点信息,去噪后扰动定位准确,模极大值点的位置很好地反映了扰动发生的起止时刻。     

故障分析中的小波软阈值改进除噪方法

软阈值消噪是信号消噪中的标准算法.故障检测中的信号去噪,要求在降低噪声水平的同时,保留信号中用于故障检测的奇异特征.通过分析信号和噪声的小波系数在小波空间的不同特性,在"噪声强度估计"、"阈值选择策略"和"小波系数调整策略"三个方面对软阈值除噪技术进行了改进.仿真研究表明改进方法较好地解决了保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾,并对各种类型的故障信号均能进行有效的分析.     

基于小波混合阈值方法的电能质量信号去噪

基于小波变换的阈值去噪是滤除采样信号中白噪声的有效方法.在实际应用中,阈值的选取和对小波系数的处理方法是影响其去噪效果的2个重要因素.软硬阈值方法各有其优缺点.将两者结合起来的混合阈值方法可提高去噪算法的性能.在分析软硬阈值方法各自的优缺点后,结合正态分布的规律和信号、噪声的小波系数在不同层上的分布特点,提出了能自适应确定临界尺度的软硬阈值结合的混合阈值去噪方法.对采样信号进行小波变换,根据各层小波系数能量的最小值,确定临界尺度.对小于或等于临界尺度的层数上的小波系数用软阈值方法处理,对大于临界尺度的层数上的小波系数用硬阈值方法处理,这样处理能减小信号能量损失.对尺度系数和处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号.仿真实验表明.混合阈值方法去噪性能稳定,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,较好地保留了原信号的局部特征,且方法简单,计算量小.     

故障分析中的小波软阈值改进除噪方法

软阈值消噪是信号消噪中的标准算法。故障检测中的信号去噪,要求在降低噪声水平的同时,保留信号中用于故障检测的奇异特征。通过分析信号和噪声的小波系数在小波空间的不同特性,在"噪声强度估计"、"阈值选择策略"和"小波系数调整策略"三个方面对软阈值除噪技术进行了改进。仿真研究表明改进方法较好地解决了保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾,并对各种类型的故障信号均能进行有效的分析。     

交叉验证方法在电能质量信号白噪声抑制中的应用

电力系统中，电能质量信号往往含有大量噪声，这将在很大程度上影响检测的效果。基于交叉验证方法提出了电能质量信号白噪声抑制新方法，该方法无需事先估计信号中白噪声的任何参数，能根据所定义的积分均方误差（ISE）代价函数自适应地选择最佳消噪阈值，解决了小波去噪过程中小波基函数选择的固有难题，而且去噪效果优于传统方法。仿真结果表明，该方法能够准确提取出扰动信号的突变信息，提高电能质量信号的信噪比，且信号的均方误差较小。     

基于小波包变换的电压骤降信号分析

电压骤降是暂态电能质量问题中最常见的现象,对其进行准确的检测是控制和治理的前提。小波包变换是小波变换的进一步完善和发展,其均等划分频带特性使之具有比小波更好的时频分辨率。利用此特性,信号被分解到小波包平面,根据有用频带信息,提取电压骤降信号的特征分量;对信号中混有噪声和数据量过大的情况,利用软阈值法同时进行去噪和压缩处理,并对调节系数对软阈值法处理的影响进行了分析。仿真结果表明,小波包变换也是分析电压骤降信号的一种有效方法。     

基于小波包变换的电压骤降信号分析

电压骤降是暂态电能质量问题中最常见的现象,对其进行准确的检测是控制和治理的前提.小波包变换是小波变换的进一步完善和发展,其均等划分频带特性使之具有比小波更好的时频分辨率.利用此特性,信号被分解到小波包平面,根据有用频带信息,提取电压骤降信号的特征分量;对信号中混有噪声和数据量过大的情况,利用软阈值法同时进行去噪和压缩处理,并对调节系数对软阈值法处理的影响进行了分析.仿真结果表明,小波包变换也是分析电压骤降信号的一种有效方法.     

基于小波包变换的电机测试信号去噪处理

作为一种日益获得广泛应用的信号处理新技术 ,小波分析具有良好的时频局域化特性 ,适应于时变和瞬变信号的分析。针对电机起动过程中的噪声干扰信号 ,提出了基于小波包变换的浮动阈值去噪算法。实验结果表明 ,该方法具有良好的去噪性能     

A de-noising scheme for enhancing wavelet-based power qualitymonitoring system

By means of the wavelet transform (WT), a power quality (PQ) monitoring system could easily and correctly detect and localize the disturbances in the power systems. However, the signal under investigation is often corrupted by noises, especially the ones with overlapping high-frequency spectrum of the transient signals. The performance of the WT in detecting the disturbance would be greatly degraded, due to the difficulty of distinguishing the noises and the disturbances. To enhance the capability of the WT-based PQ monitoring system, this paper proposes a de-noising approach to detection of transient disturbances in a noisy environment. In the proposed de-noising approach, a threshold of eliminating the influences of noises is determined adaptively according to the background noises. The abilities of the WT in detecting and localizing the disturbances can hence be restored. To test the effectiveness of the developed de-noising scheme, employed were diverse data obtained from the EMTP/ATP programs for the main transient disturbances in the power systems as well as from actual field tests. Using the approach proposed in this paper, remarkable efficiency of monitoring the PQ problems and high tolerance to the noises are approved     

小波分析在气体绝缘组合电器局部放电检测中的应用

采用两种检测手段,测量了在气体绝缘组合电器(GIS)局部放电模拟系统中,由内导体固定突起所产生的局部放电。一种有效的滤除干扰的信号处理方法——小波分析法被应用于这个系统。结果表明,在背景有较强干扰情况下,由于小波分解的局部特性,在检测局部放电时优于传统的付里叶频谱分析方法及在单纯频率范围滤波的方法。     

An effective wavelet-based feature extraction method for classification of power quality disturbance signals

This paper presents a wavelet norm entropy-based effective feature extraction method for power quality (PQ) disturbance classification problem. The disturbance classification schema is performed with wavelet-neural network (WNN). It performs a feature extraction and a classification algorithm composed of a wavelet feature extractor based on norm entropy and a classifier based on a multi-layer perceptron. The PQ signals used in this study are seven types. The performance of this classifier is evaluated by using total 2800 PQ disturbance signals which are generated the based model. The classification performance of different wavelet family for the proposed algorithm is tested. Sensitivity of WNN under different noise conditions which are different levels of noises with the signal to noise ratio is investigated. The rate of average correct classification is about 92.5% for the different PQ disturbance signals under noise conditions.     

一种改进小波阈值的电力线通信信号消噪方法

电力线通信信号包含大量噪声干扰,这些噪声严重干扰电力线通信,为此,提出一种改进阈值法和平移不变小波相结合的消噪方法.该方法对含噪的电力线通信信号进行小波分解,对分解后不同尺度下的小波信号进行平移不变并同时按改进阈值法进行处理,最后重构信号.以实测信号为例,提取去噪前后信号波形和误码率2个特征量,与传统消噪方法相比较,结...     

小波滤波法在涡街流量计中的应用

涡街信号是1种单一频率的正弦信号,但是实际现场环境下涡街流量计产生的涡街信号由于易受到管道振动和流场扰动等干扰因素的影响,现场测量精度无法保证,尤其是低流速很难测量.提出用dmey小波阈值去噪对信号进行处理的方法来扩展测量下限;提出1种改进的阈值去噪算法,仿真和分析表明该去噪算法对涡街信号从噪声中提取的效果良好.     

应用复小波变换对电力变压器局部放电超高频信号去噪研究

以电力变压器超高频局部放电在线检测系统为例,提出了一种基于复小波变换技术的分离局部放电超高频信号和噪声的方法;研究了三步骤去噪算法,对其最优复小波的选择、复小波分解阶数的确定及其阈值算法的选取作了重点研究。针对不同的噪声给出了不同的阈值算法——惩罚阈值法和SURE法的阈值选取能方便地捕捉噪声范围内存在信号分解的微小的细节信息,而普通阈值法和渐进SURE法的阈值选取能有效地去除噪声;最后,给出了在线去除局部放电超高频信号噪声的步骤和方法。结果表明:利用复小波变换技术,抑制电力变压器超高频在线监测的局部放电信号中的噪声是一种极为有效的优化方法。     

基于形态-复小波暂态电能质量扰动检测及定位

针对暂态电能质量扰动的实际检测过程中,存在着较强的脉冲噪声和白噪声干扰,影响暂态信息准确提取的问题,设计了有效的滤波算法以在保留信号特征的前提下最大限度地抑制噪声干扰影响,该法是将基于数学形态学的广义形态滤波器作为复数小波变换的前置滤波单元,形成的一种新型形态-复小波变换综合检测算法。仿真结果表明,基于该算法的滤波器不仅可很好地解决电能质量扰动分析中滤除随机噪声和脉冲噪声的困难,还可较好地保持扰动信号的形状和特征。另外用Daubechies实小波构造了相应的正交紧支对称复小波,由其提供的复合信息可准确地检测出扰动并进行时间定位。分别用电压暂降、暂态振荡、短时谐波畸变及微小扰动对所提方法进行了数字仿真验证,结果证实了基于形态-复小波变换综合检测方法的正确性和有效性。     

GIS设备局部放电图谱噪声抑制方法

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。