基于Matlab的非平稳谐波检测方法仿真研究

针对传统的傅里叶变换对于检测非平稳谐波存在的缺陷,分析了两种非平稳谐波检测方法：短时傅里叶变换和小波变换。首先介绍了短时傅里叶变换和小波变换谐波检测方法的基本原理,然后通过Matlab使用上述两种方法对非平稳谐波模型进行了仿真。理论分析和仿真结果表明,两种方法均可以达到检测非平稳谐波的目的,但又各有优缺点。     

基于双重保护的中压串联补偿装置研究

串联补偿装置在提升配电网线路电能质量方面具有良好的效果,近年来得到了广泛的应用。针对配网线路故障频发的特点,实际运行中应考虑串联补偿装置的自我保护问题,以避免线路发生故障引起电容器过电压而损坏的情况。本文提出了一种基于金属氧化物限压器(metal oxide varistor,MOV)和实时小波变换算法检测故障的双重保护机制,当线路发生短路故障时,利用MOV抑制串补电容器两端电压,利用实时小波变换算法检测系统电流,迅速识别出故障,将串补电容器和MOV组件旁路,是一种具有双重保护功能的串联补偿装置。     

风电并网暂态电能质量扰动的检测与识别

风能的随机性、间歇性和波动性等特性使得电力系统的电能质量在风电并网运行时受到了十分复杂的影响,因此针对风电并网运行中的暂态电能质量问题,文中提出了一种基于db4小波变换和有效值法的新方法对暂态电能质量扰动进行检测与识别,并通过详尽的理论分析和Matlab仿真对该方法进行了验证。研究结果表明该方法能有效地完成对暂态电能质量扰动的检测与识别,为检测与识别电力系统在风电并网运行时的暂态电能质量扰动提供了一种切实可行的新方法。     

基于“能量-故障”的复合材料层合板裂纹损伤检测与识别

对一含裂纹的复合材料层合板，通过粘贴在其表面一对压电压（一片作为传感器，一片作为激振器）构造子结构动力响应的激励和检测系统。通过守好板和损伤板的振动模态参数和时域响应信号比较，探讨了识别复合材料结构损伤的可行性。同时，利用小波包分析，基于动力响应信号各频率段的能量分布，撮结构损伤的特征量来表征结构损伤情况。结果表明，当用一个含有丰富频率成分的信号作为输入对系统进行激励时，可以较为准确地识别复合材料结构的裂纹损伤。     

基于二维提升小波的火电厂周期性数据压缩算法

针对火电厂生产运行中产生的大量周期性实时数据，提出了一种新的数据压缩与解压缩算法。为了更加有效地降低周期性数据中存在的冗余，该算法首先将待压缩的周期性数据从一维空间转换到二维空间，然后采用基于二维提升格式的对称双正交小波滤波器组对数据进行压缩和解压缩。利用实际测取的电力生产过程中的周期性数据对算法进行验证，试验结果表明，在相同的压缩比下，基于二维小波压缩的重构效果优于基于一维小波压缩的重构效果。因此该算法是一种有效和实用的周期性数据压缩方法，具有较大的应用潜力。     

无人驾驶飞机精确定位方法研究

GPS技术已广泛应用于无人驾驶飞机的空间定位和导航,但在战时、困难地区的应用会受到限制。文章提出了一种利用多点约束的影像匹配技术实现无人机精确定位的方法,该方法基于多点约束的思想提高了影像匹配的可靠性,同时利用匹配获取的多个同名点解决了由于无人机空中姿态变化引起的单点无法精确定位问题。该方法首先对无人机获取的实时影像和基准影像进行小波变换处理,以便从实时影像上获得足够的明显特征点,然后利用影像匹配和匹配点之间的位置约束关系获取基准影像上的同名点位,使用这些同名点,可以得到精确的无人机空间位置。     

电力系统暂态信号分析中小波基的选择原则

讨论了电力系统中常见的暂态信号分析应用，如电力暂态信号检测、去噪与数据压缩以及暂态信号定位等，对这些应用中小波基的选择原则进行了系统的分析研究。研究结果表明，具有高阶奇异性的电力暂态信号必须选择具有相当消失矩的小波基；低频载波中检测弱暂态，应尽量选择中心频率较高的小波基；窄带干扰中提取暂态信号，应选择过渡带窄工具有良好分频能力的高阶小波；去噪、滤波和数据压缩方面，B系列小波具有更好的噪声抑制能力；电力系统故障暂态信号与峰值突变更接近，因此，在暂态信号定位时，一般应选择对称小波对故障暂态信号定位。应用中除选择恰当的小波基外，应根据被分析信号选择合适的分析尺度。     

基于改进递归小波的短期电能质量检测和分类

应用改进递归复小波变换来确定短时扰动的发生时间和持续时间,应用熵值法确定分解尺度,并用以基频为中心频率的单尺度小波变换能量分布曲线来进行扰动分类。该算法计算简单快速,仿真结果表明该方法是有效的。     

基于分水岭算法的虹膜区域分割

在论文中使用了分水岭分割算法与区域合并相结合的方法,有效地对虹膜图像进行分割,并减少过度分割现象。首先对原图像做平滑处理,使用sobel梯度算子得到原图像的梯度图,然后使用分水岭算法对梯度图进行区域分割,最后将分割图像的过度分割部分进行区域合并。实验证明这种方法可以应用于分割带有噪声的图像,也能够减少过度分割现象。仿真结果表明,把这种方法用于虹膜区域分割中,可以得到精确的、封闭的虹膜边缘。