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.     

基于小波阈值的局部放电去噪新方法

针对局部放电信号去噪,传统的小波阈值法因小波基、阈值和分解层数这三个因素的影响,会使去噪后的波形发生畸变,产生较大误差。为了减小这些因素的干扰,本文提出了基于小波阈值去噪的新方法。首先利用波形相似法选取最优小波基,其次通过对理想局部放电信号和高斯白噪声进行每个尺度的小波分解与重构,并结合统计学知识确定局部放电信号去噪的阈值,最后对高频信号和低频信号进行能量分析,确定最优的分解层数。利用该方法和传统的小波阈值法对仿真放电信号去噪,去噪结果表明新方法在信噪比、均方根误差、相关系数和波形畸变率四个不同的指标上都得到了有效的提升,定性和定量的分析验证了该方法的有效性,实测的去噪结果表明新方法去噪效果令人满意,为局部放电信号去噪提供了一种新思路。     

EMAT回波信号提升小波降噪最佳分解层数研究

分析了分解层数不同时重构信号间的最小均方误差变化趋势并根据分析结果结合高频系数白化检验自适应确定了最佳的分解层数。讨论了提升小波变换的提升算法以及新的阈值函数,使用了基于提升小波变换的改进阈值函数的方法和选取了一种最优的阈值方法并结合最佳分解层数对电磁超声回波信号进行了去噪处理,验证了算法的有效性。     

非正弦状态下有功功率和功率因数测试

基于小波变换自适应分解层数门限去噪算法是去除数字信号中白噪声的有效方法,仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果,尤其适合于如电机测试这样的强噪声背景下弱信号的检测。采用三角窗加权算法并结合小波变换计算非正弦状态下三相异步电机有功功率、功率因数,其测量误差与相对频偏的平方成正比。该方法有实现简单,精度高,当相对频偏不大时,无须专门的同步措施可取得较高的测量精度。     

基于小波变换的非正弦状态下三相异步电机功率测试

基于小波包变换自适应分解层数门限去噪算法是去除数字信号中白噪声的有效方法,仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果,尤其适合于像电机测试这样的强噪声背景下弱信号的检测.采用三角窗加权算法并结合小波包变换计算非正弦状态下三相异步电机有功功率、功率因数,其测量误差与相对频偏的平方成正比.该方法有实现简单,精度高,当相对频偏不大时,无须专门的同步措施可取得较高的测量精度.     

基于改进CEEMDAN和小波阈值的雨声信号去噪算法研究

为了从混杂着各种噪声的雨声信号中提取到较为纯净的雨声信号，本文提出基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）和小波阈值相结合的雨声信号去噪方法。方法引入互相关函数寻找CEEMDAN的最优分解层数F值，并通过CEEMDAN算法按最优分解层数F层分解，将信号分解成多个频率由高到低的本征模态分量（IMF）;利用小波阈值，滤除高频IMF分量中的噪声分量，最后将去噪后的高频IMF分量和未经去噪的低频IMF分量进行信号重构，提取出较为纯净的雨声信号；实验表明，本文选用方法的去噪效果相对于经验模态分解（EMD）去噪算法、小波阈值去噪算法等传统方法具有一定的优势，去噪后的雨声信号能够准确反映出环境雨情的特征，提高雨情分析的精确度。     

抑制局部放电白噪声的分块阈值空域相关联合去噪法

全封闭式组合电器局部放电检测中不可避免地会遇到白噪声干扰,且现有的抑制白噪声干扰的方法有许多不足之处,为此,根据白噪声的特点,提出了一种新的基于小波变换的去噪方法--分块阈值空域相关联合去噪法.该算法先用分块阈值去噪法对染噪信号小波分解的子带信号进行预处理,然后采用空域相关法进行数据处理,最后将处理结果重构回原信号,结...     

基于改进奇异值与经验小波分解的局放去噪算法

局部放电(partial discharge,PD)检测是监测绝缘劣化的重要手段.由于现场环境复杂,PD检测易被干扰,而PD检测的真实性影响电气设备绝缘性能评估的准确性.因此,检测信号去噪是PD检测的重要任务.常用PD去噪算法的效果依赖于人工选择阈值或分解层数等参数,为了解决这个问题,该文提出不依赖于人工选择算法,使用基于曲率的奇异值变换(singular value decomposition,SVD)自适应地选择奇异值重构并去除窄带干扰;然后对残留白噪声的PD信号进行基于经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)的自适应分解;利用通用阈值对满足峭度和相关系数条件的模态去噪;最后通过时域去噪去除残留噪声,得到去噪后的PD信号.模拟PD信号和现场实测PD信号的去噪结果均表明所提方法能够更有效地去除窄带干扰和白噪声.     

基于经验模态分解和固有模态函数重构的局部放电去噪方法

为了提取局部放电信号的特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)和固有模态函数(IMF)重构算法的局部放电噪声抑制方法.首先对含有噪声的局部放电信号进行经验模态分解,得到含特征频率的固有模态函数,然后对所得的固有模态函数分量进行自适应阈值处理后重构,从而抑制噪声干扰.相比于常规的小波去噪算法,该方法具有自适应性强,不受小波函数和最佳小波分解层数选取的限制等优点,而且实现了阈值和固有模态函数阈值处理层数的自动选取.分别以仿真信号和实际信号为例,证明了该方法的有效性.     

基于粒子群优化的最佳阈值法在局部放电信号去噪中应用

抑制白噪声干扰是局部放电（ Partial Discharge,PD）在线检测中的关键技术。提出一种基于粒子群优化的最优阈值选取去噪方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在选取阈值时建立广义交叉验证准则,以广义交叉验证准则作为适应度值函数,并结合粒子群优化算法自适应地确定出各分解层的最佳阈值。该方法不依赖任何先验知识,实现局部放电信号自适应去噪。对局部放电仿真信号和实测局部放电信号的去噪结果表明：本文提出的方法与标准阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声。     

变压器故障检测方法的改进--模糊识别阈值原则法

三比值法是目前被普遍接受的判断变压器故障的有效方法,但这一方法仍存在一个不确定的模糊范围,文中根据变压器故障分解气体的相对比率,运用模糊识别阈值原则判断变压器的故障性质,获得了理想的结果。     

电力负荷短期预报的子集门限自回归模型

介绍了门限自回归时间序列模型的一种特殊形式－－子集门限自回归模型,给出了模型门限集及回归项子集辨识的点值图法与逐步顺归法,并研究该模型在电力负荷短期预报中的应用。子集门限自回归模型可以复现电力负荷的主要特征－－季节性趋势,实例表明它应用于负荷短期预测具有较高的预测精度。     

基于能量阈值和自适应算术编码的数据压缩方法

近年来,电能质量问题日益受到关注。为了对电能质量进行分析与评估,需要对其进行监测,在扰动记录过程中,监测装置产生的大量数据给存储及传输带来了不便。对电能质量扰动数据进行压缩,可以有效地节省存储空间,加快数据传输速度。以小波变换为基础,提出了能量阈值法,并结合自适应算术编码方法对扰动数据进行压缩,获得了较好的压缩效果。对包括电压凹陷、电压上升、瞬时断电和暂态脉冲在内的4种典型电能质量扰动进行了测试,仿真结果表明了该方法的有效性。     

晶闸管投切电容的最佳编码方式与最优投切阈值的数学分析和应用

投切电容的编码方式和投切阈值关系到采用晶闸管投切电容(Thyristor-switched capacitor,TSC)的静止无功补偿装置的补偿效果与经济性.文章从运筹学的角度对电容的最佳编码方式进行了数学分析,验证了二进制编码方式是最佳的,从数列和实际经验出发,得到了电容最优投切阈值的实用计算公式,并根据投切电容的最佳编码方式和最优投切阈值设计了一台TSC型静止无功补偿装置,通过与一般TSC型无功补偿装置的补偿效果进行比较表明该装置的补偿效果更明显,从而验证了本文数学理论分析的正确性.     

基于熵阈值的小波包变换抑制局部放电窄带干扰的研究

阐述了正交小波基框架下二进小波变换和小波包变换的频域分割基本思想，研究了窄带干扰存在时被测信号的小波包变换及其树节点的信息熵变化情况，并利用信号信息测度的熵作为判断局部放电在线监测中窄带干扰存在与否的标准，提出基于熵阈值的小波包分解和重构算法。研究结果表明，当窄带干扰存在时，被测信号的小波包变换树节点的信息熵明显增大，能够用作被测信号中存在窄带干扰的判据；仿真分析和实测数据处理表明，文中方法具有良好的自适应性，无需事先确定窄带干扰的数目及其中心频率，干扰抑制能力强，能准确提取局放脉冲的相位。     

局部放电离散谱干扰的小波包变换熵阈值抑制法

将信号的小波包变换看做通过等带宽的滤波器组，输出是对应频带上的分量，如某一频带上存在离散谱干扰，其小波包变换树节点的信息熵将会明显增大。同时，提出基于小波包分解和重构算法的熵阈值法。结果表明，这种方法具有良好的自适应性，无须事先确定离散谱干扰的数目及其中心频率，干扰抑制能力强，能准确提取局部放电脉冲的相位，对于单一放电类型，可以标定放电量的大小。     

模糊神经网络在区分电力系统故障和振荡中的应用

根据电力系统发生故障和振荡时母线处获得的信号的特点,提出了用模糊神经网络来识别电力系统振荡与故障的模型和算法。经EMTP仿真表明,该方法能够很好地识别振荡与故障,而且计算和响应速度快,另外,系统正在振荡时又发生故障,本文提出的模糊神经网络的模型及算法也能正确区分出故障。缺点是需要经过大量的训练,但是由于是离线训练,不影响此方法的实时应用。     

多机系统自参数谐振序列分析及阻尼系数的影响

本文从能量的观点出发分析了多机系统中自参数谐振的可能性,物理意义较为明确。较详细解释了“准频”现象。并在文献的基础上应用广义相平面法,探讨了阻尼系数对自参数谐振的影响。     

根据稳定性要求合理选择HVDC中数字式PID控制器的参数

介绍数字式PID控制器在HVDC系统运行控制中的应用，并以定 电流、定关断角控制为例论述了根据系统运行的稳定性要求来选择数字式P ID控制器参数的技术，还给出了根据该方法设计的数字式控制器在直流输电 模拟系统中运行的部分结果。     

创建学习型组织是实现组织战略目标的法宝

从创建学习型组织的特点、认识、途径等三个方面阐述创建学习型组织的现实意义。对各种组织在纷 繁复杂的市场环境中,通过创建学习型组织来实现其战略目标,提升整体竞争优势。