小波多分辨率算法在电力谐波检测中的应用

在电力系统中,由于非线性负载广泛应用,电网被注入了大量谐波电流,给电力系统中的设备带来很大的危害;为了防止谐波危害系统安全运行,就必须确切掌握电力系统中畸变波形含有的谐波情况,并采取相应措施对其进行抑制或补偿;文中基于多分辨率小波分析法,利用Daubechies小波db24进行7级重构将电流信号分解为基波信号和高次谐波信号;通过Matlab7.0仿真和误差分析,分离出的基波误差不超过1%,实现了谐波变化趋势的有效跟踪,并利用总畸变分量对其进行了有效补偿。     

小波分析及其在电力系统扰动检测中的应用

文章介绍了小波变换的基本原理和一种小波变换的快速算法——Mallat算法。在此基础上将其应用于电力系统中的电力信号的检测和故障诊断中,对故障信号进行分解与重构并用Madab进行仿真。仿真结果表明：利用小波分析诊断电力系统的扰动信号非常的精确。     

基于小波包变换的电力系统谐波分析

传统的基于傅立叶变换的谐波检测方法不具有时间分辨能力,小波和小波包变换因其良好的时间局部化特性,成为电力系统谐波分析的有力工具.本文分别用小波变换和小波包变换对电网谐波信号进行了检测,小波包变换建立在小波变换的基础上,可以实现信号频带的均匀划分,能更好地提取信号的时频特性.仿真结果显示两种方法均能有效的分离基波和谐波,小波包变换能根据要求分离任意次谐波,仿真分析中指出了两种分析方法的缺点.     

基于MATLAB小波变换在电网谐波检测的仿真与研究

谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生严重危害和影响.通过介绍小波变换的基本原理和MATLAB小波工具箱的应用,提出了应用小波变换对电力系统中谐波分析的MATLAB仿真方法.仿真算例验证了小波变换具有良好的时频局部化特性,可以对电网中的谐波进行有效的检测分析.     

基于小波变换的电网谐波电流检测研究

电网谐波电流检测是电力系统质量分析和谐波补偿的关键技术,对小波变换在电网中的谐波电流检测原理进行了研究.根据小波变换的多分辨率分析,采用Mallat算法对电网谐波电流检测进行实现,将电网电流中的基波电流和谐波电流分离,并对小波变换谐波检测小波基的选取原则进行了分析,在基于TMs320F2812DSP的实验装置上进行了小波变换谐波检测实验.实验结果表明,该方法具有较高的检测精度.     

小波变换在并联型有源电力滤波器中的应用

研究改善电网系统谐波的问题,电力系统中存在许多非线性负载,由此产生的谐波对电网的电能质量造成很大的影响,影响线路传输能力,并联型有源电力滤波器(SAPF)是抑制电网谐波电流的有效手段,主要包括谐波检测和跟踪控制两部分,其中谐波检测是有源电力滤波器的关键技术,分析了小波变换理论,并将其应用于电网谐波检测中,用仿真软件MAT-LAB对基于小波变换的谐波检测方法进行了仿真分析与研究,同时搭建了基于小波变换的并联型有源电力滤波器系统的仿真模型,仿真结果表明小波变换的并联型有源电力滤波器能够有效地抑制电网谐波电流,提高了电网传输效率。     

基于小波变换的间谐波检测与去噪

间谐波是一种特殊的谐波,它的大量存在对电能质量造成了污染,因而对其进行检测和分析具有十分重要的意义。文中分析了小波变换的特性及用于间谐波检测的优势,采用了正交小波多分辨率分析算法检测间谐波,并选择小波阈值法对信号进行去噪处理。仿真结果表明,小波变换具有良好的时频特性,能有效检测出信号中所含各频率成分,并且能有效的抑制和消除噪声。随着小波理论的进一步发展和完善,其在电能质量信号检测方面的应用将越来越广泛。     

一种傅里叶变换与小波变换相结合的谐波检测方法

为了实现对电力系统谐波的检测,采用了傅里叶变换与小波变换相结合的方法,通过在实例中对比二者的不同特点,将二者的优点结合起来,应用到具体信号的分析中,经过MATLAB仿真,得到各次谐波的有效信息。从而表明,此方法可以对电力系统中的各次谐波进行检测和分析。     

S变换在电力系统间谐波检测中的应用

间谐波是一种频率为基波非整数倍的特殊谐波,由于它在电力系统中大量存在,对电力系统造成极大影响与危害,所以对其进行分析和检测具有非常重要的意义.基于S变换的良好时频特性,提出了一种利用S变换检测间谐波的方法,通过Matlab分析S变换对典型信号的仿真并与小波变换进行比较,证明本方法的准确度、直观性更高.     

基于小波多分辨率分析的间谐波检测方法

间谐波是电力系统中一种特殊的谐波,大量存在于电网中,对电网的危害很大,对它进行检测和分析具有重要的意义.针对傅立叶(DFT)方法只能检测出整数倍的基波频率,而对间谐波无能为力的缺点,文章提出了一种基于小波多分辨率分析的间谐波检测方法.仿真结果表明该方法具有较好的分辨率,可以很好地对间谐波进行分析,在电力系统间谐波分析方面具有经典DFT方法无可比拟的优点.     

An expert system based on wavelet transform and radon neural network for pavement distress classification

Nowadays, pavement distresses classification becomes more important, as the computational power increases. Recently, multi-resolution analysis such as wavelet decompositions provides very good multi-resolution analytical tools for different scales of pavement analysis and distresses classification. In this paper an expert system is proposed for pavement distress classification. A radon neural network, based on wavelet transform expert system is used for increasing the effectiveness of the scale invariant feature extraction algorithm. Wavelet modulus is calculated and Radon transform is then applied to the wavelet modulus. The features and parameters of the peaks are finally used for training and testing the neural network. Experimental results demonstrate that the proposed expert system is an effective method for pavement distress classification. The test performances of this study show the advantages of proposed expert system: it is rapid, easy to operate, and have simple structure.     

小波多分辨率的谐波正弦语音建模

谐波正弦语音模型因固定帧长不能使每个谐波得到最佳分辨率,而分辨率决定着语音的建模效果。因此提出小波多分辨率的谐波正弦语音模型,将谐波语音信号通过小波变换分解成多分辨率子带信号,利用谐波正弦语音模型对这些子带信号独立建模,将建模后的各子带信号相加合成。仿真实验显示该模型的信号重构误差降低约两个数量级,通过PESQ软件测试得到的MOS分值约提高0.3。     

电力系统谐波检测与抑制

分析了电力系统谐波的危害与抑制方法，对普通数字滤波器和小渡多分辨分析谐波抑制法进行了比较．为电力系统谐波的检测和消除提供了参考依据。     

A predictive current control method for shunt active filter with windowing based wavelet transform in harmonic detection

This paper has been established based on harmonic detection and compensation on power system. The present work deals with two powerful methods in harmonic detection field of digital signal processing. The first one is the windowing technique and the other one is wavelet transform. A traditional synchronous fundamental dq-frame algorithm is modified in filtering process. As an improvement, the Fourier-based low pass filter is replaced with a windowing–wavelet method. The adopted windowing aspect is Hamming window to reduce traditional rectangular window effete in frequency domain. In addition, the applied mother wavelet is selected in terms of its effectiveness on transient response, low overshot and low oscillation at frequency domain. Due to these concepts, the db8 is selected as mother wavelet. In harmonic elimination procedure, the detected harmonic is injected using a shunt active filter based on predictive current control technique. The presented method has been verified with MATLAB–SIMULINK model and wavelet toolbox. The results confirm that this method is superior to traditional FFT based and wavelet based filters because of fast transient response and small negligible sidelobes. As a consequence this technique is able to reduce power system harmonic.     

小波神经网络在北京河湖水华预测中的应用

针对不同季节水华生长的不同特点,在对水华生长规律研究的基础上,运用小波分析对表征水华的叶绿素信号进行降噪处理,建立一种结合小波变换与神经网络相结合的水华预测模型（WANN模型）,该模型既有神经网络的自学习能力特性,又有小波的局部特性,并将其应用到北京夏季河湖水华预测中。通过小波多分辨率分析,对样本包含的信息进行充分挖掘,提取反映其变化规律的成分,有效避免了原始数据中噪声对网络的干扰,提高网络的性能,WANN模型预测结果与BP网络预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得相对理想的预测效果。     

大功率可控整流电路的故障诊断技术研究

利用现代电力电子变换技术和控制系统仿真软件研究了一种大功率可控整流电路的故障诊断技术;在详细分析了大功率可控整流电路可能发生的各种故障模式的基础上,提出基于小波神经网络的故障诊断方法;针对故障模拟信号,采用小波变换多分辨率分析和模极大值方法提取故障特征向量,利用神经网络的非线性映射与学习推理特性,对所提取的故障特征进行了模式识别,并通过仿真试验证明了该方法的可行性和有效性。     

B样条曲线的多分辨编辑新算法

概述小波分析与重构的基本理论,将小波分解的理论应用于B样条曲线的多分辨编辑中,提出一种小波分析和重构的新算法。该算法利用方程组的增广矩阵为类带状矩阵或者稀疏矩阵这一特点,运用简单的矩阵的行初等变换,将类带状矩阵或者稀疏矩阵化成容易接受的行简化矩阵,解方程组,使小波分解与重构的过程快速准确,使从事相关工作的技术人员更容易理解和接受。     

基于提升小波变换的在线谐波检测

针对小波变换运用于谐波检测时的计算量大、无法保证实时性、采用传统阈值函数检测结果精度较低等问题,提出了一种新的在线谐波检测方法,在运用提升小波对信号序列进行新阈值函数去噪处理的同时,采用滑动时间窗对谐波电流信号动态跟踪以实现在线检测。搭建并联型有源电力滤波器仿真模型,在非线性负载产生电流突变时测试该方法谐波检测能力,结果表明该方法能准确分离出基波和谐波电流成分,具有较好的快速性、实时性和准确性。