笼型异步电动机转子断条故障新特征

根据笼型异步电动机转子断条故障的基本规律与正弦信号希尔伯特变换的物理意义，将希尔伯特变换、频谱分析/校正与自适应滤波技术相结合，以获取定子电流滤波信号的希尔伯特模量，指出其在复平面所占面积可反映转子断条故障存在与否，且其数值伴随故障程度的加剧而增大。仿真与实验数据分析验证了这一规律。进而提炼出笼型异步电动机转子断条故障新特征———定子电流滤波信号希尔伯特模量回转半径。仿真与实验数据表明，该特征对于转子断条故障灵敏，并对电机负载状况呈现一定的鲁棒性，将其应用于笼型异步电动机转子断条故障检测可行。     

基于小波包-卡尔曼的大坝变形数据处理研究

采用小波分析和卡尔曼滤波相结合的方法对乌鲁瓦提大坝变形数据进行处理,对比分析了小波分解与重构和小波包分解与重构后的结果,提前滤除了原始观测信号中的大部分高频噪声和粗差等,再运用小波与小波包和标准卡尔曼滤波相结合的模型对数据再次处理,结果表明该模型进一步提高了数据的可靠性和预测的精度.经工程实例分析得出:小波包进行分解与...     

小波分析在水文预报中的应用

对小波变换的基本理论和小波分析(多分辨分析、小波包分析)方法做了简要的阐述,介绍了国内外当前小波理论在不同领域应用研究现状,结合长江111年的水文资料,分析了小波技术在水文预报预测中的应用,研究结果表明小波分析用于水文时间序列趋势分析是合理可行的.     

小波包特征熵提取水电机组轴心轨迹形状

将小波包多分辨与信息熵相结合,提出了一种提纯水电机组轴心轨迹的方法--小波包特征熵法.首先对采集到的摆度信号进行小波包分解,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列,进而提取其小波包特征熵,选取占信号特征熵比较大的几个主要小波包进行信号重构,得出能清晰反映轴心轨迹形状特征的提纯信号.     

基于小波变换分析小浪底大坝渗流监测数据

把小波分析作为数值处理方法,结合小浪底大坝渗流监测数据噪声特点和测值干扰因素,通过小波和小波包两种方法对监测数据进行了有效的降噪处理,同时也可以分离提取出时效分量,直接用于评价大坝当前工作性态。通过对小浪底坝基实测资料的处理,证实了小波包去噪方法的去噪效果要好于小波去噪方法。     

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。     

简易综合参数估计法在电机转子断条检测中的应用

介绍了鼠笼式交流异步电机转子断条发生的原因、发展过程以及产生的后果,以及基于综合参数估计法的鼠笼式异步电动机转子检测技术、检测试验方法和试验数据以及该方法在电机检修中的意义.     

小波分析在大坝安全监测数据处理中的应用研究

将大坝安全监测的数据系列视为由不同频率成分组成的数字信号序列,结合小波分析理论,对监测数据进行分析处理,包括野值诊断、降噪处理和时效分量提取等。实例表明,将小波分析理论引入大坝安全监测的数据处理,有较好的实用性和可操作性。     

对几个小波基本概念的理解

讨论实际应用中经常涉及但容易产生误解的小波基本概念，以期提高电力系统小波应用研究水平。这些小波基本概念是：容许性条件；二进离散与二进小波；连续小波的离散条件；小波基；A=B=1的紧框架与正交小波；小波滤波器长度与时域分辨率；小波的滤波特性与不同尺度小波的频带交叠；线性相位小波与信号完全重构；双正交小波的小波包及小波包分解与1/2频程分解；整数倍伸缩小波变换与分数倍伸缩小波变换；小波的正则度与消失矩；Morlet函数与Morlet小波；小波变换模极大值（定义、与突变点位置的关系、与Lipschitz指数的关系、对小波的要求）；时域、频域同时紧支小波；(时域)紧支正交线性相位小波；表征小波特性的基本指标与有价值的新小波。     

小波包特征熵提取水轮机尾水管动态特性信息

将小波包多分辨与信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波包特征熵-故障法。首先对采集到的振动信号进行3层小波包分解,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列,进而建立信号的小波包特征熵向量,选取最能反映故障特征的参数作为特征参数,进行故障诊断识别。以水轮机尾水管压力脉动信号为例,运用此法进行了尾水管动态特性信息提取。试验表明小波包特征熵法是提取故障信息并进行故障识别的一种行之有效的方法,为流体机械的故障诊断开拓了新的思路。     

应用小波包分析实现配电网单相接地故障选线

应用小波包具有良好的频域分频特性,以适当频率带宽对配电网发生单相接地故障后各条线路的相电流故障分量进行分解,得到其在不同频段下的输出,按照能量最大的观点自适应地确定线路健全相的暂态故障电流分布最集中的特征频带,并根据特征频带内重构后的故障相与健全相之间能量比值的大小判断线路为故障或健全。大量基于PSCAD和MATLAB的仿真试验表明,该选线方法可以正确判别故障线路和健全线路,且具有较高的灵敏度。     

基于多时间尺度的二九零灌区水稻生育期降水量分析及预测

为了研究二九零灌区水稻生育期降水量变化的多时间尺度结构特征,采用Morlet子波变换分析法,对1957～2010年的水稻生育期降水量进行了小波分析.结果表明:54年来,二九零灌区水稻生育期降水量存在2次丰枯交替变化的周期,且存在明显的5年、8年和25年的3类特征时间尺度和相应的震荡周期[1-2].小波方差进一步分析发现...     

高速大容量发电电动机转子的稳定性——惠州抽水蓄能电站1号机转子磁极事故的教训

转速500 r/min、容量300 MW及以上的发电电动机,其转子飞逸时最大周速高达165~190 m/s,每极容量高达30 MV.A,以电机最大视在功率和飞逸转速乘积表征的电机制造难度(SN.ny×10-4)可能高达26,远大于三峡机组。加之双向旋转和频繁启动,转子稳定性问题非常突出。近年更发生惠州抽水蓄能电站1号机和西龙池抽水蓄能电站1号、2号机重大事故。通过对惠州抽水蓄能电站转子事故的回顾分析,提出对提高机组转子稳定性的看法,可供参考。     

小波包-最大熵谱估计及其在水轮机故障诊断中的应用

充分利用小波包(WP)的时频局部化分析能力和最大熵谱估计(MESE)的频谱细化优点，提出了一种新的谱分析方法——小波包最大熵谱估计(WP-MESE)。该方法能对振动信号进行多分辨分解，提取故障特征信息，进而进行精确的频谱分析；并运用此法有效地提取了水轮机轴系动态特性信息。实践证明该法是提取微弱故障信息并进行早期诊断的有效方法。     

小波分析及其在电力系统中的应用(二) 理论基础

较为详尽地介绍了小波、连续小波变换与Gabor变换的差异，二进小波变换、多分辨分析、 小波基、小波包、快速小波变换、信号的奇异性检测以及信号的多尺度边缘回复等基本内容 。此外，根据小波分析的理论基础，提出了B-小波的一些滤波性质，并构造了新的小波基， 结果表明比Morlet小波具有更高的计算精度。上述理论是小波分析在电力系统诸多领域应用 必要的基础。     

高压输电线巡检机器人在线断股检测与诊断系统

介绍了高压输电线自动巡检机器人实时在线断股检测与诊断系统。根据高压输电线断股引起的辐射场变化和机器人运行环境状况，选择合适的传感器，并对传感器信号调理和采集电路进行高可靠性设计。描述了检测信号分析过程。针对断股信号的非平稳性质和小波基的时频特征，选用db4小波基对断股信号进行了6层小波分解。通过引入小波能量熵的概念，较好地解决了单纯采用小波变换带来的分解信息量大、故障特征值数目多、提取需要人工干预、难以实现在线检测和诊断等问题，使其能够利用较小规模的反向传播（BP）网络就可实现对铝绞导线断股损伤的在线精确诊断。系统实验进一步表明了该断股检测和诊断系统的可行性及有效性。     

汽轮机转子振动故障非线性诊断研究

针对汽轮机转子振动故障的特点,根据Bently实验台所采集的4种典型汽轮机转子振动故障数据,运用分形盒维数、ARMA自谱函数、ARMA模型的二维双隐层神经网络和小波包分析方法研究了振动故障的非线性特征,进行故障诊断。诊断结果表明:不同故障盒维数不同,采用盒维数能够较好的对故障类型进行判别;各种故障的自谱函数幅值分布在不同的频段,有较好地区分度;采用ARMA模型的二维双隐层神经网络进行故障诊断,可以得到各种故障检验样本与目标函数在欧氏空间的最小距离,有较高的故障辨识力;运用小波包分析方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状况,根据不同故障发生时的频谱特征,识别出不同的故障。     

基于CEEMDAN和小波包分解的闸门振动信号降噪研究

针对闸门监测振动信号去噪问题,提出基于CEEMDAN（经验模态分解）和小波包分解的闸门振动信号降噪算法,通过采用CEEMDAN和小波包分解方法进行信号去噪,可以有效处理水电站泄洪闸门振动信号中受到的外部干扰。CEEMDAN方法能够将信号分解成多个本征模态函数（IMF）,每个IMF代表不同频率的振动成分,使得外部干扰和真实信号成分可以分离。随后,小波包分解能够将每个IMF进一步分解成不同尺度和频率的子频带,这有助于更准确地定位和分离干扰成分。对每个子频带应用阈值去噪技术,可以有效去除噪声,保留真实信号。由测试结果可知,该算法能很好地剔除闸门振动信号中的无用噪声,有效提高闸门振动信号的准确性。     

改进BP算法在水轮机振动故障诊断中的应用研究

基于改进BP优化算法对水轮机振动频率识别来判断水轮机振动的原因。研究将定f为转频，基于小波分析法以幅值分量形式从转子不平衡、转子不对中、尾水管涡带偏心三个主要故障点读取振动信号频谱的不同频段并分别收取4组数据。后基于12组数据实现训练和学习，用测试样本对训练好的网络进行测试将输出结果与期望值进行对比。结果显示，改进BP神经系统分辨水轮机振动故障点符合预期结果，可通过传感器实时监测水轮机振动判断运行状态以保证及时处理问题。     

小波分解方法应用于混凝土坝水平位移趋势分析及预测

从目前的认识来看,大坝变形观测序列可以认为由三部分组成,即趋势分量、荷载分量和随机分量。这些分量变化周期依次减小,频率依次增大。文章借助小波分解方法对大坝变形观测序列进行分解,得到各趋势分量,再根据水位和温度的变化趋势分量对变形变化趋势进行预测。