A general tool for circuit analysis based on wavelet transform

This paper deals with a generalized method for the time‐domain solution of electrical networks. The aim is to explore a new technique for the numerical simulation of circuits considering linear, time‐varying and non‐linear cases. By using the wavelet transform of the electrical quantities, differentiation and integration in the time domain are replaced by matrix multiplication. Then, the classical circuit differential equations obtained by mesh‐current, node‐voltage or state variables methods are transformed in algebraic equations. The numerical efficiency of wavelets makes the method effective for a fast and reliable numerical circuit simulation. Comparisons with analytical solutions and PSPICE simulations are presented in order to evaluate the numerical characteristics of the proposed method. Copyright © 2000 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于小波变换抗混叠谐波检测的一种新方法

通过分析小波混叠本质,推导出基于小波变换的谐波检测算法,该算法改善了谐波检测过程中的混叠现象。通过Matlab仿真实验表明本文方法有较好的抗混叠效果,有利于进行电力系统谐波信号精确分析。该算法实现比较简单,是一种新的快速抗混叠方法,具有一定的实用价值。     

基于小波变换抗混叠谐波检测的一种新方法

通过分析小波混叠本质,推导出基于小波变换的谐波检测算法,该算法改善了谐波检测过程中的混叠现象.通过Matlab仿真实验表明本文方法有较好的抗混叠效果,有利于进行电力系统谐波信号精确分析.该算法实现比较简单,是一种新的快速抗混叠方法,具有一定的实用价值.     

一种基于小波包变换的电力系统谐波检测方法

非线性设备的大量使用和分布式电源的投入使得谐波污染愈加严重,文中提出了一种基于小波包变换的谐波检测方法,能对电能质量进行有效的分析。该方法在五层db40小波包变换的基础上,利用希尔伯特变换做移频运算,避免了中间频段小波混叠对检测精度造成的不利影响,并将各次谐波分量转移到精度较高的边频带进行小波包分解并重构信号,实现了各次谐波的高精度检测,同时通过Matlab工具对不同算法的仿真进行了比较和误差分析。仿真表明,相比于传统傅里叶变换,该算法具有高分辨率时频分析能力,能有效定位暂态干扰;与经典小波包变换相比,测量精度也有了较为明显的提高,实验结果一致显示了该算法的可行性和优越性。     

基于提升小波包变换的谐波电能计量

为了克服加窗插值傅里叶算法无法准确计量非稳态谐波的缺陷,实现同时对电力系统稳态、非稳态信号的谐波电能进行准确计量,提出了基于提升小波包变换的谐波电能计量方案,详细阐述了其原理,提升分解、重构步骤。给出了整数次谐波、非整数次谐波功率计算公式,并通过仿真实验证明了该方法的准确性、可行性。对该算法进行优化,并进行DSP算法仿真实验,并估算该算法运行时占用空间大小及耗费时间,结果表明该算法能有效节省内存空间及运行时间。     

A novel wavelet transform aided neural network based transmission line fault analysis method

In the present scenario of market driven business, power supply has become more like a commodity. Reliable and quality power need to be ensured to meet customer requirements. In such a situation, it is extremely important that transmission line faults be identified accurately, reliably and in quick time. Advanced signal processing tools such as discrete wavelet transform (DWT) can be used very effectively for parameterisation and characterization of the fault signals. On the other hand, properly configured neural network (NN) can be utilized for classification of the faults based on the DWT signal. The present contribution uses electromagnetic transient program (EMTP) for modeling of a real transmission system and MATLAB for DWT and NN. Various types of faults have been simulated at different locations along the transmission line and an attempt has been made to correctly identify and locate the fault.     

基于小波变换和改进Prony方法的电能质量扰动分析

传统的电能质量分析方法通常只针对某一类特定的电能质量扰动问题进行分析,为了实现对常见电能扰动信号进行有效的区分与辨识,提出小波分析与Prony方法相结合的分析算法。首先引入小波多分辨分析(multi-resolution analysis),选取合适的小波函数对扰动信号进行分解,判断分解信号是否存在模极大值点,从而区分出稳态与暂态电能质量扰动问题。对于暂态扰动问题,优化了Mallat重构层数,提取出暂态扰动波形,以实现对扰动类型的判断。对于稳态扰动问题,改进Prony方法对于系统阶数估计的过程,提高了参数辨识精度。最后对混合扰动信号进行分析,并使用Matlab进行了仿真和实验验证。仿真和实验结果表明,该算法能准确地识别出各种类型的电能质量扰动信号。     

基于小波变换的T型线路故障测距新算法

针对当前多分支线路故障测距中方法较复杂,精确度不够高的不足,提出一种基于小波变换的T型输电线路精确故障定位算法.该算法利用电流行波到达T接线三端时间差与故障点距离T接线三端长度差的关系,只需初始行波电流信息即可确定故障支路,并对故障定位.在T节点附近不存在故障测距死区,且不受故障类型、分布电容、行波速度等因素的影响.大量Matlab仿真结果表明,该算法简单精确,能够满足故障定位的要求.     

基于小波包变换的电机定子故障特征提取方法

针对感应电机定子故障的特征频率处在低频段,小波分解系数易受电机负荷波动影响的问题, 提出一种采用希尔伯特变换对信号进行预处理,利用小波包分解来实现定子故障特征的提取方法.通过小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率以及供电电源频率变化的故障特征频率.增加小波时域波形的波峰数,减少了子频段间的频域混叠及频谱泄漏现象.对原始信号进行希尔伯特变换的预处理,降低了电机负荷波动对分解系数的影响;采用子频段节点重构系数的均方根值变化率作为故障特征指标.通过对实测故障数据的应用,利用上述方法可以有效地识别出电机的定子故障.     

一种基于小波的继电保护启动元件性能监测方法

启动元件的选择以及起动门槛值的大小直接影响到整套继电保护装置的性能,而目前尚未对继电保护装置的启动元件性能进行自动在线分析评价.提出了一种基于故障录波数据和小波变换的继电保护装置起动性能监测方法,通过利用故障录波数据和继电保护信息实现对继电保护装置启动元件性能的监测.应用该方法能够对继电保护装置启动元件性能是否满足预定指标进行监测,对于完整评价继电保护性能、发现隐藏故障、积累整定数据具有参考价值.仿真分析验证了此方法的合理性.     

基于小波变换的T型线路故障测距新算法

针对当前多分支线路故障测距中方法较复杂,精确度不够高的不足,提出一种基于小波变换的T型输电线路精确故障定位算法。该算法利用电流行波到达T接线三端时间差与故障点距离T接线三端长度差的关系,只需初始行波电流信息即可确定故障支路,并对故障定位。在T节点附近不存在故障测距死区,且不受故障类型、分布电容、行波速度等因素的影响。大量Matlab仿真结果表明,该算法简单精确,能够满足故障定位的要求。     

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.     

基于小波测位的闪变检测算法及其实现

小波分析是分析非稳定信号的一种有效方法,是一种很好的电能质量信号的检测和分析工具。该文提出了基于快速小波变换的闪变算法,并将该算法在数字信号处理器(DSP)上实现。该算法可以准确定位闪变分量出现的位置,并从该时刻起进行快速傅立叶变换(FFT),从而得到包络信号的频率及幅值。该方法具有良好的检测闪变分量性能,并有效地节约了DSP计算快速傅立叶变换(FFT)的时间。     

基于小波测位的闪变检测算法及其实现

小波分析是分析非稳定信号的一种有效方法,是一种很好的电能质量信号的检测和分析工具.该文提出了基于快速小波变换的闪变算法,并将该算法在数字信号处理器(DSP)上实现.该算法可以准确定位闪变分量出现的位置,并从该时刻起进行快速傅立叶变换(FFT),从而得到包络信号的频率及幅值.该方法具有良好的检测闪变分量性能,并有效地节约了DSP计算快速傅立叶变换(FFT)的时间.     

基于多孔分数阶小波变换的谐波检测新方法

基于分数阶小波变换的电力谐波检测方法是一项新兴的研究成果,其可较好地解决新型电力系统中谐波检测受噪声干扰的问题,提高谐波检测精度。然而传统离散分数阶小波变换均基于Mallat算法完成,其实现过程中的下采样操作将影响谐波信号的检测精度。针对这一问题,文章将非下采样多孔算法与分数阶小波变换相结合得到一种改进的离散分数阶小波变换实现方法,并在此基础上提出一种基于多孔分数阶小波变换的谐波检测新方法。此外,文章采用基于分数阶频谱四阶原点矩的方法确定最佳分数阶变换阶次,有效降低计算复杂度。实验结果表明,新方法对稳态谐波、短时谐波及时变谐波均能有效实现信号降噪和分离,并能对信号分量的幅值、频率及定位信息实现高精度检测。     

基于小波变换的新型SURF图像拼接方法

针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法(SURF)图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。     

利用小波变换进行有效值测量的研究

讨论了利用电压和电流采样值直接进行Harr小波变换，从而实现对电压和电流有效值的测量。利用小波变换的方法进行有效值测量的优点在于小波域同时包含了这些交流参数的时—频关系。本文选择Harr小波进行研究的原因是因为其具有良好的时间局部性和简明的解析表达式，而且在窗宽范围内能量泄漏较小。仿真结果表明，在理想采样的情况下(采样过程不存在同步偏差)，利用Harr小波变换的方法可以对有效值进行准确的测量。     

基于MATLAB和小波变换的电力机车谐波电流分析

介绍了基于小波变换的谐波检测方法,应用小波变换良好的时频局部化特性对电力机车牵引负荷进行谐波检测。以SS4G型电力机车为研究对象,利用最小描述长度准则确定了分析谐波的最佳小波函数,在MATLAB环境下进行小波算法编程。仿真结果表明:小波变换能快速准确地将信号中的基波和不同频率的谐波信号分解出来,实现谐波检测。     

基于小波包变换的电力系统谐波分析

由于新能源的广泛应用和电力电子设备的迅速增长,电力系统谐波越来越被关注,精确有效的谐波分析方法研究具有实际意义。基于小波包变换的良好局部性,小波包变换广泛应用于谐波分析,重点分析了小波函数的选取和分解层数的确定。通过仿真,得到了基于小波包变换谐波分析方法的最优小波函数与分解层数:选用小波函数sym35对谐波信号进行5层分解,得到的谐波分析结果通常是比较理想的。