基于小波理论的输电线路故障信号检测的研究

输电线路发生故障后,其行波信号是一个突变的、具有奇异性的信号。小波分析具有很多有用的性质,利用小波多分辨率的特性可将突变信号进行多尺度分解,然后通过分解后的信号来确定突变信号的突变位置。Lipschitz指数被用来定量描述函数的奇异性。当小波变换尺度越来越精细时,小波变换模的极大值信号的突变点位置越精确。其衰减速度取决于信号的突变点的Lipschitz指数。小波变换不仅可以确定突变位点发生的时间,而且可以进一步判断突变点的性质。通过检测小波变换模极大值来找到信号的奇异点,从而确定信号发生突变的位置。     

应用小波变换实现突变信号检测

介绍了基于小波变换模极大值的奇异性检测理论,针对噪声中故障信号突变点的检测问题,根据信号和噪声的模极大值的尺度变换特性,提出利用3层以上细节信号的乘积作为检测信号。该方法既可以达到增强信号的目的,又可以抑制噪声,求该乘积信号的小波变换,可以实现奇异点精确定位。     

基于小波变换模极大值的SPD故障诊断技术

使用复合波诊断以ZnO压敏电阻为主要元件的SPD的故障中电压信号的突变点往往携带SPD运行状态的重要信息。基于小波分析的信号奇异性检测理论可通过检测信号小波变换模极大值点来确定信号奇异点,通过分析信号模的极大值及其出现位置诊断SPD的故障。籍此理论分析了不同故障类型的SPD复合波冲击下的电压信号,证明使用小波分析模极大值诊断SPD故障的方法行之有效。     

小波变换在电力系统谐波检测方面的应用

针对傅里叶变换的谐波检测方法无法同时实现时-频变域分析这一缺点,提出了小波变换这一新方法对谐波进行分析。通过小波变换对电力系统中的谐波电流进行分解,得到信号的基波分量和高次谐波分量。针对电力系统中的突变信号,提出了基于小波变换的模极大值的奇异性检测方法,通过小波变换模的极值点在多尺度上的综合表现,来表示信号的突变特征,并通过仿真实例验证该算法的有效性。     

小波变换 第3讲 二进小波变换及信号的奇异性检测

介绍了基于Ｂ样条的二进小波函数及二进小波变换的特性、算法,重点介绍了基于小波变换模极大值的信号奇异性检测理论,其要点是：信号可以通过其小波变换模极大值表示,也可通过其模极大值重构。因此,信号的表示变得异常简洁。由于二进小波变换具有平移不变性,从而在模式识别和信号的奇异性检测中获得广泛应用。     

小波变换 第3讲 二进小波变换及信号的奇异性检测

介绍了基于Ｂ样条的二进小波函数及二进小波变换的特性、算法,重点介绍了基于小波变换模极大值的信号奇异性检测理论,其要点是：信号可以通过其小波变换模极大值表示,也可通过其模极大值重构。因此,信号的表示变得异常简洁。由于二进小波变换具有平移不变性,从而在模式识别和信号的奇异性检测中获得广泛应用。     

基于滤波预处理的小波故障检测方法

现有的基于信号奇异性分析的故障检测方法不同程度地受到噪声的影响。提出了将电力信号滤除工频周期分量后,通过提取适当尺度上的小波模极大值点检测故障的方法。通过预处理滤除工频周期分量,消除了小波变换在信号峰值处的模极大值,从而避免了对故障的误判。小波变换将预处理信号中的故障分量和噪声分解在不同的尺度空间中,保证了故障特征的提取和算法的抗噪性能,简化了的Mallat信号奇异性检测方法,在降低算法计算量的同时,可保持故障的定位精度。仿真研究表明:故障定位准确,且对噪声不敏感,可推广应用到其他周期信号的分析中。     

小波奇异性检测在负荷数据纠错和平滑处理中的应用

历史负荷数据是负荷预测和负荷特性分析的基础,错误数据和噪声会影响负荷预测和负荷特性分析的精度,在使用前必须做纠错和平滑处理,错误数据可以被看成是负荷曲线中的奇异点及不规则的突变部分。而小波变换系数模极大值的位置和幅度同信号的局部奇异性密封相关,利用这些极大值可以检测出信号的局部奇异性。该文根据小波变换模极大值同奇异点的关系,提出了一种根据小波奇异性检测确定负荷数据中错误的位置及类型的方法。所提方法通用性强,在纠错的同时可以进行消噪平滑处理,对实际负荷数据的计算也证明了该方法的有效性。     

基于小波变换的高压断路器振动信号故障诊断仿真研究

小波变换在时域和频域内同时具有局部化能力,是分析故障信号奇异性的主要工具。对振动信号进行小波消噪,提取有用信号;利用Hilbert变换求取信号包络,对包络进行小波变换取得各尺度上的信号波形。根据小波变换各尺度上模极大值的传递性来计算信号包络波峰的奇异性指数,以此作为断路器故障诊断的一种特征参数,是一种新颖而有效的方法。     

基于小波变换的水电机组振动故障分析和特征提取

通过小波变换的手段对国内某水轮机组的振动异常进行故障分析,详细的阐明了小波奇异性检测的原理以及小波基函数选择的要求。采用Mallat算法,选用Db4小波在多分辨分析下对机组摆度信号进行处理成功提取出故障点的位置,并结合不同的频率分析出机械因素和水力因素造成故障的原因。最后运用连续小波变换的模极大值与尺度的对数关系进行图像拟合,计算出奇异点的Lipschitz指数,以此作为故障信号的特征。通过比较两种不同因素影响的奇异点处的Lipschitz指数,证明其作为故障信号的特征参数对衡量机组故障程度有指导意义。     

脉冲奇异点的小波检测

信号的奇异点往往包含有信号比较重要的信息,对其进行检测和定位在许多实际问题中有着重要的意义。根据脉冲奇异点的特征,证明了信号的脉冲奇异点与信号小波变换的最值有关,如果适当选择小波基函数,那么信号的脉冲奇异点将对应于信号小波变换的最值点。据此提出了一个基于小波变换最值的脉冲奇异点检测方法,并给出了小波基选择条件。最后通过实验证明了该方法不仅行之有效,而且具有计算简单,定位准确的特点。     

EMD小波变换水轮机故障奇异数据还原研究

水轮机组状态监测数据由于受到传感器、测量条件、环境等因素影响会造成数据失真,产生众多奇异点,对正确分析机组运行状态十分不利。本文提出通过经验模态分解与小波变换相结合的方法来分析水轮机故障信号的奇异性,该方法将原始信号经验模态分解后,利用小波变换检测出信号中的奇异点,并将剔除奇异点的信号重构,通过重构信号对机组进行分析。实例仿真表明,与直接对原信号进行小波分析相比,该方法提取的奇异性特征明显并能准确重构,在采用通用传感器信号准确描述机组状态和正确认识机组故障上有较好的应用价值。     

小波变换在电能质量分析中的应用

针对电力系统暂态信号分析提出了一种基于小波变换的解析信号分解方法。该方法将小波变换的时频局部性与解析信号关于信号相位及瞬时频率的描述相结合,可提取暂态信号的奇异点及各尺度分量的幅值包络、相位、瞬时频率等特征信息,为电能质量分析提供了更加丰富的依据。     

双极HVDC输电线路行波故障定位

为准确定位双极HVDC输电线路故障,介绍了基于小波模极大值理论的双端D型行波故障测距方法及该方法在双极HVDC输电系统中的应用并用PSCAD和MATLAB软件仿真分析双极HVDC系统,得到故障点初始行波波头分别到达整流侧母线和逆变侧母线的时刻,从而算出故障点到达两侧母线的距离,完成故障定位。该结果表明,小波变换的模极大值能够刻画出故障行波信号的奇异点和奇异性,用小波变换提取高频暂态信号可准确找出故障极线路,识别出故障极初始电流行波的波头,实现双极HVDC输电线路高度精确的故障定位。     

基于二进小波变换的电能质量扰动检测

电能质量扰动起止时刻和持续时间是描述扰动的重要属性,为了对电能质量进行分析与评估,需要对其进行检测。小波变换的局部模极大值对应信号的突变点,可以用来检测电能质量扰动。连续小波变换的计算量大,存在较大冗余,而多分辨率分析的方法由于进行了二抽取,难以直接根据变换结果进行检测,需要重构信号,因此,采用了二进小波变换对电能质量扰动进行检测。使用电磁暂态分析程序ATP仿真软件对电能质量扰动信号进行了仿真,用样条小波进行二进小波变换,检测结果表明在分解尺度一上可以实现较为准确的检测。     

基于小波变换的脉搏信号特征提取

提出了一种适合于非平稳脉搏信号的特征提取方法。对在校学生和血管硬化患者两组各20例的脉搏信号进行分析,选择了具有多分辨分析特性的小波变换,分别对每例信号进行5层分解,提取出各尺度小波系数。根据小波系数与信号能量之间的等价关系,将归一化的各尺度小波系数能量值作为识别脉搏信号的特征向量。针对脉搏信号频谱特点并结合实验数据,改进了现有的能量特征提取算法。在样本有限的情况下,通过统计分析得出可以用改进的能量特征向量来区分心血管疾病患者和正常人群的结论。     

基于小波的继电保护装置电磁干扰软件防护快速算法研究

基于Mallat分解的小波变换方法能可靠地检测出电力波形中的奇异点,但不适合于实际工程应用。提出了基于S变换的改进的快速算法,即对AD采样点进行前向差分。对于正常的正弦采样信号,点与点之间的采样点值相差较小,所以差分值也较小;而对于奇异信号,在奇异点附近AD采样值有突变,所以差分值较大。因此,选择合适的差分门槛值就可以检测出信号中的奇异点。分析奇异点附近差分值的正负特性可以检测出该奇异点是正常的故障信号或是受干扰信号。最后,通过对典型波形的仿真计算和实际的电磁兼容性试验,验证了该软件抗干扰措施能显著提高数字式继电保护装置运行的稳定性。     

剔除奇异点的电网谐波分析方法研究

随着电力系统中非线性负荷的不断增加,电网中的谐波干扰也越来越复杂,需要对其进行监测和分析,进而提出具体的治理方案。该文介绍了一种基于小波变换和快速傅里叶变换相结合分析谐波信号的方法。用小波变换监测并剔除信号的奇异点,对由小波变换得到的低频信号用快速傅里叶变换进行频谱分析,并与传统的谐波分析方法进行仿真比较,取得了较满意的结果。     

基于小波变换和奇异值分解的串联电弧故障检测方法

根据线路中电流信号的变化来检测电弧故障,小波变换是一种常用的检测方法,但是单纯利用小波变换对于正常情况和电弧故障的区分并不明显,而且其结果存在很大的冗余。针对这一问题,提出了采用一种基于小波变换和奇异值分解的串联电弧故障检测的方法。利用电弧模拟发生装置产生串联故障电弧,采集在多种负载下线路正常工作和发生串联电弧故障时的电流。首先对采集的电流信号进行离散小波变换,得到离散小波系数序列,构造特征矩阵;然后对特征矩阵进行奇异值分解,并定义电流信号的特征参数,利用特征参数作为串联电弧故障检测的依据。试验结果表明:正常情况和电弧故障下的特征参数区分明显且没有交叉,易于确定阈值,利用该方法进行串联电弧故障检测的准确率较高,且大大压缩了小波变换结果的冗余性。