基于线调频小波变换的电机故障信号谐波检测方法

线调频小波变换统一了短时Fourier变换和小波变换的时频分析，并能根据信号的特点自适应生成新的时频窗口。本文首次将线调频小波变换引进电力系统的突变信号处理中，分析了其消噪和滤除干扰的原理；构造了线调频小波变换的算法。该算法不仅能解决文[9]中提出的消噪和滤除干扰的问题，还能解决文[8，10]中提出关于滤除整数（偶数）次和分数次谐波，并通过对电力系统突变信号处理的实例说明该算法的突出优点。     

基于小波变换的交流采样信号消噪技术

针对电力系统交流采样数字信号分析的需要 ,研究了小波变换技术在信号噪声抑制方面的应用。交流信号通常含有噪声 ,一般分为白噪声或有色噪声 ,A/D卡采样也会混入宽频带的噪声 ,即所谓采集噪声 ,利用小波变换的低通特性可以达到较好的消噪效果。通过模拟计算表明 ,经小波消噪后的波形变得光滑 ,信号的信噪比可提高约 5 0dB ,而且波形的过零点和峰值与原始波形基本一致 ,偏离范围在 0 .0 1°之内 ,为波形参数计算提供了方便     

基于小波变换的自适应阈值消噪法

信号消噪与恢复是信号处理的一项前期的、最基本的工作，其目的是尽可能地复原被噪声(或干扰)污染的信号，消噪效果直接影响到后期的信号处理。介绍了几种常用的小波消噪方法，分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。针对非线性小波变换阈值法提出了一种自适应阈值消噪法。通过仿真实验证明，该方法不仅消噪效果好，而且可用于对含有时变的噪声信号进行消噪。     

小波变换在异步电动机故障信号消噪声中应用

简要介绍了小波变换和多分辨率分析,及其非线性信号消噪原理,并将该项技术应用于异步电动机故障信号的消噪处理,提出了1种在以数字信号处理器（DSP）为核心所构成的异步电动机故障检测系统中对信号进行消噪的新设计方案。采用这种消噪方法,不但可以保留信号的突变特性,还可以大大降低对信号调理电路的设计要求,简化电路结构,严格保证原始信号之间的相位关系,适用于对实时性要求不高的信号检测系统。     

基于小波变换的电机信号消噪技术的研究

在分析小波变换消噪原理和方法的基础上,针对信噪比较高的信号,进行小波消噪和傅里叶消噪仿真分析。结果表明,采用小波消噪能达到比较理想的效果。但对于信噪比较低的信号,必须采取多种方法相结合,才能取得满意的消噪效果。文章提出了将时域平均法和小波软阀值消噪法相结合和基于相关性分析与小波变换相结合两种方案消噪。通过对这两种方案进行仿真实验,结果表明,这两种方案可以有效地去除信号中的干扰噪声,提高信号的信噪比,取得良好的降噪效果。     

基于结构风险最小化小波变换的故障信号消噪

基于结构风险最小化方法将改进的小波变换用于故障信号消噪,它考虑的三个重要因素是:基函数,基函数排序和基函数个数选取。通过对小波变换多尺度分解后的系数与频率相除所得的值进行排序,再根据其值的大小取舍,有效地抑制了高频小波系数,避免了传统的基于经验风险最小化理论的小波变换方法在信号处理中过于依赖小波基函数的不足,显示了基于结构风险最小化方法的合理性。通过仿真计算和电机故障信号消噪表明,新的方法在电机故障信号消噪中比一般小波方法效果好,精度提高1倍以上。     

基于线调频小波变换能量谱的电机故障信号处理

提出了一种基于高斯线调频小波变换诊断电机故障的新方法。线调频小波变换是信号的时间-频率-尺度变换, 具有比小波变换及其它时频分析更强的非平稳信号分析功能。利用高斯线调频小波变换作电机故障信号的能量谱估计,可提取电机故障信号的频率成份。试验结果表明,这种方法比Fourier变换和小波变换频率分布的能量更集中。     

电力系统故障信号小波消噪盲区探索

由于小波时频窗口的灵活性，使小波变换近年来在电力系统故障信号处理中得到广泛的应用。特别是电机的故障信号含有大量的噪声。所以在分析故障信号之前，必须将含噪故障信号消噪，但小波变换并不是对所有噪声都有效。     

基于最优小波包基的电动机故障信号的消噪与检测

现场采样获得的电动机故障信号通常会含有很多的噪声，如果对噪声不能加以有效地消除。那么故障特征信息的提取将会受到很大的影响。该文通过对基于shannon熵的最优小波包基的快速搜索算法的探讨，提出了基于最优小波包基的电动机故障信号的消噪与检测方法，通过实例分析，验证了基于最优小波包基的信号消噪声效果要优于小波方法或普通小波方法的消噪效果，通过对消噪后的故障信号进行分析，提取出了故障特征信息，检测结果表明，在故障检测前先采用最优小波包基方法对故障信号进行消噪，有利于提高电动机故障检测的准确性。     

基于小波统计分析的X射线衍射信号消噪研究

本文讨论了小波统计分析的X射线衍射信号消噪方法,选取具有7阶消失矩的Symmlet小波将受噪声污染的X射线衍射信号进行多层分解,利用小波变换的细节系数估计噪声均方差σ,选取阈值σ√2lnn(n为细节系数长度）,对小波分解的细节系数进行阈值处理,然后进行信号重建,以达到对信号消噪和提纯,实验结果表明,这种去噪方法是非常有效的,它在消除噪声的同时保留了信号的奇异特征。     

基于小波变换的直流系统接地故障检测

直流系统接地故障检测常用的低频信号注入法容易受到支路电缆对地电容的影响。这里引入小波变换检测法,通过选取适当的小波函数,可以有效地克服对地电容的影响。在检测直流接地故障时,利用小波变换算法从检测到低频电流中提取出与注入信号同频的低频电流,通过计算该电流信号中的阻性分量,求得该支路的接地电阻值,可以判断出接地支路。MATLAB仿真分析,证明这种方法可在对地电容影响下,能正确判断出故障支路。     

广东省自然科学基金项目(980608)

简要介绍了小波变换和多分辨率分析,及其非线性信号消噪原理,并将该项技术应用于异步电动机故障信号的消噪处理,提出了1种在以数字信号处理器(DSP)为核心所构成的异步电动机故障检测系统中对信号进行消噪的新设计方案.采用这种消噪方法,不但可以保留信号的突变特性,还可以大大降低对信号调理电路的设计要求,简化电路结构,严格保证原始信号之间的相位关系,适用于对实时性要求不高的信号检测系统.     

基于多尺度线调频基稀疏信号分解的电力系统非平稳振荡信号特征提取

随着电力电子装置在源-网-荷侧的大规模应用,电力系统功率振荡表现出较强的非平稳特性和模式耦合性。本文提出一种基于多尺度线调频基稀疏信号分解的电力系统非平稳振荡信号特征提取方法。多尺度线调频基稀疏信号分解方法能够在动态的时间支撑区内对信号进行投影分解,逐次获得能量最大的信号分量,具有良好的时频聚集性,特别适用于非平稳振荡信号的分解。电力系统的功率振荡信号本质上是一种多模态时变振动系统响应信号。首先通过多尺度线调频基稀疏信号分解方法得到多个单模态振动响应信号,然后根据单模态振动响应特性采用最小二乘法进行振荡特征的提取。仿真算例和实例证明了该方法在电力系统非平稳振荡信号特征提取中的有效性和适应性。     

基于小波变换及SVM的电机故障诊断

通过采用一种基于小波分析及SVM的电机故障诊断方法,利用Simulink工具对三相异步电机无故障、定子故障及转子故障三种情况进行了仿真建模及故障诊断分析。实验结果表明,所采用的电机故障诊断方法诊断速度快且诊断精度高,满足实际需求。     

基于小波变换的无刷直流电动机逆变器故障检测仿真研究

针对无刷直流电动机逆变器功率管短路及开路故障,文中采用小波变换对电机转速信号进行时间-频率域分析,并结合傅里叶变换进行对比研究。仿真结果表明小波变换能有效地实现逆变器的故障检测。     

基于多尺度线调频基稀疏信号分解的广义解调方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于多尺度线调频基稀疏信号分解的广义解调方法,并将其应用于非平稳转速下的滚动轴承故障诊断。该方法先采用基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法分解频率呈曲线变化的多分量信号,得到瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号及其相位函数,再基于获取的各分量信号的相位函数对原信号进行广义解调处理,从而将非平稳信号转化为平稳信号。当转速变化时,滚动轴承故障特征频率为曲线变化的非平稳信号,对其包络信号进行基于多尺度线调频基的稀疏信号分解,提取包络信号分量,再对包络信号分量进行广义解调,根据广义解调后分量信号频率成分与转频的关系即可判断滚动轴承的故障部位和类型。仿真信号与轴承内外圈故障振动信号分析结果表明,该方法比传统的包络信号分析方法能更有效地提取滚动轴承故障振动信号特征。     

基于小波变换的旋转变压器准实时故障诊断探究

针对基于旋转变压器的位置检测器中位置输出信号受噪声污染影响永磁同步电机系统性能的问题进行研究.在分析位置信号受污染对控制系统性能的影响和小波算法原理的基础上,采用准实时小波算法,对旋转变压器输出的位置信号进行降噪处理和故障诊断,仿真结果表明:采用准实时小波算法,能够在一定程度上降低系统噪声,并能够精确检测出系统的故障信息,实现对故障特性的提取和定位,进而提高了系统的控制精度、安全性和可靠性.基于小波变换的旋转变压器准实时降噪和故障诊断算法的研究对于发展高精度和高可靠性的精密测试转台具有深远的意义.     

基于小波变换的短路故障早期检测门限值的研究

当采用小波分解方法对低压配电系统短路故障进行早期检测时,门限值的合理设置对故障检测的可靠性及灵敏度是至关重要的.本文通过对低压配电系统电动机的起动、过载及线路短路的暂态过程进行深入研究,得到了基于三次B样条小波变换的短路故障早期检测门限值的设置方法.该方法与全波傅里叶模值检测方法相比,不仅可将短路故障与电动机起动、过载正确区分开,而且还可超高速地检测出短路故障.仿真结果证实了该方法的正确性及有效性.     

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。