小波包分析在超高频检测变压器局部放电中的应用

提出了一种基于小波包分析的变压器局部放电信号"能量-频率"的模式识别方法,计算出变压器局部放电信号不同频率段能量特征值.实验结果表明基于小波包分析得到的能量特征值矢量,明确地表明了局放信号各个频率段所包含的能量强弱,对局放信号的检测具有良好的指导作用.     

基于小波变换的绝缘油介质中放电声信号时频分析

绝缘油介质中放电为充油设备内部常见的放电现象,其放电时会伴随一定的声信号。可听声波相比超声波具有传播过程中衰减相对较小的特点。为此,笔者搭建了绝缘器油放电试验平台,设计了绝缘油中4种典型模拟放电模型,并利用可听声信号采集装置进行了绝缘油放电声信号测试。针对放电声信号幅值突变和衰减快的特点,采用了具有多分辨率特性的小波变换理论对不同形式的放电声信号进行时频分析。实例对比分析结果显示,不同放电类型下的声波信号特征频率区间不同。     

基于小波包的绝缘子污闪放电声信号特征检测

随着我国大电网的形成,电网安全就显得尤其重要,而绝缘子污闪事故严重影响着高压电网的运行安全。本文通过对绝缘子污闪放电声信号的特点分析,发现声信号与绝缘子污闪之间存在关联。将绝缘子污闪声信号进行小波包分析,得到了污闪声信号的一般特征,可以作为污闪预警可靠的判断依据。     

小波变换在局部放电声信号提取中的应用

在电力设备外表面设置的声传感器可以获取局部放电的声信号,文中使用高精度的声信号采集装置来采集局部放电声信号,并对实测信号的特性进行分析。由于局部放电信号具有突出的局部瞬变特征,可通过这一特性从含有噪声的原始信号中有效的提取出局部放电信号。本文采用小波变换在时域和频域具有局部瞬变特征的特点,用基于小波变换的消噪算法来提取局放信号。通过对仿真信号和实测信号的处理,表明该算法行之有效。     

变压器局部放电信号的小波包变换

分析了局部放电信号的特性,研究了小波变换用于信号的分解方法。     

小波包特征提取算法在信号分析中应用

小波包算法能把低频和高频分开,比其他算法更容易分析信号的频谱特征.小波包算法卓越的时频分辨率,及其自适应性,有助于目标的准确定位,在对浅层埋地目标的检测中有较好的应用前景.     

GIS局部放电检测中的小波包变换提取信号

在介绍小波包变换算法的基础上，将小波包变换用于白噪声干扰下的气体绝缘组合电器（GIS）局部放电信号提取。对模拟的局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机仿真研究，分析了不同的局部放电波形、噪声水平及采样率对去噪结果的影响，最后对GIS内置传感器实测波形进行了小波包变换去噪。     

GIS局部放电检测中的小波包变换提取信号

在介绍小波包变换算法的基础上，将小波包变换用于白噪声干扰下的气体绝缘组合电器(GIS)局部放电信号提取。对模拟的局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机仿真研究，分析了不同的局部放电波形、噪声水平及采样率对去噪结果的影响，最后对GIS内置传感器实测波形进行了小波包变换去噪。     

小波包分析在滚动轴承故障诊断中的应用

结合小波包分析和能量谱分析方法 ,提出一种新的滚动轴承故障诊断方法。利用小波包对滚动轴承振动加速度信号进行分解 ,求出各频率段的能量 ,并以此作为滚动轴承发生故障的特征量对振动信号进行重构 ,比较正常信号和故障信号的差异 ,从而识别滚动轴承的故障。通过对于实测信号的分析证明该方法具有特征参量少、故障特征突出等优点 ,可有效地用于滚动轴承的故障诊断。     

小波包分析在汽轮机故障诊断中的应用

用转子振动试验台模拟了汽轮机典型故障.根据其频域变化特性,采用小波包分析对其建立频域能量特征向量,并根据最佳分解树进行了特征选择.最后用神经网络进行故障状态识别,取得了良好的效果.     

小波包和模糊神经网络在齿轮箱特征信号中的应用

详细介绍了小波包和模糊神经网络的基本概念和原理,并将其应用到双馈风力发电机组的齿轮箱故障诊断中,说明小波变换技术可以很好地提取齿轮箱振动过程中的特征信号,模糊神经网络可以柔性地处理齿轮箱振动信号的特殊数据.     

小波包分析在振动法监测变压器铁芯及绕组状态中的应用

通过分析小波包的特性,提出了一种工于小波包分析得到变压器器身振动的能量特征矢量的方法,该特征矢量可作为变压器铁芯故障诊断的判据。在实验室中,进行了空载条件下变压器铁芯振动的测试。从时域的信号来看,故障后的振动加速度信号幅值比正常状态下有了一些变化,但难以形成确定的判据来衡量电力变压器发生故障程度的大小。对振动信号进行小波包分解,得到基于小波包分析的能量特征矢量,从实验结果可以看出这种方法可有效地判断铁芯是否存在故障。该方法具有良好的应用前景。     

小波信号奇异性分析在配电线路故障检测中的应用

基于小波奇异性分析理论，分析了故障信号奇异性、非故障信号奇异性及噪声信号奇异性之间的关系，提出了配电线路故障发生时刻检测的较全面的算法。仿真结果表明，该算法具有良好的鲁棒性、准确性和快速性，并能够有效减少投资，适用于配电线路的故障检测。     

小波包变换在电能质量扰动检测中的应用

鉴于小波包变换能够均匀划分信号频带,聚焦任意频率,是暂态电能质量扰动分析的良好工具,提出了在噪声环境中电能质量扰动检测和定位的有效方法,即利用小波包变化模极大值原理定位电力系统短时扰动并确定扰动持续时间。仿真表明,通过小波包一、二次分解和重构能更好地提取扰动特征信息,从而为电能质量的检测、评估及治理提供依据,且该算法计算简单、快速、有效。     

形态小波在电力工程信号奇异性检测中的应用

根据电磁暂态仿真结果,对形态小波的信号奇异性检测效果进行了验证,结果表明该方法具有较好的普适性,能够有效检测出信号发生突变的时刻、极性及强度等信息。     

小波分析在发电机变压器保护中的应用

大容量发电机组的发展对继电保护提出了更高的要求,需要新的保护原理和故障检测方法。在介绍小波分析数学工具特点的基础上,分析了小波变换在同步发电机和电力变压器保护中的研究成果与应用现状,指出了存在的问题和应当进一步开展的研究方向。结果表明：小波分析的应用在很大程度上提高保护的性能,当前的研究已在理论上和实验室取得了阶段性的成果;小波分析应用于变压器差动保护中的研究,还应在现有基础上探索新的原理区分励磁涌流和内部故障电流。     

小波分析在变压器差动保护中的应用

正确区分电力变压器励磁涌流和内部故障电流是变压器保护中一个尚未得到完善解决的问题,变压器励磁涌流具有明显的奇异性,小波变换在多尺度分析和时频域表现优秀,适合用来提取信号边缘和峰值突变的特征,能够很好的检测信号奇异性。对励磁涌流和故障电流进行小波分析,然后对信号小波变换后的波形进分析,可直接利用波形特点进行判断。     

小波变换在变压器局部放电超声检测中的应用

为解决变压器局部放电超声检测中的干扰问题,提出了一种基于小波变换的动态滤波方法,并将其应用在线检测,结果表明,可有效地抑制干扰,提高检测精度。     

基于小波包分解实时检测电机振动信号

小波包分解本身对信号的奇异点十分敏感，此特点可以用来跟踪电机振动速度信号。在虚拟仪器（VI）LabVIEW6．i平台上，基于小波包分解算法设计了VI程序，实现了电动机振动速度信号实时检测系统。Y630-10／1180型大型三相异步电动机的振动速度信号，实测效果优于P3562A动态信号分析仪的测量结果。结果表明，该方法是可行的和有效的。     

基于小波包能量熵的变压器振动信号特征研究

利用小波包分解原理将变压器振动信号分解到不同的频段中,然后计算各频段的能量熵值,最后根据该能量熵值来对变压器绕组进行故障诊断。试验结果表明,该方法能够突显变压器绕组的故障特征信息,为变压器绕组的早期故障的诊断奠定了坚实的基础。